无人驾驶汽车(智能汽车)历年文献文献计量学分析的方向指导

智能
2021
11/22
16:12
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无人驾驶汽车智能汽车的一种,主要依靠车内基于计算机系统的智能驾驶仪来实现无人驾驶,从而实现更可靠、更安全的驾驶[1]。由于无人驾驶汽车的这些优势,这将是未来汽车发展的一个方向。我国虽然也研究过无人驾驶汽车,但不如国外先进和成熟。我国对智能汽车的研究大多仅限于理论的介绍,没有具体的方向指导。文献专利计量是一种先进的数据挖掘工具。通过研究无人驾驶汽车(智能汽车)的历史文献,可以掌握核心技术和未来的发展方向。

1 文献计量方法

文献计量学通常依赖于数据挖掘技术和数理统计分析方法,可以有效地获取和分析大量个人无法处理的客观数据。它是利用数学和统计方法研究文献的系统和计量特征,从而获得文献的分布、数量、变化规律和定量管理的信息[2]。这种方法最早是由美国书目学家艾伦·普里查德 (Alan Pritchard) 提出的。将数学和统计方法应用于图书馆和其他通信媒体的研究 [3]。许多学者通过这种方法取得了科研成果,如Alan Porter提出了“技术机会分析”方法[4];刘用词频和引文分析对两国的创新工作进行了比较研究;傅先生在1993年至2008年的污水处理研究中,运用词频分析的方法对该领域的技术研究和发展方向进行了统计总结。通过其他学者的大量研究,文献计量学的方法已经成熟并应用于各个领域。

在此基础上,许多学者将文献计量学方法引入技术分析和预测中,以实现定性分析与定量分析的融合。

2 无人车技术计量分析

2.1 关键字提取

由于无人驾驶汽车行业相关技术缺乏直接的国际专利代码(IPC),本文使用搜索词进行搜索。搜索方法通常是搜索的文档在标题、关键字或摘要中包含搜索词。在特定搜索中,对于无人驾驶汽车,本文在摘要中搜索相关搜索词。本研究的文献来源为SCI/SSCI期刊文献数据库。

使用文档管理软件NE对海量信息进行有效的汇总和统计分析。NE 是一种方便有效的文献计量学研究新工具[5]。通过选择SCI/SSCI期刊文献数据库检索,得到2006年至2016年8月23日2302篇期刊论文的数据。

图1为历年无人车证件数量统计信息(因2016年未完,未包括2016年证件数量)。可以看出,无人驾驶汽车的研究有缓慢增加的趋势,虽然有几年的年数有所减少,可以看出,2008年专利和期刊文献的数量突然减少。这也说明无人驾驶汽车(智能汽车)的研究与经济环境有着非常显着的关系。但总体趋势是越来越大智能汽车无人驾驶,这说明无人驾驶汽车的研究将成为一个热门话题。

2.2 数据分析

SCI期刊文献数据库是全球文献检索的重要数据源,利用其中的文献进行科学的统计研究和评价分析是非常科学的。通过图2的雷达图可以看出,美国在智能驾驶研究方面最为突出。也可以发现,我国对无人驾驶汽车的研究占有一定的地位。十年来共发表文章296篇,占总数的16.28%,紧随美国。这也说明我国在无人驾驶汽车的研究方面是比较先进的。这对我们来说是一大优势,也是我们在汽车行业实现弯道超车的大好机会。此外,台湾省、西班牙、韩国、

从图3的增速来看,中国对无人驾驶汽车(智能汽车)的研究活动异常活跃。2010-2015年,与2006-2010年相比,国内无人驾驶汽车(智能汽车)研究文献数量增加了235.%,即未来5年的文献量接近2倍半前 5 年文件量增长最快的地区,其次是西班牙,增长了 230%。在参与份额方面,国内无人驾驶汽车(智能汽车)的研究文献数量也大幅增加,增加了7.6%,而美国则下降了7.5% .

随着无人驾驶汽车(智能汽车)的发展,可以预见,美国和中国将继续主导无人驾驶汽车(智能汽车)的理论研究智能汽车无人驾驶,西班牙、台湾和韩国很可能成为美国之间的有力竞争者。国家和中国。从这一点来看,我国无人驾驶汽车(智能汽车)的研究前景比较广阔,值得政府、企业、科研机构继续加大政策支持和科研投入。弯道超车的机会还是比较大的,这个需求也是值得的。我国相关科研人员、企业和政府继续努力。

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