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車路協(xié)同在市場期許中高開高走
瀏覽量:2007   發(fā)布時間:2021-03-22 17:30:52

雖然智能交通已經(jīng)建設多年,但車與路的天然連接,還遠遠不夠。直到車路協(xié)同的出現(xiàn)。

車路協(xié)同在市場期許中高開高走

車路協(xié)同,最近幾年歡呼于智能交通最繞不開的熱詞。那么,車路協(xié)同是什么呢?大致來看,其是下一代車聯(lián)網(wǎng)核心技術之一,通過車與車(V2V)、車與路(V2I)、車與人(V2P)、車與云(V2N)等信息交互和共享,使車和周圍環(huán)境協(xié)同與配合,實現(xiàn)智能交通管理控制、車輛智能化控制和智能動態(tài)信息服務的一體化網(wǎng)絡。

2019年3月,工信部部長苗圩曾表示,5G應用80%將用于物和物之間的通訊,以無人駕駛汽車為代表的5G技術應用可能是最早的應用。

2020年2月,盡管還在疫情的寒風中,發(fā)改委、工信部等11個國家部委聯(lián)合下發(fā)了“關于印發(fā)《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》的通知”,通知提出到2025年,中國標準智能汽車的技術創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、基礎設施、法規(guī)標準、產(chǎn)品監(jiān)管和網(wǎng)絡安全體系基本形成?!稇?zhàn)略》提出的主要任務包括:推進智能化道路基礎設施規(guī)劃建設,建設廣泛覆蓋的車用無線通信網(wǎng)絡,建設覆蓋全國的車用高精度時空基準服務能力,建設覆蓋全國路網(wǎng)的道路交通地理信息系統(tǒng),建設國家智能汽車大數(shù)據(jù)云控基礎平臺,提升網(wǎng)絡安全防護能力等。

用高開高走來形容車路協(xié)同在我國的歷程最為合適,如此看到,車與路的和諧統(tǒng)一,是大眾所期也是市場需求所致。

車路協(xié)同面臨的挑戰(zhàn)

任何新技術出現(xiàn),都會有需要買過的坎,我們稱之為技術的改進與升級,只有這樣才能不斷在場景應用磨合中,與市場需求同步和一致。主要有以下幾點:

其一,法律制度與政策標準謹慎制定與技術創(chuàng)新快速的矛盾。也就是說,建設步子邁得太大,技術的天馬行空,但法律和政策如何最有合理有效的約束,形成大眾遵守的行為規(guī)則、追溯體系和征信體系是一個復雜又不得不做的政府課題。

其二,倫理道德問題制約商業(yè)化和大規(guī)模普及,以往高速公路運營企業(yè)主要建設、養(yǎng)護道路設施,出行者通過付費享受通行服務。車路協(xié)同階段會提供新服務,也會有一些新參與單位。比如通信運營商可以贈送手機、贈送后裝車載設備,并通過物聯(lián)網(wǎng)收流量費的方式來獲得收益。

車載終端公司可以通過人機交互提供出行服務,還可以利用服務區(qū)、景區(qū)、保險公司通過產(chǎn)品推薦、景點推薦,向第三方信息服務商收取相關費用,同時獲得用戶出行的大數(shù)據(jù)信息,從而為產(chǎn)品的營銷和定制提供大數(shù)據(jù)決策;最后就是緊急施救服務。未來車路協(xié)同商業(yè)模式仍需要不斷探索,因為高速公路的收費標準很難調整,車路協(xié)同如何做到可持續(xù)發(fā)展是應該思考的問題。

其三,公共信息安全與公民個人隱私也面臨威脅。車路協(xié)同技術源于國外,荷蘭A58高速公路做了車輛編隊行駛和車路協(xié)同,基于手機端的車路協(xié)同來顯示道路上的限速信息,同時也支持自動駕駛,涉及到道德倫理和隱私的問題在實際項目應用,還是出現(xiàn)不少難解之題。在國內我們如何破局,還得慎行。

其四,公安交通管理和執(zhí)法服務面臨新機遇。這方面的轉變有很多,舉一例來說明,比如車路協(xié)同讓交通管理到治理理念上的轉變。原有的公安交通管理信息相對封閉,信息都用于自身的交通管理應用,使用完以后伴隨著管理任務的結束就失去了信息應用價值。

車路協(xié)同下的信息可以用于交通出行者的一些出行服務,比如說交通的疏導、控制,還有事件這些交通管理信息,就可以轉化為服務交通出行者出行的服務信息。另外,伴隨著自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)聯(lián)汽車技術的發(fā)展,車載終端的感知能力、智慧化程度越來越高,這些手段也極大的豐富了交通管理信息采集,可以提升城市交通狀態(tài)精準的認知,進而提升智慧交通的決策,提升交通管理效率,也推動交通的變革。

其五,對駕駛人員技能重新定位。到自動駕駛階段以后,駕駛證考試要求是否要適當進行調整,比如對自動駕駛與酒駕的新認識。

其六,在技術層面,目前來看端邊云的架構比較合適。車路協(xié)同主要涉及三個端口:車端、路側端和云端,其中路側端和云端因為車路協(xié)同環(huán)境下計算節(jié)點下沉至邊緣層(即路側)的需求而經(jīng)常被同時提及。

