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    张毅教授:车路协同与智慧公路

    2021-08-18 09:18:08 来源:中国智能交通协会 评论:
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    本文为清华大学自动化系系统工程研究所所长  张毅教授演讲整理。

    一、车路协同与技术发展
      1.车路协同与智能网联技术间的比较
      随着我国交通系统的发展,尤其是我们国家具体发展战略确定了车路协同的重要发展路线后,智慧公路的发展就跟车路协同一定是分不开了。车路协同是我在2002、2003年做科技部交通领域专家的时候,根据下一代互联网和传感器网络发展提出来的概念,当时我们认为这两个技术的发展,必然会对交通系统产生革命性的影响。后来经过大家很多年的发展,真正开始落地是在2011。今天我主要从两个方面给大家介绍。一是车路协同的发展,重点是技术发展,今天我不谈车路协同是什么,主要谈目前车路协同最新技术的发展怎么支持新基建的建设。二是车路协同在智慧公路的应用实践,介绍我们参与的或者我们感觉的一些新的应用,跟大家共享一下。

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    车路协同是去年9月份国家发布交通强国建设纲要中确定了车路协同为重要建设内容之一,在这之前的2018年2月,时任交通部副部长刘小明在参加电动车百人会时已经表明了,我们的交通部准备沿着车路协同的技术路线去开展相关研究工作,甚至提到了要基于车路协同做自动驾驶。基于车路协同做自动驾驶,简单的讲就是要智慧的车加聪明的路加智能交通系统。交通强国建设纲要的发布进一步确定了我们国家在交通基础设施的发展上,在交通发展方面要采用车路协同技术路线,开展下一代智能交通的建设工作。同期发展的还有我们熟悉的其他术语,包括车联网,网联车,V2X,不管用什么名称,专有术语来源的出发点虽然不一样,随着各个系统的应用和建设,目前都走向了趋同发展的情况。另外,我们还有智能网联交通系统等等不同的名词,但我们发现他们的目标是一样的,都是要走把车和路结合起来,而且重点是要完成交通功能的实现。最开始我们考虑车和路之间的关系,但随着技术的发展,车和路的协同已经不仅仅是车和路了,包括人车路的协同,而协同不仅仅是一个信息通讯问题,其重点是车路协同提出来的一个初衷,就是交通功能的实现应该是最终目标。最主要的是用现存所有通讯方式,把交通系统的所有交通主体,也就是人车路、基础设施全部连起来,实现协同安全和协同控制问题,这是我们的终极目标。
      2.车路协同的产生与发展

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    现在遇到的关键问题还不是车路协同的应用问题,而是车路协同应用以后,我们这么庞大的交通系统怎么集成,演进的问题。这就要考虑到国家智能交通系统体系框架,2002年国家发布了第一版体系框架,共设计了8个服务领域。随着车路协同的出现,这样的技术与系统会给我们带来一些新的变化,于是我们团队在承担国家第一个863计划的车路协同项目中安排了研究,当我们在现有的交通系统中引入车路协同平台以后,交通系统的结构、功能、服务、标准和协议都会发生变化,于是我们发现,当把车路协同引进后,原有的ITS体系框架将要发生变化,我们把原来的8个服务领域变成了6个,车路协同作为交通系统的公用平台,即车、路和我们的交通参与人之间已经构成了一个新的平台以后,原本很多服务功能就统一了。例如电子收费,考虑现在全国联网的ETC收费,考虑不同的技术路线,如果采用车路协同的平台,也就是所有车、所有的智慧公路的基础设施,全部采用车路协同连接以后,我们就会发现电子收费平台,剩下的只有一个清算问题,即只有费用的结算问题。于是,电子收费整个服务领域就不复存在了,于是我们做了调整。调整的结果在2015年出版的基于车路协同的智能交通系统体系框架里已经做了明确详细的设计,分别围绕逻辑结构、物理结构、用户服务、标准与协议已经做了完整的说明。
      3.车路协同技术

