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基于智能交通的车路协同系统技术应用研究作者：桑中山景峻李杰张英潮宋增磊来源：《中国新通信》2023年第17期摘要：车路协同系统（CVIS）是将车辆和道路的各种信息融合在一起，实现了智慧交通中车和路在智慧交通中的一体化的系统。
本文列举了当前国内外关于车路协同的研究现状，并对车路协同中存在的主要技术进行了简要分析。
在此基础上，结合时代发展趋势，对展望了5G技术和大数据环境下车路协同系统的发展前景进行展望，并对分析了5G技术支持下的交通系统带来的便利及应用进行分析，为未来车路协同系统的研究奠定理论基础。
关键词：车路协同；研究现状；关键技术；未来5G技术在过去的几十年里，随着我国经济的飞速发展，人们的经济条件和生活水平都有了很大的提高。
随着汽车数量的不断增加，与汽车相关的交通问题也逐渐增多，例如人们现在所面临的交通拥堵、交通安全问题，它们都是随着经济的发展而出现的新问题。
以往对于解决这类问题的经验并不多。
在当今的社会环境中，科学技术一直在不断地进步，车辆研发技术与以往已经有了很大的不同，道路的建设和管理都有了一套更加科学的方法。
在这种情况下，车辆与道路的有机结合研究方法就应运而生了。
车路协同，顾名思义就是车辆和道路的相互作用，使车辆与道路成为一个整体。
在这个整体中，道路主要影响的是路面管理系统。
在铺路过程中，要严格遵守各项铺路指标，引进设备对铺路进行精细施工，尽量减少误差，确保铺路质量。
如果道路的路面系统得不到良好的管理与控制，车路协同系统就无法有效地发挥作用。
因此，车路协同系统是以车辆系统和道路系统为基础进行研究与发展的。
车路协同技术具有独特的优势，可以实时观测、分析车辆周围环境及自身运行状态，为驾驶员提供最优的出行方案和驾驶行为建议。
同时，它还可以减少车辆出行延误、节能降耗、提高道路通行能力和道路服务水平，因此受到了交通管理者的广泛关注与研究。
世界各国也进行了较早的研究，目前车路协同系统正在呈现出较强的发展势头。
ADAS八大系统ADAS（Advanced Driving Assistant System）即高级驾驶辅助系统。
ADAS 是利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。
ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量，通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。
早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主，当车辆检测到潜在危险时，会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。
对于最新的ADAS 技术来说，主动式干预也很常见。
汽车高级辅助驾驶系统通常包括：•导航与实时交通系统TMC；•电子警察系统ISA （Intelligent speed adaptation或intelligent speed advice）；•车联网（Vehicular communication systems）；•自适应巡航ACC（Adaptive cruise control）；•车道偏移报警系统LDWS（ Lane departure warning system）；•车道保持系统（Lane change assistance）；•碰撞避免或预碰撞系统（Collisionavoidance system或Precrash system）；•夜视系统（Night Vision）；•自适应灯光控制（Adaptive light control）•行人保护系统（Pedestrian protection system）•自动泊车系统（Automatic parking）•交通标志识别（Traffic sign recognition）•盲点探测（ Blind spot detection）•驾驶员疲劳探测（Driver drowsiness detection）•下坡控制系统（Hill descent control）•电动汽车报警（Electric vehicle warning sounds）系统。
ADAS先进驾驶辅助系统【ADAS先进驾驶辅助系统】一、简介ADAS（Advanced Driver Assistance System）是先进驾驶辅助系统的缩写，它是一种结合了先进的感知技术、计算机算法和车辆控制系统的安全驾驶辅助系统。
