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车联网,让无人驾驶渐行渐近

2019年06月13日

车载AR,车联网,车载交互,车联网,无人驾驶,车路协同

【编者按】正如罗马不是一天建起来的,无人驾驶也不可能实现从手动换挡直接飞跃到L4级驾驶员的放飞自我。随着数字世界的变化发展,交通和城市安全因为自动化而转型变革,自动驾驶系统也在逐渐实现对周围环境的感知,而这和车联网的技术是重合的。由此看来,车联网为无人驾驶作了铺垫,为建设无人驾驶的罗马增砖添瓦。

我们的世界正在发生翻天覆地的变化,一方面是技术驱动,而另一方面是业务转型或升级使然。

近年来,在智能交通产业快速发展的大背景下,无人驾驶、车联网等新兴词汇频频被提及,那么这两者结合会为智能交通改变什么是本文探讨之处。

车联网是无人驾驶最为底层支撑性技术

要分析无人驾驶遇到了车联网带来的改变,那么首先需要准确把握两者关联之处。无人驾驶从字面上就很好理解,其实就是一种智能驾驶形态,它是利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

而车联网是可以看成是使车与路、车与车、车与人、车与环境之间实时联网,是对车、人、物、路、环境等进行有效智能监控、调度、管理的网络系统。

如果无人驾驶是车载端未来的发展方向,其对于汽车行业甚至是交通运输业有着深远的影响,很显然,车联网就是未来无人驾驶最为关键和核心的支撑性技术,将带领我们走入无人驾驶时代。

无人驾驶,要从梦想走入现实,需要历经的路还有一段不小距离,那么我们就从当下车辆网发展现状角度,看看其发展能为无人驾驶能做些什么?2014年是车联网元年,属于物联网产业范畴。记者今年3月28日参加了在厦门举办的第21届中国高速公路信息化研讨会,会上大咖云集,达成诸多共识,专家们将2019年定义为车联网的下一个发展年。那么,2019的车联网与无人驾驶相关的话题格外吸引记者的关注。

2019年2月,工信部召开《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)》编制工作启动会,工信部苗圩部长担任规划起草组组长苗圩部长指出:发展下一代车联网,可以促进汽车制造业转型升级,可以促进智慧交通管理能力提升,实现百姓安全便捷高效出行,提升百姓获得感可以促进国民经济高质量发展,推进社会节能减排。

总体来说有几大车联网与无人驾驶的利好消息。

政策层面持续利好

国家将发展车联网作为互联网+实体经济应用的重要方面,并将智能网联汽车作为汽车产业重点转型方向之一;

工信部《车联网产业发展行动计划》明确,到2020年,实现车联网产业跨行业融合突破,车联网用户渗透率30%以上;

2020年后,智能网联汽车和5G-V2X逐步实现规模商应,并促成无人驾驶的到来;

工信部和国家标准委联合印发《国家车联网产业标准体系建设指南》,全面推动车联网产业技术研发和标准制定;

发改委、交通运输部、科技部等多部委表示将推动车联网产业与无人驾驶的发展。

商业部署不断加快

车联网将成为5G的主要应用场景,5G网络的优势将为车联网规模商用提供重要支撑;福特汽车、英特尔、爱立信、高通、北美松下等16家巨头联合要求美国政府采用C-V2X技术。高通已与大唐电信共同开发基于蜂窝车联网的芯片组,将在2019年支持商业部署。

技术产品更加成熟

随着人工智能发展,各企业人车语音交互技术等领域的投入将继续加大,融合车联网技术的车载终端平台,为车主提供语音、手势控制服务,创造更为便捷、安全的驾驶体验,车联网将与保险业实现互联,凭借“车联网保险”有效降低车主出险事故率,节省理赔成本。

