姚丹亚教授：智能网联与协调安全

本文为清华大学姚丹亚教授在第十七届中国智能交通年会专业论坛之一的智能网联创新发展及产业论坛所做线上演讲的速记整理而来，未经本人审核，如有错漏，敬请谅解。

一、车路协同和智能网联的初衷和目的

车辆驾驶安全经历了很多发展阶段，一直以被动安全为主，直到现在，交通安全问题仍然是一个非常令人担忧的问题。

现在，有较多重大事故是由于天气、道路环境等特殊原因（比如春节前后郑州、长沙的重大交通事故），驾驶员或传感器无法观察、检测到前车抛锚、道路维修、路面结冰、团雾、道路障碍等事件，没有刹车减速或者采取制动的时间不够、时机不对等，从而发生了撞击，导致了人员的死亡。核心原因都是检测不到（或驾驶员看不到）前面的障碍物。

尽管这样的事故概率较小，但很容易发生重大事故，带来较严重的后果。

针对这样的事故，可以利用智能网联技术来解决。现在的车辆安全技术，如ADAS等是单车智能技术，全靠自车感知来进行处理，缺乏车车之间的沟通，而如果通过车与车、车与路、车与人之间的信息交互，就可通过协同统一的方式避免事故的发生。同时，对于单车来讲，还可以解决单车感知范围覆盖局限的问题。智能车借助自身传感器的感知范围和外加交互通讯手段后的感知范围有显著差异，通过协同可以避免单车在盲区或更远的范围内由于感知局限而造成的决策错误等。

目前，行业内正在实施将现在的辅助驾驶ADAS提升到协同驾驶C-DAS—协同辅助驾驶技术，将单车智能技术和协同智能技术相融合，使其可以解决只依赖ADAS的感知局限问题，如在隧道、弯道等事故易发场景下，都可以借此实现协同安全。

协同安全现在已有一些场景应用。

其一，行人、弱势交通参与者的碰撞场景。在行人过马路时，后车如果跟着前车存在盲区内，此时可以通过感知交互，让前车把感知到的行人数据发给后车，使得后车可以"借助"前车的传感器“看到”行人过马路的运动状态，从而提前决策，避免危险的发生。这一点，现有车辆安全技术解决不了的。

其二，避免超车时的碰撞。车辆在换道超车时，可能由于大车遮挡而看不到目标车道前方的交通状况，但是如果存在感知交互，就可以提前获取目标车道的车辆运动信息，从而避免可能的事故。对于开头提到的路侧抛锚的车辆事故，如果能有这种协同，即停在路边的车能够把自身的问题广播给后面的车辆——那么事故完全可以避免。这就是我们研究智能网联的初衷，即希望在安全方面，通过将单车安全提升到协同安全，解决现在解决不了或避免不了的一些事故。

二、车路协同和智能网联的数据标准

要实现协同感知和协同安全，首要的问题就是交互数据标准问题。不同车厂的车辆要实现协同，一定要有统一的通讯数据标准，以及需要整个通讯行业彻底解决NR之类的通讯标准化问题。在这里，交通研究者主要研究数据标准。

目前在业界有两个经典的标准一《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）和《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（第二阶段）》（T/CSAE 157-2020）（简称“一阶段”和“二阶段”），两个标准经历了从团标、行标到国标的过程。

一阶段和二阶段标准设计了与传统多层通讯标准不同的架构，该架构所考虑的核心问题是通讯技术存在多样性和发展性，而汽车的使用寿命较长，通常超过10年，所以任何一个应用都不应绑定在一种通讯模式下，同时避免随着通信技术的发展对汽车行业应用的掣肘，而应该是当通信技术出现巨大变革时，相应的安全应用也会出现一个巨大的进步。

这两个标准的核心首先是数据集，此外，还定义了两个接口（API接口和SPI接口）。而所定义的数据集来源是根据所要支持的应用提出的，一阶段标准包括17个基础应用（12个驾驶安全类应用、4个交通效率类应用、1个信息服务类应用），二阶段包括了12个高阶应用（6个安全类应用、3个效率类应用、3个高阶信息服务类应用）。

一阶段和二阶段的数据集都是兼容的，虽然两个标准提出了总共支持20多项驾驶应用，但由于其本身是由典型应用提取出的数据级，实际上其能够支持的应用数量远远超过这20多个应用。

在一阶段数据集中，由不同的消息实现安全、管理、信息服务等应用，包括5种消息：车辆基本安全消息、地图消息、路侧分发的交通事件及交通标志牌信息（其中地图消息与高精度地图不同，只是为了支撑后续应用）、路侧分发的交通参与者实时信息、信号配时信息等，全部封装在一起，成为1个消息集。

三、应用案例

对于智能网联下的协同安全，有两个基础应用。

一是前向碰撞预警（FCW）。其描述的场景是：两辆车在同一车道上行驶，前车减速慢行时，后车逼近即将与前车发生碰撞，系统对后车驾驶员发出一个预警。对前车所发送的数据，需要有一个整体的质量要求：通讯距离要超过150m，交互频率高，延迟低，发送数据包括车辆自己的位置、速度、方位等。后车收到该数据包后，进行分析判断，筛选出位于同一车道前方、最危险的车辆，然后再进行预警控制。但不同车辆接收到的同样一份数据集，可能衍生出很多其他不同的场景：比如前车不在后车同一车道上，此时不会产生预警信息；再比如具备感知交互的前后车之间夹着一辆不具备感知交互的车辆，从而在前后车之间造成了遮挡，当前车要换道离开时，后车可将中间车辆信息发送给前车，进行变道预警提示。

二是弱势交通参与者碰撞预警（VRUCW）。其描述的场景是：车辆在行进时，行人从路侧准备横穿马路，但行人被遮挡。行人/非机动车等弱势交通参与者需要具有短程通信能力（DSRC）以实现V2P、V2I等，但更多的时候，他们没有这样的设备，实际上可以通过路侧感知（如电警、其他车辆感知设备等）对行人过马路进行检测，然后将行人信息发送给周边的车辆。这样对于周边车辆来说，即便在存在盲区自身无法检测到的情况下，也可以通过传送过来的信息获取行人过马路的位置，以供驾驶员或自动驾驶系统提前进行避撞。要实现这一应用，需要V2P、V2I的通信方式，在数据质量方面同样也需要通信距离、更新频率、延迟、数据内容等方面的要求，还有信息是由参与者直接广播还是路侧RSU广播等方面的内容。

总的来说，对于智能网联如何助力交通安全这一论坛主题，我们认为用自身的传感器融合车路协同的感知，是提升交通安全的重要解决方案。它可以辅助有人驾驶或智能驾驶，也可以支持高级自动驾驶，从长远来看，其实时交互性也是将来实现协同无人驾驶的一个必要条件。