潘 岳 周興壯 歐 力 張新強(qiáng)

（ 1、重慶交通大學(xué) 土木工程學(xué)院，重慶400074 2、河南省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院股份有限公司，河南 鄭州451450）

自動(dòng)駕駛是未來(lái)人工智能發(fā)展的一個(gè)重要領(lǐng)域， 車(chē)路協(xié)同作為自動(dòng)駕駛的重要一環(huán)，可以把自動(dòng)駕駛的汽車(chē)和智能路網(wǎng)從相互孤立的單元變成聯(lián)合的系統(tǒng)，讓它們之間可以進(jìn)行實(shí)時(shí)的信息交換。 在交通資源有限的條件下， 車(chē)路協(xié)同的行駛策略可以提升自動(dòng)駕駛車(chē)輛的通行效率，為解決道路擁擠提供了新思路。

1 自動(dòng)駕駛的定義與分級(jí)

1.1 自動(dòng)駕駛的定義

自動(dòng)駕駛汽車(chē)（ Autonomous vehicles）是一種通過(guò)電腦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的智能汽車(chē)。 自動(dòng)駕駛技術(shù)有著不同階段與內(nèi)涵，它包含了輔助駕駛，高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ ADAS）和無(wú)人駕駛[1]，并可以分為三個(gè)階段：初級(jí)，高級(jí)和終極階段。 初級(jí)階段主要以預(yù)防為主， 高級(jí)階段主要以控制為主， 終極階段就是無(wú)人駕駛。

1.2 自動(dòng)駕駛的分級(jí)

目前，自動(dòng)駕駛由以上提到的三個(gè)階段又分為五個(gè)級(jí)別，分類(lèi)系統(tǒng)主要是以美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局（ NHTSA）和美國(guó)汽車(chē)工程師學(xué)會(huì)（ SAE）定義的[2]。 NHTSA 分類(lèi)中的五級(jí)分別代表了無(wú)自動(dòng)化、駕駛支持、部分自動(dòng)化、有條件自動(dòng)化和高度自動(dòng)化即無(wú)人駕駛，SAE 對(duì)高度自動(dòng)化進(jìn)行了細(xì)分，分成了高度自動(dòng)化和完全自動(dòng)化，具體分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)如表1 所示。自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)研究主要分為兩個(gè)階段，一個(gè)是單車(chē)智能階段（ 自主式），另一個(gè)是車(chē)聯(lián)網(wǎng)階段（ 協(xié)同式）[3]。 單車(chē)智能技術(shù)的核心原理是將汽車(chē)機(jī)器人化，即汽車(chē)能夠通過(guò)應(yīng)用毫米波雷達(dá)，激光雷達(dá)和光學(xué)攝像頭等多種傳感器來(lái)感知車(chē)身周?chē)沫h(huán)境，然后車(chē)載駕駛計(jì)算機(jī)根據(jù)環(huán)境的變化，結(jié)合通過(guò)控制器局域網(wǎng)絡(luò)（ Controller Area Network）總線上收集的汽車(chē)工況信息，綜合計(jì)算出下一秒的控制策略。 通過(guò)將控制指令發(fā)送到汽車(chē)自動(dòng)控制機(jī)構(gòu)里執(zhí)行， 形成一個(gè)閉環(huán)控制系統(tǒng)。 由于這一方向的研究無(wú)需將自動(dòng)駕駛汽車(chē)并入聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，而是在在人工智能的基礎(chǔ)上通過(guò)自身傳感器截取信息并結(jié)合環(huán)境模型給出相應(yīng)的控制策略，因此定義為單車(chē)智能。

車(chē)輛網(wǎng)聯(lián)技術(shù)是通過(guò)組建傳感器網(wǎng)絡(luò)， 達(dá)到數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸， 依托云計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)駕駛。 這類(lèi)技術(shù)不屬于主動(dòng)式的探測(cè)元件，而是屬于協(xié)同式的全局?jǐn)?shù)據(jù)輔助，可以擴(kuò)展自動(dòng)駕駛車(chē)輛的環(huán)境感知能力， 主要技術(shù)包括V2X 車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、高精度地圖、5G 技術(shù)。

