摘要：车联网技术在无人驾驶新能源汽车设计中的应用，可以满足环境感知、计算机控制执行等环节的需求。目前，我国车联网技术取得了积极的进展，但车联网技术在无人驾驶方面的应用中仍面临基础设施建设、技术集成创新等方面的挑战。我国要抓住难得的历史发展机遇，在无人驾驶设计、共性核心技术的联合研究、通信网络基础设施的统筹部署、法律法规和机制建设等方面进行分步推进。有效推动车联网无人驾驶在各种场景下的部署和实施，推动车联网无人驾驶技术的发展。
关键词：车联网技术；无人驾驶；新能源
1引言
随着智能控制技术的快速发展，无人驾驶汽车的发展越来越快。与传统车辆相比，无人驾驶新能源车辆可以帮助减少车辆的故障和不规范操作，提高汽车的安全性和乘坐舒适性非常重要。随着互联网的发展，车联网技术在汽车领域的应用越来越广泛。在车联网技术的支持下，应用无线通信、多传感器信息技术、导航技术，使车辆配备高度智能化的车载信息系统，使无人驾驶汽车能够基于车联网技术自动控制车辆，促进了城市交通信息网络和智能网络的连接，提高无人驾驶汽车的安全性能。
2车联网网络架构
车联网利用安装在车辆上的通讯终端，从通讯网络平台中提取各种车辆特性和状态信息，并充分利用这些信息对被监控车辆实施适当的监管，提供支持集成服务的系统，以满足各种功能需求。车联网技术是在车辆行驶时，通过传感器、计算机和网络执行通信，整合信息的分发和处理，在整个过程中控制车辆的平稳运行，确保车辆行驶安全。同时通过多级传输方式，可支持车辆建立通信连接，并实现信息的完全共享。
3研究背景分析
通过将车联网技术应用于无人驾驶新能源汽车的设计，可以有效监测车辆的行驶状况和自身的健康状况，并将这些信息数据快速传输到控制系统，控制系统可以准确判断车辆状态并进行互联传输。在车内装有车辆联锁装置，可以在短时间内将接收到的各种控制指令传送到控制器，使车辆做出有效响应。可见，利用车联网技术，结合无人驾驶新能源汽车的特点，可以大大减少追尾和堵车的发生。总的来说，无人驾驶新能源汽车的设计重点包括控制器、车速控制器、道路信息采集装置、转向系统和制动系统等内容，通过相关算法编程和信息传输快速的完成各种控制指令。设计者必须遵守无人驾驶新能源汽车的正常运行要求，遵守安全设计原则，避免由于设计不合理发生安全事故。
4车联网技术特点
车联网技术是通过在车内安装通信终端，对车辆信息进行快速提取和分析，加强监管，控制指令，保障车辆的安全平稳运行。通俗地说，车联网技术是将计算机技术和各种传感技术相结合，通过自动化控制车辆与基站之间的通信，快速传输各种信息。在这个过程中，有效保证了车辆的安全行能力，并且最大限度地降低了交通高峰期道路通行压力，减少了安全事故的发生。通过将车联网技术应用于无人驾驶新能源汽车控制设计，有效促进了道路信息采集系统的优化设计，使车速控制系统得以完善，有效保证了无人驾驶车辆的安全平稳运行。
5基于车联网的无人驾驶新能源汽车控制系统设计应用
5.1系统框架
基于车联网的车辆自动控制系统的总体架构主要由道路单元、中央控制单元和车载单元组成。车联网技术在机动车控制系统设计中的应用可以有效地增强道路状况和车辆信息的识别，减少交通事故、拥堵等问题，确保车辆安全稳定的运行。
5.2系统模块
5.2.1车载设备
车载设备主要由环境识别单元、控制执行单元和无线通信单元等组成。环境识别单元是由各种传感器组成，通过采集无人驾驶车辆的行驶时间、车辆位置、前后车辆距离、道路交通信号等运动状态信息，利用远距离的控制，将雷达放置在车辆顶部，使用激光将其传输到中央控制单元来，从而测量车辆距离。视觉传感器安装在车辆顶部或后视镜背面，有效分析车辆的位置和行驶时间。安装环境传感器后，无人驾驶汽车需要联合校准传感器的坐标，这是实施无人驾驶汽车环境信息采集的前提。车辆接收来自中央控制单元的控制指令来控制车辆的转向、加速和制动，执行器的伺服电机控制车辆的踏板来控制车辆的纵向运动。
5.2.2路侧单元