该系统通过对车辆及周围环境的感知与分析，向驾驶员提供实时的警告、提示和干预，以提高驾驶安全性和舒适性。
二、主要功能1. 碰撞预警：ADAS系统通过使用雷达、摄像头和车载传感器等设备，可以及时检测到前方障碍物，判断与前车的距离和相对速度，并在必要时发出警报，提醒驾驶员采取行动避免碰撞。
2. 自适应巡航控制：该功能可以根据前方车辆的速度和距离，自动调节车辆的巡航速度，并保持与前车的安全距离。
当有其他车辆变道或加入巡航车道时，ADAS系统会自动减速，并在脱离危险范围后恢复原速。
3. 车道偏离预警：通过图像识别技术，ADAS系统可以识别车辆所在的车道，并对驾驶员的车道偏离行为进行实时监测。
一旦检测到车辆即将偏离车道，系统会发出声音或震动警告，以提醒驾驶员调整方向。
4. 盲点监测：该功能通过车辆侧面或后部的传感器，监测驾驶员视野盲区的情况。
当其他车辆或物体进入盲区时，ADAS系统会及时发出警报，帮助驾驶员避免盲点引发的潜在危险。
5. 自动泊车：ADAS系统还可以根据周围环境利用摄像头和传感器等装置，自动控制车辆的转向、加速和刹车，实现自动泊车功能。
驾驶员只需提供相关指令，系统将完成停车操作，提高停车的精确度和效率。
三、优势与前景1. 提高驾驶安全：ADAS系统通过实时感知和准确判断，可以帮助驾驶员及时做出反应，避免交通事故的发生，提高驾驶安全性。
2. 提升驾驶舒适度：ADAS系统不仅能够实现驾驶辅助功能，还可根据驾驶员的习惯和环境信息，个性化地调整车辆的行驶状态，提升驾驶舒适度。
3. 推动汽车智能化：ADAS系统是跨越传统汽车向智能汽车的重要技术支撑，集成了感知、计算和控制等多个先进技术，推动汽车行业向智能化发展。
基于动态信息的智能导航系统框架及实现余洋【摘要】车辆导航系统正由静态导航向动态导航过渡;通过分析静态导航系统存在的不足和动态路径导航系统的发展特点,针对大城市复杂交通状况,设计了基于FM 通信的动态车辆导航系统框架;确定了该框架的组成部分、导航系统的实时交通信息组织和数据通信方式;该框架可以快速有效地实现交通信息的快速传输和导航应用,并在此基础上设计了动态车辆导航的实验系统.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2010(018)005【总页数】3页(P1158-1160)【关键词】动态导航;实时交通信息;路径规划算法;车辆导航系统【作者】余洋【作者单位】武汉大学,遥感信息工程学院,湖北,武汉,430079【正文语种】中文【中图分类】TP391;P2080 引言随着社会和经济的发展，城市交通需求的迅速增长导致了交通拥塞现象日益严重，制约了城市化进程和国民经济的发展[1]。
基于浮动车数据的车辆导航系统(Vehicle Navigation System，VNS)是一种以导航电子地图为基础，集成了车辆定位、路线优化和路线引导等多种技术的辅助驾驶系统。
它为出行者提供优化的出行路线，并在行驶过程中提供路线引导，以使驾驶员能准确及时地控制车辆到达预定地。
VNS是ITS(Intelligent Transportation System)中出行信息服务系统的重要组成部分。
随着GPS卫星定位系统在民用市场上的推广和不断普及，自主式车辆导航系统逐步占据了市场的主导。
然而这种以车载导航仪上的静态路网信息为基础的孤立的静态导航系统有着以下几个明显的不足:(1)缺少动态的交通和路网信息;(2)无法依据交通和路网信息的变化进行动态导航;(3)缺少与位置相关的服务;(4)缺少与其它服务网络互连的能力[2]。
另一方面，移动通讯和无线网络技术正在飞速地向前发展。
传统2.5G的GPRS/CDMA 1X等技术正在向3G的CDM A技术全面过渡。
汽车行业智能驾驶辅助系统实施方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 智能驾驶辅助系统市场概述 (3)1.1.1 市场规模 (3)1.1.2 技术发展 (3)1.1.3 政策环境 (3)1.2 项目实施目标 (3)1.2.1 提高驾驶安全性 (3)1.2.2 提升驾驶舒适性 (4)1.2.3 降低能耗 (4)1.2.4 促进产业升级 (4)1.3 项目实施意义 (4)1.3.1 提升我国智能驾驶辅助系统技术水平 (4)1.3.2 满足消费者需求 (4)1.3.3 助力我国智能汽车产业发展 (4)第2章技术路线与系统架构 (4)2.1 技术路线选择 (4)2.2 系统架构设计 (5)2.3 关键技术分析 (5)第3章感知系统设计 (5)3.1 感知系统概述 (5)3.2 摄像头与雷达选型 (6)3.2.1 摄像头选型 (6)3.2.2 雷达选型 (6)3.3 数据融合技术 (6)3.3.1 同类传感器数据融合 (6)3.3.2 异类传感器数据融合 (6)3.3.3 多源数据融合 (6)3.4 感知算法研究 (6)3.4.1 目标检测算法 (6)3.4.2 目标跟踪算法 (7)3.4.3 行为识别与预测算法 (7)3.4.4 道路场景理解算法 (7)第4章决策与控制系统 (7)4.1 决策与控制概述 (7)4.2 行为决策算法 (7)4.3 运动控制策略 (7)4.4 系统集成与优化 (8)第五章通信系统设计 (8)5.1 通信系统概述 (8)5.2 车载通信技术 (8)5.3 车联网通信技术 (9)第6章导航与定位系统 (10)6.1 导航与定位系统概述 (10)6.2 高精度定位技术 (10)6.3 路径规划算法 (10)6.4 导航系统与智能驾驶辅助系统的融合 (10)第7章人机交互系统设计 (11)7.1 人机交互概述 (11)7.2 用户界面设计 (11)7.3 语音识别与交互 (11)7.4 车内氛围照明与音响系统 (12)第8章测试与验证 (12)8.1 测试与验证概述 (12)8.2 硬件在环测试 (12)8.3 实车测试与验证 (12)8.4 安全性与可靠性评估 (13)第9章标准与法规 (13)9.1 智能驾驶辅助系统标准概述 (13)9.1.1 标准分类 (13)9.1.2 标准内容 (14)9.1.3 制定机构 (14)9.2 国内外相关法规分析 (14)9.2.1 国外法规 (14)9.2.2 国内法规 (14)9.3 法规与标准对项目实施的影响 (15)9.4 标准制定与推动 (15)第10章项目实施与推广 (15)10.1 项目实施计划 (15)10.1.1 需求分析与方案设计 (15)10.1.2 系统研发 (15)10.1.3 实车测试与调整 (16)10.1.4 量产与市场推广 (16)10.2 项目风险分析 (16)10.2.1 技术风险 (16)10.2.2 市场风险 (16)10.2.3 法律法规风险 (16)10.3 项目推广策略 (16)10.3.1 品牌建设 (16)10.3.2 渠道拓展 (16)10.3.3 售后服务 (16)10.3.4 用户培训 (16)10.4 持续优化与升级方案 (17)10.4.1 技术升级 (17)10.4.2 功能拓展 (17)10.4.4 用户反馈 (17)第1章项目背景与目标1.1 智能驾驶辅助系统市场概述科技的飞速发展，汽车行业正面临着深刻的变革。
汽车智能驾驶辅助系统与功能智能驾驶是当今汽车行业的热门话题，而汽车智能驾驶辅助系统在这一领域发挥着重要的作用。
这些系统通过结合传感器、摄像头、雷达和人工智能算法，为驾驶员提供了一系列的功能和辅助，使驾驶更加安全、舒适和便捷。
本文将介绍一些常见的汽车智能驾驶辅助系统和功能。
1. 车道保持辅助系统（Lane Keeping Assist, LKA）车道保持辅助系统可以通过前置摄像头或雷达来识别车道线，并通过自动转向功能帮助车辆保持在正确的车道内。
当车辆偏离车道时，系统会发出警报或轻微调整方向盘的力度，提醒驾驶员注意并纠正偏离。
2. 自动紧急制动系统（Automatic Emergency Braking, AEB）自动紧急制动系统通过传感器和摄像头检测车辆前方的障碍物，并在检测到碰撞风险时自动启动车辆制动系统。
这种系统减少了驾驶员尤其是在疲劳或驾驶条件恶劣时的操作错误，并在紧急情况下帮助减少事故的发生和事故严重程度。
3. 自适应巡航控制系统（Adaptive Cruise Control, ACC）自适应巡航控制系统是现代汽车上常见的一项功能。
它利用雷达或激光测距仪等传感器监测车辆前方的车辆，并根据前方车辆的速度和距离自动调整车辆的巡航速度。
这使得车辆可以自动保持与前方车辆的安全距离，而无需驾驶员频繁的加速和减速。
4. 盲点监测系统（Blind Spot Detection, BSD）盲点监测系统通过传感器或摄像头检测车辆两侧的盲点区域，并在有其他车辆进入盲区时发出警报。
这为驾驶员提供了车辆周围的更全面的视野，减少了侧面碰撞的风险。
5. 高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）高级驾驶辅助系统是一系列智能驾驶技术的综合应用。
它包括车道保持辅助系统、自动紧急制动系统、自适应巡航控制系统以及其他辅助驾驶功能。
这种系统可以提供更高级别的驾驶辅助，例如自动泊车、交通标志识别和行人识别等功能。
