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    | 文章版权所有,未经授权请勿转载或使用

     导语 

    智慧高速是中国高速公路建设的热点之一,车路协同又是未来智慧高速建设的核心内容。高速公路运行环境相对简单、主体权责清晰、路侧机电设施齐全,具备开展车路协同创新示范的良好条件。

    本文将以北京、河北、吉林、江苏、浙江、福建、江西、河南、广东、湖南、山东、海南、四川、广西等高速公路智能网联建设情况为基础,从政策背景、典型案例、建设内容、业务应用、未来探索、发展挑战等方面分析阐述智慧高速车路协同的方方面面。

    全国有超4000公里高速公路已经和即将开展车路协同创新示范工作。建设内容分布在车端、路端和云端,主要实现“感知、通信、计算”三大功能。用于提供面向C/B端的主动安全类、提升效率类、信息服务类业务,和面向G端的监管控制类业务等。高速公路车路协同依然面临诸多挑战,包括技术和业务层面、法律法规和协同机制层面、商业模式和数据开放模式层面。

    | 全文7500字,预计阅读16分钟

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    高速公路车路协同创新示范政策背景和整体情况

    2018年2月,交通运输部办公厅发布《关于加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点的通知》,覆盖北京、河北、吉林、江苏、浙江、福建、江西、河南、广东,确定基础设施数字化、路运一体化车路协同、北斗高精度定位综合应用、基于大数据的路网综合管理、“互联网+”路网综合服务、新一代国家交通控制网六大方向。路运一体化车路协同方向,选取有代表性的高速公路,以及北京冬奥会、雄安新区项目,开展车路信息交互、风险监测及预警、交通流监测分析等,北京、河北、广东重点实施。

    2019年7月,交通运输部印发《数字交通发展规划纲要》,推动交通运输基础设施与信息基础设施一体化建设,促进交通专网与“天网”“公网”深度融合,推进车联网、5G、卫星通信信息网络等部署应用,完善全国高速公路通信信息网络,形成多网融合的交通信息通信网络,提供广覆盖、低时延、高可靠、大带宽的网络通信服务。

    2019年9月,中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》中提到加强智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)研发,形成自主可控完整的产业链。大力发展智慧交通,推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合。推进数据资源赋能交通发展,加速交通基础设施网、运输服务网、能源网与信息网络融合发展,构建泛在先进的交通信息基础设施。构建综合交通大数据中心体系,深化交通公共服务和电子政务发展。推进北斗卫星导航系统应用。

    2020年3月,由浙江省交通运输厅组织,浙江省交通集团下属浙江省交通设计院主编的《智慧高速公路建设指南(暂行)》正式发布,是国内首部关于智慧高速建设方面的指导性文件。以浙江省内先行开展的试点项目和既有研究成果为依托,结合智慧高速公路的内涵和发展趋势,在明确智慧高速公路建设的原则、目标和内容基础上,确定了调研工作、基本应用建设、创新应用建设、建设管理等具体要求。并以附录形式编写了浙江省内营运高速公路智慧化提升改造方案、新建智慧高速公路建设方案和智慧高速公路测试场建设方案。

    初步统计,全国高速公路车路协同创新示范预期长度超过4000公里,主要包括北京和河北的延崇高速、大兴新机场高速、京雄高速;吉林珲乌高速;江苏的新一代国家交通控制网(常州)试点工程、通锡高速南通方向、S342无锡段、G524常熟段、沪宁高速无锡硕放至东桥路段、五峰山过江通道公路接线工程;浙江的杭绍甬高速、沪杭甬高速公路智慧改造、杭州绕城西复线高速、杭绍台高速公路绍兴金华段;福建的基于大数据路网综合管理智慧高速公路示范工程项目;江西的宁定高速、昌九高速;河南的新一代国家交通控制网和智慧公路试点工程(机西高速公路);广东的南沙大桥、广乐高速;湖南的长沙113公里智慧高速项目;山东的智能网联高速公路测试基地项目、济潍高速;海南的环岛旅游公路;四川的都汶高速龙池连接线项目、成都绕城高速;广西的南宁沙井至吴圩公路等。

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    高速公路车路协同创新示范典型案例

    (1)延崇高速

    延崇高速公路是从北京延庆到张家口崇礼的高速公路,全长约116公里,是2022年冬奥会延庆赛场与张家口崇礼赛场的直达高速通道。其中北京段全长约33.2公里,起点为延庆区大浮坨村西侧,终点在市界与延崇高速河北段相接。

    2019年12月,演示双向四车道全封闭环境下、基于C-V2X车路协同技术的L4级自动驾驶和队列跟驰测试。演示路段从阪泉服务区开始,途径1公里平原路段、4个隧道及3公里高架桥路段,至小海坨山赛场出口结束,全程14公里,94%以上路段为隧道和高架。

    隧道路段存在定位信号不佳、光线迅速明暗变化、零下20度低温等多重不利条件,对交通系统整体智能化水平提出了更高要求。在西羊坊特长隧道内首次实现乘用车2公里隧道L4级自动驾驶、14公里的重卡3车队列跟驰和乘用车3车编队行驶(其中包括9.8公里连续特长隧道群路段)。

