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  • 智能车路协同系统浅析

    千次阅读 2019-06-05 20:00:15
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    写在前面的话:文章内容来源于但不限于网络、书籍、个人心得体会等,意在总结和方便各位同行快速参考,共同学习进步,记录自己的问题。错误在所难免,有请各位批评斧正如有侵权,烦请第一时间通知,我会立即删除相关内容,万分感谢!

    1 基本概念

    智能车路协同系统即IVICS(Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative Systems),简称车路协同系统,是智能交通系统(ITS)的最新发展方向。

    车路协同系统(CVIS),主要是通过多学科交叉与融合,采用无线通信、传感探测等先进技术手段,实现对人、车、路的信息的全面感知和车辆与基础设施之间、车辆与车辆之间的智能协同和配合,从而达到优化并利用系统资源、提高道路交通安全和效率、缓解道路交通拥挤的目标,从而推动交叉学科新理论、新技术、新应用等的产生与发展。简言之,车路协同的实质就是将控制指挥方案与道路交通条件的需求相匹配,从而实现交通的安全、环保、高效。车路协同系统作为 ITS 的重要子系统备受国内外科研人员的关注,同时也是世界上交通发达国家研究、发展和应用的热点

    目前我中心积极组织相关技术骨干与海内外专家进行技术预研,并突破了一些关键技术瓶颈,取得了一批研究成果。

    2 技术架构

    随着智能交通技术和车联网的发展,为车路协同技术带来了很多重要的发展机遇,例如云计算、大数据、移动互联等技术,使我们在高精度定位、精细化信息服务和新一代传感网络构建等方面,都有了更加可靠的技术保证。发达国家基本建立了车路协同系统的体系框架,定义了一系列应用场景,开展了一些试验和应用,但车路协同系统的某些核心技术仍处于研究和试验阶段,制约了系统的应用。目前车路协同技术发展具有如下趋势: 

    ①车路协同系统体系框架的构建:车路协同系统的发展方向是由特例实验走向场景应用和制定通信协议标准。 

    ②车路通信平台的开放性:将从单一通信模式向多种通信手段的互补与融合方向发展。可用于车路通信的方式包括:DSRC、WiFi、DSR、GSM/GPRS、5G、RFID、WLAN、BlueTooth等,由于通信技术各有优缺点,单一通信的方式很难满足车路通信需求,需建立一种多方式兼容的通信平台。 

    ③车载单元的多功能一体化集成:由单项服务向集成服务转变,从单目标控制向多目标控制集成转换。例如,把 ETC 和北斗导航系统集成到一个系统里,形成多功能一体化的车载单元,即集成的车载终端装置能够提供路桥收费、信息发布、信息采集等多种服务。

    ④高速公路的安全管理信息服务走廊:通过车车、车路信息交互,在高速公路沿线构建一个安全信息服务走廊。例如,在高速公路汇流区,车辆进入主线以前,将主线交通运行状况和安全信息发布给驾驶员,从而避免在交汇区发生交通事故。 

    ⑤多通道信息采集技术:单一传感器无法满足信息实时采集的需求,因此,必须结合多传感器信息采集技术,通过多种信息的融合,从而提高路网交通状态实时检测精度。  

    ⑥大范围内实现交通协调控制:如交通信号协调控制、实时路径诱导、公交优先控制等。

                                                                      图1 基于深度学习的车路协同系统

    3 关键支撑技术

    车路协同系统主要由智能路侧系统、智能车载系统和通讯平台三个部分组成。其中,车载系统负责采集自身车辆状态信息和感知周围行车环境;智能路侧系统负责采集交通流信息(车流量、平均车速等)和道路异常信息、道路路面状况、道路几何状况等;通讯平台主要是负责整个系统的通讯和实现路侧设备与车载设备之间的信息交互。

    高可靠的无线通信技术可以实现车路/车车之间数据的稳定有效的实时通讯与传输。无线通信技术主要是:多信道多收发器通信技术、无线广域网通信(WiMax)和新型的 5G、IPv6 等车路无线通信技术主要分为两类:一是专用短程无线通讯技术(DSRC);二是基于固定信标(Beacon)的定向无线通讯技术。

