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发布日期:2018-11-02

  文 | 智能车路协同关键技术及装备行业研发中心 吴悦玲,李凤娜

  【摘要】:伴随自动驾驶的火热发展,自动驾驶相关问题也开始逐渐显现。主要表现在小部分车辆相关的传感、车载计算技术不完善,单个车辆只能感知视距范围路况,无法获取视距外路网的整体状态。本文通过分析近期自动驾驶汽车事故发生的原因,及中美在V2X发展路径上的国情差异,提出适合中国现阶段V2X发展路径的思考,即:以道路基础设施数字化感知能力升级为抓手,匹配无人驾驶的数字化I2X道路网络,作为中国智慧交通发展的着力点,这也是中国普及无人驾驶的必由之路。

  1、 无人驾驶的困境

  无人驾驶是未来汽车发展的终极目标,成为热点以来,国内外“新旧势力”纷纷抢夺市场蛋糕,传统车企、互联网企业沸沸扬扬跑马圈地,一派欣欣向荣景象。然而,2018年以来,Uber、特斯拉的自动驾驶车辆相继发生事故,导致2人死亡,为整个行业蒙上了一层阴影。

  Uber被硅谷科技媒体The Information评为自动驾驶第一梯队企业,特斯拉紧随其后。这些事故表明,即使是前沿企业,历经数年发展,目前的智能驾驶汽车技术仍未成熟,是否满足无人驾驶的要求,业界存在争议,无人驾驶发展面临障碍。

  图注:The Information杂志对自动驾驶汽车企业的分级

  美国国家运输安全委员会(NTSB, USA)的报告显示,在Uber撞人事件中,事故发生前的1.3秒车辆才检测到需采取紧急制动措施,这远不足以阻止事故的发生。这说明单个智能汽车对环境的探测范围、及时性和准确性存在漏洞,不足以支撑其无人化安全驾驶。欧美也比较早的认知到,仅仅依靠单个汽车的智能是不够的,所以提出以车为核心的V2X (Vehicle to Everything)互联概念。车辆通过车路网络互联,交换位置和传感等信息,提升对周围环境感知并决策执行能力,也是业界公认的明日之星。

  聪明的车需要聪明的路支撑,无人驾驶需要车辆与道路协同发展。通过升级车辆对外部环境的感知能力,让“聪明”的路支撑智能的车,才能向无人驾驶的终极目标稳健发展。

  2、 感知与融合的升级

  我国公路基础设施配套的交通感知能力建设重心,正在由群体性的概略感知,向更为精准的个体感知升级。

  (1)个体感知

  当公路建设完成,通行流量达到一定规模时,运营监管单位需要了解路网运行状况并提供基本的交通保障服务,此时需要的是道路上的群体性交通数据,例如单位时间内某路段通行车辆的数量。在这一阶段,主要关注总体数据,而非每个通行的车辆个体,是一种概略的感知。

  随着车辆数量快速增加,针对车辆个体精准感知的监管需求与日俱增。这类需求数据从车牌号、车主信息、车辆运行轨迹等服务于政府监管、路网收费的基本信息,逐步扩展到更复杂的个体用户信息,如车主驾驶行为、车辆使用情况等,催生了多种个性化服务,如UBI等涉车增值服务。

  (2)信息传递与融合

  信息传递的智慧化升级体现在传递方式与传递内容两方面。

  信息传递方式是指车路协同为交通系统里的各个交通参与要素(人、车、路等)提供更多更先进的交互方式,如光纤网络、车路交互专网(I2X)、手机移动通讯网络等,使汽车之间由相互“猜测”意图变为相互“沟通”意图,各种通信技术互为补充,形成未来各种交通要素泛在互联的基础。

  图注:道路信息传递由“猜”变“说”

  路网信息传递内容更趋丰富,包括道路拥堵信息、事件信息等。过去交通事故无预警机制,往往是事故发生后,接到报警信息,监管部门才调派人力介入;而现在,监管部门在道路上布设摄像头,并建立专门的监控指挥中心,一旦发现事故,可立即调派人力进行增援,事件响应效率得到大幅提升。随着I2X逐步完善,未来道路将可以为智能汽车提供涵盖突发恶劣天气、道路状况、限速限行、各种服务网点分布等更多样化的信息。