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    车路协同在世界范围内有很长的发展过程,我们国家正式立项比较晚,是2011年才开始设立的,我们用了7年时间走过了美国、欧洲、日本14年走过的路。可以说到2018年我们已经与他们平齐了,我们不仅有了相关的一批研究成果,还有了测试场地,而且在典型示范上也已经取得了成果。在雄安和2022年冬奥会的建设方面,都已经开始正式应用推广了。在这个程度上,我们可以看到不仅在交通强国战略纲要里体现了其重要性,在实际建设里面车路协同也已经成为了交通系统的一个必然发展趋势。
      4.实时可靠的信息交互与技术、平台和厂商的集成

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    最后车路协同能不能实现,还需要考虑技术发展过程中遇到的瓶颈问题。第一个瓶颈问题是在车路协同环境下信息交互的实时性与可靠性的保证。非常高兴地看到,在去年10月份国内多家企业一起完成了一个大规模的V2X智能网联终端通讯可靠性测试,这是世界上第一次由200多个终端同时在不同的9个场景下,实现了不同通讯性能的完整测试,目的是看看车路协同应用过程中不同场景下,不同的通讯模式会不会保证通讯实现,如果通讯实现不了,信息交互不可靠,那么车路协同有再好的设计方案都没有用,这样的一个测试完成后,正式说明技术是可以落地的,这个大的疑难瓶颈问题解决了,是一个非常大的进步。第二瓶颈问题是由汽车工程学会解决的。近年来,他们每年都会做不同厂商、不同车企、不同平台之间的集成,来证明车路协同技术的推广价值。从2018年开始,实现了芯片模组、车载终端和整车的三跨,即不同的通讯芯片模组+不同的车载终端+不同品牌的车,随意组成以后构建了三跨,证明了技术方案的可行性;19年完成了四跨,即在原有基础上增加了安全平台,解决信息安全问题。今年又加了一跨,本来叫五跨,后来他们商量后还是取名新四跨,加上了一个图商,即证明不同的高精度地图厂商是可以集成在一起,因此也从另外一个层面证明了车路协同的落地是现实的,是可以完成的。
      从PPT中可以看到,第一次测试的时候车辆不太多,也就十几辆车,第二次车辆多了,品牌也多了,第三次更多了。我们给出一个具体数据。第一次到第二次是从20家发展到63家企业,当时测试的业务是7种,到第二年变成了11种。今年41家国内外的整车企业,41家终端企业,10余家芯片模组企业,20余家信息安全企业,5家图商,以及5家定位提供商,这么大规模的集成在测试里完成了,就证明了车路协同不仅仅只是技术解决方案,更重要的是可以落地的。有了这两大技术发展支撑我们就放心了。
      二、智慧公路与应用实践
      1.智慧公路发展的崭新动力

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    第二方面是智慧公路应用与实践。刚才谈到了智慧公路发展过程中遇到了很多问题,尤其是在新的实践过程中,项目的推进也反过来推进了技术的发展问题。新一代国家交通控制网和智慧公路的试点工作,给我们带来了非常好的条件,这里需要解决的是基础设施数字化的问题,前面报告已经谈到了,解决了交通控制网的问题,也解决了互联网+的一些应用服务问题,在这个基础上就可以完成一些智慧公路的基本展示了,而且也是必备的对技术的验证问题。智能技术的引入,也加速了高速公路自动驾驶的问题探讨,我们知道现在浙江省在建设国内首条超级高速公路,当然后来各省市也有不同的新项目,挑战了很多智能技术在智能功能的应用问题。在这些应用中对一些传统的办法、传统的控制手段进行了提升。目前我们能看见的个性化的展现,一是匝道的协同决策控制问题,匝道合流的时候怎么能够通过协同使其更好的畅通,二是两客一微的安全预警问题,三是智能网联汽车,或者车路协同车载设备,不可能今天一辆都不装,明天百分之百都装,这是不断装的过程,要发挥它的作用,我们要讨论研究不同渗透率或者不同装车率条件下,如何利用已经有车载设备车辆行为去调整高速公路的车流,这是一个通行特性分析问题,也是我们遇到的一个挑战,我们可以将此描述为在没有达到最终景象之前怎么办,有什么收益。四是可以在高速公路上实现可变速度诱导,这和传统的端面式的诱导是不一样的,是延续的,在此基础上可以提供个性化的服务。
      2.车路协同环境下匝道协同通行控制