    深度学习应用到智能交通系统(ITS)中,用来识别和检测非正常路面情况并发出警报,相比传统的路面检测方法可以减少人工参与,提高工作效率。深度学习技术具有诸多优点,对于复杂环境的鲁棒性极高。

    4 取得的突破性进展

    已经完成软件著作权申请5项,相关论文一篇。

    软著:

    1)基于智能视频分析的拥挤检测软件

    2)基于智能视频分析的遗留物检测软件

    3)基于智能视频分析的烟火检测软件

    4)基于智能视频分析的客流统计软件

    5)基于智能视频分析的过激行为检测软件

    论文:

    A Quick Algorithm to Detect LED Array from the Background in Image Sensor Based Visible Light Communication

     

    对危险品运输车的状态,危险驾驶的算法分析已经完成,并生成了相关的视频演示文件。危险驾驶一直是工业界和学术界关注的焦点,无论是学术意义还是现实安全的考量,都具有极大的社会价值。我中心正在进行智能视频分析平台的搭建建成后将形成完整端到端的智能视频分析平台,包括各个厂家各种型号的摄像机视频的接入及包括但不限于融入危险品运输车视频分析车辆计数、危险驾驶、车辆大数据分析等算法。

     

                                                                                               图2 危险驾驶行为分析

                                                                                        图3 高速公路车辆计数系统

    5 车路协同技术典型应用 

    智能交通技术正在从交通要素的单一智能化向交通要素的一体化方向发展,车路协同系统作为智能交通的重要子系统,车路协同技术正成为各国智能交通系统研发的热点,尤其是欧美等发达国家都在积极推进相关技术的研究。 

    做车路协同技术研究,需要以场景做驱动,测试在不同场景下,车路之间、车车之间协同管理效果。例如,针对交叉口的车路协同,针对路段的行车安全,针对车路协同与信号灯之间的引导、闯红灯的定时和定位等等。车路协同技术不但可以提升道路交通系统的安全性和通行效率,还可以缓解交通拥堵、优化利用系统资源。下面针对交叉口和危险路段应用场景分析车路协同技术向车辆用户和交通管理部门提供的服务。 

    • 交叉口场景车路协同技术应用分析 

    道路交叉口应用场景,车路协同系统可提供如下应用: 

    1)交通信号信息发布系统 

    当车辆达到交叉口时,通过车路通信,向车辆发布红绿灯相位和配时信息,并提醒驾驶员不要危险驾驶和协助其做出正确判断和操作。另外,公交优先信号控制也可以通过车路协同技术实现。 

    2)盲点区域图像提供系统 

    当车辆在视距不足或无信号交叉口转弯时,通过车路通信,可以向准备转弯或在停止标志前停车的车辆提供盲点区域的图像信息,从而防止车辆的直角碰撞事故。 

    3)过街行人检测系统 

    当车辆达到交叉口时,通过车路通信,把人行道及其周围环境的行人、自行车的位置信息发布给车辆,以防止机非、人机冲突。 

    4)交叉口通行车辆启停信息服务 

    当车辆达到交叉口时,前车通过车路通信把启动信息及时传递给后车,以提高交叉口的通行能力;另外,前车向后车传递紧急制动信息,以避免追尾事故的发生。

    5)先进的紧急救援体系 

    当发生交通事故或车辆故障时,自动把事故地点、性质和严重程度等求助信息发送给急救中心及管理机构,通过车路通信实现信号灯优先控制的调度,从而让急救车辆先行并及时救援受伤人员。 

     