路侧设备作为信息传输中心，利用无线通信模块接口与车载设备连接，接收车载设备发送的车辆信息，同时采集路况。将车载设备采集到的信息、道路天气信息和车辆信息传输到中控单元，接收中控单元的处理结果并发送给车载单元，以便更好地控制无人驾驶车辆的运行。
5.2.3中央控制单元
中控单元是无人驾驶汽车的核心，主要根据预设算法对采集到的车辆信息和道路信息进行处理，从而有效规避其他车辆或行人，确保无人驾驶车辆能够安全稳定运行。根据中央控制单元的指示，对非驾驶员车辆进行油门、制动、防止道路障碍物和追踪控制，以确保车辆的安全运行。
5.3运动控制
5.3.1目标图像模块
在车辆实际行驶过程中，汽车通常会遇到平坦的道路和崎岖蜿蜒的道路，而对于这两种道路，设计者必须充分考虑道路的坡度。通过使用先进的控制算法，根据受力条件及相关公式，在控制期内准确计算出道路车辆因坡度增加的速度。此外，在无人驾驶新能源汽车的行驶过程中，摄像头用于快速采集周围道路和其他车辆的距离信息，从而避免发生严重碰撞，因此，设计人员需要设计合理的目标图像分析模块，对目标执行跟踪控制操作。在控制目标识别环节，控制模块需要分析一定范围内的图像区域，然后使用灰度处理的方法来提高图像的梯度，使用双向滤波的方法去除图像噪声，然后使用Canny算子的方法快速提取图像内部的各种信息，得到图像的特定轮廓，从而能够更好地识别目标特征。
5.3.2目标函数说明
在对数据信息进行一系列处理得出图像后，可以快速找到图像内部的ROI区域。为了保证计算结果的准确性，可以通过粒子滤波算法计算空间模型，将各种跟踪问题快速转化为状态评估问题，并准确地得出局部特征。同时，设计人员可以通过展示特定时刻的目标运行状态，定义目标空间状态，建立空间模型，从而有效分析并掌握新能源汽车的实时运行状态，实现无人驾驶车辆的自动化控制。
5.3.3建模
在跟踪分析目标的运行状态时，设计人员可以通过确定中心坐标，建立空间模型，假设目标处于稳定的行驶状态。在目标建模过程中，设计者通过观察当前的图像信息，结合实际情况，根据模型的相似特征获得目标的实际位置。此外，在实际建模过程中，设计者应合理描述ROI协方差，在描述协方差矩阵的过程中，应使用Forstner方法对系统输出的各种结果进行计算，预测目标的具体运行状态。如果模型的运行满足这些条件，可能会停止工作。如果不符合相关条件，则必须重新调整。随着车联网技术在无人驾驶新能源汽车中的应用，使汽车的内控系统日趋完善，通过控制模块的信息处理系统可以实现高效的数据处理，确保无人驾驶汽车的平稳运行，大大改善了交通运行环境。
5.4基于车联网的无人驾驶新能源汽车的部署
开展联网无人作业部署，需要了解分场景和分阶段开发原则。首先，分阶段推进智慧道路基础设施建设升级。从地方试点到全区域覆盖，以具备道路基础设施改造条件的主要城市和路段为重点，逐步扩展到区域和城市层面，拓展认知计算基础信息互联功能，推进现有道路交通信号网络化，逐步推进计算平台、雷达和摄像机的部署。其次，分阶段推进网络无人操作演示，鼓励产业链各方参与，构建网络应用的仿真，封闭、半开放的示范区和试验基地，加快示范应用推广，逐步推进区域内大数据云平台建设，从小功能到全功能到各个领域，促进相互沟通，平台间信息互联和数据共享，加快基础设施服务系统应用建设，有效推动基于车联网的无人驾驶新能源汽车的部署。最后，在多个场景下进行网络应用示范，推广建设试验和成熟的运营模式，在特色城市、工业园区、智慧城市等领域推广无驾驶出租车、自动驾驶公交车等应用的示范和规模化应用，大大改善居民的生活和出行体验。
6结语
通过了解系统框架，加强车辆运行控制，加强车联网技术在系统单元模块设计中的应用，可以有效提高无人驾驶、路边通信设备或新能源控制模块的设计效率，完善路边通信设备或基站的数据接入，改善道路基础设施的访问和智能管理和控制，有效分析无人驾驶产业发展存在的问题，建立无人驾驶产业发展的规划体系，制定有利于产业发展的政策法规，合理利用车联网技术保障无人驾驶车辆安全运行，促进无人驾驶新能源汽车产业的快速发展。
作者：陈景宏举 郭炜杰 单位：福建农林大学
