史金鵬 王海 杜振雷

摘 要：作為新興前沿交叉學(xué)科，自動駕駛領(lǐng)域名詞亟須進(jìn)行規(guī)范。文章使用VOSviewer軟件作為工具，對Web of Science核心合集中1991—2021年自動駕駛領(lǐng)域的5087篇文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞計(jì)量與可視化呈現(xiàn)，并對自動駕駛領(lǐng)域的名詞與科技前沿進(jìn)行了分析。文章根據(jù)科技名詞規(guī)范化工作原則，以關(guān)鍵詞聚類圖譜為基礎(chǔ)，嘗試構(gòu)建自動駕駛名詞框架，包括智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)、智能駕駛信息和人機(jī)協(xié)同駕駛?cè)齻€分支，并對名詞框架體系進(jìn)行了分析。文章的研究是名詞審定工作流程中階段性工作的一種創(chuàng)新嘗試，以文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法為工具開展前沿交叉領(lǐng)域名詞的規(guī)范化工作。

關(guān)鍵詞：自動駕駛；文獻(xiàn)計(jì)量；VOSviewer；科技名詞；關(guān)鍵詞圖譜

中圖分類號： H083;V323.19? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A? DOI：10.12339/j.issn.1673-8578.2023.02.005

Analysis on Term Standardization of Autonomous Driving Based on Bibliometrics//SHI Jinpeng， WANG Hai， DU Zhenlei

Abstract： As a frontier interdisciplinary subject， the scientific terms of autonomous driving needs standardization. Using VOSviewer， we carried out， bibliometric and visual analysis on the keywords of autonomous driving in 5087 publications of autonomous driving from 1991 to 2021 in the core collection of Web of Science. According to the principle of standardization of scientific term and keyword map， we constructed and analyzed scientific term framework for autonomous driving， including intelligent connected vehicle， autonomous driving and human-machine collaborative driving. This study explored an innovative method of scientific terms standardization in frontier interdisciplinary subjects.

Keywords：autonomous driving；bibliometric;VOSviewer；scientific term；keyword map

收稿日期：2022-05-17? 修回日期：2022-09-02

基金項(xiàng)目：國家語言文字工作委員會“十三五”科研規(guī)劃2020年度一般項(xiàng)目（全國中文學(xué)習(xí)聯(lián)盟研究專項(xiàng)）“面向中文學(xué)習(xí)者的科技名詞術(shù)語釋義擴(kuò)展生成研究”（YB135-155）；全國科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會事務(wù)中心2022年度一般項(xiàng)目“基于文獻(xiàn)計(jì)量的科技名詞工作生態(tài)構(gòu)建及創(chuàng)新路徑研究”（SWZX2022003）

0 引言

科技名詞是指各種表達(dá)科學(xué)和技術(shù)概念的語言指稱。“凡百工作，首重定名；每舉其名，即知其事，斯為上矣”［1］，嚴(yán)濟(jì)慈先生早在20世紀(jì)30年代就曾撰文闡述名詞術(shù)語規(guī)范化在科技進(jìn)步中的重要作用和意義。全國科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會成立于1985年（原“全國自然科學(xué)名詞審定委員會”，以下簡稱“全國科技名詞委”），是經(jīng)國務(wù)院授權(quán)，代表國家審定、規(guī)范科技名詞的權(quán)威機(jī)構(gòu)。全國科技名詞委成立30多年來，已經(jīng)審定公布了150種規(guī)范名詞，基本涵蓋了基礎(chǔ)科學(xué)、工程技術(shù)、農(nóng)林醫(yī)學(xué)、社會科學(xué)和軍事科學(xué)等學(xué)科大類。