    • 危险路段场景协同技术应用分析 

    1)车辆安全辅助驾驶信息服务 

    通过路侧设置的传感器检测前方道路转弯处或线死角区域,若发生交通阻塞、突发事件或路面存在障碍物等,通过车路通信系统向驾驶员传输实时的道路信息。  

    2)路面信息发布系统 

    把路面信息(冰冻、积水或积雪等),发布给接近转弯路段的车辆,以提醒驾驶员注意减速,防止追尾事故。 

    3)最优路径导航服务 

    路侧设备通过车路、车车通信系统以及车载终端显示设备,把检测到前方道路拥堵状况发布给驾驶员,提醒驾驶员避开拥挤道路,并为其优化一条达目的地的最佳路线。 

    4)前方障碍物碰撞预防系统 

    把危险信息(如障碍物的位置、速度等)通过车路、车车通信传递给车辆,从而避免车辆之间或车辆与其它障碍物之间发生碰撞。 

    5)弯道自适应车速控制    

    把前方弯道的相对距离、形状(曲率半径、车线等)等信息传递给车辆,车辆再结合自身运动状态信息,为驾驶员提供最优车速,避免车辆在转弯时发生侧滑或侧翻。

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  • 新基建下的自动驾驶:单车智能车路协同之争.pdf
  • 同研究的关键,本文设计了一种车路协同决策级融合架构,并提出了基于车路系统感知和车载感知的双层轨迹安全校验策略。然后,对车路数据通信模块进行设计,包括通信方案选型和数据交互协议设计,在 Linux 下基于 TCP ...
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    国家智能网联汽车发展在单车智能和车路协同两个方案总倾向于后者已经成为行业内的共识。大力发展车路协同的原因一方面是单车智能无法实现全场景覆盖,比如成熟道路的盲区监测由于障碍物遮挡而无法检测到,另一方面在于车路协同是整个行业包括车辆控制、智能交通等整体的发展规划,有助于规范性法规和政策的实施,便于国内统一协调组织,并可快速实现市场推广应用。

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    智能车路协同系统即IVICS(Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative Systems),简称车路协同系统。主要是通过多学科交叉与融合,采用无线通信、传感探测等先进技术手段,实现对人、车、路的信息的全面感知和车辆与基础设施之间、车辆与车辆之间的智能协同和配合,从而达到优化并利用系统资源、提高道路交通安全和效率、缓解道路交通拥挤的目标,车路协同的实质就是将控制指挥与道路交通条件的需求相匹配,从而实现交通的安全、环保、高效。

    目前,车路协同发展的第一个重点是智能驾驶控制系统,第二是城市道路,第三个就是高速公路。车路协同按照自动驾驶五个阶段对应划分划分,第一个等级就是简单的物理标识,如限速牌等;第二个等级就是信息共享,道路上的信息要推送到车上,车上的信息要推送到路侧标识牌上。第三个等级是把车的一些信息以及路车的感知融合在一起。第四个等级,是把这些信息融合到一起的时候,就能够对车以及路进行一些简单的控制。第五个等级就实现了完全智能化的对车和路的协同控制。

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    随着我国智能网联汽车的发展,一系列全新的概念产生,车联网、智能汽车、无人驾驶汽车、自动驾驶汽车、车路协同等等。本文重在理清这些概念,同时对车路协同应用的主要场景进行分析。

    一、概念定义

    智能汽车(Intelligent Vehicles)

    就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器(雷达、摄像)、控制器、执行器等装置,通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换,使车辆具备智能的环境感知能力,能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态,并使车辆按照人的意愿到达目的地,最终实现替代人来操作的目的。

    自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-piloting automobile )又称无人驾驶汽车(无人车)、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人,是一种通过电脑系统自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。

    智能网联车(ICV,Intelligent Connected Vehicle)

    智能网联汽车是指车联网与智能车的有机联合,是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(人、车、路、云端等)智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶,并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。

    车路协同系统(CVIS,Cooperative Vehicle Infrastructure System)

    车路协同系统是基于无线通信、传感探测等技术获取车辆和道路信息,通过车车、车路通讯实现信息交互和共享,从而实现车辆和路侧设施之间智能协同与协调,实现优化使用道路资源、提高交通安全、缓解拥堵的目标。车路协同是ITS的重要子系统,也是欧美日等交通发达国家的研究热点。

    车路协同通信(V2X,Vehicle to Everything)

    作为物联网面向应用的一个概念延伸,V2X车联网是对D2D(Device to Device)技术的深入研究过程。它指的是车辆之间,或者汽车与行人、骑行者以及基础设施之间的通信系统。