2 車(chē)路協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)解讀

2.1 V2X 技術(shù)

2.1.1 V2X 技術(shù)的概念

V2X 表示Vehicle to X， 即車(chē)輛同其他事物之間的相互通信，X 代表了所有的交通參與單元，即車(chē)輛（ Vehicle）、交通基礎(chǔ)設(shè)施（ Infrastructure）、行人（ Pedestrian）、云端（ Cloud）等。 V2X 技術(shù)為協(xié)同式自動(dòng)駕駛提供可靠的信息交互平臺(tái)，使智能車(chē)輛獲取更全面的實(shí)時(shí)交通信息，可廣泛應(yīng)用于信號(hào)燈狀態(tài)感知、彎道車(chē)速預(yù)測(cè)、遠(yuǎn)程交通信息獲取等[4]。 此外，車(chē)輛局域網(wǎng)與云端的相連，為更多的“ 大數(shù)據(jù)”應(yīng)用創(chuàng)造了條件，如基于位置的服務(wù)、交通咨詢(xún)等。 V2X 與攝像頭或者雷達(dá)不同，是一種精確感知手段，依靠802.11p 或者5G 通信，可以在大得多范圍內(nèi)（ 室內(nèi)300米，室外1000 米）準(zhǔn)確感知周?chē)?chē)輛的態(tài)勢(shì)，包括其位置、車(chē)速、轉(zhuǎn)向燈狀態(tài)等，解決單車(chē)智能形成的信息孤島問(wèn)題。

2.1.2 V2X 技術(shù)現(xiàn)狀與面臨的問(wèn)題

V2X 可以作為自動(dòng)駕駛技術(shù)的一項(xiàng)感知能力而存在， 但現(xiàn)有的無(wú)人車(chē)上卻并沒(méi)有達(dá)到這個(gè)效果，是因?yàn)楫?dāng)前具備V2X 通訊能力的車(chē)型少， 安裝在道路上的通訊基礎(chǔ)設(shè)施少， 若要以V2X 作為眼睛和耳朵，那么獲取的信息量少，自然不足以作為判斷的基礎(chǔ)。 而且從另外一個(gè)方面說(shuō)，以V2X 作為感知手段是與傳感器進(jìn)行互補(bǔ)的，V2X 的通訊范圍一般能夠達(dá)到300 米[5]，遠(yuǎn)大于傳感器的有效作用距離，因而它的作用表現(xiàn)在提前了解更遠(yuǎn)處的情況，在部署數(shù)量不足的時(shí)候，自然還只是作為一個(gè)額外的對(duì)駕駛員的警示渠道，這也是V2X 的量產(chǎn)應(yīng)用應(yīng)該從駕駛輔助入手的原因。 V2X 要想達(dá)成完全體，真正地與自動(dòng)駕駛技術(shù)進(jìn)行融合，需要面對(duì)以下的問(wèn)題：

a.數(shù)據(jù)融合

V2X 與傳感器一樣，同樣是獲取信息的渠道，雖然通訊距離相比較于傳感器更遠(yuǎn)， 但是兩者肯定也有重合的地方， 因而V2X 與傳感器之間的數(shù)據(jù)融合是必須的，所以需要對(duì)兩種數(shù)據(jù)的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行考量。 最典型的案例就是，在兩者的重合區(qū)域內(nèi)，如果V2X 與傳感器之間出現(xiàn)差異的信息，以誰(shuí)為準(zhǔn)，又如何進(jìn)行互相的驗(yàn)證。

b.精度問(wèn)題

從已經(jīng)實(shí)用的案例上看，大多數(shù)V2X 的應(yīng)用還是以預(yù)警為主。 這樣的原因在于，通信端的信息目前無(wú)法百分之百地保證精確，這個(gè)精確度取決于定位的精度與通信的精度。 定位精度取決于定位技術(shù)， 高精度定位技術(shù)當(dāng)前還沒(méi)有能夠量產(chǎn)應(yīng)用，而通信精度則取決于無(wú)線通信的可靠性與實(shí)時(shí)性。 從可靠性來(lái)說(shuō)，因?yàn)楫?dāng)前的V2X 大多工作在高頻段進(jìn)行通訊，對(duì)于建筑物等遮擋障礙物的繞射能力比較差，因而需要通過(guò)重復(fù)廣播或者冗余機(jī)制來(lái)輔助解決。

c.其他方面

除開(kāi)通訊標(biāo)準(zhǔn)、 法規(guī)等因素，V2X 也是依賴(lài)于基礎(chǔ)設(shè)施的，包括車(chē)載基礎(chǔ)設(shè)施與道路上的基礎(chǔ)設(shè)施。 這并非是車(chē)企能夠單獨(dú)解決的問(wèn)題，需要政府的推動(dòng)，但在解決標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題之前，會(huì)被限制在示范項(xiàng)目中推行，畢竟尚未標(biāo)準(zhǔn)化的通訊設(shè)施，僅僅能夠滿足小范圍的車(chē)輛需求，無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)V2X 的意義。