隨著科學(xué)技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，新興的前沿交叉領(lǐng)域不斷產(chǎn)生，新的科技名詞、概念也大量同步產(chǎn)生，并廣泛快速地傳播。以自動駕駛為例，自動駕駛［2］是在20世紀(jì)被提出的概念，在當(dāng)時受技術(shù)限制，僅處于試驗(yàn)階段。到21世紀(jì)初，隨著人工智能、車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的逐步成熟，自動駕駛技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中快速發(fā)展，相關(guān)名詞術(shù)語也在各類媒體中廣泛傳播。然而，對自動駕駛相關(guān)名詞術(shù)語的過度宣傳，造成人們對自動駕駛的功能產(chǎn)生了誤解。因此，國家市場監(jiān)督管理總局、國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會于2022年3月1日實(shí)施了推薦標(biāo)準(zhǔn)《汽車駕駛自動化分級》（GB/T 40429—2021）［3］，該標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了汽車駕駛自動化分級應(yīng)遵循的原則、分級要素、各級別的定義和技術(shù)要求框架，將駕駛自動化等級劃分為0～5級共6個級別（見表1），旨在解決我國汽車駕駛自動化分級的規(guī)范性問題。同時，該標(biāo)準(zhǔn)對23個駕駛自動化術(shù)語進(jìn)行了解釋（見表2），其中核心術(shù)語為駕駛自動化。但是，該標(biāo)準(zhǔn)也明確說明這23個術(shù)語和定義僅適用于當(dāng)前文件，并不能體現(xiàn)自動駕駛領(lǐng)域名詞術(shù)語的規(guī)范化體系。

因此，前沿交叉領(lǐng)域名詞規(guī)范化的重要性和必要性不言而喻，而開展科技名詞規(guī)范化工作首先是確定學(xué)科（或領(lǐng)域），其次是建立該學(xué)科（或領(lǐng)域）的概念體系，然后按照概念體系規(guī)范該學(xué)科（領(lǐng)域）的科技名詞，其中最為核心的就是構(gòu)建學(xué)科（或領(lǐng)域）的概念體系。但是，作為前沿交叉領(lǐng)域，其科技名詞規(guī)范化工作相當(dāng)復(fù)雜，一方面需要厘清與各學(xué)科交叉融合的內(nèi)容，并構(gòu)建名詞體系；另一方面其自身的研究與發(fā)展處于不斷的成長與變化中，名詞體系的構(gòu)建要與科學(xué)研究同步進(jìn)行。

全國科技名詞委以術(shù)語學(xué)理論和科技名詞規(guī)范化工作實(shí)踐為基礎(chǔ)，制定了《科技名詞審定工作原則與方法》［4］，其中一條重要審定原則就是科技名詞規(guī)范化工作首先應(yīng)構(gòu)建本學(xué)科的名詞體系，而且該體系能囊括本學(xué)科全部基本概念。這個名詞體系的構(gòu)建關(guān)系到整個學(xué)科名詞審定的系統(tǒng)性、平衡性與協(xié)調(diào)性。一個學(xué)科的名詞體系要能厘清學(xué)科名詞的審定范圍，劃清學(xué)科名詞體系的層次結(jié)構(gòu)，并劃定各分支之間的“邊界”，尤其是與其他分支存在交叉的內(nèi)容，需要確定該內(nèi)容歸于哪個分支。這項(xiàng)審定業(yè)務(wù)工作一直都是依靠具有學(xué)科發(fā)展戰(zhàn)略視野、精通學(xué)科專業(yè)知識的專家來完成。本文擬采用科技文獻(xiàn)計(jì)量分析，研究自動駕駛技術(shù)與名詞概念的關(guān)聯(lián)，以及如何構(gòu)建自動駕駛領(lǐng)域的名詞體系，并探索名詞體系的構(gòu)建方法。