智慧交通车辆协同方案一、智慧交通智慧车路协同概述智能智慧交通车路协同系统即IVICS(Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative Systems)，简称智慧车路协同系统，是智能交通系统（ITS）的最新发展方向。
智慧车路协同是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。
智慧车路协同系统（CVIS），主要是通过多学科交叉与融合，采用无线通信、传感探测等先进技术手段，实现对人、车、路的信息的全面感知和车辆与基础设施之间、车辆与车辆之间的智能协同和配合，从而达到优化并利用系统资源、提高道路交通安全和效率、缓解道路交通拥挤的目标，从而推动交叉学科新理论、新技术、新应用等的产生与发展。
简言之，智慧车路协同的实质就是将控制指挥方案与道路交通条件的需求相匹配，从而实现交通的安全、环保、高效。
智慧车路协同系统作为 ITS 的重要子系统备受国内外科研人员的关注，同时也是世界上交通发达国家研究、发展和应用的热点。
智慧车路协同：安全畅通的新出行模式驾车出行时，你能否想象这样的场景:盲区出现其他汽车时，车载显示屏和语音系统分别进行提示，避免做出换道等不安全驾驶行为；两车从垂直方向高速通过路口，有可能发生碰撞时，车载系统报警并主动刹车；车辆自动获取前方红绿灯状态信息，提示驾驶员以适当车速行驶，不必停车正好适时通过路口，既提高通行能力，也降低污染排放；紧急车辆如救护车、消防车等接近路口时，信号灯提前获悉到达时间，延长绿灯时间或提前结束红灯，确保紧急车辆优先通过；前方道路发生拥堵、湿滑、有障碍物（如故障车）时，智能路侧设备将实时感知并提示周边车辆绕行。
在“智能智慧车路协同关键技术研究”集成测试现场这一切都得以实现。
第1章智能网联汽车基础知识练习参考答案一、名词解释1．智能汽车答：智能汽车是在一般汽车上增加雷达和摄像头等先进传感器、控制器、执行器等装置，通过车载环境感知系统和信息终端实现与车、路、人等的信息交换，使车辆具备智能环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。
2．网联汽车答：网联汽车是指基于通信互联建立车与车之间的连接，车与网络中心和智能交通系统等服务中心的连接，甚至是车与住宅、办公室以及一些公共基础设施的连接，也就是可以实现车内网络与车外网络之间的信息交互，全面解决人—车—外部环境之间的信息交流问题。
3．智能网联汽车答：智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与X（车、路、行人、云端等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现车辆“安全、高效、舒适、节能”行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。
4．自动驾驶汽车答：自动驾驶汽车是指汽车至少在某些具有关键安全性的控制功能方面（如转向、油门或制动）无须驾驶员直接操作即可自动完成控制动作的车辆。
自动驾驶汽车一般使用车载传感器、GPS和其他通信设备获得信息，针对安全状况进行决策规划，在某种程度上恰当地实施控制。
5．无人驾驶汽车无人驾驶汽车是通过车载环境感知系统感知道路环境，自动规划和识别行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。
它是利用环境感知系统来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路状况、车辆位置和障碍物信息等，控制车辆的行驶方向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
二、填空题1．智能网联汽车发展的终极目标是无人驾驶汽车。
2．自动驾驶汽车至少包括自适应巡航控制系统、车道保持辅助系统、自动制动辅助系统、自动泊车辅助系统，比较高级的车型还应该配备交通拥堵辅助系统。
3．我国把智能网联汽车智能化划分为5个等级，1级为驾驶辅助（DA），2级为部分自动驾驶（PA），3级为有条件自动驾驶（CA），4级为高度自动驾驶（HA），5级为完全自动驾驶（FA）。
第1期2019年1月No.1January，2019车辆的连接，不仅对驾驶员辅助驾驶起到作用，更给现在的无人驾驶提供了更多的解决途径。
目前的车联网主要注重解决远距离通信的问题[1]，但芯片总体价格昂贵、技术较为复杂的原因限制了它短时间内的大规模应用和普及。
因此我们提出了此系统。
由WiFi 和NRF 两种通信手段共同构成，应用于驾驶员视线受阻的场景。
通过给驾驶者提供图像和GPS 等信息来辅助驾驶。
