王銳松 吳曉東

（上海交通大學機械與動力工程學院 上海市 200240）

1 引言

隨著自動泊車、自適應(yīng)巡航等技術(shù)應(yīng)用于民用車輛上，自動駕駛的相關(guān)話題也不斷被提及。然而，安全事故頻發(fā)、各大企業(yè)研發(fā)速度減緩、傳感器硬件成本難以下降等一系列自動駕駛汽車存在的問題，都表明自動駕駛相關(guān)技術(shù)目前無法滿足公共商業(yè)部署的可靠性和成本效率標準[1]。在自動駕駛無法滿足場景需求的時候，遠程駕駛的意義便凸顯出來。以Phantom Auto為代表的公司已經(jīng)提供專門的純?nèi)斯みh程駕駛服務(wù)并商用化[3]。此外，當車輛在極端環(huán)境下行駛（駕駛員安全無法得到保障），又或是駕駛員的狀態(tài)不適合駕駛（疲勞、醉酒等）時，遠程接管車輛不失為明智之舉[4]。其中，日產(chǎn)與美國國家航空航天局（NASA）合作研發(fā)的“無縫自動出行”（SAM, Seamless Autonomous Mobility）系統(tǒng)便是一個典型[5]。

雖然遠程駕駛的落地更加容易，但其中同樣有一些亟待解決的技術(shù)問題。車載攝像頭所拍攝的流媒體視頻作為駕駛員對車輛周圍環(huán)境感知的主要信息源，其視野范圍和傳輸帶寬之間的關(guān)系始終難以平衡[6]，多個高清攝像頭疊加而來的廣角視野往往消耗著較高的傳輸帶寬[7]。Be?irba?i?等[7]針對5G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境提出了一種根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境調(diào)整視頻傳輸方式的多攝像頭畫面?zhèn)鬏敺桨浮Ｔ谲囕v的控制方面，李冀辰等提出一種基于CAN總線的智能車伺服控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了對智能車運動狀態(tài)的全方位監(jiān)控[8]。對于遠程駕駛中的延遲問題，Chucholowski等[9]提出并比較了三種在無延遲情況下估算車輛實際位置的方法，并通過圖像疊加的方式，駕駛員以近似“第三人稱”的方式操作車輛，改善了駕駛感受。與此同時，基于5G的業(yè)務(wù)標準正在走向商業(yè)部署，遠程駕駛急需解決的高延遲和高丟包率問題也逐步得到解決。可以預見，遠程駕駛將極大提升操作效率，并在未來大有可為[10]。

2 遠程駕駛系統(tǒng)特性

2.1 遠程駕駛框架

作為自動駕駛的補充，遠程駕駛主要實現(xiàn)了駕駛員遠程監(jiān)測車輛狀態(tài)、遠程操控車輛行駛等功能。其系統(tǒng)架構(gòu)主要包括三大部分：車端控制器、云平臺以及遠程駕駛艙。

其中，車端控制器的核心功用為獲取車輛狀態(tài)信息以及控制車輛狀態(tài)。為此，需要車端控制器與車輛CAN總線上的控制幀和狀態(tài)幀產(chǎn)生信息交互。即車端控制器通過杜邦線與車輛CAN總線相連后，通過讀取車輛CAN總線上的狀態(tài)幀以獲取車輛信息數(shù)據(jù)、通過向控制幀上發(fā)送信息以實現(xiàn)控車。同時，車端控制器需要與云平臺建立連接，因此當受控車輛在沒有WiFi覆蓋的區(qū)域行駛時，需要加裝CPE以實時通過移動數(shù)據(jù)進行信息交互。綜合考慮，本文采用Nvidia TX2作為控制器的硬件設(shè)備。

云平臺主要起到信息中轉(zhuǎn)的作用。借由云服務(wù)器具有的固定IP地址和端口號，控制器設(shè)備得以便捷地與其建立連接并保持通訊?？紤]到WAN傳輸時延特性，本文實驗用云服務(wù)器定于上海地區(qū)。

遠程駕駛艙主要功能為駕駛員提供駕駛環(huán)境、收集駕駛模擬器信息（轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角/踏板/檔位等）并發(fā)送至云服務(wù)器。此外，還接受云服務(wù)器發(fā)送來的車端狀態(tài)信息及車輛環(huán)境的視頻信息，并將其實時地顯示在遠程控制器的顯示屏上。其主要由駕駛模擬設(shè)備、遠程控制器及顯示屏構(gòu)成。遠程駕駛系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1：遠程駕駛系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2.2 遠程駕駛信息傳輸

