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智能汽车网联化难题破局

2018-06-08 16:37  文章来源:未知    字体:


智能汽车网联化难题破局

 


 

 

  在无人车领域,通过开放形成合力已逐渐成为行业共识,这种合力不仅是在研究领域,还有应用领域。

  我国的智能网联汽车(无人车)正在提速。

  近日,广州市交通委正式发布《广州市关于智能网联汽车道路测试有关工作的指导意见(征求意见稿)》(以下简称“意见稿”)。此前,北京、上海、重庆、深圳等城市均已发布相关路测细则。这也就意味着,智能网联汽车已经铺设到越来越多的城市,未来也将在城市内正式上路。

  提到智能网联汽车,总会涉及两部分。汽车终端的智能进化是一方面,另一方面是交通形态的改变。“基于新一代的人工智能、大数据、云计算技术,未来交通可以实现真正的智能化,它是一个大的生态系统。”围绕智能网联汽车话题,清华大学汽车工程系教授李克强指出。

  智能交通生态系统的形成与成熟,意味着相关的技术体系、产业生态体系等一系列得到突破后才能取得行业突破,“包括高精地图基础数据平台、云控基础平台、智能车载终端计算平台等,需要建立生态以形成相关突破。”李克强表示。

  联网通信

  根据中国信通院《2017年车联网白皮书》指出,车联网的关键技术分布在“端-管-云”三个层面。

  其中,“端”层面包括车辆和路侧设施的智能化、网联化进程加快,关键技术包括汽车电子、车载操作系统技术等;“管”层面关键技术包括4G/5G车载蜂窝通信技术、LTE-V2X和802.11p直连无线通信技术等,直连V2X无线通信技术是目前各方竞争的焦点。“云”的核心则包括连接管理、能力开放、数据管理多业务支持的车联网平台技术。

  “(车载终端上的)传感器相当于人的眼睛。除了眼睛之外,我们还经常需要耳朵和嘴巴来进行感知。”大唐电信科技产业集团车联网产品线总监任世岩解释道,“所以通信其实带来一个新的感知渠道,通过信息的广播、发送和接收,能够做到超视距的覆盖,通过这样的覆盖可以使得车辆感知变得更加安全和可靠。”

  事实上,为单一车辆加上“耳朵”和“嘴巴”,从而形成的智能交通生态系统,是车联网的“高级状态”。在这一状态下,基于无线通信、传感探测等技术能够进行车路信息获取,通过车与车、车与路之间的信息交互和共享,能够实现车辆和基础设施之间的智能协同与配合,从而达到优化利用系统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标。

  而在“管”技术上,直连模式V2X无线通信技术已进入竞争关键期。据了解,直连模式V2X无线通信是针对汽车和道路联网提出的新型通信技术,目前存在技术路线之争。

  其一是DSRC(Dedicated Short Range Communications专用短程通信技术),是基于IEEE 802.11p底层通信协议与IEEE 1609系列标准所构成的技术;二是我国企业主导推动的LTE-V2X技术,基于4G技术实现车车通讯,以LTE蜂窝网络为V2X基础的车联网专有协议,2017年3月该技术在国际标准组织3GPP完成标准化工作。

  中国信息通信研究院副院长王志勤此前表示,我国LTE-V2X相关标准于2017年底基本完成,包括LTE-V2X体系架构、频谱、空中接口、网络层与应用层、安全等。具体应用方面,今年5月,无锡市启动车联网(LTE-V2X)城市级示范应用重大项目,规划了开放道路测试研究、城市级规模示范应用、打造车联网产业基地三个阶段的智能网联汽车规模应用,实施时间从2017年至2020年底。

  问题待解

  V2X通信技术已成为各家竞争焦点,但仍有相当问题待解。

  在与英特尔进行自动驾驶汽车相关课题研究时,李克强表示,其团队将选择V2X的智能网联汽车创新应用作为一大研究领域,其中拥有三个方向:基于V2X信息建立智能网联汽车的行车风险的统一评估机制;基于V2X技术实现复杂交通环境下智能网联汽车的组织和协同;在非理想V2X通信下,智能网联汽车的关键应用对信息质量有哪些需求。

  据李克强介绍,智能网联汽车对安全的判断极难,而在中国复杂的交通场景下,这个难度进一步提高。“我们想看能不能借用V2X的优势,借用V2X通信技术,建立真正复杂工况下的智能网联汽车行驶的安全性评价,建立统一的机制。”而这就牵涉到对行车安全区域理论及其应用的研究,包括适用性改善、实用化标定方法以及安全评估应用。

  其次是复杂交通环境下,智能网联汽车的组织和协同。事实上,基于V2X技术可实现多车连接之后,构建车辆队列的组织模式、连接模式和协同也成为重要命题,其中涉及复杂系统的建模、控制选择等基础问题。

  “我们选择在没有交通信号灯下岔路口的智能汽车通行场景。最简单的方法是利用虚线排队进行多模式组织,利用通信拓扑重新组合,做交叉路口冲突模型构建,避免冲突的几何结构构型以及这种情况下分布器的控制器如何设计等。”李克强介绍道。

  此外,由于当前路面车辆以传统车辆为主,因此在向车与车、车与路通信的智能交通生态系统“高级状态”的过渡过程中,无法避免智能汽车与传统汽车混合的交通方式。传统汽车有时未必完全遵守交通规则,这一情况下如何平衡交通系统以保证安全?

  英特尔无人驾驶解决方案资深首席工程师、首席系统架构师Jack Weast介绍称,英特尔推出责任敏感安全模型(RSS),将人类在复杂路况中的判断规范置入机器系统之中,告知机器在哪些危险环境应当如何反应,从而确保智能汽车在行驶中确保安全性。

  “在RSS的模拟测试中,自动驾驶的数据公式完全是根据人类驾驶的方式和习惯来设定的。”Jack Weast表示,“模拟测试展现的结果是,基于RSS的自动驾驶车辆的驾驶反应操作是拟人的,基本上和人类驾驶员是一样的。”

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