    V2X车联网通信主要分为三大类:V2V、V2I和V2P。运输实体,如车辆、路侧基础设施和行人,可以收集处理当地环境的信息(如从其它车辆或传感器设备接收到的信息),以提供更多的智能服务,如碰撞警告或自主驾驶。

    车路协同需要有高速、稳定、低时延的通信技术作为保障,而基于当前成熟的LTE技术的LTE-V2X能够让路侧单元(RSU)与车载单元(OBU)的信息进行有效交互。同时,这项技术也在演进之中,在5G时代,更是能够凭借5G技术的优秀通信能力让自动驾驶成为可能,让人们获得更优良、安全、高效的出行体验。

    路侧单元(RSU,Road Side Unit)

    车路协同路侧单元是车路协同系统的重要组成部分,也是突破车路协同技术的关键所在,其主要功能是采集当前的道路状况、交通状况等信息,通过通讯网络,将信息传递至指挥中心或路侧处理单元进行处理,并裁定相关信息通过网络传递到有相应信息请求的车载终端,辅助驾驶员进行驾驶。

    车载单元(OBU,On Board Unit)

    车载单元是指安装在车辆终端的起拓宽驾驶员视野、增加驾驶员对行车环境和车辆运行状态的感知、加强行车安全的单元。主要技术包括信息获取、信息交互、事故隐患提示等。从各类传感器和车载网络获取原始信息,并解算出典型车路协同应用需要的底层信息,通过信息交互传递至路侧单元。其功能包括车辆运动状态获取、行车环境信息感知、车辆定位信息获取、信息交互、信息处理及管理、安全报警与预警等。

    二、方案路线理解

    车联网=车路协同?

    当车联网的概念由早期的Telematics概念演进成IOV后,车联网就是车路协同。车联网和车路协同都是强调汽车通过通信接收道路环境信息,提高驾驶安全性和效率,所不同的是车联网从车的角度、车路协同是以道路的角度分别阐述车的通信网络。实际上在我国,车联网是工信部主推的方案,而车路协同是交通运输部主推的方案。但殊路同归,最终都是借助无线V2X通信,实现驾驶的安全和高效。本文的车路协同涵盖车联网和车路协同的内容。

    智能网联车的智能程度可以有所不同

    目前智能汽车能够达到的最好水平是L4,即在特定的场景下可以实现完全自动驾驶。虽然这与L5的全天候、全场景自动驾驶水平似乎只有一步之遥,但这一步却是量变到质变的一步,短时间内不可能达到。

    在很长一段时间,智能汽车的自主自动化驾驶水平都会在L4以下徘徊。发展车路协同技术是另辟蹊径,智能汽车借助车路协同网联技术,可以突破环境感知、边缘计算等方面的瓶颈,提高车辆的感知范围和驾驶智能。

    在车路协同的环境下,智能网联车可以在不同的自动化水平上发展,而且这正是车路协同和智能汽车发展最现实的道路。先期建设车路协同的框架和服务系统,为配置车载终端OBU的车辆提供驾驶信息、远程遥控驾驶等服务。待到车路协同技术发展到一定阶段,智能汽车将本身自主驾驶和车路协同辅助驾驶统一协同后,才有望最终达成的L5级全自动化驾驶。

    车路协同项目应该在特定的场景下开展

    车路协同项目需要投入一定费用进行基础设施建设,包括建设路侧单元RSU,当然作为5G最主要的应用,RSU可以随着我国城市大规模进行5G试验网络建设一同建设,但毕竟前期建设的回报是有限的。因此项目建设需要找到特定的应用场景,如公共交通、货运车、特种车辆(救护车、消防车、公务车等)等的车路协同。待取得安全和效益上的明显效果后,私家车和汽车厂商就会自动跟进。

    三、车路协同的主要功能

    根据中国汽车工程学会标准《合作式智能运输系统 车用通信系统应用层及应用数据交互标准》(T/CSAE 53-2017),车联网基础功能涵盖安全、效率和信息服务三大类17个应用。

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    四、应用场景

    车路协同测试示范区

    我国积极推进智能网联汽车测试示范区建设工作,各地区结合智能网联汽车发展状况,依托地区优势、特色资源,积极探索和建设示范区。北京-河北、上海、重庆、浙江、长春、武汉、无锡等地已建设智能网联汽车测试示范区,积极推动半封闭、开放道路的测试验证。