再考慮到三個端口間信息傳輸渠道的重要性,對于車路協(xié)同系統(tǒng)平臺更完善的拆解方式是以下三個核心組成部分:智能車載系統(tǒng)(車端)、智能路側系統(tǒng)(路側端+云端)和通信平臺。其中,智能車載系統(tǒng)負責車載端的海量數(shù)據(jù)實時處理和多傳感器數(shù)據(jù)融合,保證車輛在各種復雜的情況下穩(wěn)定、安全行駛;智能路側系統(tǒng)負責路況信息搜集與邊緣側計算,完成對路況的數(shù)字化感知和就近云端算力部署。

通信平臺負責提供車-車、車-路間實時傳輸?shù)男畔⒐艿溃ㄟ^低延時、高可靠、快速接入的網(wǎng)絡環(huán)境,而真實交通場景下,由于參與者數(shù)量眾多、行人和路況隨機性強等特點,車載操作系統(tǒng)必須具備在100毫秒內完成從指令接收、任務運算處理到?jīng)Q策執(zhí)行的整個過程,要不然,數(shù)據(jù)采集與分析到處理如果不及時,那車路協(xié)同變毫無意義還處處顯危機。

當然,技術層面車路協(xié)同面臨的問題不止零星半點,也不一一介紹,畢竟這個新技術還在摸著石頭過河階段,看上去很美的事物,實際建設中困難重重,就好比智能手機,系統(tǒng)開發(fā)極為復雜,呈現(xiàn)給用戶體驗,卻是簡單高效,這也是車路協(xié)同需要追求的技術路徑。

聰明的車,汽車的自我進化

讓車聰明起來,這是車路協(xié)同必經(jīng),這也是一條前無古人的探索之路。

車路協(xié)同規(guī)范駕駛行為與交通安全

之前提到無人駕駛是一種駕駛形態(tài),要探討車路協(xié)同對無人駕駛的影響也可以從兩個層面來看。

一是對駕駛人行為的影響。車路協(xié)同環(huán)境對駕駛人的影響是多方面的,駕駛行為過程總體上可以分為感知、判斷和操作3個階段。其中,車路協(xié)同環(huán)境對駕駛行為的影響主要體現(xiàn)在前2個階段。感知階段是后續(xù)各個階段的基礎,快速獲得準確的信息是保障后續(xù)正確判斷、準確操作的基礎,影響駕駛人感知速度和準確程度的主要影響因素是注意力分配和信息負荷大小。

在使用車路協(xié)同系統(tǒng)時,駕駛人的精神狀態(tài)如眨眼頻率、心跳頻率等均表明駕駛人的緊張程度的感知會比不使用車路協(xié)同系統(tǒng)時低。相比與年輕人,車路協(xié)同系統(tǒng)對老年人的作用更大,它能夠提高駕駛人的感知水平,縮短駕駛人的感知時間。

二是對行駛安全可靠性的影響 。傳統(tǒng)的駕駛行為主要由以駕駛人為核心的感知、判斷和操作過程構成閉環(huán)的控制系統(tǒng)。車路協(xié)同技術的安全應用,改變了汽車的駕駛過程。車路協(xié)同技術安全應用可以分為2類:一類是以預警為目的的安全輔助系統(tǒng),另一類以自動控制為目的的安全輔助系統(tǒng)。

從系統(tǒng)可靠性的角度看,以預警為目的的安全輔助系統(tǒng)可以認為是在感知階段與駕駛人的感知并聯(lián)了自動感知系統(tǒng)。該系統(tǒng)的并入,能夠提高駕駛人的感知水平,縮短駕駛人的感知時間。另一方面,車車/車路協(xié)同在感知的基礎上還進行危險的判斷與預警。盡管該系統(tǒng)判斷和預警的結果還需要駕駛人在此基礎上做出決策,但也會有效縮短駕駛人的判斷決策時間。對于并聯(lián)系統(tǒng),系統(tǒng)的可靠性要高于其單個的子系統(tǒng)可靠性。

因此從一定意義上說,以預警為目的的車路協(xié)同安全應用系統(tǒng)的引入,可以提高感知過程的可靠性。與以預警為目的的安全輔助系統(tǒng)不同的是,具有自動控制功能的安全輔助控制系統(tǒng)在對車輛的安全狀態(tài)進行判斷后,不但給駕駛人預警信息,還在必要的情況下向車輛的自動控制機構(如制動控制機構、加速控制機構)發(fā)出自動控制指令。

從系統(tǒng)可靠性的角度出發(fā),該系統(tǒng)不但在駕駛人控制系統(tǒng)的基礎上在感知環(huán)節(jié)并聯(lián)了自動感知子系統(tǒng),還在操作階段并聯(lián)了自動控制子系統(tǒng)。正如前面論述的一樣,在各個子系統(tǒng)可靠性不變的情況下,整個系統(tǒng)的可靠性會有所提高,因此車路協(xié)同技術的引入,應該可以提升行車過程的安全可靠性。

誠然,車路協(xié)同是當下與無人駕駛最為相關的革命性技術,但在強調其對提升行車安全性能的同時,要重視該技術的應用對駕駛人的影響,雖然是無人駕駛,但科技依然以人為本。

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