智能车辆技术及其与车联网的融合-赵祥模
中 国新能源汽车如何实现智能化和网联化发展
中国新能源汽车如何实现智能化和网联化发展在当今全球汽车产业的变革浪潮中，新能源汽车凭借其环保、高效的特点，正逐渐成为主流。
而智能化和网联化作为新能源汽车发展的重要趋势，为汽车行业带来了前所未有的机遇和挑战。
如何实现新能源汽车的智能化和网联化发展，已成为我国汽车产业亟待解决的关键问题。
智能化和网联化对于新能源汽车的发展具有重要意义。
智能化使得汽车能够像人类一样感知、思考和决策，从而提高行驶安全性和舒适性。
例如，自动驾驶技术可以减少人为失误导致的交通事故，智能座舱系统能为乘客提供更加个性化的服务。
网联化则将汽车与外部世界紧密连接，实现车与车、车与基础设施、车与云端的信息交互，进一步提升交通效率和出行体验。
要实现新能源汽车的智能化和网联化发展，首先需要加强核心技术的研发。
在智能化方面，重点在于攻克传感器技术、算法优化和芯片制造等关键领域。
传感器如同汽车的“眼睛”，能够收集周围环境的信息，其精度和可靠性直接影响到自动驾驶的性能。
目前，激光雷达、毫米波雷达和摄像头等多种传感器的融合应用是研究的热点，但如何提高传感器的分辨率、抗干扰能力以及降低成本，仍然是亟待解决的难题。
算法是实现智能化的“大脑”，它负责对传感器收集到的数据进行分析和处理，做出准确的决策。
优化算法不仅能够提高自动驾驶的准确性和稳定性，还能降低计算资源的消耗，提高系统的实时性。
此外，高性能的芯片也是智能化发展的关键。
我国在芯片领域与国际先进水平仍存在一定差距，需要加大研发投入，突破技术瓶颈，实现自主可控。
在网联化方面，通信技术是核心。
5G 技术的快速发展为新能源汽车的网联化提供了有力支撑，但仍需要进一步优化车联网的通信协议和网络架构，确保数据传输的高速、稳定和安全。
同时，大数据和云计算技术的应用也至关重要。
通过对海量车辆数据的分析和挖掘，可以为用户提供精准的服务，优化交通管理，提高能源利用效率。
除了技术研发，完善的标准和法规体系也是推动新能源汽车智能化和网联化发展的重要保障。
致广大而尽精微
致广大而尽精微作者：***来源：《陕西教育·高教版》2023年第12期2023年9月初，赵祥模从西安工业大学调任西安建筑科技大学。
任命一结束，他直接从会场来到西安建筑科技大学校史馆，边听边问边思考，为明年全国“两会”带去有分量的提案做充分准备。
然而在赵祥模心目中，自己首先是一名大学教师，一名科研工作者，这也是他最为看重的身份。
作为20余名硕士和博士研究生的学术导师，他雷打不动地定期与学生见面，划定必读书目、答疑解惑，同时也讲讲做事做人的道理。
若有零散时间，就逐字逐句地修改审定学生的论文。
作为项目组首席科学家，赵祥模每周召集课题组开会，逐项落实牵头国家重大项目的每个环节和细节。
迈小步、不停步，有情怀、有担当，严律己、宽待人，坚持不懈、精益求精……这是接触过他、熟悉他的人对他的评价。
“君子尊德性，而道问学，致广大，而尽精微，极高明，而道中庸。
”他经常以《中庸》里的这句话勉励学生和课题组成员，也是他科研教学实践中的生动体现。
求索：方向对了，接下来就是好好干电子信息，是赵祥模近40年科学研究事业的基础和起点。
20世纪70年代末到80年代初期，电视机、半导体收音机是一个富裕家庭的象征，供给少、价格高，使得很多人省吃俭用多年才能买得起一台黑白电视。
当时还在重庆市大足县读高中的赵祥模，对大山之外的世界充满了向往，也了解到我国通讯电器和自动化领域与当时国外先进技术之间的巨大差距。
读书就是为了改变落后面貌。
作为农民的儿子，这是深植于赵祥模心中的朴素理想，也是奋斗的方向。
1983年，赵祥模以优异成绩考入重庆大学无线电技术专业，如饥似渴地在这所底蕴深厚的高等学府学习深造。
参加工作后，他将自动化研究基础与交通领域前沿问题相结合，推动我国智能交通和无人驾驶技术的发展和进步。
随后，他的科学研究视角愈加宽广、研究方向愈发清晰，涉及道路交通智能检测技术、自动驾驶与智能网联汽车测试技术领域的教学和研究，先后主持完成国家863计划项目、国家重点研发计划项目、国家物联网重大示范工程科研项目、国家自然科學基金重点项目与面上项目、国家西部交通建设重大科技项目、省部级重点科技攻关项目及国有大中型企业技术改造项目等纵、横向研究课题30多项，其中6项成果经鉴定达到国际领先水平，9项成果经鉴定达到国际先进水平或国内领先进水平，10多项成果得到广泛的推广应用。
自动驾驶车辆和5G网络技术结合的应用研究
物流信息实时追踪
通过5G网络，可以实时追 踪物流信息，提高物流效 率和准确性。
自动化仓储管理
利用5G网络连接，可以实 现自动化仓储管理，提高 仓库运营效率和准确性。
公共安全和应急响应
紧急救援车辆导航
通过5G网络连接，紧急救援车辆 可以实时获取道路信息和交通状
况，快速到达救援现场。
公共安全监控
利用5G网络高速传输特性，可以 实现公共场所的实时监控和录像
自动驾驶车辆的法规和政 策尚不完善，需要政府和 行业共同努力推动相关法 规和政策的制定和实施。
社会接受度挑战
公众对自动驾驶车辆的信 任度和接受度有待提高， 需要加强宣传和教育。