总之,只有车联网在各种利好政策以及自身技术的成熟发展,才可能把我们带入到一个新纪元——无人驾驶时代。

车路协同实现车与路的智慧共享

明确了无人驾驶依赖车辆网技术发展,那车辆网技术千万万,哪种才是最与无人驾驶相关的呢?记者也在此次研讨会中找到了答案,那就是车路协同(V2X)。

车路协同仿佛成了此次研讨会中乐此不疲的话题,而车路协同是在2018年就成了智能交通行业最热门词汇之一。2018年9月14日消息,阿里巴巴宣布将与英特尔、大唐电信集团展开智能交通中车路协同领域的战略合作。

根据协议,基于英特尔处理器的边缘计算平台在V2X上的应用,阿里巴巴将与其共同探索5G通信技术,大唐电信集团则会为阿里巴巴提供LTE-V2X通信技术。未来,他们将全面布局智能道路交通网络建设,打造数字化和智能化的交通体系,实现车路协同。

那么,车路协同是什么呢?大致来看,其是下一代车联网核心技术之一,通过车与车(V2V)、车与路(V2I)、车与人(V2P)、车与云(V2N)等信息交互和共 享,使车和周围环境协同与配合,实现智能交通管理控制、车辆智能化控制和智能动态信息服务的一体化网络。

深圳是我国智能交通最为前沿城市,我们就从该市的车路协同看看应用实践。深圳市城市交通规划设计研究中心交通信息与模型院王宇发表《智慧交通与车路协同实践》的主题演讲,他指出从现实角度分析预计在至少5到10年之内,仍然处于一个有人驾驶阶段,深圳对车路协同的期待是安全出行、效率提升和信息服务三大方面。

具体来看是安全出行方面,主要是盲区和转弯预警。冲红灯预警就比较简单了,异常车辆提醒、道路危险状态提醒,可以检测到路面破损、检测到车辆的异常行为和异常状态,但要结合其它手段,要把发生拥堵、发生的位置推送给车辆;关于效率提升,定周期车速引导。

包括运行周期、实际状态、已经运行的长度等等,同时结合路口传感器,比如说检测到平均速度,然后为车辆重新规划一个合理的引导车速,并实时改变;信息发布有两个部分,第一是路口信息的发布,第二是实现优先控制以及特种优先两种模式。

所以,从当下应用现状来看,车路协同车路协同是将路上的红绿灯、摄像头、雷达等设备联网并进行边缘计算处理,感知道路状态,并实时发送到ITS中心和车,实现车与车、车与路、车与人、车与网络的实时信息交互,使车实时了解交通信息和危险状况。

它能解决恶劣天气看不清道路、超视距看不到道路、侧方车辆变道看不见等问题,有效提升驾驶安全。道路设施数字化后,交通管理系统可以向车辆实时推送道路事故、拥堵等信息,帮助车辆选择更好的出行路径,改善道路规划、建设和管理,提升交通效率。

同时,车与路的信息实时交互后,将为自动驾驶车辆提供雷达探测以外的、更丰富的实时信息,解决当前自动驾驶中雷达和摄像头遇到恶劣天气、夜晚、遮挡等情况下,识别不准的问题,提升自动驾驶的实现难度和降低实现成本。

不只是汽车要变得更聪明,智能交通的建设还离不开车路协同的实现,人工智能正在赋予城市更便捷和安全的交通环境。实现零排放、零伤亡、零障碍的未来交通,光靠车聪明还不够。让自动驾驶进入“聪明的车”与“智能的路”相互协同的新阶段,全面构筑人-车-路全域数据感知的智能路网,迈出智能交通建设的关键一步。

随着技术的发展和完善,在未来,人工智能还将大大改善道路交通的拥堵状况,提升出行效率。简而言之,车路协同突出的就是一种智慧能力,如果说无人驾驶是智慧的车,那么车路协同就是建造智慧的路,让车路共享智慧。

车路协同,一定是车与路这两者的高度统一,有效协助。顺理成章,其最主要的2个子系统是路侧单元和车载单元,各个交通组成单元通过路侧单元和车载单元,以有线或无线通信方式来实现车辆与车辆、车辆与路侧以及路侧与路侧之间的信息传输和共享。