    演示采用头车人工驾驶模式,后车自动驾驶模式进行列队巡航、列队加速、列队换道、队列同步减速停车、以及列队车路协同场景试验。测试结果显示,车辆列队可以达到80km/h时速下保持车间距10米的技术指标。单人驾驶多车队列跟驰具备三方面竞争力,即节省燃油(大约可降低10-15%的燃油消耗,以及驾驶员人力成本)、提升安全性(系统可以在0.1秒内完成操作,而驾驶员需要1.4秒的反应时间)、提升道路通行能力(车距缩小,路面容纳车辆数量会增加)。

    智慧公路主要部署C-V2X RSU、摄像头、毫米波雷达、交换机等设备。其中RSU在双向车道两侧间隔210米成Z字形部署;摄像头在双向车道两侧间隔105米对称部署;毫米波雷达在双向车道两侧间隔210米对称部署。通过毫米波雷达、视频等多源数据的边缘智能计算,实现高速路事故、行人等异常交通事件全天候实时感知,并通过C-V2X网络实时发送给车辆,车辆进行车速调整、变道超车、自动减速以及紧急停车等。

    (2)杭绍甬高速

    杭绍甬高速公路是国家公路网 G92 杭州湾地区环线并行线,经杭州、绍兴、宁波三地,全长约174 公里(含利用杭州湾大桥南接线约24公里),采用六车道标准建设,总投资约707亿元。

    杭绍甬高速公路打造“三网合一”的智慧高速公路基础设施。沿线部署高速率、低时延、高可靠的全覆盖无线通信网络;加强泛在综合感知设施装备的布设,满足车路协同式自动驾驶需求,实现高精定位和高精地图服务;服务区建设太阳能产能系统,部署电动汽车充电桩。

    杭绍甬高速公路建设智慧高速云控平台。支持具备车载控制功能的车辆实现控制环境下的自主运行、支持具备信息诱导的人驾驶车辆高效运行、支持自动驾驶车辆在队列控制和自由行驶功能间的自如切换。近期支持杭绍甬高速公路管理、服务和管控;中远期实现“大湾区”乃至全域高速公路网管理、服务和管控。

    杭绍甬智慧高速公路服务具体目标包括:

    ①全面支持自动驾驶。构建路网综合运行监测与预警系统,打造人-车-路协同的综合感知体系,近期支持自动驾驶专用车道货车编队行驶;远期支持全线自动驾驶车辆自由行驶。

    ②实现自由流收费。创新收费管理模式,构建基于车载终端的收费系统,近期实现封闭式有站自由流收费,车辆行驶一段路就缴纳一段路通行费的分段式自由流收费;远期实现开放式无站自由流收费,即全面取消高速公路物理收费站。

    ③提升全线整体通行效率。依靠客货分离及货车编队等技术,近期实现车辆平均运行速度提升20%~30%;远期实现通行能力成倍提升。

    ④“全天候”快速通行。基于高精度定位、车路协同、无人驾驶等技术的综合应用,克服冰雪、雾霾等特殊天气情况的影响,近期实现自动驾驶专用车道在团雾、冰雪等天气下的“全天候”通行;远期实现高速公路全线在团雾、冰雪天气下的“全天候”快速通行。

    ⑤电动车续航能力。利用服务区、声屏障等高速公路现有场所或条件,建设光伏产能系统以及电动车充电系统,为高速公路用户提供新能源补给服务,近期实现服务区光伏能源供给及充电桩充电服务;远期实现服务区无线充电服务。

    ⑥更加安全。构建车车、车路协同式交通安全系统,为安全驾驶提供可靠的技术保障;建设路网运行安全管理系统和应急指挥调度与处置系统,实施智能救援,不断提升高速公路安全性,近期降低交通事故发生率;远期实现“零死亡”愿景。

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    高速公路车路协同创新示范建设内容

    高速公路车路协同创新示范建设内容分布在车端、路端和云端,实现“感知、通信、计算”三大功能。

    (1)感知层面

    感知层面包括车端多传感器融合感知和路端全域感知。车端多传感器融合感知主要包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等设备。路端全域感知包括①以摄像头、毫米波雷达、激光雷达、各类环境传感器等实现的信息采集设备(交通流检测设备、交通事件检测设备、气象监测设备等);②交通信号灯、交通标识标线标牌等智能交通设施;③视频、压力、位移、振动、水位传感器等的基础设施监测设施

    其中,基本路段按照1公里一个的密度在道路两侧分别布设交通流感知设备,特殊位置适当加密,全面感知交通运行状态;基本路段按照约200米一个的密度在路段两侧分别布设交通事件检测设备高清固定摄像机;以10公里左右间距布设全要素气象检测器,并在易出现团雾、结冰路段布设能见度检测器和路面状态检测器。