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5G网络技术
5G网络概述
5G网络定义
5G网络是第五代移动通信技术的简称，是当前4G网络技术的升级 和扩展。
5G网络的发展历程
网络安全与隐私保护
5G网络的应用广泛，涉及众多领域，因此网络安全和隐私保护成为其面临的重要挑战之一。需 要加强网络安全措施，采用加密技术和隐私保护技术。
自动驾驶车辆与5G网络的结
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合应用
智能交通系统
交通流量优化
通过5G网络实时传输交通路况信 息，自动驾驶车辆可以实时调整
行驶路线，减少拥堵和延误。
计算机视觉技术
通过图像处理和模式识别技术，实现 车辆对周围环境的感知和理解。
高精度地图与定位技术
通过高精度地图和定位技术，实现车 辆的精确定位和路径规划。
自动驾驶车辆的挑战与解决方案
01
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技术挑战
包括传感器性能、感知与 决策算法的准确性、网络 安全等问题，需要不断改 进和优化技术方案。
法规与政策挑战
智能车之技术报告
智能车的发展历程
起步阶段
20世纪80年代开始，研究者开始探索智能车技术， 主要集中在大学和研究机构。
发展阶段
21世纪初，随着传感器、计算机视觉和人工智能 技术的进步，智能车技术得到了快速发展。
商业化阶段
近年来，随着自动驾驶技术的不断成熟和商业化 应用场景的拓展，智能车开始逐渐进入市场。
02
智能车的核心技术
探讨智能车的道德和伦理问题， 制定相应的指导原则和规范，以 保障人类安全和权益。
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3
人工智能技术的发展将进一步提升智能车的智能 化水平，提高其应对复杂交通场景的能力。
通信技术
通信技术是实现智能车车联网 的重要基础，它通过无线通信 技术将智能车与互联网连接起
来。
通过通信技术，智能车可以 实时获取其他车辆和交通基 础设施的信息，实现车与车、 车与路之间的信息交互。
通信技术的发展将有助于提高 智能车的安全性和效率，降低
传感器技术的发展对于提高智能车的感知能力和安全性具有重要意义，未来随着传 感器技术的不断发展，智能车的感知能力将更加精准和全面。
人工智能技术
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人工智能技术是实现智能车自主决策的关键，它 通过机器学习和深度学习等技术，使智能车具备 自主学习和决策的能力。
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人工智能技术可以帮助智能车识别和理解交通场 景，预测其他车辆和行人的行为，从而做出相应 的驾驶决策。
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智能车的软件架构
感知层软件
感知层软件主要负责从各种传感器中获取数据，包括摄像头、雷达、激光雷达（LiDAR）、超声波等。这 些传感器用于检测车辆周围的环境，包括障碍物、道路标志、交通信号等。
感知层软件还需要对获取的数据进行预处理，如噪声消除、数据融合等，以提高数据的质量和准确性 。
《智能网联汽车技术概论》课程授课教案
《智能网联汽车技术概论》课程授课教案一、课程简介1. 课程名称：智能网联汽车技术概论2. 课程性质：专业基础课程3. 课程目标：使学生了解智能网联汽车的基本概念、技术原理和发展趋势，掌握智能网联汽车的关键技术，为学生进一步学习相关课程打下基础。
二、教学内容1. 智能网联汽车概述1.1 智能网联汽车的定义与发展历程1.2 智能网联汽车的特点与分类2. 自动驾驶技术2.1 自动驾驶等级与关键技术2.2 感知环境技术与传感器2.3 决策与控制技术3. 车联网技术3.1 车联网概述3.2 V2X通信技术3.3 车联网应用4. 智能交通系统4.1 智能交通系统概述4.2 交通信息采集与处理4.3 智能交通控制与管理5. 安全与隐私保护5.1 智能网联汽车安全问题5.2 安全技术措施5.3 隐私保护与法律法规三、教学方法1. 讲授：通过讲解使学生掌握智能网联汽车的基本概念、技术原理和发展趋势。
2. 案例分析：分析典型智能网联汽车案例，使学生了解关键技术在实际中的应用。
3. 讨论与交流：组织学生就智能网联汽车相关话题进行讨论，培养学生的思辨能力和团队协作精神。
4. 实验与实践：安排实验室实践环节，让学生亲手操作，加深对理论知识的理解。
四、教学资源1. 教材：选用权威、实用的教材，如《智能网联汽车技术概论》等。
2. 课件：制作精美、生动的课件，辅助教学。
3. 视频资料：收集相关领域的视频资料，如自动驾驶演示、车联网应用案例等，增强学生的直观感受。
4. 网络资源：利用互联网资源，如学术论文、新闻报道等，为学生提供更多学习资料。