    车路协同交叉口应用

    交叉口控制的本质是依据实时交通状况对交叉口中冲突点的通行时空资源进行合理分配,最终实现减少车辆在交叉口的等待时间,提高交叉口的通行效率的目的。

    在路口布设路侧单元,路侧单元接收附近智能联网汽车的信息和从云端收数据中心的数据,并不断向附近的所有联网车辆广播有关其间发生的事情的信息,从而提前警告他们潜在的安全问题并同时在驾驶员本身对道路观察的基础上提供进一步的信息。

    智慧公交应用

    利用车路协同技术提升智能公交管理水平,沿公交专用道部署路侧单元RSU,可以实现公交专用道沿线的网络覆盖,形成智能公交车联网。公交车辆安装车载单元OBU,交通信号控制系统可监测到公交车辆到达,为公交车辆提供信号优先服务。

    在都市区的公交专用车道上,公交车辆较多,公交车辆行驶安全性和效率问题都十分突出,车路协同系统可为公交车辆提供车队行驶服务,减小车辆间隔,提高公交车辆的通行能力,并为公交车辆提供主动安全服务。

    货运车队应用

    自动驾驶技术在固定线路上可以实现以车队运行的最有效率的驾驶方式,可以极大减少对货车司机的需求,并极大地降低交通事故的发生概率,从而可以进一步降低运输成本。当前自动驾驶技术比较适用于干线运输这一细分场景,主要原因在于干线运输行驶场景主要为高速公路,高速公路相比起城市主干道来说,行人、骑车人数量较少,复杂的道路路口、交通指示灯等设施相对较少,系统对道路上车辆行驶轨迹更好进行预测。

    对于高速公路或国道交通流量较少的情况,可采用车队行驶的方式,7-10货运卡车组成车队,头车和尾车采用人员驾驶,中间车辆采用跟车无人驾驶的方式进行长途运输。

    园区、机场、港口应用

    由于场景相对封闭、运行区域规范整洁的机场、码头、货运场站等封闭区域汽车无人驾驶项目已成为无人驾驶应用的主要领域。

    应用车路协同服务系统,对区域进行信息化改造,通过装载路侧单元及车载单元,实现车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与云端的互联互通,并进一步实现对单个车辆的运行控制及区域车辆的协调控制和管理,优化运行路线,能够有效避免车辆碰撞、降低物流成本、提高货物运输的效率及货运服务质量。

    共享汽车应用

    共享汽车是车路协同项目落地的最重要场景之一,自动驾驶也能够为共享汽车降低成本。据不完全统计,我国已经有超过300个租赁汽车平台,租赁汽车总量达约20万辆,但目前为止,尚未有一家能实现盈利。这主要是因为租赁汽车是一个重运营产业,运营成本居高不下。若能够通过自动驾驶实现自动调度、自动泊车,将大幅降低租赁汽车运营成本。

    租赁汽车由于车辆移动具有方向性,每日需要较大的人员成本移动车辆。可以使用车队跟车自动驾驶的方式组成车队,7-10辆车组成车队,头车和尾车采用人员驾驶,中间车辆采用车队无人驾驶模式。可利用凌晨2-3点道路车辆少的时间移动车辆,可大幅度减少移车成本。

    其他应用场景

    (1)智能停车

    在车路协同环境下,配置车载终端的车辆可以实时与路侧设备通信,智能停车系统可实时掌握车辆位置,因此停车诱导、停车收费等都可以很方便地实现。

    (2)事故鉴定

    车路协同车辆可以得到全程的数据记录,发生事故后,可以调取汽车轨迹数据,协助事故责任鉴定。

    (3)汽车保险评估

    将来车路协同系统的盈利可能来自保险公司,保险公司可以根据网联车的数据对车辆保险费用进行精算,取得合理的保险费率。

    (4)车路协同大数据交易

    车路协同大数据比以往的交通数据更精确和高质量。

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  • 想知道近期有什么最新活动?大数点为你整理的近期活动信息在此:车路协同与智能驾驶思享会2019年1月22日智能车路协同技术是当今国际智能交通领域的前沿技术和必然发展趋势,是...
        