    (2)通信层面

    通信层面包括①4G公网、5G公网、有线光纤网络,尤其是随着5G网络商用化进程的加速,5G网络部署逐步完善;②C-V2X专网,其中包括已经具备商用能力的LTE-V2X网络,和随着标准完善将开展技术验证的5G NR-V2X网络;③物联网络,既包括广域低功耗的NB-IoT和LoRA,也包括各类RFID天线设备;④除此之外,还包括支持高精度定位基准站。

    C-V2X RSU设备在基本路段按照200米一个的密度在道路两侧分别布设,发布交通事件信息和交通环境信息等。

    (3)计算层面

    计算层面包括车载计算单元、路侧边缘计算单元、云计算单元,分别部署在车辆、路侧/区域机房、数据中心。3个层面的计算能力需要进行有效协同,共同支撑车路协同所需的计算资源。

    路侧边缘计算单元需要具备多设备连接能力,接入RSU、OBU、智能化交通设施(交通信号灯、标识、标线、标牌、护栏等)、摄像头、毫米波雷达、激光雷达、各类环境感知设备的信息,同时向上连接云平台;需要具备多传感器融合处理能力,比如摄像头+激光雷达+毫米波雷达融合分析算法;还需要具备ITS相关协议处理能力,比如针对交叉路口防碰撞预警业务,在车辆经过交叉路口时,路侧边缘计算单元通过对车辆位置、速度及轨迹分析研判,分析出可能存在的碰撞风险,通过RSU传输到车辆OBU,起到预警目的。

    云计算单元需要实现云控功能,具备接入高速公路全线交通数据的能力,同时应能够接入公安、消防、气象等多源外部数据;具备对海量数据进行存储和复杂任务计算处理能力、统一的运行监测和综合管理能力,以及为用户提供信息服务的能力;具备对高速分合流区域、交通事件多发路段以及全线不同层级交通运行精准管理和控制能力。可实现决策支持、车路协同管理、运行监测与预警、综合分析、协调联动、应急指挥调度、综合交通诱导等应用。

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    高速公路车路协同创新示范业务应用

    高速公路车路协同创新示范业务应用包括面向C/B端和面向G端的不同类型场景。其中面向C/B端,针对智能网联汽车(前装或后装网联车辆)和普通车辆(通过手机APP或路侧显示系统如可变电子信息情报板),可以提供主动安全类、提升效率类、信息服务类业务。面向G端监管控制类场景具体包括应急救援、服务区信息服务、区间测速、视频监控、嫌疑车辆追踪、违章车辆上报、交通事件上报等。

    (1)主动安全类

    主动安全类业务包括前方隧道提醒、隧道内情况提醒、车道汇合碰撞预警、道路施工区域提醒、紧急停车带位置提醒、危险品运输车辆提醒、前方车辆故障提醒、特殊车辆提醒、周边紧急车辆提醒、后方车辆超车提醒、侧方车辆碰撞提醒、道路前方障碍物提醒、路段限速提醒、车辆超速提醒、拥堵提醒、道路危险状况提示、变道预警、前向碰撞预警、前方车辆紧急制动预警、车辆近距离危险预警、违章车辆预警、极端天气气象预警、团雾检测、能见度检测与预警、道路结冰检测与预警、落石/抛洒物检测与预警、行人与动物闯入检测、动态可行驶区域检测、护栏间距提醒、司机状态评测与预警、超视距视频感知、可变限速控制、动态诱导及绕行、临时路肩使用等。

    (2)提升效率类

    提升效率类业务包括货车编队行驶、应急车道主动管控、匝道智能管控、连续式港湾停车带、施工路段交通组织等。

    应急车道主动管控采用多源数据采集、路况感知、流量预警、后台管控、信息提示等智能化、自动化技术,实现了灵活动态的车道管控。某一事故发生时,应急车道开放行驶,事故车道作为应急车道使用。

    匝道智能管控基于现有空间资源,通过对信号灯、毫米波雷达、计算及控制等设备技术系统应用,可实时动态调整匝道通行策略,平衡高速公路入口匝道与主线交通量。当主线畅通时,车辆自由汇入,当节假日或主线拥堵时采取匝道控制措施。也可实行协同管控,某一匝道可以协同其他多个入口匝道的信号灯进行线性联动控制。

    沪宁高速无锡硕放枢纽至苏州东桥枢纽段,部署应急车道主动管控、连续式港湾车道、匝道智能管控系统等新技术,2019年五一小长假期间,与2018年相比,交通通行量提升34.5%,拥堵次数降低65%,平均拥堵距离缩短33.3%,交通事故数降低77.3%。

    (3)信息服务类

    信息服务类业务主要包括传统信息娱乐服务类业务,基于5G信息娱乐类业务,以及宏观交通运行状态信息服务业务和微观交通运行状态信息服务业务等。

    传统信息娱乐服务类业务主要包括车载信息娱乐系统业务、OTA(Over-the-Air)业务、支付类/保险类/融资租赁等金融类业务、车队管理/新能源车管理等行业应用业务等。