五、课程考核1. 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等，占比30%。
2. 期中考试：采用闭卷考试形式，测试学生对课程知识的掌握程度，占比40%。
3. 期末考试：采用开卷考试形式，考察学生的综合运用能力，占比30%。
6. 优秀学员评选：根据学生综合表现，评选优秀学员。
六、教学安排1. 课时：共计32课时，包括16次课堂讲授，每次2课时。
车联网中的智能车辆轨迹预测与优化算法研究
车联网中的智能车辆轨迹预测与优化算法研究随着科技的发展，车联网技术已经成为现代交通系统的重要组成部分。
智能车辆的轨迹预测与优化算法是车联网发展中的一个关键问题。
本文将探讨车联网中智能车辆轨迹预测与优化算法的研究。
车联网中的智能车辆轨迹预测算法是为了实现车辆的安全性和效率而进行的。
在车联网系统中，智能车辆可以通过感知设备获取周围车辆和道路环境的信息，结合车辆自身的动力学模型，计算出未来一段时间内车辆可能的轨迹。
智能车辆轨迹预测算法的目标是准确预测车辆的轨迹，以保证交通的流畅和安全。
目前，研究人员使用的智能车辆轨迹预测算法主要包括基于统计学方法和基于机器学习方法。
基于统计学方法的轨迹预测算法依赖于历史数据的分析和统计，通过计算车辆的平均速度、方向变化等指标，来预测车辆未来的轨迹。
这种方法简单直观，但对于复杂的交通环境可能不够准确。
基于机器学习方法的轨迹预测算法利用大量的样本数据和机器学习模型，如神经网络、支持向量机等，来建立车辆轨迹预测模型。
这种方法可以通过学习数据中的复杂模式来提高预测的准确性。
智能车辆轨迹优化算法是为了提高交通系统的效率而进行的。
在车联网系统中，智能车辆可以通过与交通管理中心的通信，获取实时的路况信息和交通信号灯的信息。
基于这些信息，智能车辆可以根据一定的优化策略调整自身的行驶路径和速度，从而实现交通拥堵的减少和交通效率的提高。
目前，研究人员使用的智能车辆轨迹优化算法主要包括基于规则和基于优化算法。
基于规则的轨迹优化算法根据交通规则和实时路况信息，制定一定的行驶策略。
例如，根据交通信号灯的状态，智能车辆可以选择最短路径或最少拥堵的路径。
基于优化算法的轨迹优化算法使用数学模型和优化算法来求解最佳路径和速度。
例如，可以使用遗传算法、粒子群算法等优化算法来求解最优的行驶策略。
智能车辆轨迹预测与优化算法的研究在车联网技术发展过程中具有重要意义。
通过准确预测车辆轨迹，可以提前采取措施避免交通事故的发生，提高交通安全性。
人工智能技术在车联网中的应用与发展前景
人工智能技术在车联网中的应用与发展前景随着科技的不断进步和发展，人工智能技术在各个领域都得到了广泛应用，其中之一就是车联网。
车联网作为智能交通系统的重要组成部分，将人工智能技术与汽车、道路和交通设施相连接，实现了车辆之间、车辆与道路之间、车辆与交通设施之间的信息交互和数据共享。
本文将探讨人工智能技术在车联网中的应用，并展望其发展前景。
首先，人工智能技术在车联网中的应用主要体现在智能驾驶方面。
通过人工智能技术，汽车可以自主感知周围环境，实现自动驾驶。
例如，利用激光雷达、摄像头和传感器等设备，汽车可以实时获取道路、交通信号和其他车辆的信息，进而通过人工智能算法进行处理和分析，实现自动驾驶和智能导航。
这种智能驾驶技术不仅可以提高行车安全性，减少交通事故的发生，还可以提高交通效率，减少交通拥堵。
其次，人工智能技术在车联网中的应用还可以改善用户体验。
通过人工智能技术，汽车可以根据用户的需求和偏好进行个性化定制。
例如，汽车可以通过分析用户的驾驶习惯和喜好，智能调节座椅、音响和空调等设备，提供更加舒适和个性化的驾驶体验。
此外，人工智能技术还可以通过语音识别和自然语言处理等技术，实现与车辆的语音交互，让用户可以通过语音指令控制车辆，提高驾驶的便利性和安全性。
再次，人工智能技术在车联网中的应用还可以提升交通管理和运输效率。
通过人工智能技术，交通管理部门可以实时监测和分析道路交通情况，预测交通拥堵和事故发生的可能性，并及时采取相应的措施。
例如，通过智能交通信号灯和交通流量优化算法，可以实现交通信号的智能控制，减少交通拥堵和排放量，提高道路通行效率。
此外，人工智能技术还可以通过智能路由规划和货物配送优化等算法，提高物流运输的效率和准确性。
然而，人工智能技术在车联网中的应用也面临一些挑战和难题。
首先，人工智能技术的可靠性和安全性是一个重要问题。
由于人工智能技术的复杂性和不确定性，存在着一定的风险和安全隐患。
例如，自动驾驶汽车可能会受到黑客攻击，导致交通事故的发生。
“融—传”结合的研究生课程思政研究——以智能网联汽车为例
DOI：10.3969/j.issn.1671-489X.2024.06.120“融—传”结合的研究生课程思政研究*——以智能网联汽车为例马彬 刘振博 童亮北京信息科技大学机电工程学院 北京 100192*项目来源：北京信息科技大学2022年研究生培养思政建设项目“‘融，传，领’三维度‘勤信’创新人才课程思政培养路径——以‘智能网联汽车’为例”（2022PYYB01）。
作者简介：马彬，北京信息科技大学机电工程学院系主任，副教授；刘振博，实验师；童亮，教授。
