隨著智能汽車相關技術不斷取得突破性進展，智能化逐漸成為汽車技術重要發展方向和標志。車輛環境感知技術是智能車輛的關鍵性技術之一，通過傳統車輛感知技術并結合車聯網分析了車輛網下的車輛環境感知技術及未來發展趨勢。車輛的環境感知技術是汽車向智能化發展的關鍵技術之一，也是智能汽車的基礎。

尤其是近幾年隨著無人駕駛技術普及認知和主動安全技術，更是依賴于車輛對周圍環境的探測和感知。車輛感知技術對于減少交通事故有很大的幫助，還可以通過提高道路上行駛車輛的平均車速和縮短車距來提升運輸效率和道路單位時間內的車輛容量。同時也可以使車輛更加平穩的運行，大大降低急剎車概率，節約油耗降低排放。

智能決策的定義：智能網聯汽車是集感知、決策和控制等功能于一體的自主交通工具。其中，智能決策是依據感知信息來進行決策判斷，制訂相對控制策略，替代人類駕駛員做出駕駛決策。

（1）環境預測模塊：作為決策規劃控制模塊的直接數據上游之一，其主要作用是對感知層所識別到的物體進行行為預測，并且將預測的結果轉化為時間空間的軌跡傳遞后給后續模塊。通常感知層所輸出的物體信息包括位置、速度、方向等物理屬性。

（2）行為決策模塊：在整個自動駕駛決策規劃控制軟件系統中扮演著“副駕駛”角色。這個層面匯集了所有重要的車輛周邊信息，不僅包括了自動駕駛汽車本身的實時信息、速度、方向，還包括車輛周邊一定距離以內所有的相關障礙物信息以及預測的軌跡。行為決策層需要解決的問題，就是在知曉這些信息基礎上，決定自動駕駛汽車的行駛策略。

（3）動作規劃模塊：包括運動規劃和路徑規劃兩部分。動作規劃模塊主要是對短期感知瞬間時動作進行規劃，例如轉彎、避障、超車等動作；而路徑規劃模塊是對較長時間內車輛行駛路徑規劃，例如從出發地到目的地之間的路線設計或選擇。

（4）路徑規劃模塊：主要包含兩個步驟：建立包含障礙區域與自由區域的環境地圖，以及在環境地圖中選擇合適的路徑搜索算法，快速實施地搜索可行駛路徑。路徑規劃結果對車輛行駛起著導航作用，它引導車輛從當前位置行駛到達目標位置。環境地圖表示方法主要分為度量地圖表示法等。

綜上，智能網聯汽車通過現代通信技術實現與其他車輛、道路和行人等之間進行數據交互，結合汽車自身環境感知系統，對行駛環境進行識別，并加以智能決策和協同控制，實現汽車自動駕駛與網聯服務，提高汽車安全性、舒適性和高效性。

四維智聯始終在智能汽車與人工智能領域深耕發力，立足技術原點，以包括操作系統、智能座艙、后裝硬件及運營服務等在內的多項核心技術為支持，不斷研發并優化智能化車載信息服務系統及后期配套服務；同時，基于“軟件定義汽車”的理念，在座艙域、智能駕駛域，面向車廠合作伙伴提供軟件個性化定制應用開發及運營。四維智聯將持續深入汽車智能生態中技術力量得以融合打通，進一步推動汽車行業智能化發展。