    基于5G的信息娱乐类业务主要包括车载高清视频实时监控、AR导航、车载VR视频通话、动态实时高精地图、车辆和驾驶实时监控等。

    宏观交通运行状态信息服务业务,为用户提供高精准的宏观交通流状态信息服务。通过高速公路的浮动车数据、移动终端数据、车路协同数据、全程覆盖的视频数据、雷达检测数据以及其他传感器信息,生成近程车道级交通状态信息、中程区域级交通状态信息、远程全路网交通状态信息,通过路侧显示系统如可变电子信息情报板、车路协同车载终端、手机APP等方式向用户发布宏观道路拥堵情况、道路分段运行速度情况、区间旅行时间预测信息等。

    微观交通运行状态信息服务业务,为用户提供高精准的动静态道路状态信息服务。通过高速公路的高精度地图数据、用户实时上报数据、视频及雷达等监测系统数据,实现基于静态道路地图和动态道路检测的道路状态感知,生成静态公路基础设施信息,以及动态公路气象环境信息、交通突发事件信息,通过路侧显示系统如可变电子信息情报板、车路协同车载终端、手机APP等方式向用户发布动静态道路状态信息,并基于感知及预测信息从车道选择上为用户提供微观引导。

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    高速公路车路协同创新示范未来发展探索

    高速公路运行环境相对简单、主体权责清晰、路侧机电设施齐全,具备开展车路协同创新示范良好条件。但高速公路开展车路协同创新示范依然面临诸多挑战,包括技术和业务层面、法律法规和协同机制层面、商业模式和数据开放模式层面。

    (1)探索三网融合技术和业务发展

    应积极探索智能通信网(面向智慧交通的5G和LTE-V2X通信网)、智能道路网(应用新型交通出行模式的基础服务承载网)、绿色能源网(支撑新能源汽车应用推广的基础设施网)三张网络融合发展。

    通过分布在车端、路端和云端的“感知、通信、计算”三大功能,积极探索面向C/B/G端的主动安全类、提升效率类、信息服务类、监管控制类业务融合发展,真正解决高速公路面临的实际问题,比如拥堵治理、改扩建施工期间的交通组织、分时分段收费等。

    (2)探索法律法规和协同机制

    积极探索高速公路自动驾驶责任方面的法律法规,保障整个产业有序发展。在非自动驾驶时代,交通事故责任主体是驾驶人员,这一主体认定方式在L3以下级别的自动驾驶可继续延用。但在L3及以上级别自动驾驶中,自动驾驶车辆将主要承担驾驶任务,交通事故责任的判定涉及到自动驾驶技术运营方或技术提供方。

    协同机制方面需要重视和保险行业协同,以及与公安交警管控协同。保险可以帮助分担自动驾驶风险、提高消费者信心,从而促进高速公路自动驾驶产业发展。高速公路运营管理方是高速公路企业,但交通秩序由高速公路交警负责,例如交通违章、事故处理等,因此需要和高速公路交警做好自动驾驶信息协同。

    (3)探索商业模式和数据开放模式

    高速公路车路协同健康发展,未来还需要创新的商业模式和数据开放模式。尤其需要探索高速公路车路系统和管理、金融保险、出行服务、能源等行业的深度融合,以及解决好高速公路车路协同所产生的大量车端和路侧数据的所有权、使用权、经营权问题,将有可能探索出崭新的市场空间。

    以下附上本公众号发布的智慧高速合集,更多智慧高速建设情况请关注《深度调研车路协同智慧高速全国建设情况上、中、下篇》

    参考资料

    [1] 深度调研车路协同智慧高速全国建设情况(上)

    [2] 深度调研车路协同智慧高速全国建设情况(中)

    [3] 深度调研车路协同智慧高速全国建设情况(下)

    [4] 浙江省智慧高速公路建设指南(暂行)

    END

    作者吴冬升

    「5G行业应用」特邀专栏作家,东南大学博士,18年TMT从业经历,多年B2B/B2G整合营销及品牌经验,对5G、车联网、物联网、大数据、人工智能、数字化转型有深刻洞察。

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  • 一、基于AI人工智能的高速公路实景车路协同指挥调度系统高速公路实景车路协同指挥调度系统集成应用先进的AI人工智能识别技术、AR增强现实技术、信息处理技术等,形成开放兼容的车路协同辅助数据服务平台;...

    一、基于AI人工智能的高速公路实景车路协同指挥调度系统

    高速公路实景车路协同指挥调度系统集成应用先进的AI人工智能识别技术、AR增强现实技术、信息处理技术等,形成开放兼容的车路协同辅助数据服务平台;结合多样、开放的运营管理与服务模式,为自动驾驶提供可靠有效的智能化通行数据服务,为车车/车路交互提供自由的通信管道服务,为应急事件提供全时可响应的应急服务,为出行者提供精细化、自主化的出行服务。本系统相对于传统“智能交通”的定义,对“智慧高速公路”概念的深化和扩展更加强调视频云+特性、AI智能化以及车联网概念。