短、任务重。
同时，多数研究生都是通过考研从另一所学校考取的，对本校文化接触较少。
因此，需要立足研究生课程结构体系及研究生本身的特殊性质，加强研究生对学校的内涵认知，将校规校训、专业教育与思政教育紧密结合，重新审视研究生课程思政建设内容。
当前，研究生课程思政的建设处于起步阶段，存在专业课程独特内涵挖掘不到位、形式欠丰富、导师培养角色定位不清晰、立德树人宗旨不突出等问题[3]。
其中理工类研究生专业理论课程时间紧凑、课程内容融入思政元素难度大、教学方式方法有待更新、校园文化理解薄弱等都是一些关键共性问题。
研究生课程思政是潜移默化、润物细无声的过程。
校训文化是在校园中普遍存在而又言简意赅的内容，随处可见的校训石、校训标语，如果能够融入课堂教学，则学生便会身处思政元素的氛围中，在潜移默化中理解和接收课堂教学知识课程思政需要与校训核心思政元素、课程教学内容关键知识点形成共鸣，才能起到有效的传递效果。
此外，研究生课程中思政元素的挖掘还有很大空间，与此相关的课堂制度、课程标准和教学模式等改革也势在必行。
如何在发挥第一课堂作用的同时，向研究生实践、日常科研环境、小论文撰写、毕业论文、学术讲座等第二课堂延伸，成为研究生课程思政教育的热点问题。
在研究生专业课程中融入思政内容，实现“精准滴灌”是解决研究生课程思政建设的关键[5]。
因此，探索课程思政实施的路径与方法，将思想政治教育融入研究生培养的每个环节，发挥专业课程的思想政治教育引领功能[6]，是当下研究生专业课程改革探索的应有之义[7]，是学校研究生课程思政建设最重要的落实环节。
车联网中RFID模型
基于多前车信息融合的智能网联车辆跟驰模型
DOI： 10.11772/j. issn. 1001-9081.2019050902
基于多前车信息融合的智能网联车辆跟驰模型
纪艺，史昕1赵祥模
(长安大学信息工程学院，西安710064) (*通信作者电子邮箱314109371@)
摘要：为了进一步提高交通流的稳定性,在经典基于驾驶员记忆的最优速度(OVCM)模型的基础上，提出了一 种基于多前车最优速度与紧邻加速度(MH0VA)的智能网联车辆跟驰模型。首先，引入$辆前车的最优速度变化量与 紧邻前车的加速度改进OVCM模型，并分别以参数y和®表示其权重；然后，结合改进模型利用线性稳定性分析获得 交通流的临界稳定条件；最后，利用Matlab对车队施加扰动后的速度和车头距等参数进行数值模拟与分析。仿真结 果表明：在车队启动和停止过程的仿真中，所提模型比OVCM模型使得车队整体达到稳定状态的时间更短;在环形道 路上车队施加扰动的仿真中，所提模型相比于全速度差(FVD)模型、OVCM和多前车最优速度(MHOV)模型，在合理 加速度敏感系数®和前车数％约束下的速度和车头距波动幅度相对较小，尤其当®为0. 3且$为5时车辆速度的向上 和向下波动率最小可达0.67%和0.47%，表明改进模型能较好地吸收交通扰动和增强车队行驶稳定性。
Journal of Computer Applications 计算机应用,2019,39(12):3685 -3690
ISSN 1001-9081 CODEN JYIIDU
2019-12-10 http://www. joca. cn
从智能化电动汽车发展的角度谈“互联网+汽车+交通”
10.16638/ki.1671-7988.2020.18.084从智能化电动汽车发展的角度谈“互联网+汽车+交通”*莫荣珍（广西职业技术学院机信学院，广西南宁530226）摘要：我国汽车产业在我国国民经济发展中具有着极为重要的地位和作用。
尤其是互联网技术与交通的发展与进步，促使互联网、交通与汽车之间进行融合和对接，进一步形成了“互联网+汽车+交通”的发展态势。
该发展态势最主要的特征就是将不同行业之间存在的界限进行打破，并产生了相当大的变化。
此外智能化电动汽车也是一项重要的发展趋势，这是为了迎合我国的新能源汽车研发与产业化推进战略与政策。
在智能化电动汽车发展的情况下，互联网与汽车和交通进行深度融合呈现出新的发展局面，在这个过程中也遇到了机遇和挑战。
文章站在智能化电动汽车发展的视角上来探究“互联网+汽车+交通”，对我国未来汽车行业的发展有着积极的借鉴意义。
关键词：智能化；电动汽车；“互联网+汽车+交通”中图分类号：U461 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2020)18-245-03Talking about "Internet+Car+Transportation" from the perspectiveof the development of intelligent electric vehicles*Mo Rongzhen( School of Information Technology, Guangxi V ocational and Technical College, Guangxi Nanning 530226 )Abstract: My country's automobile