1 通信方式的选择蓝牙通信：蓝牙是一种传输距离近、低功耗，一对一的通信芯片。
但以上3个特点都不符合车辆间组网的要求，且蓝牙配对操作需要较长时间，无法满足快速性的要求。
综上，蓝牙不适合作为此系统的通信方案。
NRF 通信：NRF 芯片工作于2.4～2.5 GHz ISM 频段，是单片射频收发芯片。
它最大的优点是不需要提前建立相关的连接，只要收发方地址一致并处于一个频段，就可以互发数据。
因此，可以利用这一点进行一对多的通信并且满足实时性的要求。
但NRF 的信息安全性较差，数据传输稳定性不高，且数据吞吐量小，只适合传输小数据量的数据而不可传输图像数据。
WiFi 通信：WiFi 是基于AP 站点和STA 站点相互连接进行通信的，一个AP 站点理论上可连接足够多的STA ，在连接上STA 后，AP 便可与其进行数据交互。
WiFi 通信方式的优点是数据吞吐量大、安全性稳定性高、传输速度快，且一对多的通信方式有助于组网。
但缺点是需要提前连接，不满足实时性要求。
综上，可以看出WiFi 通信和NRF 通信两种方式的利弊刚好为对立，若结合在一起则可以利弊相抵消，达到很好的组网的效果。
2 系统概述本系统中的网络是平行网络。
即在这个网络下，没有主机和从机之分，所有网络节点都是平行平等的。
任何两个网络节点之间都可以直接交换数据而不需要通过主机转发。
但限于目前的通信和技术手段，尚不能直接通过一种通信方式构建以上的平行网络。
但通过NRF 和WiFi 的相互配合，可在体验上达到上述的效果。
NRF 和WiFi 有着不同的任务，NRF 用于进行前端通信，传输小数据量的数据，可满足实时性和快速性的要求。
当某辆车确定对另外一辆车有连接意向后，再使用WiFi 进行深层次的连接，此连接需要耗时进行WiFi 接入等工作，但一旦建立连接，便可传输图像等大数据量的信息。
3 系统实现目前的示意模型是基于stm32f103vet6芯片的。
考虑到此型号单片机的资源和处理能力，把发送和接收的任务分到了两个单片机上完成，再配合树莓派板子做图像识别工作。
最终每一个单体由3块开发板组成。
板子1集成了摄像头，GPS ，NRF 及WiFi 模块，此板子在个体通信中主要执行数据的发送工作。
摄像头拍到的本车视角图像和GPS 测量到的本车位置都可以通过这两个通信模块发送出去。
此板子上的NRF 为发送模式；WiFi 为AP 热点模式，这样是为了进行一对多通信：表示它可同时连接多个STA 模式的WiFi ，与之传输数据。
这样就可以保证同时有2个及以上的车辆都连接此车辆的WiFi ，并获取此车辆的视角信息。
板子2集成了LCD 显示屏，NRF 和WiFi 模块，此板子主要负责接收其他车辆发来的信息，并做分析汇总显示在显示屏上。
此块板子上的NRF 为接收模式，WiFi 为STA 站点模式。
若使用者有意向连接另一辆车，则使用此板子上的STA 模式的WiFi 连入目标车辆的AP 模式的WiFi 站点。
板子3为树莓派，主要依靠于树莓派强大的计算能力以及借助能运行Linux 系统的特性，在树莓派上使用opencv 做图像识别工作[2]。
图像识别工作主要是用来识别本车前方车辆的车牌号，若识别成功，则通过串口将车牌号传输给中间板子。
中间板子会查找这个车牌号对应的WiFi 热点信息进行连入。
这样就可以保证在认为不加干预的条件下始终连接着前车的WiFi 获取其视角图像信息。
有助于减轻驾驶员频繁选择连接对象的操作，可使这个系统更加方便和实用。
基金项目：中南大学创新创业项目资助项目；项目编号：201810533145。
作者简介：谭兆（1998— ），男，陕西宝鸡人，本科生；研究方向：自动控制。
摘 要：文章研究了基于区域内多车动态互联的智能行车辅助系统，该系统属于车联网的一个分支，研究的主要内容是在一定范围内，车辆与车辆之间的动态连接和组网的过程。
网络内数据共享，从而达到方便行车、辅助驾驶的目的。
系统由WiFi 和NRF 两种通信手段共同构成，用来在本车周边的一定范围内，与其他车辆建立连接关系，进行数据互通。
关键词：区域车联网；动态互联；行车辅助基于区域内多车动态互联的智能行车辅助系统谭兆一，肖钟毓，周 亮，高彦龙（中南大学，湖南 长沙 410000）无线互联科技Wireless Internet Technology第1期2019年1月No.1January，2019最后设置所有的NRF 模块处于同一地址、同一通道，即规定的一个公用频段。
可保证一个NRF 发送出的数据在通信范围内的所有其他NRF 模块都能接收到。
3个板子之间的数据通信借助于串口，串口通信速度较慢但操作简单，很适合于3个板子之间的数据量要求。