1 科技文獻(xiàn)計(jì)量分析

科技文獻(xiàn)是記錄科研工作者用科學(xué)語言發(fā)表最新研究成果的重要媒介?？萍嘉墨I(xiàn)計(jì)量是研究采用數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)等定量方法對文獻(xiàn)特征進(jìn)行分析和處理，在一定程度上描述、評價某一研究領(lǐng)域的現(xiàn)狀，反映該領(lǐng)域研究前沿和熱點(diǎn)的一種方法［5］。通過這種方法，對某一領(lǐng)域的熱門研究主題進(jìn)行挖掘，可以快速地了解并掌握該領(lǐng)域的前沿知識、主流的理論和技術(shù)。近年來文獻(xiàn)計(jì)量研究通過繪制工具將文字?jǐn)?shù)據(jù)表格分析轉(zhuǎn)化成更加形象易讀的可視化知識圖譜［6］，常用軟件如VOSviewer、CiteSpace、SPSS和TDA等。

1.1 研究對象

本文研究數(shù)據(jù)來自Web of Science核心合集，以自動駕駛技術(shù)為檢索對象，因此檢索式為：TS=（″autonomous driving″ or ″automated driving″ or ″self-driving″），文獻(xiàn)類型為論文，共檢索出1991—2021年的科技文獻(xiàn)5087篇。檢索時間為2022年7月8日。

1.2 研究工具

本研究使用VOSviewer知識圖譜工具軟件對樣本文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析［7-8］。VOSviewer是由荷蘭萊頓大學(xué)科學(xué)技術(shù)研究中心的Nees Jan van Eck 和 Ludo Waltman在2010年聯(lián)合開發(fā)的一款文獻(xiàn)分析和可視化軟件，可實(shí)現(xiàn)諸如關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析［9］、文獻(xiàn)作者分析、研究機(jī)構(gòu)分析和文獻(xiàn)耦合分析等功能［10］，并可將分析結(jié)果進(jìn)行可視化展示。其中關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析是指關(guān)鍵詞在同一篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)的次數(shù)越多，則代表它們表述的主題關(guān)系越密切。在全部的關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)中，聯(lián)系強(qiáng)度大的關(guān)鍵詞相互靠攏聚集在一起，形成概念相對獨(dú)立的關(guān)鍵詞聚類，進(jìn)而可以根據(jù)聚類分析構(gòu)建其名詞體系。本次研究使用軟件的版本是VOSviewer1.6.18。

2 自動駕駛名詞體系構(gòu)建

2.1 自動駕駛名詞的范圍

自動駕駛是一個涉及汽車工程、人工智能、計(jì)算機(jī)、微電子、自動化、通信等多學(xué)科的交叉領(lǐng)域。根據(jù)Web of Science的引文分析結(jié)果，自動駕駛領(lǐng)域內(nèi)，發(fā)文量居前10的研究方向分別是工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)、電信、交通運(yùn)輸、化學(xué)、儀器儀表、物理學(xué)、心理學(xué)、自動化控制系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)，發(fā)文量為4458篇，占總發(fā)文量的87.6%（圖1）。

本文使用VOSviewer軟件篩選文獻(xiàn)中的關(guān)鍵詞，在去除語義過寬和合并語義相同的詞匯之后，將出現(xiàn)頻次排名前20的關(guān)鍵詞與全國科技名詞委審定公布的規(guī)范名詞進(jìn)行比對，可以看出自動駕駛領(lǐng)域的名詞既包括其他相關(guān)學(xué)科中的科技名詞，也包括自動駕駛領(lǐng)域自身產(chǎn)生的新名詞，如表3所示?？梢娮詣玉{駛名詞體系是一個以本領(lǐng)域名詞為核心，包含與之密切相關(guān)的多個學(xué)科名詞的前沿交叉融合體系。

2.2 自動駕駛名詞體系構(gòu)建

2.2.1 自動駕駛名詞聚類分析

科技文獻(xiàn)中的關(guān)鍵詞絕大多數(shù)屬于科技名詞的范疇，而且是經(jīng)過作者篩選、能夠代表該文獻(xiàn)核心內(nèi)容的科技名詞，因此，通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，所形成的聚類是由眾多關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的名詞組成的研究方向，如同“名詞拼圖”［11］。