industry has an extremely important position and role in the development of my country's national economy. In particular, the development and progress of Internet technology and transportation has promoted the integration and docking of the Internet, transportation and automobiles, and further formed the development trend of "Internet+automobile+transportation". The most important feature of this development trend is to break the boundaries between different industries and produce considerable changes. In addition, intelligent electric vehicles are also an important development trend, which is to cater to my country's new energy vehicle research and development and industrialization promotion strategies and policies. In the context of the development of intelligent electric vehicles, the in-depth integration of the Internet, automobiles and transportation presents a new development situation, and opportunities and challenges have also been encountered in this process. This article explores "Internet + automobile + transportation" from the perspective of the development of intelligent electric vehicles, which has a positive reference for the development of my country's future automobile industry.Keywords: Intelligent; Electric car; "Internet + car + traffic"CLC NO.: U461 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2020)18-245-03作者简介：莫荣珍（1986-），女，讲师，就职于广西职业技术学院机信学院，主要从事汽车电控技术研究。
智能车联网数字孪生技术实现车辆智能互联
智能车联网数字孪生技术实现车辆智能互联在当今数字化浪潮下，智能车联网已经成为了汽车行业的一个热门话题。
随着人们对出行方式的需求日益增加，车辆的智能互联已经成为未来汽车发展的方向。
而数字孪生技术作为智能车联网的核心技术之一，对实现车辆的智能互联起到了至关重要的作用。
数字孪生技术是指将物理实体与数字模型进行连接，通过数字化的方式对物理实体进行实时监控和仿真。
在智能车联网中，数字孪生技术可以实时获取车辆的各项数据，并通过分析和建模来生成车辆的数字孪生。
通过数字孪生技术，车辆可以在数字化的虚拟环境中进行各种模拟和预测，从而实现更高效的运行和管理。
首先，数字孪生技术可以在车辆制造过程中发挥巨大作用。
传统汽车制造需要经历繁琐的实物样车制作和测试流程，而数字孪生技术可以实现虚拟样车的创建和测试。
通过建立数字孪生，制造商可以在虚拟环境中进行各种测试和优化，从而降低制造成本和周期，提高生产效率和质量。
其次，数字孪生技术还可以为车辆的运行和维护提供强大支持。
通过无线传感器和云计算技术，车辆的各种数据可以实时传输和存储，通过数字孪生技术可以对车辆进行全方位的监控和分析。
当车辆出现故障时，数字孪生技术可以通过模型和算法提供智能化的故障诊断和维修建议。
同时，数字孪生技术还可以通过预测和优化算法帮助车辆实现更加高效的能源利用，提升车辆的燃油经济性和减少碳排放。
此外，数字孪生技术还可以为智能交通系统的构建提供技术支持。
通过数字孪生技术，交通管理者可以实时获取道路和车辆的数据，并进行实时分析和模拟。
基于数字孪生技术，交通管理者可以制定更加科学和高效的交通方案，提升道路的通行能力和安全性。
然而，数字孪生技术的应用也面临一些挑战和问题。
首先是数据安全和隐私保护问题。
