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  • 杜豫川:当自动泊车遇上智慧设施

    2018-02-05 09:33:58 来源:中国智能交通协会 评论:
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    11月23日,由中国智能交通协会城市交通委员会、国家智能交通产业技术创新联盟主办的2017’第十二届中国智能交通年会城市智能交通创新发展论坛上,同济大学交通运输工程学院副院长杜豫川教授发表《当自动泊车遇上智慧设施》的演讲,本文为演讲速记整理,未经演讲者本人审核。

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    同济大学交通运输工程学院副院长 杜豫川 教授

    1. 研究意义与背景

    从城市交通的角度来看停车的痛点,有些是个人的痛点,比如说个人的驾驶技术有困难,有些车位大有些车位小。很急的时候我们停不进去或者停得不好,干扰了别人。
      当然,我们停车位也非常紧张,抢车位的事情时有发生。公共场所可能有,但是个体的小区里面这种情况就更为常见,而且现在车位很难找。上海虹桥机场的停车位有4000个,星期四的时候特别难找,车库特别拥堵,你进去了也出不来,有些地方最后散场的时候半个小时都不能离场,停车是非常痛的问题。
      这个问题困扰着我们,根据十九大报告,我国社会的主要矛盾转移,而停车是我们人民群众日益增长车辆拥有量和我们停车资源的不均衡、不充分的提供之间有非常大的矛盾。这个矛盾也制约着我们是不是要考虑采用一些新的技术去解决停车,可能不是停车最后的位置,是在最后一公里怎么解决停车这个问题。
      图1是同济大学的停车图,整个校区的数量还是蛮充分的,最近同济大学建成了一个1000个停车位的地下停车库,整个校区能提供1800个停车位,总数量还是比较充足,但是不大均衡。走到我们主要的停车资源大概要走10-15分钟的距离。这样的服务水平就造成了在最后一公里的停泊上面,即使停车量比较充足,但仍然感觉停车没有满足大家需求。

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    图1. 同济大学停车图

    这种不充分的停车资源的提供,就限制了停车服务水平的提升。这时候我们就在思考在最后一公里的停车问题,能否有一个新的模式,利用这样的技术解决这个问题。作者本人不是做自动驾驶的,这个方面也请学校相关的老师做了梳理,我们看到国内外技术发展路线里面,把自动泊车放在一个比较关键的点里面去。在前期实现目标里面,不管是欧盟、日本的,以及中国自己的,都把停车泊车放在了很前面的位置,认为是在自动驾驶里面最早能够实现的点。
      我们就在想这个技术本身能实现以后与我们现在在推动的基础设施有交集的话,我们把这个范围做的更大,在一个区域里面去解决停车的最后一公里的问题,而不是在停车的时候去解决驾驶技术不够。
      我们也做了技术路线的比较,不管是美国、欧洲、他们也都做了非常多的工作。我们感觉到目前很多发布的案例都是放在了整车智能化闭环控制上面,车很智能。不管是谷歌做的车还是百度做的车,其实国内外的车都很智能了,它有很好的感知,也有很好的决策,配合高精度的地图可以开的很好,自己也能停进去。
      上文说到最后一公里区域里面,一个很智能的车是不是就很够用?同样有一个车位两个车都很智能,大家都挤在这儿想抢这个车位的时候,是谁先去抢到?是用何种规则去决定这个车位归谁呢?这个问题就要引起我们的思考,车是否足够智能到使自动泊车以及最后一公里的停车问题得到解决?
      这里就引起了我们的反思,我们是否还需要基于基础设施做一些智能化工作,把设施主动管控和设施环境感知加进去以后,解决车位分配的问题、路径分配的问题、控制指令下发的问题,然后再配合上比较智能的车,我们才能更好的实现区域整体化的控制。
      在这样一个项目里面我们配合的车端,配合了智能算法的开发厂商,我们一起做了这样的工作。我们比较了整车智能化闭环的优缺点,但是现在很多汽车商场在实现这一点。我们感觉整车成本比较高,但是系统效率可能不会太高,因为没有办法在区域里面去优化控制,去寻找最优的方案。
      还有一点我们感觉很难形成行业标准,因为大众可以研发、通用可以研发,大家都可以自己研发,但是到了最后的场端选择车位、寻找车位的时候,是以谁的标准去判断呢?是谷歌的车抢得快,还是百度的车抢得快?这个时候就需要有一个决策层帮助他们去协调。
      在这样的基础上,可以在场端网络化集控制的方式来完成区域包括停车库,甚至是在校区或者是住宅区整体的集群控制来完成这样的工作。我们的设计是在这个群体里面完成的,而且可以布置更多的外围的感知系统,包括我们的视频,会提到的短程通讯的感知手段。也就是说车再智能,在转角是看不到的。为实现这些的协同,需要一些超视觉的感知,这些超视觉的感知可以用场端的感知加强去实现,我们希望车辆的感知小一点,不一定要车这么聪明,车有一点智慧的程度就可以了。在场端帮助感知和进行调控的情况下,可以更好地去做。
      第三,整个使用是动态的,要根据能提供车位的能力动态的去预约,保证整个服务水平。在这样一个方案里面,我们希望有这样一些设施层的改造,基础设施的改造,包括场内的高精度定位。