    系统采用采用云边端协同运算,以云计算为中心云,大规模整体数据分析和存储,对分布式云点进行管理;以边缘云为分布式云节点,小规模局部数据轻量处理,小数据存储,数据采集与实时控制,快速决策;数据采集终端获取视频、图像等原始数据,执行决策。云端通过收集道路、车辆等分布广泛的边缘节点数据,感知交通系统的运行状况,并通过大数据和人工智能算法,为边缘节点、交通信号系统和自动驾驶车辆下发合理的调度指令,从而提高交通系统的运行效率,最大限度的减少道路拥堵和避免交通事故,提升整体分析效率。实现监控中心平台或车联网控制中心和各个节点的数据传输和同步,实现各监控平台的互连互通,以及中心和节点之间的无缝协同。

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    智能系统为同车不同路、同路不同车的联网中心化远程调度和监控等提供足够的决策支撑,并结合车联网自动导航系统以及路段乃至路网高速公路可变情报板、公众号、APP等多种渠道进行信息互通,向高速公路司乘人员、车联网控制中心进行发布,从而实现人、车、路的多边协同,提高车辆自动驾驶的安全和效率,保障高速公路整网的安全与畅通。

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    (一)基于车载视频融合的路面智能分析应用-“车前视野分析”

    基于AI视觉分析的道路信息识别是车辆辅助驾驶领域的一项重要内容。随着高速公路路网车路一体化趋势,车载视频的接入进一步推动智能视频监控体系的不断优化建设,通过AI人工智能技术可产生大量的流式数据,智能化车载监控系统产生大量的场景车辆运行数据和路面路况数据,通过后台应用系统将流式数据进行结构化并结合现有的路侧监测数据,构建单点到区间再到路段,最后是路网的交通运行状态知识图谱,涵盖车辆平均速度、车道平均速度、时间占有率、空间占有率、区间速度、分车型平均速度等多维度的交通运行参数,生成变道、护栏损坏、路面坑洼、路面障碍物等路产损坏异常记录。

    系统采用业界先进成熟的智能算法,为AI构建场景化的应用模型,通过车载监控设备对当前道路视频分析检测,实现对道路环境的视觉感知,正确有效地从车载视频中获取车道信息和车道方向。满足路面、隧道、桥梁、长坡坡面、互通等多种场景的检测功能,提取同步对同车不同路段、同路段不通车辆的数据。通过提取周边道路环境数据、实时采集路面车道信息、检测前向来车和后向来车等周边车辆、分析路产最新状态,实现基于车载视频的道路路面智能化分析应用,为自动驾驶分析参数;通过车载摄像机在行车过程中通过高速公路现场回传的视频感知数据、路况环境变化,依据采集的周边车辆数据和环境数据进行交通场景识别、交通事件预测,实现基于AI视觉分析的交通标志检测、道路检测、行人检测和障碍物检测的高速公路车路协同辅助系统,可以提高自动驾驶准确安全性,并给出相应的行车建议和应急措施,辅助车辆自动决策,提高行车安全性,完善车辆导航性,避免交通事故发生,减少事故造成的伤害。

    (二)智能交通系统中的路侧感知视频智能应用-“车外视野分析”

    随着高速道路的智能化建设发展及其严格的建设要求,智能化基础设备较为完善,现有路侧设备资源可直接进行复用。这为探索基于高速公路现有丰富类型的路侧监控设施的智能检测系统应用提供建设基础,为自动驾驶提供准确、全面的信息感知参考依据,推进车路信息交互、风险监测及预警、交通流监测分析等智能应用升级,给高速公路路侧智能分析提供巨大的发展空间。

    路侧智能检测分析获取路侧端摄像机的路面多方数据,通过布设在路侧端的多个摄像头、雷达等传感器,一是智能视频分析路面整体车况信息,将车流量、车速、车牌、平均车速、车间距、拥堵指数、排队长度等多源数据信息的传输、存储和融合汇聚,从而实现对交通智能决策与管理,提高了路侧视频图像数据的利用率,实现了对复杂交通环境全方位感知的目的,方便车联网控制中心、监控中心、交管等部门对车辆进行监管;二是把交通信号、交通指路标志标线等各类设施的状态连上网,通过对道路出现的交通标志进行信息采集和识别判别路面路况,包括单双黄线、应急车道、导流带、路侧限速标志数据等标准路面状态数据,联合红绿灯、信号灯等交通通行信号状态,能及时地向自动行驶车辆做出指示或警告;三是智能捕获路侧安全隐患,包括偏离行车道的路肩车辆、行人闯入、路侧净区存在障碍物的遮挡、护栏损毁等路面异常情况,实现高速公路的隐患排查治理智能化、24小时常态化。及时提醒行驶车辆的路面潜在安全隐患,提高自动驾驶车辆的安全性。