本文通過VOSviewer軟件將Web of Science核心合集中自動駕駛領(lǐng)域1991—2021年發(fā)表的文獻(xiàn)中出現(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析，選取共現(xiàn)頻次高于5的關(guān)鍵詞，共有727個關(guān)鍵詞，去除語義過于寬泛的詞匯（如agency、comfort等），以及合并表述含義相同的詞匯（如cav與connected and autonomous vehicles等）后，共保留564個關(guān)鍵詞，所形成的可視化圖譜中每一個節(jié)點(diǎn)代表一個關(guān)鍵詞，節(jié)點(diǎn)之間的連線代表這兩個關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系，圖中連線交叉密集、結(jié)構(gòu)緊湊，說明該研究內(nèi)容的關(guān)注度較高，關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)強(qiáng)度高，節(jié)點(diǎn)大小顯示了關(guān)鍵詞累計(jì)出現(xiàn)的頻次高低。

本文首先采用默認(rèn)聚類精度1（默認(rèn)值），同時為了能夠清晰顯示圖譜中的關(guān)鍵詞及聚類結(jié)構(gòu)，設(shè)置軟件顯示比例為0.5（最低），共形成9個聚類，其中最大的聚類（紅色）包括了111個關(guān)鍵詞，中間的7個聚類所包括的關(guān)鍵詞數(shù)量分別是101、99、91、75、31、27和21，最小的聚類（粉色）只包括了8個關(guān)鍵詞，如圖2所示。此種聚類體系與科技名詞規(guī)范化工作所要求的名詞體系并不符合，各分支之間的“邊界”并不清晰，存在分支之間相互交叉的現(xiàn)象，如radar、lidar、3d lidar等關(guān)鍵詞均用于自動駕駛的環(huán)境感知功能，但卻分布在多個不同的聚類之中。

為了研究自動駕駛領(lǐng)域關(guān)鍵詞聚類的其他可能性，本文調(diào)整聚類精度（聚類精度越高，聚類數(shù)量越多），設(shè)置為0.5，同時為了能夠清晰顯示圖譜中的關(guān)鍵詞及聚類結(jié)構(gòu)，設(shè)置軟件顯示比例為0.5（最低），共形成3個聚類，其中最大的聚類（紅色）包括238個關(guān)鍵詞，中間的聚類（綠色）包括206個關(guān)鍵詞，最小的聚類（藍(lán)色）包括120個關(guān)鍵詞，如圖3所示。

從以上兩個關(guān)鍵詞圖譜初步對比來看，圖2中的聚類較多，聚類之間相互交錯，個別聚類顯示不清晰，關(guān)鍵詞相對分散；圖3中的聚類較少，聚類顯示清晰，關(guān)鍵詞相對集中，基本符合名詞體系構(gòu)建的需要。為進(jìn)一步判斷關(guān)鍵詞圖譜二是否有助于名詞體系的構(gòu)建，還需研究自動駕駛技術(shù)。

2.2.2 自動駕駛名詞體系構(gòu)建

根據(jù)全國科技名詞委的審定原則以及對自動駕駛名詞與技術(shù)的分析，可以看出關(guān)鍵詞圖譜一的聚類不夠清晰，存在各分支之間相互交叉，名詞體系的層次結(jié)構(gòu)不清的情況，而關(guān)鍵詞圖譜二的聚類相對清晰，相同研究領(lǐng)域的關(guān)鍵詞也在同一聚類里，關(guān)鍵詞圖譜二更符合構(gòu)建自動駕駛名詞體系的需要。

聚類一：智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)［12］分支。該聚類中的高頻關(guān)鍵詞，如自動駕駛汽車（autonomous vehicles）、機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）、物聯(lián)網(wǎng)（internet of things）和智能交通系統(tǒng)（intelligent transportation systems）等，這些關(guān)鍵詞在文獻(xiàn)中代表了自動駕駛研究中車輛、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和交通系統(tǒng)幾個研究方向，并且?guī)讉€研究方向關(guān)聯(lián)緊密。因此，該聚類以自動駕駛汽車為基礎(chǔ)，通過人工智能與云端網(wǎng)聯(lián)平臺對車輛的智能控制決策，結(jié)合車輛與道路的協(xié)同實(shí)現(xiàn)自動駕駛功能。聚類一中共現(xiàn)頻次位于前40的關(guān)鍵詞如表4所示。