    2. 停车基础设施智能化
      因为停车是一个室内的问题,是一个场内的高精度定位。另外一个我们需要通讯互联的系统,包括我们可用的一些5G手段,现在也在做一些测试。要做到车位的探测和感知,包括路径的规划、云端的服务等等要做好。对车端的要求就大大降低了,电子加减速、自动系统、电子动力转向等等,这些东西都是在第二级自动驾驶里面都覆盖的。现在大部分中高档的电动汽车这些功能都覆盖了,在创新港实现的车型实际上是奇瑞最低端的电动车,但它也能做到这样的功能去覆盖,包括自动启停,需要加的是互联通行,必须要跟场端互通,其并非自行判断各类情况,而是与其他车一起在互动。
      在我们的方案里面增加了室内高精度的手段,在我们的测试里面UWB的定位技术,通过短程通讯的波的反射来探测位置。我们在室内定位里面做了10厘米的定位精度,同时也一直在讨论需要多准确的室内定位。人感知的误差大概在20-30之内,在这个感知误差里面我们已经能够使人的准确停放了。我们依据人的感知误差把室内高精度误差控制水平期望做到20公分左右,但是在局部转弯中需要提高,这个时候需要加大这个地方的室内定位固定密度的,来保障探测精度。
      图2是我们对车辆轮廓的感知,保证它在室内运行的时候它的状态被场端所了解的,其整个运行态势、预定的路径轨迹以及它的反馈是可知的。在车偏离轨迹的时候,会给它一个提示和控制的指令。

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    360桌面截图20180205093615.jpg

    图2. 车辆场内轮廓定位

    另外是我们车位保护和预约的系统,这个系统结合现在的物联网地锁,我们也可以大规模的去实现。每个车位上面都可以用中心直接控制的地锁进行连接,这个地锁由中心所控制。对这个车位使用权进行保护权控制的情况下,可以把这个车位封闭起来。在车辆离这个车位比较近的距离的范围之内,地锁会自动放下,将车位释放出来,供我们车辆去使用。系统也是在此创新系统展示里面实现闭环的控制,在这次的管理里面像实现了我们的设施、车辆和资源整体的闭环控制来做这样的分配。
      还有就是通讯也测试了5G,华为也帮助我们在同济大学的嘉定校区里面第一次实现了5G的传输,当然在大部分地方我们还是用WiFi。但WiFi存在一个比较大的问题通讯不够稳定,在很多地方交接的时候会有盲点。在停车低速环境下面勉强可以用,因为控制的车速在10公里左右,但高速环境WiFi是不推荐的。但5G的测试是比较可靠的,未来这样的通讯在5G环境里面去做,如果是商业前端的测试,WiFi也可以,但不是太理想。
      我们在集群控制系统里面也做了算法,我们认为实现了场端的环境感知、车端的环境感知,都可以在停车库的控制中心做一个集成,通过这个集成对整个环境障碍物得到一个统一的感知。也就是说,有些障碍物可能是某个车感知到的并发给中心了,中心向其他车提供。在运行里面我们引入了轨道交通控制里面的虚拟控制网的概念,我们对虚拟轨道网的区间闭塞理论进行集群控制,这个控制方法跟列车控制是类似的。在控制区域里面形成若干个移动闭塞区间,利用集群控制的算法对整个运行场地的车辆进行控制,避免有冲突、有安全问题,这个算法也是在案例里面进行集成的应用。
      最后一点我们还在研究,希望利用技术手段,完成以后重新去做停车场布局的重构,我们停车还有什么问题?还是不充分、不均衡,有了自动泊车不均衡的问题基本可以解决,我们按动自动泊车按钮,最后会停到你想去的位置。但是不充分这个问题还是存在,但是利用自动泊车的技术在停车场可以做。
      未来我们能不能把停车场的空间利用的更充分呢?这个是有可能的,目前大部分的停车场里面,平均车辆的占有面积是35-40之间,做的好可能比35还低一点,但是大部分还是30-35之间。实际上一个车的面积大概是在12平米左右,也就是说,很多面积是在行走,在整个空间的不充分利用上。利用自动泊车技术,我们重构停车场以后可以大大的提升停车场的空间利用的效率,使得我们现在停车场的容量有进一步的提升,这个牵扯到停车组织、车位大小布局和转弯半径的问题,我们期望在一些试点里面能做出更有吸引力的。
      如果我们能节约停车面积,使单位停车面积下降的话,可能这个技术推广就会更加的有吸引力。以下是我们嘉定的安亭汽车城创新港做的一个案例,是利用会议中心环道以及地下车库做了一个案例。覆盖了地下车库和会议中心周边道路整体的精确定位和无限通讯,用APP进行控制。

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    图3. 场内定位泊车案例

    这是车端的装置,我们设想与会者开车到会议中心就可以下车了,手机拿出来点击APP就可以泊车,这辆车就沿着控制的路径走了。它围绕着会议中心走一圈,进入停车场。这里面有30几个车位是被控制的,我们可以随机分配或者是最优分配给它一个车位,给它一条路径,它就去到路径上去停泊。
      当会议结束的时候,假设12点要离开,11点40拿起手机点击一下12点就走了。系统会计算一下大概的时间,可能在11点50分的时候这部车就自动点火了,顺着这个路径又从另外一端绕过来,回到这个地方等你。最后一公里就在这样自动泊车加上智慧基础设施就协同完成了,这个工作做完以后我们还希望继续往后推进,包括电动车的自动调度问题。我们现在很多电动车做分享助力也好,在路边只有一个两个停车位,远端可能有一个停车库,但它现在过不去。人可以去搬,但是没有那么多人力。之所以研究这个就是跟电动汽车分时租赁做一个共享的调度,未来在智慧小区的建设里面,在我们停车的后端市场里面可以给车辆加装这样的设施,提供更多的服务。 



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