2.2 5G 技術(shù)

2.2.1 5G 技術(shù)應(yīng)用的背景

自動(dòng)駕駛所需的V2X 技術(shù)主要通過(guò)兩種通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)：DSRC（ 專(zhuān)用短程通信技術(shù)）和LET-V（ 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)）[6]。 DSRC技術(shù)由歐美等國(guó)主推，LET-V 為中國(guó)主推技術(shù)。DSRC 是一種非接觸式的傳感器連接技術(shù)， 裝有DSRC 的汽車(chē)在數(shù)十米的距離內(nèi)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行各項(xiàng)數(shù)據(jù)的交互，并由汽車(chē)的車(chē)載機(jī)器人根據(jù)這些數(shù)據(jù)做出相應(yīng)的決策。 LET-V 則需要以基站作為控制中心，車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施、其他車(chē)輛之間需要通過(guò)將數(shù)據(jù)在基站進(jìn)行中轉(zhuǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)通信。 而這兩種通信技術(shù)所依賴(lài)的現(xiàn)有數(shù)據(jù)交換移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延過(guò)長(zhǎng)，4G 網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延以秒計(jì)，4.5G 的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延可縮短至100 毫秒，而5G 網(wǎng)絡(luò)的理想時(shí)延則低于1 毫秒，讓通過(guò)云計(jì)算遙控自動(dòng)駕駛汽車(chē)成為可能。

2.2.2 5G 自動(dòng)駕駛技術(shù)的特點(diǎn)

未來(lái)車(chē)輛在進(jìn)行自動(dòng)駕駛或者無(wú)人駕駛與車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信的過(guò)程中，需要運(yùn)用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、地圖等工具進(jìn)行海量、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)交互。 英特爾CEO Brian Krzanich 曾表示[7]，未來(lái)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)每秒鐘消耗0.75GB 的數(shù)據(jù)量，每天使用大概4000GB 的數(shù)據(jù)量。 所以自動(dòng)駕駛汽車(chē)和車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信的實(shí)現(xiàn)需要更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬和更低的網(wǎng)絡(luò)延時(shí)，而這僅靠現(xiàn)有的LTE-V 和DSRC 等通信技術(shù)還無(wú)法實(shí)現(xiàn)。5G 網(wǎng)絡(luò)可以將端到端的通信時(shí)延控制在10 毫秒內(nèi)，可以有效的保障自動(dòng)駕駛車(chē)輛在行駛中的安全。 而在流量峰值和連接數(shù)密度方面，5G 技術(shù)能夠以超過(guò)每秒10GB的傳輸速度和106/km2的連接數(shù)密度滿足未來(lái)車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的車(chē)輛與人、交通基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信需求[8]。 因此，實(shí)時(shí)性和高速通信成為5G 最大優(yōu)勢(shì)， 進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人駕駛與車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信發(fā)展的助推作用。

2.2.3 5G 在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中的發(fā)展方向

5G 對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的影響可以歸納為：依靠5G 高帶寬、高可靠性、低時(shí)延的特點(diǎn)，助力車(chē)與路側(cè)信息的感知技術(shù)，提高駕駛安全性與效率，并作出正確的駕駛路徑規(guī)劃行為[9]。5G 在自動(dòng)

駕駛領(lǐng)域中可能的發(fā)展方向包括但不限于以下3 種：

a. 探索更復(fù)雜的高速公路和城市交通場(chǎng)景下車(chē)輛編隊(duì)的聯(lián)合協(xié)作技術(shù)， 如利用規(guī)劃變更行車(chē)路線和短距離下車(chē)輛編隊(duì)，從而提高交通效率，節(jié)省能源；

b.探索遠(yuǎn)程駕駛與自動(dòng)駕駛的相互結(jié)合，尤其在惡劣環(huán)境和危險(xiǎn)區(qū)域如無(wú)人區(qū)、礦區(qū)、垃圾運(yùn)送區(qū)域等人員無(wú)法達(dá)到的區(qū)域，將極大程度的確保施工安全并提升操作效率；

c. 探索多種通信技術(shù)的集成與混合通訊架構(gòu)。

2.3 高精地圖定位與導(dǎo)航技術(shù)