由于各板子的功能都比较独立，最上面的板子中摄像头的数据直接通过板上的WiFi 传出，中间板子WiFi 接收到的图像数据直接投向显示屏，所以板间基本不需要进行大量的数据交换，通信的作用只是进行一些板间的工作协调。
4 应用场景4.1 解决大车遮挡视线问题大车庞大的车身会完全遮挡其后方的车辆的视线。
例如，在红绿灯路口，在其后的轿车则会看不见红绿灯的状态。
因而会误判当前信号灯状态，造成闯红灯或是车辆起步延后，以及借道超车等问题。
而如果采用此系统进行摄像头交互，就可获取前方大车摄像头视角，从而大大避免类似事件发生，如图1所示。
图1 智能行车辅助系统摄像头交互4.2 代替弯道路口的凸面反光镜在山路转弯处或是一些视野不开阔的路口，都安装有反光镜供司机提前观察对向是否有来车。
但由于畸变和反光镜本身较小且离驾驶员较远等原因，实际使用效果并不是特别好。
此系统代替反光镜的方案是，在需要安装反光镜的地方安装一个只具有发射功能的此系统，所有经过这里的车辆都会优先自动连接上它，然后通过摄像头传回的数据投屏在汽车显示屏上，相当于把反光镜的内容放大清晰地显示在每个车辆的显示屏上。
让驾驶者可以更好地观察对面来车情况。
4.3 提供俯视全景停车影像在停车场每个车位顶部安装俯视摄像头，要停车的车辆连接并拉取停车场正上方的摄像头数据并显示在屏幕上，可以从俯视看到车辆现在的车身状态，更有利于倒车入库侧方停车等操作。
虽目前已经有这种技术[3]，但它是通过对车身周围安装的4个或更多摄像头画面内容的拼凑，两者的实现原理不一样。
4.4 查看道路交通状况利用每个车辆发送来的GPS 信息，可获得在通信范围内的车辆的位置信息，并标明在显示屏的地图上。
获取到的位置信息可应用于但不限于如下场景：驾驶者可基于位置信息判断对向是否来车，从而决定此时是否可借道超车，与之前利用图像判断达到一样的效果。
5 结语本系统属于车联网的一个分支，解决的主要问题是在于小范围内的数据通信。
它以车载摄像头和GPS 为基础，以WiFi 和NRF 为通信手段，附之以道路旁安装的其他附加部件来完成的区域性汽车信息互联共享的功能。
对比目前广域的车联网系统，它技术简单成本低，在普及方面具有一定的优势，但要求是必须在每个车上都安装此系统，才可很好地实现上述效果，可作为车联网普及之路的一个过渡系统。
Intelligent driving assistant system based on dynamicregional interconnection of multi-vehicleTan Zhaoyi, Xiao Zhongyu, Zhou Liang, Gao Yanlong （Central South University, Changsha 410000, China ）Abstract：This paper studies the intelligent driving assistant system based on dynamic regional interconnection of multi-vehicle. The system belongs to a branch of Internet of vehicles, and the main content of the study is the process of dynamic connection between vehicles and vehicles within a certain range. Using shared data to facilitate and assist driving. The system is composed WiFi and NRF, which is used to establish connection with other vehicles within a certain range around the car for data exchange.Key words：regional Internet of vehicles; dynamic interconnection; driving assistance [参考文献][1]任开明，李纪舟，刘玲艳，等.车联网通信技术发展现状及趋势研究[J].通信技术，2015（5）：507-513.[2]蔡晓宇.基于树莓派开发板的车辆识别系统设计[J].单片机与嵌入式系统应用，2017（4）：73-75，79.[3]魏利胜，张平改，胡保玲.基于近似估计的汽车全景鱼眼镜头定位研究[J].控制工程，2016（7）：1129-1136.无线互联科技·无线天地。