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    高速公路有路段、分流、合流,我们重点研究合流,在这样的场景下假定多辆汽车都具有车载设备需要进行协同通行,可以采用不同的方式、不同的模式进行群体车辆的协同。国外专家提出了先进先出FIFO的决策策略,我们深圳前几年做过拉链式合流通行,当你遇到两个车流合并到一个车流的时候,要求左边一辆,右边一辆分别通行,这是非常简单有效的方法,但当不同方向的车流压力不一样时,不能够更好提升系统最优,只能保证通行效率在一定范围内的提升,但是再提升就不够了,就需要采用群体协同的策略。于是我们研究了不同状态情况下的一些决策方法,研究后提出四种方法并进行了比较。一是树搜索,车辆进来以后排序,把不同的车进行排序,比如说通讯时间最短,或者能耗最少,进行排序后选出最优的排序,也称为路权分配,按照顺序给他放行。第二种方法是动态规划的方式,考虑车序是可以调整的,于是做了动态规划,也能找到一个决策,不是最优也是次优。再一个方式是基于一定的规则,左边一辆,右边一辆,这就是一个规则。还有一个是主路层面上车流量比较大,支路车流量必须小,主路每次过两辆,支路每次过一辆。还有一种方法是做分组,车辆的来源不均匀,分布是随机的,于是根据来车的情况,在控制区域内发现来车的分布不一样的时候,有意根据车辆的分布情况,把车辆组成一个一个小组进行通行,这样相比于拉链式的合流效率要高,系统整体优化目标要好一些。我们经过四种方式的比较,最后发现动态规划的方式是最好的,可以达到系统最优。

    3.车路协同环境下两客一危安全预警

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    国家要求两客一危的运营车辆上首先安装上车载设备,能够支持车路协同,前提是路侧设备也得要有,或者同时要有。光是两客一危装了,其他社会车辆没有装依然不行。两客一危的车装了车载设备,可以往周边广播车辆的运营状态,甚至危险情况。周边的社会车辆虽然没装车载设备,但现在大家知道,我们都可以安装或者开发APP,如果周边的车辆能够收到高速公路上大车的预警信息,对他们的出行感觉是安全的,于是越来越多的人就会自主安装APP,这是现阶段的发展现状,希望做到所有社会车辆都装,当然是后装。部分车辆装上了车载设备,不管是后装还是前装的,就可以和两客一危进行交互,于是就会解决你跟随在大车后面怎么办的问题。这是开车的一大忌,大家开车时总关心是否是在危险情况,我们知道一般情况下在高速公路上开车一是不要尾随在大车后面,二是不要让大车尾随你,三是最严的或者最要注意的不能夹在两辆大车中间,这是最危险的情况。有时候司机开车不清楚这种情况,如果车上也能够跟他们进行交互,很快能得到这些状态,就会调整驾驶。基于这样的考虑,利用国家运营的两客一危作为先导,然后逐渐推广应用,这是一种商业模式的建议。真正怎么用,这个事情还要看企业的运行,这是一个可以考虑的发展思路。
      4.不同渗透率条件下智能网联汽车对通行特性的影响

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      第三类应用,是混合交通状态下的。现在的实际交通情况,不是一个单纯构建的单类型的情形,即都是人开的,网联车会逐渐增加,自动驾驶也会增加,甚至无人驾驶也会增加,我们称之为新型混合交通系统。考虑新的混合交通系统的构成,与考虑智能网联汽车渗透率是一样的,现在自动驾驶不可能增加太多,我们只是探讨一下,现在研究的更多的情况是智能网联车辆装车率不同的情况。现在的车路协同应用中,可以看见不同场合下都提到了很多做车路协同的企业可以实现车速引导。但是大家想想看自车的速度是可以诱导了,但不管你是在路口还是在高速公路上,如果周边车辆不给你让出道,虽然你认为你的速度是最有利于节油、最有利于驾驶安全的,但人家不让路你目标的实现就困难了。当渗透率为10%以下时只能做个体的驾驶引导,但受周边车辆的制约。渗透率在10%到40%的时候,通行效率诱导就开始发挥作用了,毕竟在某些时间这些车辆处在先导位置,它的引导会带动其它车辆,但效果是有限的。第三种情况是当渗透率快接近一半的时候,有40%以上的车通过车路协同按照最合适的车速行驶,其他的车就会跟着走。现在当渗透率小的时候,你是被限制的,当渗透率达到一定程度的时候,如右边的图给出的不同条件下,即不同渗透率下考虑运营时间、安全系数和能耗、排放等因素时的交通流影响的对比,说明了不同情况下的作用效果。当渗透率达到60%以上后,群体引导就会发挥非常好的作用。
      5.车路协同环境下可变速度诱导与个性化服务