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    想知道近期有什么最新活动?大数点为你整理的近期活动信息在此:


    车路协同与智能驾驶思享会

    2019年1月22日


    智能车路协同技术是当今国际智能交通领域的前沿技术和必然发展趋势,是提高效率、优化能耗、降低排放的有效手段,将从根本上改变传统道路交通的发展模式,构建新一代智能交通系统。同时,车辆驾驶模式正处于从人工驾驶、辅助驾驶、自动驾驶、人车混驾直至高级无人驾驶的发展历程中,深入开展车路协同环境下的智能驾驶技术研究,将对解决复杂混合交通环境下的智能驾驶及其技术产业化产生重要的影响。


    本次思享会我们邀请清华大学自动化系教授张毅老师进行主题分享,从我国智能车路协同技术的产生、发展及其应用入手,阐述车路协同技术在新型复杂混合交通系统的状态感知、信息交互、协同控制和仿真验证层面带来的挑战与发展机遇


    【时间】2019年1月22日14:00-17:00

    【地点】报名确认后短信通知,请留意短信

    【报名方式】扫描以下二维码进行报名


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    【嘉宾介绍】

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    张毅,清华大学自动化系教授、博导,自动化系系统工程研究所所长。1986和1988年先后获清华大学自动化系学士和硕士学位,1996年获英国Strathclyde大学电机工程系博士学位。


    点击了解更多活动详情:报名 | 车路协同与智能驾驶思享会


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  • 在今年的云栖大会上,阿里巴巴人工智能实验室除了发布AliGenie 3.0、服务机器人(天猫精灵太空蛋、太空梭)、天猫精灵车载版(TmallGenie auto),还重点推出了L4车路协同智能自动驾驶车。 阿里巴巴人工智能实验室总...
        

    在今年的云栖大会上,阿里巴巴人工智能实验室除了发布AliGenie 3.0、服务机器人(天猫精灵太空蛋、太空梭)、天猫精灵车载版(TmallGenie auto),还重点推出了L4车路协同智能自动驾驶车。

    阿里巴巴人工智能实验室总经理浅雪称,将利用感知基站,实现车与路对话,让自动驾驶进入车路协同智能时代。

    在阿里巴巴人工智能实验室的构想中,不仅有聪明的车,还要有聪明的路。自动驾驶车+路侧“感知基站”+云控平台,实现云端、路端、车端一体的智能。其中,感知基站站得高看得远,具备多种传感器,分布在道路的关键节点。每个基站能照看到方圆400米范围内的路面,把路面情况、交通情况等提前告诉车辆,从而解决道路拥堵、交通险情提前预警等问题,给了智能交通一个“上帝视角”。

    作为阿里巴巴自动驾驶的领军人物,阿里巴巴人工智能实验室首席科学家王刚在云栖大会上详细讲解了“车路协同”自动驾驶的探索与实践,以下为现场速记。

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    90秒看懂A.I. Labs智慧物流车和感知基站

    各位嘉宾,上午好!我是王刚,我要介绍的是《自动驾驶:从单车智能跨到协同智能的进化》。可能在很多人的印象里,自动驾驶是一个非常新的研发领域。但其实不是这样的,如果我们翻开历史,会发现早在上世纪三四十年代的时候,美国就提出了自动驾驶概念车的理念,1984年的时候,cmu研发出了自动驾驶原型车,2004年的时候,就开始了百万美金的自动驾驶挑战赛,一直到现在。

    看到这样悠久的自动驾驶历史,其实还是蛮有感慨的。为什么研发了这么久,我们还是没有看到完全无人的自动驾驶汽车产品出现,还是没有成功实现商业化落地?其中一个重要的原因当然是自动驾驶是一个非常困难的问题,但同时,我们也非常有必要去复盘,去思考,我们以往研发的技术路径方向是否是最优的,是否有可以提高的地方?带着这样的疑问,我们也进行了一些探索。