  (3)出行服务

  群众出行服务,正在由孤立的无差别服务转向与特性场景相结合的个性化服务。例如,地图软件在标准地图上标注了某两条路的交叉口处有一家加油站,这一信息不因个人出行路线为转移,是对所有车主适用的信息。车路协同系统将为每一辆车提供基于高精度定位的点到点的针对性服务,如:“您当前行驶方向前方2公里处最右侧车道施工中,请及时变更到左侧两车道”。

  3、 V2X在中国的发展思考

  V2X在欧美得以快速发展,有其历史和地域原因。西方发达国家经济高速成长的时代已成过去,基础设施普遍陈旧落后。以美国为例,由于预算紧张原因,2018年的1.5万亿美金基础设施改造计划没有获得国会批准,大规模基础设施升级改造遥遥无期。欧美的汽车产业是经济支柱,出于市场竞争的需要,车企是V2X技术进步的投入主体,从汽车端的V2X入手发展下一代智能交通,投入相对较小,实施节奏可控,是眼看着道路信息化改造无果,退而求其次之选。

  图注:美国总统特朗普评论美国基础设施建设滞后于其他国家

  而中国智慧交通的发展有着不同的背景。国内有完善的政策支持与顶层设计,出台了多个支持基础设施建设的规划,如《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》、《加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点》等。据国家局数据,2017年,国内基础设施投资(铁路、公路、基础设施等)达14万亿。公路路网的系统化布局,高标准建设及持续不断的大规模投入,为国内的网联汽车、智慧公路产业升级发展创造了良好的机会。

  无论单辆车智能化发展到什么程度,都只是交通系统中孤立的“点”,无法支撑起“面”——交通系统的智慧化。以道路为核心的车路协同,即I2X(Infrastructure to Everything),是建立在公路基础设施数字化升级的基础上,让交通系统能够实时感知道路、车辆与行人的各种状况,在发展汽车智能化的同时,通过发展路网的采集、过滤、分析、处理能力,使人、车、路能够高度协同,建立整个道路和运输系统的有序交通网络,为安全、效率、绿色的交通出行提供更有力保障。清华大学张毅教授也提出,“车路协同主要是提供一个平台,让所有的交通主体,人、车、路在这个平台上都可以实时地、全方位地交互信息”。

  图注:车路协同使车辆由被动感知转变为主动交互

  因此,在中国,通过智慧路网建设与信息化升级,从I2X角度完善交通路网信息感知、传递、计算等车路协同服务能力,加强道路多传感融合和车路信息实时交互,为汽车提供“上帝视角”的引导,才能更快更好促进无人驾驶落地。这也是中国另辟蹊径,实现自动驾驶弯道超车的最可行方向。

  为了更好地落地车路协同技术的研发和,2017年11月,由金溢科技牵头,联合五家单位共同成立“智能车路协同关键技术及装备行业研发中心”,为国内“智能车路协同”领域当前唯一一家获交通运输部权威认定的部级行业研发中心。研发中心致力于智能车路协同产业研究、技术研究、商业研究、前沿技术探索及核心技术攻关,全力构建全要素、全时空互联的未来交通基础体系,是国内车路协同技术、产品、应用和标准诞生的摇篮。

  4、 结语

  行业内对智能驾驶汽车进行了分级,目前仅有少数企业的汽车达到了“有条件自动化”的智能驾驶,假如给现在的道路打个分,或许“此路”还只能达到及格线。要实现无人驾驶,道路的升级要跟上步伐了。以道路数字化为基础的I2X车路协同系统,通过路况的个体感知、信息传递与融合、出行服务能力的提升,为交通运营管理部门提供先进的服务工具手段,将使道路交通系统整体变得更安全、更高效。通过I2X车路协同发展,实现道路基础设施数字化升级,构建智慧交通“天网”,是通往无人驾驶的捷径和必经之路。

  参考资料:

  1. 车聚网. 《今年已有5人丧生,特斯拉事故频发是否有技术隐患》[OL]. 2018,06,04

  2. 张毅. 《车路协同为智能驾驶提供新平台》[N]. 新能源汽车报. 2018,01,15(022)

  3. Fred Lambert. Tesla’s latest Autopilot update comes with more ‘nag’ to make sure drivers keep their hands on the wheel[OL]. 2018,06,11

  4. Amir Efrati. The Information’s Leaders and Laggards in Self-Driving Cars[OL]. 2018,06,12

  5. NTSB. Preliminary Report Highway HWY18MH010[OL]. 2018,05,24


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