單車自動駕駛的智能決策通過車上安裝的傳感器完成對環(huán)境的探測和定位功能［13］。計(jì)算決策一方面將傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的識別；另一方面進(jìn)行行為預(yù)測和全局路徑規(guī)劃、局部路徑規(guī)劃和即時動作規(guī)劃，決定車輛當(dāng)前及未來的運(yùn)行軌跡。控制執(zhí)行主要包括車輛的運(yùn)動控制以及人機(jī)交互，決定每個執(zhí)行器如電機(jī)、油門、剎車等控制信號。

車路協(xié)同自動駕駛［14］是在單車智能自動駕駛的基礎(chǔ)上，通過先進(jìn)的車、道路感知和定位設(shè)備（如攝像頭、雷達(dá)等）對道路交通環(huán)境進(jìn)行實(shí)時高精度感知定位，包括道路工程及配套附屬設(shè)施，路側(cè)通信設(shè)施（直連無線通信設(shè)施、蜂窩移動通信設(shè)施）和計(jì)算控制設(shè)施（邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)、各級云平臺）等。通過車輛自動化、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)化和系統(tǒng)集成化，最終構(gòu)建一個車路協(xié)同的智能交通系統(tǒng)。

車聯(lián)網(wǎng)［15］是借助全新的信息和通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車內(nèi)、車與X（車、路、人、云等）連接的網(wǎng)絡(luò)體系。其中，車與云平臺間的通信是車輛通過衛(wèi)星無線通信或移動蜂窩等無線通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)與車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺的信息傳輸，接受平臺下達(dá)的控制指令，實(shí)時共享車輛數(shù)據(jù)；車與車間的通信即車輛與車輛之間實(shí)現(xiàn)信息交流與信息共享，包括車輛位置、行駛速度等車輛狀態(tài)信息，可用于判斷道路車流狀況；車與路間的通信借助地面道路固定通信設(shè)施來實(shí)現(xiàn)，用于監(jiān)測道路路面狀況，引導(dǎo)車輛選擇最佳行駛路徑；車與人間的通信是用戶可以通過WiFi、藍(lán)牙、蜂窩等無線通信手段與車輛進(jìn)行信息溝通，使用戶能通過對應(yīng)的移動終端設(shè)備監(jiān)測并控制車輛；車內(nèi)設(shè)備間的通信是車輛內(nèi)部各設(shè)備間的信息數(shù)據(jù)傳輸，用于對設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時檢測與運(yùn)行控制，建立數(shù)字化的車內(nèi)控制系統(tǒng)。

聚類二：智能駕駛信息分支。該聚類中的高頻關(guān)鍵詞，如深度學(xué)習(xí)（deep learning）、目標(biāo)探測（object detection）和同步定位與制圖（simultaneous localization and mapping）等，這些關(guān)鍵詞在文獻(xiàn)中代表了自動駕駛車輛智能駕駛信息獲取的研究方向。因此，該聚類以深度學(xué)習(xí)［16］為基礎(chǔ)，通過環(huán)境感知［17］、高精度地圖和定位技術(shù)［18］獲取外部信息，進(jìn)行信息分析實(shí)現(xiàn)自動駕駛的智能規(guī)劃。聚類二中共現(xiàn)頻次前40的關(guān)鍵詞如表5所示。