    二、基于AR增强现实的高速公路视频实景指挥调度及预警平台

    视频实景指挥调度是将虚拟现实与物理场景紧密结合的应用方案,将高速公路的实时运行状态投射到虚拟数字空间,叠加在视频实景中展示。通过视频对高速公路路段监控覆盖采集,直观标注资产和交通运行情况;利用先进的AR增强现实技术扩展基于视频的深度应用,将高速公路的收费监控和交通监控的视频监控节点重新组合,以实景融合标签叠加的AR形式呈现,让监控管理者对高速公路的现场统筹规划全方位深入交互,提升管理效率和操控体验。利用升级后的智慧高速开展高速公路路况的立体监测,解决了高速公路交通运行监测业务中出现的包括单点监测范围小、监测画面无法兼顾整体与局部、各种业务系统的数据缺乏综合分析存在信息孤岛等问题;管理运营者借此可及时地反映各路况具体情况,增强应急事件的预见性和时效处理性,为升级交通行业网络、信息安全信息通报、监测预警、应急处置、统计分析建设提供依据;通过AR增强现实技术对高速公路进行自定义描述、数据可视化展示、业务可视化应用、地图精准定位,从而提高高速公路管理科学化、现代化水平。利用先进的交通信息化技术,有效提升交通的服务水平和运行效率,实现管理机制与应用模式的创新。

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  • 2019年2月23日,高某驾驶重型半挂牵引行驶至某高速公路湖南段时,因避让路面一障碍物轮胎,导致与该障碍物相撞后车辆失控,冲破中央隔离护栏,并与对向的重型半挂牵引相撞,造成2人当场死亡。最终,法院判决高速...

    2019年2月23日,高某驾驶重型半挂牵引车行驶至某高速公路湖南段时,因避让路面一障碍物轮胎,导致与该障碍物相撞后车辆失控,冲破中央隔离护栏,并与对向的重型半挂牵引车相撞,造成2人当场死亡。最终,法院判决高速公路管理处在此次交通事故中赔偿相应损失共计55万余元。

    数据显示,2008年至2017年,全国高速公路上发生的损害事故共计105件判决生效,其中有53件是因为高速公路上有异物或其他通行者的遗撒物而导致的损害赔偿纠纷,占案件总数的一半。

    事故的惨重后果让我们警醒,是否可以通过科技手段,提升高速公路管理部门的管理水平,尽可能地避免此类事故发生?

    在11月6日第十五届中国智能交通年会“智慧公路建设与发展论坛”上,海信智慧交通事业本部副总经理刘振顶发表了《海信智慧高速的探索与实践》主题演讲,分享了海信基于混行模式车路协同技术在高速公路领域的智慧化探索。

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    刘振顶指出,近年来高速公路里程增加,安全管理、养护运维、出行服务都对运营管理提出更高的要求。为此,在高速信息化领域,海信以“聪明的车、智慧的路、强大的云”为基础,以具备大数据和人工智能技术的云脑为核心,打造了全新升级的智慧高速运营管理平台

    海信在智慧的实践过程中,始终关注非网联车混行模式的落地,以及车路协同技术对运营管理的赋能,以全面提升安全保障能力、养护运营效率、企业管理决策和公众出行体验。

    非网联车混行模式落地

    针对非网联车混行场景,海信采用雷达联网布设、多源数据边缘端融合计算,边-云协同等方式,实现了车辆全过程感知,为全场景的业务管理、全天候出行信息服务提供支撑。

    首先,海信以自研智能车载OBU为核心,打造“聪明的”智能网联车,可以分别面向运营管理方和驾驶员提供即时的信息交互。例如实时采集车辆的运行状态、交通事件研判、路面震动异常、驾驶行为等数据传递给管理者,供其全面监控车辆的运行状态;此外,还能够通过语音、视频输出等形式,向驾驶员提供辅助安全预警、车辆工况、超视距信息等服务,预防事故发生、保障驾驶安全。

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    其次,在路端,海信以自研路侧终端RSU为纽带,以边缘计算为核心,通过对雷达、卡口、ETC等多源数据的融合,实现“车-路-云”的信息协同,提供车辆位置及状态实时感知、事故及拥堵实时判定、障碍物等路面异常检测等能力,一旦发生车辆故障或者紧急事故,可以第一时间对其精准定位并快速安排救援、进行交通疏导。

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    实现高速公路场景下的安全管理、养护运维、出行服务等,都离不开海信车路协同云控平台,不仅具备海信云脑的大数据处理和人工智能算法能力,还可以高效智能地为路网监测、指挥调度、养护管理、机电运维、辅助决策、信息发布等业务提供基础支撑服务。

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    未来的驾驶员行驶在高速公路上时,便可以实时接收到语音提示信息:“您与前车距离过近,建议向左侧车道变道”等温馨智能的语音提示,指挥中心人员可第一时间识别并精准定位事故、障碍物等事件,向事故车辆及时提供救援、向后方车辆发出避让提醒。多种智慧场景都将通过这一平台快速落地应用,为智慧公路的安全、高效运营提供技术支撑。

    车路协同技术赋能高速运营管理

    智慧高速很重要的一个建设方向就是车路协同。“在车路协同技术的赋能下,高速运营管理实现了四大管理模式的转变。”

