2024年5月21日上午九点半，通信工程专业教师李洪璠副教授给集成电路创新班学生开展了一场“智能网联汽车信号处理技术的发展”的讲座。 随着人工智能和物联网技术的快速发展，智能网联汽车已成为汽车产业发展的重要方向，对于提高交通安全、缓解交通拥堵、提升驾驶体验具有重要意义。智能网联汽车通过车载传感器、雷达、摄像头等设备采集大量数据，此时，需要高效、准确的信号处理技术对这些数据进行处理和分析，以支持自动驾驶、智能导航、车路协同等功能的实现。信号处理技术是实现车辆感知、决策和控制的核心，对于保障行车安全、提高驾驶体验等具有重要作用。
讲座首先分析国内外研究现状及发展趋势，在智能网联汽车信号处理技术方面，美国、欧洲和日本等发达国家起步较早，已经在关键技术研发、标准制定和产业化等方面取得了重要进展。例如，美国在V2X通信技术、高精度地图和自动驾驶等方面处于领先地位。我国智能网联汽车信号处理技术近年来发展迅速，已经在车载传感器、V2X通信、高精度地图和自动驾驶等方面取得了一系列重要成果。同时，我国政府也加大了对智能网联汽车产业的扶持力度，推动了相关技术的快速发展。
讲座重点探讨了信号处理技术在智能网联汽车领域的应用及挑战，从智能网联汽车关键技术入手，对智能网联汽车信号处理技术进行剖析。
（1）传感器信号处理技术
针对不同类型的传感器（如雷达、激光雷达、摄像头、超声波等），采用相应的信号处理技术，提取环境感知所需的信息。同时，在噪声抑制与信号增强方面，运用滤波、降噪等算法，提高传感器信号的信噪比，增强有效信息的提取能力。最后，将来自不同传感器的数据进行融合处理，提高环境感知的准确性和鲁棒性。
（2）车载以太网通信技术
采用车载以太网通信协议和标准，实现高速、大容量的数据传输。同时要求车内支持实时音频视频数据的传输，提升驾乘体验。针对车载环境特点，设计高效的网络拓扑结构，优化网络性能。
（3）云计算与大数据技术
利用云计算和大数据技术，实现海量数据的存储、处理和分析，提取有用信息和知识，为车辆控制和交通管理提供支持。同时，通过云计算平台，实现车辆的远程监控和故障诊断，提高运维效率，与智能交通系统进行协同，实现车路协同、车车协同等智能化应用场景。
讲座最后提出未来智能网联汽车信号处理技术发展的四个方向，也希望同学们时刻关注前沿发展动态，为自己下学期数字信号处理课程学习做铺垫。
深入研究复杂环境下的信号处理技术：随着智能网联汽车应用场景的不断扩展，未来需要深入研究复杂环境下的信号处理技术，如城市复杂道路、恶劣天气等条件下的信号处理问题。
探索基于人工智能的信号处理方法：人工智能技术的不断发展为智能网联汽车信号处理技术提供了新的思路和方法，未来可以探索基于人工智能的信号处理方法，如利用机器学习、深度学习等技术进行信号处理和识别。
加强多源信息融合和协同处理技术研究：多源信息融合和协同处理技术是智能网联汽车信号处理领域的重要研究方向，未来需要进一步加强相关技术研究，提高信息融合的准确性和协同处理的效率。
推动智能网联汽车信号处理技术的标准化和产业化：为了促进智能网联汽车信号处理技术的发展和应用，未来需要积极推动相关技术的标准化和产业化工作，制定统一的技术标准和规范，推动技术的实际应用和产业化进程。
CONTENT END