環(huán)境感知與地圖定位系統(tǒng)是由攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、高精度地圖和高精度定位等組成，根據(jù)攝像頭和GPS，自動收集信息繪制出高精度地圖。系統(tǒng)通過傳感器采集的信息進(jìn)行圖像處理，智能網(wǎng)絡(luò)識別車輛周圍障礙物，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜道路自主躲避障礙、行車距離控制、車道線識別、導(dǎo)航等功能。系統(tǒng)可及時感知靠近車輛的方位、車速，對駕駛員的行駛意圖進(jìn)行預(yù)測。傳感器主要包括車輪轉(zhuǎn)速傳感器、加速度傳感器、微機(jī)械陀螺儀、轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角傳感器、超聲波傳感器、視覺傳感器等，高精度地圖與定位技術(shù)主要使用全球定位系統(tǒng)（GPS）、中國北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)等，獲取道路環(huán)境實(shí)時動態(tài)數(shù)據(jù)，以及同步地圖與定位（SLAM），即一邊計(jì)算自身位置，一邊構(gòu)建環(huán)境地圖的過程。首先由感受傳感器如里程計(jì)、陀螺儀等感知測量車輛軌跡，然后用激光雷達(dá)或視覺感知環(huán)境，通過主動或被動標(biāo)識、地圖匹配或?qū)Ш叫艠?biāo)進(jìn)行定位。位置的計(jì)算方法包括三角測量法、三邊測量法和模型匹配算法等。車輛在接收到環(huán)境感知系統(tǒng)的信息后進(jìn)行融合，對道路、車輛、行人、交通標(biāo)志和交通信號等進(jìn)行識別，并按照從高精度地圖路由尋址的結(jié)果，決策分析和判斷車輛駕駛模式和將要執(zhí)行的操作，對當(dāng)前車輛進(jìn)行規(guī)劃（速度規(guī)劃、朝向規(guī)劃、加速度規(guī)劃等），并產(chǎn)生相應(yīng)的決策（跟車、換道、停車等）。

聚類三：人機(jī)協(xié)同駕駛［19］分支。該聚類中的高頻關(guān)鍵詞，如自動駕駛（autonomous driving）、自動駕駛系統(tǒng)（automated driving systems）、駕駛模擬器（driving simulator）和人機(jī)交互（human-automation interaction）等，這些關(guān)鍵詞在文獻(xiàn)中代表了自動駕駛車輛如何駕駛以及駕駛員與系統(tǒng)協(xié)同的研究方向。因此，該聚類以自動駕駛（autonomous driving）為基礎(chǔ)，通過駕駛員的狀態(tài)監(jiān)測，駕駛員與車輛之間的人機(jī)交互［20］，實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)同的自動駕駛。聚類三中共現(xiàn)頻次前40的關(guān)鍵詞如表6所示。

在國家標(biāo)準(zhǔn)《汽車駕駛自動化分級》中，將駕駛自動化等級劃分為0～5級，其中0～3級都需要駕駛員與系統(tǒng)共同對車輛做出操控、響應(yīng)的處理。人機(jī)協(xié)同控制是指駕駛員和智能控制系統(tǒng)同時在環(huán)，協(xié)同完成駕駛?cè)蝿?wù)，大致分為三類：（1）通過人機(jī)交互增強(qiáng)駕駛員感知能力的智能駕駛輔助，這種智能輔助主要是指車載智能系統(tǒng)經(jīng)由雷達(dá)、攝像頭等感知設(shè)備進(jìn)行人機(jī)交互，獲得駕駛員不能了解或了解不全面的交通信息，通過智能系統(tǒng)分析并對駕駛員進(jìn)行視聽觸多方位的預(yù)警，達(dá)到機(jī)器增強(qiáng)駕駛員感知的初級人機(jī)協(xié)同模式；（2）基于特定場景的人機(jī)駕駛權(quán)切換，在某些場景下，車輛控制超出駕駛員能力之外時，智能系統(tǒng)獲取車輛駕駛權(quán)，相反，當(dāng)車輛控制超出智能系統(tǒng)能力范圍的工況發(fā)生時，系統(tǒng)需對駕駛員進(jìn)行喚醒并移交控制權(quán)，如自動緊急制動系統(tǒng)、自適應(yīng)巡航系統(tǒng)和自動泊車系統(tǒng)等；（3）人機(jī)共駕車輛的駕駛權(quán)動態(tài)分配則是人機(jī)協(xié)同自動駕駛的未來發(fā)展方向，會形成人機(jī)并行控制的復(fù)雜動態(tài)交互關(guān)系。另外，在人機(jī)協(xié)同控制的研究中，駕駛員的狀態(tài)監(jiān)測、意圖識別和駕駛行為建模也是非常重要的內(nèi)容。