    1、指挥调度:事件被动处理向主动预防转变

    高速公路里程长,事件发现往往不及时,传统利用视频的事件检测应用效果差强人意。为此,海信采用了雷达、视频、卡口等多源数据融合的方法,基于边缘端-云端协同计算技术,实现了11类异常全天候自动化检测,并提供预案化的日常保障和应急处置预案。实现了变事件被动处理为主动预防模式的转变,检测准确率95%以上,处置效率提升3倍以上

    2、养护管理:粗放式养护向精细化养护管理转变

    海信利用车辆轨迹数据、视频事件检测、气象检测等多种方式,实现了6大类养护异常的自动化检测,在养护全过程规范化和痕迹化管理的基础上构建养护决策模型,给出预防性养护建议,从而提高基础设施的服役周期并降低养护成本。

    在养护管理方面,海信重点研究了基于车路系统技术的路面异常检测技术,借助车辆轨迹大数据分析,自动发现掌握路面障碍物、破损等事件的精确位置,并通过视频联动进行确认,不仅解决了人工不足、检测不及时的问题,也让检测准确率大幅提升,有效降低了因养护不及时导致的安全事故。

    3、决策分析:从单一评价体系向多维度评价体系转变

    为了提高高速管理效率,海信建立了科学的指标评价体系,基于GIS一张图构建面向高层的辅助决策驾驶舱,从监测、应急、运营、服务、运维等五个分析主题入手,建立量化指标专项改进,面向业务提供评价指标体系从而促进形成管理的螺旋上升。

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    4、机电运维:由“故障修”向“预测修”转变

    随着车路协同的发展,高速机电设备的数量将大幅增长,安全辅助驾驶对路侧设备的完好率提出了近乎苛刻的要求。如此众多的机电设备依靠传统的“故障修”往往会给公路安全造成极大隐患。为此,海信基于数据分析技术,对各类设备产生的监控、流量等数据进行特征分析,自动识别设备潜在的降效、故障等风险和问题,向管理人员发出告警提示,以便专人可以提前维保,防止设备故障造成的事故。设备故障预测的准确率超90%。

    海信在智慧高速领域拥有一流的研发团队和遍布全国多个城市的建设案例。以辽宁省为例,海信自2016年以来,为辽宁省高速公路打造了“综合运营管理平台”,以“一个中心、两大平台、多个应用系统”为基本架构、以满足企业精细化管理和公众信息服务满意为目标,实现了极好的建设效果。

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    海信建成了指挥调度、养护管理、机电运维、隧道监控等26个子系统,深入应用于各职能部门及全省20余个分公司,达成全息化目标;实现了11类异常事件自动监测预警,重点区域自动检测率达80%;实现了全省养护资金每年节约30%以上;事件处置时间由半小时缩短至10分钟以内,跨部门业务协同提高工作效率三倍以上;在两微一端、新媒体等8类渠道实现了信息统一管理发布,极大提升公众出行满意度。

    依托多年行业积累与技术优势,海信在“车路协同+智慧高速”领域仍将继续发力,不断打造高质量的好产品,为客户提供更加优质的高速信息化服务。

    - End -

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  • 活动期间,百度Apollo自动驾驶全场景车型亮相活动现场测试区,并完成全国首例L3及L4级别等多车型高速场景自动驾驶车路协同演示。同时由百度Apollo提供技术支持的国内首条智能公交示范线也首发通车...

    在改革开放时代,中国跑出了深圳速度、浦东速度,在人工智能时代,中国或将迎来长沙速度!

    12月28日,湖南湘江新区智能公交示范线首发仪式暨湖南湘江人工智能学院授牌仪式,在国家智能网联汽车(长沙)测试区举行。

    百度无人车开进长沙!完成全国首例高速多车型车路协同演示

    活动期间,百度Apollo自动驾驶全场景车型亮相活动现场测试区,并完成全国首例L3及L4级别等多车型高速场景自动驾驶车路协同演示。同时由百度Apollo提供技术支持的国内首条智能公交示范线也首发通车。此外,湖南湘江人工智能学院百度Apollo实训基地也正式揭牌。

    百度无人车开进长沙!完成全国首例高速多车型车路协同演示

    当日,长沙市委常委,湖南湘江新区党工委副书记、管委会主任张迎春,湖南省工信厅副厅长殷林波,百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇,百度智能驾驶事业群作发展部、综合管理部总经理尚国斌等领导出席了此次活动。

    在活动现场测试区内,百度Apollo自动驾驶全场景车型车队亮相,乘用车、重型卡车、小巴车、扫地车以及物流车等整齐列队,参加活动的领导及嘉宾纷纷驻足围观并与车队合影。

    百度无人车开进长沙!完成全国首例高速多车型车路协同演示

    不仅如此,随后百度Apollo自动驾驶全场景车型还移身国家智能网联汽车(长沙)测试区的高速测试区,高速上飞奔的Apollo车辆集群,也打造了全球自动驾驶及车路协同领域一个新的纪录——最多L3、L4级别车辆种类,在高速公路上亮相、测试、疾驰。