    在过去的几十年里,我们数代人都专注于单车智能的研发。单车智能就是希望能让车自身具有感知,决策,控制等能力,能处理路上所有的情况,以实现安全驾驶。但单车智能真的能达到我们所期望的结果吗?带着这样的疑问,我们团队对单车智能系统进行了充分验证。单车智能的框架和模块,各个公司都比较相似,我这里就不详细介绍了。

    在过去的一段时间里,为了进行验证,我们开发了业界领先的单车智能系统,比如我们能实现全场景全天候的厘米级的定位;我们建立了大规模的仿真平台,能每天进行数万公里的模拟和测试;在感知这个模块,大家知道KITTI数据库的竞赛在国际上是非常权威的,全世界的算法专家都在上面测试。我们也把研发的算法在上面进行了测试,发现我们是3D目标检测的第一名。这是我们感知系统的一部分,我们在系统架构以及工程优化上都进行了极致的研发。同时呢,在过去的两年里,我们单是在CVPR这个国际最顶尖的计算机视觉会议上就发表了12篇论文,这也充分说明了我们在算法上的先进性和前瞻性。我们把工程和算法做到了很好的结合,我可以非常自信和自豪的说我们的车载感知系统是业绩一流的感知系统。

    基于这些先进的技术模块,我们开发了一整套自动驾驶系统,并且进行了反复的测试和验证。这是一个我们在云栖小镇,也就是我们会场外的开放道路进行测试的视频。大家可以看到,全程中我们的安全驾驶员是没有操控方向盘的。 这是一个非常非常典型的中国式的道路,有横冲直撞的自行车、有慢慢的机动车还有穿梭的行人以及路边停着随时准备启动的车辆。但我们的车能熟练的跟随、避让以及在十字路口的时候安全的汇入车道,这也表明我们的单车智能非常先进。

    但即使是这样一个先进的单车智能系统,我们越测试,心里是越慌的。因为里面有很多问题,也就是大家所说的cornercase。并且很让人绝望的是,很多这样的corner case是在单车智能这样的技术路线下很难解决的。

    这里我举几个例子吧。第一个例子是盲区和障碍物的遮挡,车上的传感器由于视角和高度的限制,总是有盲区的,并且如果路边有障碍物,它是不可能看到障碍物后面的情况,这样的限制在真实场景里有非常大的安全隐患;第二个限制是感知距离,现在大部分激光雷达的有效感知距离都在几十米左右,如果车速稍微高一点,前面有静止物体的时候根本来不及做出反应的。其他的一些问题包括高精度地图不能实时更新,决策规划无法得到完整的信息等等。这些问题都是单车智能技术上很难或者根本不可能克服的问题。

    单车智能的另外一个问题是成本不可控,我们为了让车智能,需要给它配备非常多且昂贵的传感器单元。据法国的一个公司统计,2018年目前每辆自动驾驶汽车平均价格是20万美元,所以即使单车非常智能,但这样高昂的成本在落地上是非常困难的。

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    由于单车智能的这些局限,我们相信要想打造安全,经济的自动驾驶系统,我们不仅要研发聪明的车,也离不开研发聪明的道路和交通设施,让它们相互配合去实现自动驾驶。所以我们开发了车路协同的智能系统,我们称之为这样的系统为协同智能系统。

    协同智能有什么好处呢?从安全角度来讲,很多单车智能很难处理的情况,通过智能的路和交通设施能非常容易的解决;刚才浅雪也提到了,我们通过建设道路,实际上可以共享智能能力,从成本角度来讲,通过集约式的建设智能的道路,让这样的能力被所有跑在路上的车所共享,我们能给车减配,降低车的成本,从而降低整个自动系统的成本。基于这样的两个原因,我们相信,在中国,乃至世界,自动驾驶的落地离不开协同智能的发展。

    刚才讲到协同智能更安全,是协同智能能对单车智能的能力进行了全面升级。我们常说自动驾驶需要看,想,做,分别对应着感知,决策,和控制三个部分。其中感知和决策是最难的两个点。 单车智能的感知只是基于自身传感器,有盲区,有死角,而协同智能的看可以是基于路上的传感器网络,无死角,超远距离,所以我们称之为上帝视角;单车智能的决策只能基于自身的不完整信息来做,是无法考虑到别的车辆的,所以决策结果是局部最优;而协同智能能综合的考虑到所有的车的下一步的运动情况,从而做出全剧最优的决策结果。基于这样优势,协同智能可以实现非常好的驾驶安全性。