基于以上分析，自動駕駛名詞體系由“智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)”“智能駕駛信息”“人機(jī)協(xié)同駕駛”3個一級分支和“智能決策規(guī)劃”“車輛控制執(zhí)行”“車路協(xié)同系統(tǒng)”“車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)”“環(huán)境感知”“地圖與定位”“人機(jī)交互”“人機(jī)共駕”8個二級分支組成，如圖4所示。

3 名詞體系構(gòu)建方法

《辭?！罚ǖ谄甙妫Α绑w系”做出如下定義：“體系是若干有關(guān)事物互相聯(lián)系、互相制約而構(gòu)成的一個整體。如：理論體系；語法體系；工業(yè)體系?！保?1］

由此，可以定義名詞體系為：關(guān)于研究對象某些方面的聯(lián)系的名詞，聚集形成名詞單元，規(guī)范化的名詞單元通過相互聯(lián)系、相互制約而構(gòu)成的一個整體。

構(gòu)建一個學(xué)科的名詞體系，首先找到名詞體系核心，即一個關(guān)于某學(xué)科知識的總稱，并根據(jù)該學(xué)科的研究內(nèi)容與任務(wù)，明確該學(xué)科名詞體系構(gòu)建的范圍。其次確定領(lǐng)域，了解研究場景，列出該學(xué)科可能出現(xiàn)的名詞、概念以及關(guān)系列表，分析研究知識單元——科技名詞，對該學(xué)科越了解，所建的名詞體系越完善。再次確定知識體系結(jié)構(gòu)，當(dāng)列出來所有的名詞、概念以及關(guān)系列表之后，需要對名詞進(jìn)行層次結(jié)構(gòu)的分類。確定分類層級通常有兩種方法：自頂向下和自底向上。自頂向下就是從最核心的名詞開始，逐層擴(kuò)展添加各層名詞；自底向上則是相反的過程。最后確定名詞的概念以及名詞之間的關(guān)系。做到這一步，名詞體系就基本構(gòu)建完成了。然而，新的研究、技術(shù)與名詞的產(chǎn)生，必然會對原來的名詞體系造成沖擊，需要勇于打破現(xiàn)有的名詞體系，接受新的知識與概念，構(gòu)建新的名詞體系。構(gòu)建流程如圖5所示。

科技名詞規(guī)范化工作是一項(xiàng)以學(xué)科為抓手的基礎(chǔ)性工作。一個學(xué)科的知識體系是由該學(xué)科的一系列知識單元組合而成，且是具有秩序的知識結(jié)構(gòu)，這些知識單元的外在表現(xiàn)形式就是科技名詞，故知識體系［22-23］是形成名詞體系的基礎(chǔ)和前提。在以前的科技名詞規(guī)范化工作中，名詞體系構(gòu)建是依靠具有學(xué)科發(fā)展戰(zhàn)略視野、精通該學(xué)科專業(yè)知識的專家來主導(dǎo)完成。隨著文獻(xiàn)計(jì)量方法與可視化知識圖譜技術(shù)的日漸成熟，科技文獻(xiàn)中蘊(yùn)含著大量的前沿交叉研究成果，本文嘗試將其引入到名詞規(guī)范化工作中，作為一種構(gòu)建新興的交叉前沿學(xué)科（領(lǐng)域）名詞體系的有益探索，同時通過深入研究分析前沿學(xué)科的發(fā)展，為前沿學(xué)科的名詞規(guī)范化工作奠定基礎(chǔ)。