2.3.1 高精度電子地圖簡(jiǎn)介

高精細(xì)地圖是指高精度、精細(xì)化定義的地圖。高精電子地圖的服務(wù)對(duì)象是自動(dòng)駕駛車(chē)輛，或者說(shuō)是車(chē)輛的機(jī)器駕駛員[10]。高精度電子地圖包含大量行車(chē)輔助信息，其中最重要的是對(duì)路網(wǎng)精確的三維表征，比如路面的幾何結(jié)構(gòu)，道路標(biāo)線的位置等[11]。有了這些高精度的三維表征，車(chē)載機(jī)器人就可以通過(guò)比對(duì)車(chē)載GPS 或攝像頭數(shù)據(jù)來(lái)精確確認(rèn)當(dāng)前位置， 提高自動(dòng)駕駛車(chē)輛發(fā)現(xiàn)或鑒別障礙物的速度和精度，是當(dāng)前車(chē)路協(xié)同技術(shù)中必不可少的一個(gè)組成部分。

2.3.2 高精度電子地圖特點(diǎn)

相比服務(wù)于GPS 導(dǎo)航系統(tǒng)的傳統(tǒng)地圖而言，高精地圖最顯著的特點(diǎn)是其表征路面特征的精準(zhǔn)性。 道路上的車(chē)道線的寬度大約都在20cm 左右， 如果讓行駛的車(chē)輛完全自動(dòng)駕駛的情況下同時(shí)避免壓線， 就需要地圖的定位精準(zhǔn)度到20cm 的范圍以?xún)?nèi)。

此外， 相較于傳統(tǒng)地圖， 高精地圖需要有更高的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性。 由于路網(wǎng)每天都有變化，如道路整修、道路標(biāo)識(shí)線磨損及重漆等，這些變化要及時(shí)地反映在高精地圖上以確保自動(dòng)駕駛汽車(chē)的行駛安全。 高精地圖的實(shí)時(shí)更新在技術(shù)上有很大難度，但隨著智能駕駛技術(shù)的普及與深入，一旦有一輛或幾輛智能汽車(chē)在路網(wǎng)的行駛過(guò)程中發(fā)現(xiàn)了路網(wǎng)的變動(dòng)，就可以通過(guò)與云端通信把實(shí)時(shí)更新的信息告訴其他相關(guān)車(chē)輛，使自動(dòng)駕駛汽車(chē)行車(chē)更加安全。

2.3.3 高精度電子地圖的生產(chǎn)

傳統(tǒng)電子地圖主要依靠衛(wèi)星圖片產(chǎn)生， 而高精地圖需要達(dá)到厘米級(jí)精度，因此其生產(chǎn)涉及的數(shù)據(jù)量龐大。 目前，高精度地圖正在形成一種“ 專(zhuān)業(yè)采集+ 眾包維護(hù)”的生產(chǎn)方式[12]，即通過(guò)少量專(zhuān)業(yè)采集車(chē)實(shí)現(xiàn)初期數(shù)據(jù)采集，借助大量半社會(huì)化和社會(huì)化車(chē)輛及時(shí)發(fā)現(xiàn)并反饋道路變化，并通過(guò)云端實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)計(jì)算與更新。

2.3.4 未來(lái)展望

高精地圖的蓬勃發(fā)展需要從兩個(gè)方面考慮改進(jìn)：

a.及時(shí)與公路管理部門(mén)溝通，一旦有公路基礎(chǔ)設(shè)施變動(dòng)，需要馬上通知自動(dòng)駕駛公司，更新地圖。 如果需要在公路中建設(shè)新的路標(biāo)，要做到先通知，再建設(shè)，如此才能保證汽車(chē)準(zhǔn)確認(rèn)知這些標(biāo)識(shí)，做到絕對(duì)的安全。

b.各大自動(dòng)駕駛公司可以合作，共享地圖數(shù)據(jù)。 地圖公司也可以考慮銷(xiāo)售高精地圖基本配置版本， 各個(gè)公司購(gòu)買(mǎi)之后，在基本版本的基礎(chǔ)上去添加自己的設(shè)置，如此就可以大大降低制作地圖的成本。

3 結(jié)論

自動(dòng)駕駛技術(shù)作為一個(gè)涉及傳感器、計(jì)算機(jī)、信息通訊、人工智能等諸多前沿學(xué)科的綜合技術(shù)，它的出現(xiàn)將改變?nèi)藗儗?duì)傳統(tǒng)交通的認(rèn)知，推動(dòng)交通行業(yè)的發(fā)展。 本文總結(jié)了車(chē)路協(xié)同自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)及其發(fā)展情況，可以看出自動(dòng)駕駛作為一個(gè)機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)共存的領(lǐng)域還有很長(zhǎng)一段路要走。 但是隨著科技與社會(huì)的進(jìn)步自動(dòng)駕駛技術(shù)將會(huì)正真走向成熟。