路侧单元的主要功能是:收集路侧传感器检测到的各种信息(如交通流量、突发事件、密集人群、交叉口行人信息、道路异物侵入、路面湿滑状态),以无线短程通信的方式发送给车辆,以有线或无线通信的方式发送给其它路侧单元或管理中心;接收来自车载单元或其他路侧单元的信息。车载单元的主要功能是:收集各类车载传感器采集到的信息(如RFID定位、运动等)进行融合处理后发送给其它车载单元;接收来自其它车载单元的信息;接收来自路侧单元的信息;对接收到的信息和收集到的本车传感器信息进行融合处理,做出安全预警判断和车辆控制决策,以合适的交互方式向驾驶人提供信息,或向车辆控制单元发出控制指令。

车路协同规范驾驶行为与交通安全

之前提到无人驾驶是一种驾驶形态,要探讨车路协同对无人驾驶的影响也可以从两个层面来看。

对驾驶人行为的影响

车路协同环境对驾驶人的影响是多方面的,驾驶行为过程总体上可以分为感知、判断和操作3个阶段。其中,车路协同环境对驾驶行为的影响主要体现在前2个阶段。感知阶段是后续各个阶段的基础,快速获得准确的信息是保障后续正确判断、准确操作的基础,影响驾驶人感知速度和准确程度的主要影响因素是注意力分配和信息负荷大小。在使用车路协同系统时,驾驶人的精神状态如眨眼频率、心跳频率等均表明驾驶人的紧张程度的感知会比不使用车路协同系统时低。相比与年轻人,车路协同系统对老年人的作用更大,它能够提高驾驶人的感知水平,缩短驾驶人的感知时间。

对行驶安全可靠性的影响

传统的驾驶行为主要由以驾驶人为核心的感知、判断和操作过程构成闭环的控制系统。车路协同技术的安全应用,改变了汽车的驾驶过程。车路协同技术安全应用可以分为2类:一类是以预警为目的的安全辅助系统,另一类以自动控制为目的的安全辅助系统。

从系统可靠性的角度看,以预警为目的的安全辅助系统可以认为是在感知阶段与驾驶人的感知并联了自动感知系统。该系统的并入,能够提高驾驶人的感知水平,缩短驾驶人的感知时间。另一方面,车车/车路协同在感知的基础上还进行危险的判断与预警。尽管该系统判断和预警的结果还需要驾驶人在此基础上做出决策,但也会有效缩短驾驶人的判断决策时间。对于并联系统,系统的可靠性要高于其单个的子系统可靠性。因此从一定意义上说,以预警为目的的车路协同安全应用系统的引入,可以提高感知过程的可靠性。

与以预警为目的的安全辅助系统不同的是,具有自动控制功能的安全辅助控制系统在对车辆的安全状态进行判断后,不但给驾驶人预警信息,还在必要的情况下向车辆的自动控制机构(如制动控制机构、加速控制机构)发出自动控制指令。

从系统可靠性的角度出发,该系统不但在驾驶人控制系统的基础上在感知环节并联了自动感知子系统,还在操作阶段并联了自动控制子系统。正如前面论述的一样,在各个子系统可靠性不变的情况下,整个系统的可靠性会有所提高,因此车路协同技术的引入,应该可以提升行车过程的安全可靠性。

诚然,车路协同是当下与无人驾驶最为相关的革命性技术,但在强调其对提升行车安全性能的同时,要重视该技术的应用对驾驶人的影响,虽然是无人驾驶,但科技依然以人为本。

迈向未来的无人驾驶,还在理想阶段,但是这是大势所趋与全人类的共同意向。随着数字世界的变化发展,交通和城市安全也因为自动化而渐渐转型变革。自动驾驶和其他类似的智能交通系统都在逐渐实现对周围环境的感知,甚至可以实时对其他车辆和行人的移动自动作出反应。当然,这一切都依赖于车联网与无人驾驶技术的交互共同发展。

总之,从当下来看,车联网为无人驾驶作了铺垫,也让它离我们越来越近。

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