在数字孪生技术中，车辆的各种数据需要实时传输和存储，在这个过程中需要保证数据的安全性和隐私保护。
其次是数字孪生技术的算力和存储需求问题。
数字孪生技术需要大量的计算和存储资源才能实现，在技术落地过程中需要解决算力和存储的问题。
人工智能在新能源汽车智能车联网中的应用
人工智能在新能源汽车智能车联网中的应用随着科技的飞速发展，人工智能（AI）在新能源汽车（NEV）及其智能车联网（V2X）领域的应用日益广泛，为整个交通生态系统的变革带来了深远的影响。
人工智能技术为新能源汽车的驾驶、安全、维护等方面提供了创新性解决方案，促进了更高效、更安全和更绿色的出行方式的发展。
在新能源汽车中，人工智能的核心应用体现在自动驾驶技术上。
先进的人工智能算法利用大量实时数据进行处理，使得车辆能够在多种复杂条件下做出智能决策。
通过环境感知、路径规划和控制决策等方面的综合应用，自动驾驶技术正在推动着交通运输的革命。
例如，深度学习算法的引入使得自动驾驶汽车能够快速识别周围环境中的行人、交通信号灯、障碍物等，从而高效地执行复杂的行驶任务。
在电池管理系统方面也是人工智能的重要应用。
新能源汽车普遍采用锂电池作为动力源，而电池的状态监测和管理至关重要。
通过机器学习算法，用户能够实时监测电池的健康状态，预测电池的寿命以及充放电效率。
这不仅提升了电池的使用周期，还优化了充电方案，为用户创造了更好的用车体验。
同时，利用大数据分析，车辆制造商可以根据不同用户的使用习惯进行更有针对性的电池设计和优化，提高整体性能与安全性。
车联网系统的崛起也为人工智能的应用提供了充足的平台。
车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）及车辆与行人之间的无缝连接将大幅提升交通效率和安全性。
通过人工智能，不仅可以实现实时数据传输，还能基于周围环境进行动态判断。
例如，当车辆接收到即将到来的交通信号灯变化时，可以提前调整速度以顺利通过，从而减小拥堵情况。
不仅如此，人工智能还改变了传统的智能导航方式。
基于云端的数据分析工具，例如数百万辆车在不同位置产生的信息，可以为个体驾驶者提供精准的实时导航服务。
这使得用户能够规避拥堵路段，将出行时间和能耗下降到最低水平。
同时，结合天气、事故和道路状态等信息，AI助手能够为用户提供最优路线建议，显著改善出行体验。
自动驾驶车联网中通感算融合研究
自动驾驶车联网中通感算融合研究综述与展望一、引言随着自动驾驶技术的迅猛发展，车联网作为支撑其实现的重要基础，正逐步向“云-边-端”一体化架构演进。
为满足自动驾驶对极低通信时延、极高可靠性及高传输速率的需求，车联网中的通信、感知与计算能力亟需深度融合。
本文旨在综述当前自动驾驶车联网中通感算融合的研究进展，探讨其技术架构、关键问题及未来发展方向，以期为相关领域的研究提供参考。
二、通感算融合技术背景车联网通过V2X（Vehicle-to-Everything）通信技术，实现了车辆与外界环境的全方位交互。
然而，传统的车联网架构中，通信、感知与计算三大功能往往独立运作，难以满足自动驾驶对多维信息高效融合的需求。
因此，通感算融合技术应运而生，旨在通过深度整合通信、感知与计算能力，提升车联网系统的整体性能。
三、通感算融合技术研究现状1.通信与感知融合近年来，研究者们在通信与感知融合方面取得了显著进展。
通过复用6G通信网络的超高频段载波，结合雷达、摄像头等传感器数据，车联网能够实现对环境中车辆、行人及基础设施的精准感知。
同时，利用通信技术扩展感知范围，提高感知精度，为自动驾驶提供更为全面的环境信息。
2.通信与计算融合在通信与计算融合方面，移动边缘计算（MEC）技术的引入为车联网注入了新的活力。
通过将计算任务下沉至网络边缘，车联网能够显著降低传输延迟，提高计算效率。
同时，结合联邦学习、深度学习等先进技术，车联网能够实现对大规模数据的实时分析与处理，为自动驾驶决策提供有力支持。
3.感知与计算融合感知与计算的深度融合是提升自动驾驶智能化水平的关键。
通过构建基于雾计算、边缘计算的数据处理平台，车联网能够实现对感知数据的快速分析与挖掘。
利用分布式深度学习算法，车联网能够从海量数据中提取有价值的信息，为自动驾驶系统提供更为精确的导航与避障支持。
四、通感算融合网络架构为实现通感算深度融合，本文提出一种基于“五层四面”的通感算融合网络架构。
基于生态驾驶的智能网联汽车协同跟车模型研究
基于生态驾驶的智能网联汽车协同跟车模型研究作者：惠子文郭志龙王威民赵辉王杰来源：《甘肃科技纵横》2024年第03期摘要：為提高道路通行能力、减少能源消耗，文章介绍了一种基于智能网联汽车生态驾驶的协同跟车模型。
该协同跟车模型由感知层、决策层和控制层3个层级组成，控制策略是将车辆动力学与无线通信技术相结合，在模拟的复杂交通环境中实现感知、控制和获取周围信息，集成了以最小化驾驶间距为模型的预测控制（MPC）策略，以改善交通流的可持续性。
生态驾驶控制器的性能是通过车辆自身的速度和加速度2个状态量进行燃油消耗和排放量的评估来实现。