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    还有一个应用是高速公路可变速调控。传统的是门架,这几年英国变化很大,每个门架会告诉你要求驾驶的速度是多少,每一次都在变化,但这是间断的,也就是说你到了这个地方才知道速度是多少。车路协同实现以后,由于路侧设备是全覆盖的,于是可以无缝的对道路上车辆的速度进行诱导,是连续性的。在这种情况下可以调整高速路上的车流状态,可以实现全时空的调整。右边的图显示了不同状态下的控制效果,当用了连续可调的速度调控以后,再配上换道控制LC(LC是发现需要速度调整时前方有车辆挡道,于是可以实现换道)。这样的策略流量控制效果非常好,如绿色;如果一点不控制是蓝线,光诱导不换道是红线,把换道加上去,绿线非常好地展示了道路通行得到改善的情形。

    6.基于车路协同的自动驾驶智慧公路

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    基于车路协同的自动驾驶有一些不同的情况需要解释。什么叫基于车路协同的自动驾驶?即此时自动驾驶的信息来源或者自动驾驶的决策信息,不是主要取决于单车感知的信息实现对环境的感知,基于车路协同的自动驾驶的主要信息,即起决定性的信息都是通过车路协同平台获得的,比如说周边车辆的位置、速度、加速度,是否要换道,这些信息是主动发给我的。这种方式自动驾驶只需要解决近程的环境感知,中远程不做环境感知,而是通过通信方式实现。远程20米以上的感知都依托车路协同平台,车辆和路侧设备给我提供环境情况,包括高精度地图,配上实时的交通信息。我们项目组研究后列了五大关键技术,跟现在基于单车智能的自动驾驶的技术路线是完全不一样的,其中包括路径规划。整个规划可以做到全域动态变化,这样的路径规划不再是只考虑周边环境,而是可以实现200米以上的全部路径规划。
      基于车路协同实现自动驾驶的关键技术,一是高精度地图和定位问题,即利用路侧设备,再利用通信支持,可以实现亚米级的定位,足以支撑自动驾驶,简单讲是借鉴差分定位的方式,因为路侧设备的绝对位置是固定的。二是交通环境的协同感知,也可以做超视距的感知。这方面我们做得更完整一点,车上的传感器和路上的传感器可以协同,可以全是车上的,也可以是车路协同的,所有的传感器都可以组合出来。列出所有现在交通协同中存在的传感器可以形成一个传感器谱,他们可以进行搭配,搭配以后就可以实现协同感知。超视距感知时有些信息是可以用的,如所有车辆的位置、速度、加速度、操作信息是可以广播出来的,这些不靠传感器获得,同时要考虑自车运行状态的迁移,来确定路上所有的车辆状态。一个具体需求是大雾天高速公路不要关闭,这时车路通信是非常重要的了解路上的状态的手段。再有,就是考虑所有车辆同处一个系统,在这样的交通系统中,所有车辆没有主次之分,也没有中心控制。于是需要研究群体决策和控制问题,这就牵扯到控制理论或者交通优化管理方面的挑战,以前模型都不适用了,完全需要创新去实现。
      我们可以设想,我们也一直在创意,如果车路协同技术可以在高速公路上应用,同时还要让自动驾驶落地,可以构建一种新的自动驾驶的货运系统,第一辆车是人开的,后面的车是自动驾驶的。于是在车路协同平台下,可以想象和传统的自动驾驶有什么差别,自动驾驶货运车队的第一辆车踩刹车,刹车的控制信息就可以通过车路协同平台直接传到最后一辆车,这样就使货车车队如同软连接的列车。这种情况下车间距是可以做到很小的。考虑我们国家目前在建有几条智慧高速公路项目,希望近期能够尽快建设一条基于车路协同的自动驾驶的智慧高速公路,并在此基础上构建一个运输网络,将有效发挥车路协同技术的优势。我们希望这样的梦想能够早日实现。

  • 关键字: 车路协同
  •    责任编辑:its114
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