智能控制技术在汽车工程中的应用

引言

在全球汽车产业向电动化、智能化、网联化加速转型的背景下，智能控制技术成为驱动行业变革的核心力量。消费者对汽车安全性、舒适性和智能化体验的需求不断攀升，传统机械控制方式已难以满足市场要求。从新能源汽车的高效动力管理到 L3 级以上自动驾驶的商业化探索，智能控制技术正全方位重塑汽车工程的技术体系与产品生态。

一、智能控制技术概述

1.1 核心技术原理

智能控制技术融合多学科理论，以实现汽车系统的自主决策与精准控制。人工智能算法是核心驱动力，机器学习通过对大量驾驶数据的学习，使汽车能自适应调整控制策略，深度学习则赋予系统模式识别能力，在自动驾驶中，神经网络可识别道路标识、行人及车辆，辅助决策路径规划。自动控制理论为系统运行提供基础框架，经典的 PID 控制通过比例、积分、微分调节，维持发动机转速稳定；模型预测控制（MPC）则基于系统模型，预测未来状态并优化控制指令，常用于新能源汽车的电池管理，实现高效充放电。

1.2 技术分类与特点

智能控制技术可分为基于模型的控制技术与数据驱动的控制技术。前者依赖系统数学模型，通过精确计算实现控制，如发动机燃油喷射控制。后者则利用大数据与算法挖掘规律，像通过分析驾驶习惯优化车内环境调节。其显著特点包括自适应调节，能根据环境变化自动调整控制参数；自主决策能力，使汽车在复杂工况下独立做出判断。多系统协同控制，实现动力、底盘、驾驶辅助等系统的联动。这些特性赋予汽车更高的智能化水平，推动汽车工程向自动化、无人化方向发展 。

二、智能控制技术在汽车工程中的应用场景

2.1 动力系统控制应用

车辆动力总成领域的智能控制技术直接关系到产品的动力性与经济性，在内燃动力汽车中，通过智能控制可以实现对发动机的精准控制，借助各类传感器采集发动机的进气量、转速、温度等信息，基于汽车ECU 系统中预置的智能算法，对燃油喷射量以及点火时间进行智能精准的控制；而在纯电动车型的车辆动力总成控制中，相关智能技术的应用更加关键，在电池管理系统中应用模型预测控制算法，借助电池管理系统综合测算电池电压、温度、电池充电与放电的历史记录，对整车系统中的电池状态进行智能预测，从而调节电池的充电与放电策略，可以在应用中对电池的使用进行更长的寿命控制，同时保证电池在特殊环境中的稳定应用。

2.2 底盘与行驶控制应用

对于汽车行驶性能提升具有明显作用的智能化是底盘与行驶系统智能化，例如应用较为普遍的电子稳定程序（ESP）。ESP 主要是通过轮速传感器、横摆角速度传感器对汽车的实际行驶情况进行实时监控，在当车辆出现转向不足/过度、侧滑等不稳定状态时，会智能地控制每个车轮的制动力分配，同时对一个或多个车轮施以相应的制动力，对发动机的输出扭矩进行修正，从而使车辆得以保持稳定的行驶状态。主动悬架系统同样能通过智能控制达到动态控制的目的，通过路面颠簸情况、车辆的载荷情况等传感器来获得道路信息并掌握驱动模式（如舒适型、运动型等），通过预设来控制汽车悬架阻尼力。

2.3 自动驾驶与辅助驾驶应用

智能控制技术的典型应用就是自动驾驶和辅助驾驶技术，其中自适应巡航控制（ACC）系统通过毫米波雷达、激光雷达等传感器对前方车辆的距离和速度进行测量，依据预先设定的跟车距离和速度调整车辆的加速、减速动作，进行自动跟车驾驶，减轻或降低驾驶员长途驾驶的疲劳；自动紧急制动（AEB）通过摄像头和雷达的组合传感，不断地扫描着前方道路，在发现可能的碰撞危险之后，自动发出警报，必要时自动进行制动，避免或减缓事故发生。

2.4 智能座舱与用户交互控制

车载智能系统是基于智能控制系统建立智能化、舒适化的出行环境，以语音识别、语义理解为语音交互切入点，让驾驶员只需张嘴说出“开启天窗”“路线设定至最近的加油站”就可以完成控制操作，不用频繁做手动操控而影响驾车注意力集中。以手势和面部表情操作为操作切入口，可以让驾驶员不用说话或动作也可以通过手势表达，如提高或降低音量、更换音乐等，或者是通过人脸识别在驾驶员上车之后自动完成其习惯性需求，即上车后的坐姿、方向盘的角度、车内侧后视镜的位置等完成设置，是“人来了就是好了”。

三、智能控制技术在汽车工程中的发展趋势

3.1 技术融合创新趋势

智能控制技术正加速与 5G、物联网、边缘计算等前沿技术的融合创新。5G 技术的低时延、高带宽特性，使车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）之间的实时通信成为可能，大幅提升自动驾驶系统的决策响应速度，物联网技术则构建起汽车全系统互联生态，从动力系统到智能座舱的所有部件均可实现数据共享，为智能控制提供更丰富的决策依据。边缘计算技术将数据处理能力下沉至车辆端，减少对云端的依赖，避免因网络延迟导致的控制失效，如在复杂山区路况下，自动驾驶系统可通过边缘计算实时处理传感器数据，保障行驶安全。

3.2 应用拓展趋势

智能控制技术的应用场景正从传统领域向新兴方向延伸。在自动驾驶领域，L4/L5级完全自动驾驶的商业化进程加快，智能控制技术将突破复杂城市路况的决策难题，实现无人出租车、无人驾驶物流卡车的规模化运营。飞行汽车作为未来出行新形态，其垂直起降、空中避障等控制功能依赖智能算法的精准调节。智能控制技术在汽车后市场的应用潜力巨大，通过远程诊断系统实时监测车辆状态，提前预警故障风险，并自动推送维修方案。在汽车共享领域，智能控制可实现车辆的远程解锁、权限管理，提升运营效率。

3.3 产业生态构建趋势

智能控制技术的发展推动汽车产业生态全面重构。产学研用协同创新成为主流，高校与科研机构专注于人工智能算法、控制理论等基础研究，企业则负责技术转化与产品开发，加速科研成果落地。产业链上下游企业的合作愈发紧密，芯片厂商与汽车制造商联合研发专用控制芯片，提升计算能力与能效比。软件企业与零部件供应商共同开发智能控制软件，解决系统兼容性问题。行业标准与法规体系逐步完善，各国政府积极制定自动驾驶安全标准、数据隐私保护规范，为技术应用提供合规框架。

结语

智能控制技术深度赋能汽车工程，在动力优化、安全提升、驾乘体验升级等方面成效显著。但算法可靠性、成本控制及法规滞后等问题仍制约其发展。未来，随着技术融合创新加速、产业生态逐步完善，智能控制技术将进一步推动汽车工程向高度自动化、智能化迈进，成为驱动汽车产业变革的核心引擎。

参考文献

[1]卢玮.智能控制技术在汽车工程中的应用[J].汽车测试报告,2024,(24):26-28.

[2]尹利伟.智能控制技术在汽车中的应用[J].汽车测试报告,2024,(18):23-25.