最后，验证了控制器的动态特性具体体现在3个方面：跟车行为、燃油效率提高及减少二氧化碳排放，所提出的控制器能够有效地减少跟车过程中的燃油消耗和排放。
关键词：智能网联汽车；生态驾驶控制器；交通环境；燃油消耗；碳排放中图分类号：U1 文献标志码：A*基金项目：2022年省级大学生创新创业训练计划项目“基于图像识别的产品表面缺陷自动化检测装置” （S202216209031）。
作者简介：惠子文（2001-），男，汉族，甘肃天水，研究方向：机电一体化、设备故障检测与诊断。
0 引言随着经济的快速发展，汽车产量大幅增加，汽车尾气排放对环境的影响也越来越大，引起了工业界和学术界的广泛关注。
在智能网联汽车的驾驶系统中，由集成电路组成的集成传感器、无线通信及控制技术可以解决上述问题。
在该系统中，驾驶员驾驶的车辆是通过预定的速度进行驾驶控制，车辆行驶时驾驶员需要用眼睛观察并通过大脑做出决定，驾驶的汽车必须与前面的车辆保持较大的间距，才能保证安全驾驶，而人们从观察到思考再到决策需要耗费一定的时间[1]。
汽车的行驶阻力越小，燃油消耗将减小，进而降低环境污染；而车辆在高速行驶时，保持较小的车间距可以使空气阻力最小化[2]。
Zachiotis和Giakoumis[3]提出了一种可持续驾驶的生态驾驶控制器来替代驾驶员进行车辆的驾驶操作，使得智能网联汽车根据周围交通信息进行自动控制，能减少系统响应时间，提高道路通行能力，进而减少燃料消耗，降低环境污染率。
陕西省智能网联汽车产业发展座谈会成功召开
2020年第2期AUTOMOBILE APPL IED TECHNOLOGY 篇豆;三已陕西省智能网联汽车产业发展座谈会成功召开口文／图：束凯华为贯彻落实省委、省政府打造汽车新支柱产业的战略部署，充分发挥我省汽车科技资源优势，全力推进陕西省智能网联汽车产业创新联盟及创新中心的筹建工作，1月9日，省工信厅在西安召开全省智能网联汽车产业发展座谈会。
省工信厅总工程师崔跃民、汽车工业处处长隋善、汽车工业处副处长张勇、汽车二业处副处长杜军国出席会议。
会议由隋鲁处长主持。
会议还邀请了各市二信部门，科研院校、汽车企业、通信及IT数据企业代表参加会议。
杜军国副处长首先宣读了《组建陕西省智能网联汽车产业创新联盟及创新中心倡议书〉，指出组建陕西省智能网联汽车联盟和创新中心（以下简称创新联盟和创新中心）是我省确定提出加决发展智能网联汽车的重要举措，希望企业、高校、科研院所积极加入创新联盟和创新中心，为推动我省汽车产业的高质呈发展贡献力呈。
崔跃民省工信厅总工程师出席会议并讲话.,, ＂ 张勇省工信厅汽车工业处副处长出席会议隋鲁省工信厅汽车工业处处长主持会议哺杜军国省工信厅汽车工业处副处长宣读倡议书陕汽集团技术中心副主任、陕西省汽车工程学会副秘书长王钊就创新联盟及创新中心的组建方案、建设内容、预期效果、下—步丁作安排等内容通报了前期筹备情况，强调创新联盟及创新中心重点任务将主要围绕搭建创新研发、技术转移、企业孵化、科技金融、产业服务、人才培养六大平台，开展搭建智能网联汽车共性研发平台，推动整车、零部件（车载智能终端）虳产业化以及产业链培育、开展智能网联汽车示范推广三项重点任务。
三AUTOMOBILE APPLIED TECHNOLOGY 2020年第2期会上，学会副理事长、长安大学副校长赵祥模教授围绕智能网联汽车发展现状、关键技术及政策法规作了主旨报告，强调成立创新联盟及创新中心的雷要性，表示创新联盟及创新中心的推进要努力构建顶层设计，加强跨部门跨行业协同合作，推进智能网联技术发展，孵化并带动一批高新技术企业，形成我省智能网联汽车产业发展制高点。
人工智能新能源汽车与人工智能技术的融合与创新
人工智能新能源汽车与人工智能技术的融合与创新随着科技的不断进步和社会的可持续发展需求的增加，人工智能技术和新能源汽车成为了当今研究的热点领域。
人工智能技术的广泛应用为新能源汽车行业带来了许多创新和改进的机会。
本文将探讨人工智能技术和新能源汽车的融合与创新，并分析其对环境和用户生活的影响。
一、人工智能技术在新能源汽车领域的应用1.自动驾驶技术的发展随着人工智能技术的革新和自动驾驶技术的成熟，越来越多的新能源汽车开始配备自动驾驶系统。
这种系统利用传感器、摄像头和激光雷达等设备实现对车辆周围环境的感知和判断，从而高效地控制车辆的转向、加减速等操作。
自动驾驶技术的应用不仅提高了驾驶的安全性，还减少了交通事故的发生概率，对减少碳排放、提升能源利用效率起到了积极作用。
2.智能能源管理系统新能源汽车在能源管理方面迎来了重大突破。
智能能源管理系统利用人工智能技术对车辆电池的充放电状态进行实时监测和分析，从而优化能量的使用和存储。
这样的系统可以根据车主的出行需求和能源供应情况，智能决策车辆的能源分配和充电计划，提高能源的利用率，同时减少能源浪费。
3.智能语音交互系统随着语音识别和自然语言处理等技术的发展，智能语音交互系统开始在新能源汽车中得到应用。
这种系统可以通过语音指令和人车对话的方式，为驾驶员提供各种服务，如导航、音乐播放等。
智能语音交互系统的出现不仅极大地提升了驾驶员的驾驶体验，还减少了驾驶时对娱乐和导航设备的使用频率，进一步提高了驾驶的安全性。
