摘 要：一直以来自动驾驶技术都处于不断优化与升级的发展过程中，对于需要自动驾驶车辆的设计来说，科学完美地选择驾驶路线和躲避障碍物是保障自动驾驶车辆安全的基本前提条件。因此，本文根据与自动驾驶技术相关的躲避障碍策略展开了相应的分析，最后关于新技术与自动驾驶技术的融合情况进行了分析，以供参考。

关键词：自动驾驶;躲避障碍;新技术;融合策略

所谓的自动驾驶车辆就是指不依赖于人来掌控车辆，车辆依靠自动驾驶技术和远程传感设备及技术自动躲避道路环境内的车辆，从某种程度上看自动驾驶车辆属于智能车辆。随着自动驾驶技术和躲避障碍技术的不断升级和优化，自动驾驶技术在动力性和稳定性等方面都展现出了较好的水平。随着自动驾驶技术的一再升级与研发，目前自动驾驶车辆已经能够较好地控制路面中的驾驶问题，但是关于自动驾驶车辆躲避障碍和路径控制问题，依然是当前技术研发的重要难点，只有进一步提升自动驾驶技术水平，才能通过人性化、智能化和专业化的手段彻底改变人们出行的方式。

1关于自动驾驶车辆躲避障碍策略的分析

1.1多传感器下的信息融合

所谓的多传感器融合是指通过优化处理已经安装的各个传感器，从而得到来自各个传感器数据的综合结果，其原因在车辆的某一方面的数据信息只能由一个传感器来负责，所以单纯分析一个传感器带来的信息数据对于完成车辆驾驶毫无意义，必须针对多个传感器信息的融合完成综合分析，这样才能保障自动驾驶车辆的控制系统得到更加精确的决策信息，一般情况下传感器的信息融合包含三个层面，即决策级融合，特征级融合以及数据级融合。

1.2控制系统模糊理论的应用

所谓的模糊系统主要是由被控制对象、执行机构、检测装置、模糊控制器、输出接口以及输入接口等部件组成，主要的应用原理在于通过获得参数来实现和加强传感器的综合信息甄别与判断，在控制模糊系统的应用中要科学筛查传感器运输而来的数据，随后按照筛查出的信息数据等级完成相应数据的转换，待数据传感成模糊语言后，得到数据编程车辆可以控制和识别的变量模糊数值，最终可供车辆行驶和躲避障碍使用。

1.3与躲避障碍相关的行为分析

当前的汽车需要躲避的障碍主要有三种，分别是超车障碍、跟车障碍和停车障碍。自动驾驶技术的研发和应用要时刻围绕汽车躲避障碍的智能化和人性化为发展方向。所谓的跟车障碍是指车辆上道后遇到阻碍无法超越，只能根据车流量和行车间距来判断跟车距离和速度，以免发生碰撞事故。其实无论哪一种躲避障碍，都是车辆智能技术根据车距与车速，通过自动驾驶展开合理的分析和判断，见机完成跟车或者超车的驾驶策略选择，从而最大程度上保障汽车自动驾驶的安全性。

2关于新技术与自动驾驶技术的融合情况分析

2.1城市大数据与自动驾驶技术的有效融合

通过智慧城市的大型信息平台设立，可以为城市的交通带来高水平的信息数据融合。在智慧城市信息综合平台之上，可以容纳数十万条交通和车辆运行的状况信息，在智能技术的预测、分析和判断下，能够对未来一小时内的城市交通状况展开预测和分析，在有力提升掌握城市交通规律的前提下，也能为自动驾驶技术的应用奠定强有力的基础。对于自动驾驶技术来说，必须与城市大数据展开高度融合，才能有效结合城市的拥堵情况，更好地完成自动驾驶协同发展。

2.2 5G网络技术与自动驾驶技术的高度融合分析

随着国内5G网络技术的逐步建成，智能车辆与通讯技术开始融合，车辆依靠5G网络技术更好地提升了车辆自动驾驶技术，针对以往在自动驾驶实验室得到的数据来看，相比于前一代的自动驾驶技术，5G自动驾驶技术已经取得了惊人的成就，尤其是在5G网络技术的应用下，绕过车辆自动驾驶安全性能得到飞跃式提升，原因在于5G网络的高效率和高质量的信息传输，能够为车辆的自动驾驶赢得更多的判断和甄别时间。除此之外，5G网络将城市内的自动驾驶车辆组成信息网，使得自动驾驶车辆再也不是单独的个体，在5G网络基站的全面覆盖下，自动驾驶车辆的稳定网络连接已成为现实，从而为自动驾驶车辆的安全性以及可控性带来更好的提升。

2.3自动驾驶技术的前景和面临的挑战

虽然当前已经在多个自动驾驶场景下展开并完成了自动驾驶技术的试验，针对可能出现的自动驾驶车辆多发事故展开了判断和分析，但是由于自动驾驶车辆的生产和经销行业始终没有得到相关法律的支持，自动驾驶车辆能否上道行驶还要受国家政治、文化和社会经济的共同影响。在自动驾驶技术未来的研发中，还需面对更高层次的挑战，尤其是安全隐患问题的克服和解决，由于电子信息产品本身借助于网络传输数据，一旦被黑客攻陷控制系统，便会导致车辆行驶不受控制，最终很可能造成不可想象的后果。

结语：

总之，虽然自动驾驶技术在研发和应用的过程中还需要面对很多挑战和困难，但是自动驾驶技术是未来车辆行业发展的必经之路，只有不断加强躲避障碍技术的研发，才能顺利获得更高级别的自动化驾驶技术研究成果，最终使自动驾驶技术真正成为时代进步及发展的技术结晶。

参考文献：

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[4]李凌云.基于深度强化学习的端到端自动驾驶技术研究[D].中国科学院大学（中国科学院人工智能学院），2020.

作者简介：

吴立平（1969.4-）女，满族，籍贯：辽宁沈阳，本科，职称：副高，研究方向：軟科学。

（辽宁省科学技术馆，辽宁 沈阳110000）