4 結(jié)語

自動駕駛技術(shù)近年來得到了飛速發(fā)展，而自動駕駛的名詞規(guī)范化工作尚未全面展開。作為新興的研究領(lǐng)域，自動駕駛有其特殊性，一方面自動駕駛屬于多學(xué)科交叉領(lǐng)域，另一方面自動駕駛自身尚未形成一個學(xué)科，不具有學(xué)科體系?？萍济~規(guī)范化的傳統(tǒng)工作模式是以學(xué)科為抓手，在學(xué)科體系的基礎(chǔ)上，依靠專家構(gòu)建該學(xué)科的名詞體系并開展科技名詞審定工作。本文采用科技文獻(xiàn)計(jì)量方法，針對新興的前沿交叉領(lǐng)域——自動駕駛，開展自動駕駛名詞體系的研究。本項(xiàng)研究分析了不同文獻(xiàn)計(jì)量參數(shù)條件下的自動駕駛關(guān)鍵詞聚類，選取符合自動駕駛名詞規(guī)范化工作的聚類，構(gòu)建自動駕駛這一前沿學(xué)科的規(guī)范化名詞體系。同時，本文嘗試了基于文獻(xiàn)計(jì)量的名詞體系構(gòu)建方法，是對前沿交叉學(xué)科領(lǐng)域的名詞規(guī)范化工作的一種創(chuàng)新性探索，下一步，將基于文獻(xiàn)計(jì)量的科技名詞規(guī)范化的“工作生態(tài)”進(jìn)行研究。

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作者簡介：史金鵬（1980—），男，碩士，全國科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會事務(wù)中心審定業(yè)務(wù)二處副處長，承擔(dān)物質(zhì)科學(xué)、工程技術(shù)等領(lǐng)域的科技名詞規(guī)范化及海峽兩岸科技名詞對照工作。從事先進(jìn)制造與科技名詞規(guī)范化理論與實(shí)踐方面的研究，參與先進(jìn)制造、產(chǎn)業(yè)咨詢、國外技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)翻譯項(xiàng)目等19項(xiàng)，主持、參與國家語言文字工作委員會、中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報中心、全國科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會事務(wù)中心等的項(xiàng)目8項(xiàng)，組織審定公布6部科技名詞。通信方式：shijp@cnterm.cn。

王海（1985—），女，博士，副研究員，全國科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會事務(wù)中心審定業(yè)務(wù)一處處長，負(fù)責(zé)生命科學(xué)和地球科學(xué)等領(lǐng)域的科技名詞規(guī)范化及海峽兩岸科技名詞對照工作。主要研究方向?yàn)榭萍夹g(shù)語規(guī)范化、術(shù)語理論與實(shí)踐、海峽兩岸名詞對照等。主持全國科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會事務(wù)中心重點(diǎn)項(xiàng)目1項(xiàng)，參與國家語言文字工作委員會基金項(xiàng)目2項(xiàng)、全國科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會事務(wù)中心項(xiàng)目2項(xiàng)，參與《兩岸科學(xué)技術(shù)常用詞典》《中華科學(xué)技術(shù)大詞典》《大數(shù)據(jù)百科術(shù)語辭典》《學(xué)習(xí)強(qiáng)國·每日科技名詞》等項(xiàng)目，組織審定公布6部科技名詞。通信方式：wangh@cnterm.cn。

杜振雷（1985—），男，碩士，全國科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會事務(wù)中心宣傳推廣處副處長、“學(xué)習(xí)強(qiáng)國·每日科技名詞”編輯部主任、全國語言與術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會計(jì)算機(jī)輔助術(shù)語工作分技術(shù)委員會委員。主要研究方向?yàn)樾g(shù)語管理與傳播、自然語言處理。主持“術(shù)語在線”術(shù)語知識服務(wù)平臺運(yùn)營，主持、參與國家語言文字工作委員會基金項(xiàng)目3項(xiàng)、國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目2項(xiàng)，參與起草新聞出版行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)1項(xiàng)，組織出版《學(xué)習(xí)強(qiáng)國·每日科技名詞》系列圖書。通信方式：duzl@cnterm.cn。