    打破了以往智能驾驶上路大多是单一车型、甚至是单一台车的冷清现状,让自动驾驶及车路协同迈向了“组团亮相”时代。

    百度无人车开进长沙!完成全国首例高速多车型车路协同演示

    在国家智能网联汽车(长沙)测试区高速测试区的保证测试安全与合规的环境中,百度Apollo自动驾驶全场景车型,可以进行路边紧急停车、车道线磨损、协作式车队、进出服务区、进出收费口等多种高速环境下自动驾驶、车路协同层面的模拟测试和演示。面对各种复杂的高速场景,百度Apollo无人驾驶车队圆满的完成了任务。

    百度无人车开进长沙!完成全国首例高速多车型车路协同演示

    从活动测试区静态的“颜值之美”,到高速测试区动态的“驾驶之酷”,此次在湖南湘江新区Apollo全场景车型动静结合的年末大秀,表明百度Apollo在自动驾驶及车路协同领域,从研发到设计、从生产到测试,已经实现了“单维度场景”到整个智能交通“全维度场景”的升级跃迁。

    同时,百度Apollo凭借着自身领先的技术和产品实力,以及对产业链上下游的开放赋能,打造的自动驾驶及车路协同新生态正蓬勃发展、蔚然成风,相信类似长沙这样全场景车型集体释放势能和动量的情景,将会在越来越多的城市和地区出现。

    长沙市委常委,湖南湘江新区党工委副书记、管委会主任张迎春表示:

    湖南湘江新区将深刻把握未来汽车产业发展趋势,以测试区为切入点,着力以场景示范为牵引,以创新研发为驱动,以重大项目为支撑,以行业联盟为纽带,以政策法规为突破,以产业集聚为目标,加快智能网联汽车关键技术创新、突破、应用和产业化,致力于把湘江新区、湘江智谷打造全国乃至全球智能网联汽车创新和产业化高地。

    百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇表示:

    百度在自动驾驶领域深耕已久,自动驾驶的成败,关系后续智能交通、智能城市建设整体战役的走向。

    希望通过Apollo与长沙市、湘江新区管委会的继续深入合作,打赢第一战,让自动驾驶的“长沙模式”领跑中国、领先全球。

    作为智能交通的示范城市,湖南湘江新区、百度Apollo、长沙智能驾驶研究院、中车时代电动联合打造的国内首条智能公交示范线的开通,也让长沙市民智慧出行的愿望,由梦想照见了现实。

    据了解,这条公交线路全长达7.8公里。在运行线路中,双向共设有11对共22个智能公交站台,示范线上的公交车具有L3级别以上自动驾驶水平,车上除了配有一名安全员在突发状况接管外,公交车可全程自动完成启停、提速、降速、转弯、避让行人等智能操作。

    百度无人车开进长沙!完成全国首例高速多车型车路协同演示

    湖南湘江新区智慧公交示范线的首发,也打开了长沙全面走向自动驾驶的“大门”。公交车之外,2019年国内首批自动驾驶出租车将在长沙规模化落地测试运营,数量将达到百辆之多;湖南湘江新区还将全面探索自动驾驶物流车、环卫车的运用,

    此外,智能停车场也在规划和筹备之中……从自动驾驶车型的不断增多,到自动驾驶场景的不断丰富;从服务乘客出行,到服务货物运输、城市卫生;从路上驾驶到停车场停车,随着与百度Apollo合作的不断深入,长沙有望在日常交通、货物运输、城市环卫、现代物流等方面都实现“自动驾驶”,当之无愧的成为中国乃至全世界的“自动驾驶之城”。

    百度无人车开进长沙!完成全国首例高速多车型车路协同演示

    在当天的活动中,湖南湘江人工智能学院百度Apollo实训基地也正式揭牌。此实训基地旨在为自动驾驶行业培养更多实践人才,为自动驾驶加速落地长沙进一步增添动力。

    令人备受鼓舞的是,百度Apollo和长沙市政府、湖南湘江新区管委会的高效合作,也得到了主管部门的高度重视和认可。在工业和信息化部最近发布的《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》中,就明确表示,要实现车联网(智能网联汽车)产业跨行业融合取得突破,具备高级别自动驾驶功能的智能网联汽车实现特定场景规模应用。

    构建能够支撑有条件自动驾驶(L3级)及以上的智能网联汽车技术体系,形成安全可信的软硬件集成与应用能力;要推进上海、北京-河北、长沙等区域性示范应用,要构建国家级的车联网先导区,不断提升交通智能化管理水平和居民出行服务体验。毫无疑问,有了国家政策的进一步支持,百度Apollo和长沙市、湘江新区管委会的合作,将会取得更大的成果。

    更为重要的是,百度和长沙的携手,已经在自动驾驶领域打造出了“长沙模式”的样板效应。相信在“长沙模式”的引领下,在“长沙速度”的驱动下,中国的自动驾驶行业将能够找到可资参考的路径,取得加速度的发展,并最终通过自动驾驶及车路协同这个窗口,让全中国、乃至全世界看到:人工智能时代,已经来临。

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