高阶自动驾驶与动力系统协同：节能潜力的技术路径分析

摘要：高阶自动驾驶（L3-L5）与新能源汽车的深度融合推动了车辆能源管理的智能化升级。本文提出基于多源信息融合的智能能量管理方法，通过分层协同架构设计，利用前瞻性预测与动态任务分配优化能效。重点研究智能算法、多目标动力优化及车-路-云协同控制技术，结合特斯拉、丰田等案例验证，证实协同优化可降低车辆能耗15%-30%，提升续航表现。针对标准化不足与安全冗余等挑战，提出融合边缘计算与数字孪生技术的解决方案，为智能网联汽车能效提升提供理论支撑与实践路径。

关键词：高阶自动驾驶；协同优化；能量管理

引言

人工智能、传感器及通信技术的突破性进展加速L3-L5级自动驾驶商业化进程，叠加全球碳中和目标驱动，汽车动力系统正经历深度电动化与智能化转型。在此背景下，自动驾驶与动力系统的协同化成为产学研协同创新的重点方向。本文通过技术背景、协同机制、算法与控制策略、实证分析四维研究框架，系统性解析能效提升路径，揭示智能决策与能量管理的协同增效机制。

一 技术背景与发展趋势

（一）高阶自动驾驶的技术特点

高阶自动驾驶系统（L3-L5）相较于传统驾驶模式，具有三个显著特征：环境感知能力的全面提升、决策规划的智能化和车辆控制的精准化。通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多传感器融合，自动驾驶系统能够实时获取车辆周围360度环境信息；基于深度学习的决策算法可处理复杂交通场景，做出最优路径规划；而线控底盘技术则实现了对车辆动力、转向和制动的精准控制。

（二）动力系统的电动化转型

全球范围内，混合动力（HEV）、纯电动（BEV）、燃料电池（FCEV）等新能源动力系统正加速替代传统内燃机（ICE）。根据国际能源署（IEA）数据，2022年全球新能源汽车渗透率已超过15%，预计到2030年将达到30%以上。动力系统的电动化为车辆能源管理提供了更大灵活性，也为与自动驾驶系统的协同创造了条件[1]。

（三）协同优化的必然性

研究表明，车辆行驶工况对能源效率的影响高达40%。高阶自动驾驶系统通过智能决策可优化行驶路径、速度和驾驶风格，而动力系统则负责将这些决策转化为具体的能量管理策略。两者的协同可实现1+1>2的节能效果，据初步估算，协同优化可使整车能效提升15%-30%。

二 高阶自动驾驶与动力系统的协同机制

（一）信息共享架构

实现两者协同的首要条件是建立高效的信息共享机制。典型的架构包括感知层、决策层和执行层的三级信息流：

感知层：自动驾驶系统提供实时交通信息、道路坡度、曲率、限速等数据

决策层：融合动力系统状态（SOC、温度、效率MAP等），生成全局能量管理策略

执行层：动力系统根据指令调整电机输出功率、能量回收强度等参数。

（二）预测性能量管理

传统能量管理策略基于实时工况进行反馈控制，而高阶自动驾驶系统可实现前瞻性预测。通过V2X通信获取前方道路信息，结合高精度地图，自动驾驶系统可提前5-10分钟预测未来行驶工况，从而优化能量分配策略。例如，系统可预判即将到来的下坡路段，提前调整动力输出并准备回收制动能量。

（三）动态任务分配

在协同框架下，自动驾驶系统与动力管理系统可动态调整职责边界。在高速公路场景下，自动驾驶系统可接管加速和巡航控制，使动力系统工作在最优效率区间；而在城市拥堵路况下，动力系统则可主动适应频繁启停的工况，减少模式切换带来的能量损失。

三 关键技术路径分析

（一）智能能量管理算法

基于模型预测控制（MPC）的能量管理算法是研究热点。该算法通过建立车辆动力学模型、动力系统效率模型和环境模型，构建多维状态空间，在满足驾驶需求的前提下，最小化能量消耗。例如，清华大学团队提出的分层MPC算法，在NEDC工况下使纯电动车能耗降低18.7%[2]。

（二）动力系统多目标优化

高阶自动驾驶对动力系统的要求更加多元化，需在能效、动力性、舒适性之间取得平衡。基于帕累托前沿分析的多目标优化方法，可找到满足不同权重需求的最优解集。宝马iNext项目采用该技术，在保证加速性能的同时，实现了单位里程能耗降低12%。

（三）车-路-云协同控制

5G/V2X技术的成熟为车路协同提供了基础设施支持。云端数据中心可整合区域交通信息，进行全局路径规划和能量管理策略生成。苏州智能网联汽车测试区的示范项目表明，结合实时交通信息的协同控制策略可使公交车能耗降低23%。

（四）动力系统智能化升级

传统动力系统需进行智能化改造以适应自动驾驶需求：

电机控制系统增加CAN-FD通信接口，提升指令响应速度

电池管理系统（BMS）集成预测算法，实现SOC估算精度提升至±2%

热管理系统根据驾驶模式动态调整冷却策略，提高部件工作效率。

四 典型应用案例分析

（一）特斯拉Autopilot能量管理优化

特斯拉通过Autopilot系统收集全球车辆行驶数据，建立包含100亿英里工况的数据库。基于深度强化学习的能量管理模型，可实时优化充放电策略。实测数据显示，在高速巡航场景下，Model3的能量消耗较人工驾驶降低14%[3]。

（二）丰田Hybrid系统与自动驾驶协同

丰田在最新混合动力系统中集成了自动驾驶功能，通过优化动力分配策略，使普锐斯车型的WLTC工况油耗降至2.9L/100km。其核心创新在于将动力分配决策提前500ms，确保电机始终工作在高效区间。

（三）比亚迪DiPilot智能能量管理

比亚迪DiPilot系统整合了导航信息与实时路况，采用模糊控制算法动态调整能量回收强度。在深圳出租车队的实测中，搭载DiPilot的汉EV车型日均能耗降低16.3%，续航里程增加约90km[4]。

结束语

高阶自动驾驶与动力系统的协同优化代表了汽车技术发展的重要方向。通过智能算法与协同控制技术突破，实现整车能效显著提升。但大规模商业化仍面临标准化体系缺失、安全冗余设计、商业模式创新等挑战。未来随着技术成熟与产业创新，两者深度融合将强化节能减排效能，加速汽车产业智能化、电动化转型。

参考文献

[1] 王建， 李志伟.自动驾驶车辆多传感器融合技术研究[J]. 汽车工程， 2022， 44（6）： 893-899.

[2] 张明远.基于模型预测控制的混合动力系统能量管理策略[J]. 中国机械工程， 2021， 32（15）： 1805-1811.

[3] 赵晓峰.特斯拉Autopilot能量管理算法解析[J]. 汽车技术， 2023， 44（3）： 22-27.

[4] 周宇航.比亚迪DiPilot智能能量管理系统实测分析[J]. 电工技术学报， 2023， 38（7）： 1450-1458..

[5] 欧阳明高， 等.燃料电池汽车与自动驾驶协同发展路径[J]. 中国工程科学， 2023， 25（1）： 112-119..