    我们团队在非常早的时候就开始了协同智能的研发,我们现在的自动驾驶系统就是一个完整的协同智能系统。今天我想比较详细的介绍其中的感知部分,我们称之为上帝视角感知基站网络。

    前面提到过车的传感器由于视角,高度,以及传感距离的限制,都存在很多局限,我们另辟蹊径,把车的传感单元装到了路上。左下角显示的就是我们装在云栖小镇路边的感知设备,我们命名为智能感知基站。这个智能感知基站能感知到交通场景里所有的信息,并发送给车。相对于车的传感器,我们的智能感知基站有什么优点呢?第一,它高瞻远瞩,因为位置高,视野广,所以几乎无死角,能有效处理遮挡;第二,它是静止在路边的,以静制动,所以在检测下面的移动物体的时候有很高的准确率;第三,感知基站不是孤立的,路上的感知基站可以形成网络,相互通信,从而它的感知距离可以达到无穷远,任何有感知基站的地方,我们的车都能感知到。这样的感知基站网络就犹如给自动驾驶开启了上帝视角,可以决胜千里之外。

    基于以上的三个优点,我们认为这样的新型设备开启了3D视角,极大地的增强了感知的安全性。它包括了多模态的融合算法,开发出了基于网络的感知算法等等。我们致力于打造自动驾驶领域产品级的智能感知基站,它在精度,实时性,以及可靠性上都达到了很高的要求。例如,单个感知基站的检测范围大,我们在感知基站的算法上也进行了深度的研发,开发了非常先进的的多模态感知算法。另外在硬件设计上,我们也进行了工业级的设计,感知基站可以防雨、防雾,可以应对一切的天气情况。

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    我们把车和感知基站形成了非常好的融合,形成了一个高效统一的协同智能系统。下面这个video充分的显示了我们的协同智能的能力。其中银色的车是我们的自动驾驶汽车,紫红色的框表示车身传感器感知到的结果,绿色的框表示感知基站检测到的结果。大家可以看到路面上有一个障碍物,这个障碍物是行人,如果没有感知基站的帮助,车无法看到,但因为有了感知基站的帮助,车可以及时避让,极大地的提高了安全性。

    我们还做了大量的实际测试,我们发现,即使车是在30公里/小时的速度下,如果突然冲出一个行人,100%会撞伤,但有了感知基站的帮助,我们实现了100%的成功避让率,这个例子充分证明了协同智能的威力。

    同样重要的是,协同智能不仅更安全,还能更经济。截止到2017年底,全国汽车的保有量是3亿辆,假如我们要把这些车通过单车智能的方式全部变为自动驾驶汽车,这将是一个天文数字。而中国的公路里程只有400多万公里,其中的高频路段的里程更是少之又少,我们建设智能化道路,这个花费是非常少的,道路智能化后,我们可以给车减配,让车的成本大幅度降低,让整体的自动驾驶成本降低,从而让技术真正普惠大众。所以总体算起来,协同智能给自动驾驶能带来极大的总体成本的降低。

    我们刚才提出来的道路智能化的方案不光能服务自动驾驶,也能服务现在人力驾驶的情况。比如提供安全警示、协助交通管控等等。打造整个智慧交通体系。

    为了能持续的推动协同智能的研发工作,我们也非常荣幸和交通部公路院成立了车路协同联合实验室,双方紧密合作,去研发先真正能落地的车路协同技术;大家紧密合作,探索真正可以落地的协同智能系统。

    最后,我想说协同智能的出现必将会造福全社会,因为有了更安全的驾驶、有了自动驾驶,可以降低交通的事故率,能够让出行和货物运输更高效。但同时这是非常复杂的工程,它需要政府、企业、院校通力协同合作,所以我们也非常愿意希望和更多的合作伙伴一起,携手共进,真正的改变这个行业,让中国的自动驾驶变得不一样。谢谢大家!

    本文作者:车路协同

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