二、人工智能技术与新能源汽车的融合效益1.环境效益人工智能技术与新能源汽车的融合为环境保护和减少碳排放做出了重要贡献。
自动驾驶技术的应用使驾驶更加智能化，减少了人为错误和对环境造成的损害。
智能能源管理系统的运用，使得能源利用更加高效，减少了能源的浪费和对环境的负荷。
这些技术的融合为减少使用传统燃油车辆带来的空气污染和全球变暖做出了积极的贡献。
2.用户生活效益人工智能技术的应用为新能源汽车的用户带来了更加便利和舒适的出行体验。
基于车联网的交叉口行车事故预警方案及仿真
基于车联网的交叉口行车事故预警方案及仿真刘占文;王润民;赵祥模【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2016(033)006【摘要】针对目前城市道路交叉口行车事故多发且无有效地手段进行事故预警的问题,以城市路网中的交叉口处为研究对象,提出了一种采用车联网技术的交叉口行车事故预警方案.首先,在分析一种交叉口处常见事故的基础上,提出了车辆运行参数实时监测方法;其次,设计了一种交叉口安全等级判定方法,完成了预警方案的设计;然后,针对在真实场景中对车联网进行测试难度较大的问题,搭建了一种基于Veins的车联网仿真平台;最后,通过Veins仿真平台对基于车联网的交叉口行车事故预警方案进行了仿真验证.实验结果表明,应用车联网的行车事故预警方案可以使交叉口事故发生率降低约90％.【总页数】6页(P132-137)【作者】刘占文;王润民;赵祥模【作者单位】长安大学陕西省道路交通智能检测与装备工程技术研究中心,陕西西安710064;长安大学陕西省道路交通智能检测与装备工程技术研究中心,陕西西安710064;长安大学陕西省道路交通智能检测与装备工程技术研究中心,陕西西安710064【正文语种】中文【中图分类】TP391.9【相关文献】1.基于 NN 的无信号混合交通交叉口自行车冲突避让行为建模仿真 [J], 田雨;黄玲;陈罡2.基于VISSIM的环形交叉口渠化及信号控制方案仿真研究 [J], 梁雪琴3.基于VISSIM仿真的环形交叉口优化方案研究 [J], 曾铖泓; 徐海; 谢成光; 师文磊; 徐锦强; 郭建钢4.基于VISSIM仿真的交叉口及沿线道路优化方案研究——以苏州市东太湖大道为例 [J], 马健;俎振山;张丽岩5.基于VISSIM仿真的交叉口优化方案研究——以苏州市吴江区运东大道—东太湖大道交叉口为例 [J], 马健;江雪昊;张丽岩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
汽车外观检测智能申报系统的研制
汽车外观检测智能申报系统的研制
赵祥模
【期刊名称】《西安公路交通大学学报》
【年(卷),期】1998(018)004
【摘要】在总结传统方式的基础上，提出采用智能系统申报方式实现汽车外观检测项目与主控系统的联网，并对系统的设计与实现方法进行了重点论述。
【总页数】4页(P86-89)
【作者】赵祥模
【作者单位】西安公路交通大学计算机系
【正文语种】中文
【中图分类】U472.9
【相关文献】
1.高精度生丝外观检测灯光装置的研制 [J], 蒋小葵;甘霖;李明
2.基于机器视觉的IC芯片三维引脚外观检测机的研制 [J], 姚兴田;邱自学;刘建峰;周一丹
3.基于机器视觉的汽车线束外观检测方法研究 [J], 黄思博; 蔡昭权; 方晓彬; 陈伽; 蔡映雪
4.压敏电阻芯片外观检测机的研制 [J], 李建明
5.一种用于管道内表面外观检测的新型内窥车研制成功 [J],
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创新引领 实践推动 助力交通强国建设
创新引领实践推动助力交通强国建设
郑茂典
【期刊名称】《科技创新与品牌》
【年(卷),期】2022()7
【摘要】“近年来,国外不断出现的智能汽车事故给我们敲响了警钟。
”中国公路学会自动驾驶工作委员会副主任委员、西安工业大学校长赵祥模说,“从这些事故可以看出,智能汽车必须经过严密测试才能商用。
”6月25日,在第二十四届中国科协年会“智慧交通与自动驾驶科技创新高峰论坛”上,赵祥模的报告一开场就吸引了听众注意。
本届论坛以“创新引领实践推动助力交通强国建设”为主题,多位专家集聚智慧交通和自动驾驶,围绕大数据、云计算、人工智能、区块链、5G等新技术,就推动该行业发展的重大问题展开研讨,为地方交通运输的科学发展建言,为推动交通科技创新和交通运输高质量发展献策。
同时,本届论坛得到了国际道路联合会的支持。
【总页数】2页(P35-36)
【作者】郑茂典
【作者单位】不详
【正文语种】中文
【中图分类】F42
【相关文献】
1.推动高质量发展推动一体化发展推动创新发展——贯彻落实《交通强国建设纲要》
2.创新引领融合共享助力交通强国建设
3.构建交通运输科技创新体系支撑引领交通强国建设
4.标准引领高质量发展创新助力强国建设中国工程建设标准化学术大会11月在山东济南隆重举办
5.创新引领科技助力迈向交通强国
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