對于遠程駕駛而言，除了選擇合理的信息傳遞方式，遠程駕駛中控制信息的到達與執(zhí)行順序?qū)τ谄嚳刂浦陵P(guān)重要。延遲過高，車輛當下所處的環(huán)境也會與發(fā)送的操縱指令要面臨的環(huán)境大相徑庭；丟包率高，會使得汽車控制的指令失序和控制不當[8]?？梢?，在保證傳輸延遲在較低水平的同時，針對傳輸?shù)膱笪膬?nèi)容，除了必要的控制信息，還需要增添報文編號和時間戳信息以保證車輛合理地執(zhí)行控制指令。

為了實現(xiàn)遠程信息的傳輸交互，根據(jù)控制信息與視頻信息的傳輸需求與特性，分別建立TCP通訊傳遞控制信息與車輛狀態(tài)信息、UDP通訊傳遞視頻流信息。考慮到遠程控制器發(fā)送控制信息時，發(fā)送報文周期時間可能會高于ACK報文的發(fā)送時間，而此時流量控制和擁塞控制將不起作用而近似退化為UDP，因此，在后續(xù)的實驗中，將UDP作為TCP時延測試的對照組。

2.3 遠程駕駛通訊時延

遠程駕駛中傳輸時延會較大程度地影響駕駛員操控遠程車輛的即時性和準確性。若要對120km/h車速下行進的遠程駕駛車輛進行制動操作，每100ms的時延都會使車輛的制動距離增加3m以上?？梢姡治霾⒈M可能地縮短遠程駕駛中的傳輸鏈路時延顯得格外重要。

鏈路中的時延主要分為視頻與控制信息兩部分。其中，視頻時延是指，車端攝像頭獲取的視頻流信息通過鏈路設(shè)備進行推拉流后，顯示在遠程駕駛艙的顯示屏上時，在傳輸鏈路中所消耗的時間。

控制信息時延是指，駕駛員在遠程駕駛艙內(nèi)操作控車設(shè)備時，車輛響應(yīng)其控制指令所消耗的時間。其中包含多個環(huán)節(jié)：遠程駕駛艙收集駕駛控制器信息、遠程駕駛艙與云平臺交互、云平臺與車端控制器交互、車端控制器與車輛CAN總線交互。與此同時，還需考慮各控制器執(zhí)行相應(yīng)程序所需時長。

3 通訊時延對遠程駕駛的影響

假設(shè)當駕駛員在t0時刻通過操作駕駛模擬設(shè)備控制遠程車輛時，遠程控制器會獲取駕駛模擬設(shè)備的狀態(tài)信息并將其量化為控制報文并發(fā)送，該報文經(jīng)由云服務(wù)器中轉(zhuǎn)被發(fā)送至車端控制器上。車端控制器收到此條報文后，將其中控制信息轉(zhuǎn)化為CAN幀發(fā)送至車輛CAN總線上。隨后，車輛受控響應(yīng)該條控制報文。與此同時，遠程駕駛員可通過攝像頭時刻觀察車輛的響應(yīng)動作，但受網(wǎng)絡(luò)和編解碼導致的時延影響，駕駛員觀測到車輛響應(yīng)控制信息會略遲于真實駕駛車輛。如圖2所示。

圖2：遠程駕駛信息傳遞鏈路

其中：Δtc表示控制信號在鏈路中的傳輸時間。

Δtr表示車輛接受控制信息至車輛響應(yīng)控制指令所需的時間。

Δtv表示視頻信息傳輸所需要的時間。

控制信息在經(jīng)過Δtc被發(fā)送至車端控制器上，然后經(jīng)過Δtr該轉(zhuǎn)向信息轉(zhuǎn)化成CAN幀信息并實現(xiàn)控車。因此，在車輛速度為v0的情況下，車輛轉(zhuǎn)向延遲響應(yīng)距離x1：

當車端響應(yīng)控制指令時，至駕駛員觀察時，車輛的行駛距離x2：

可以看出，相比于傳統(tǒng)駕駛方式，遠程駕駛對于車輛的影響主要取決與控制信號與視頻信息的時延值以及當前車速。因此，車輛從駕駛員發(fā)出控車指令，到觀察到車輛響應(yīng)控制指令行駛的距離s1為：

與此同時，若考慮駕駛員的反應(yīng)時間Δtp，則全鏈路響應(yīng)距離s2：

4 遠程駕駛時延測試及性能分析

如上文所述，遠程駕駛主要受傳輸鏈路的時延影響。因此，有必要分別測試視頻信息及控制信息的時延并加以分析。根據(jù)上文提出的遠程駕駛框架，連接相關(guān)硬件設(shè)備并分別在云平臺、遠程駕駛艙和車端控制器內(nèi)編程實現(xiàn)相應(yīng)功能以完成遠程駕駛平臺的搭建。為了盡可能縮短程序執(zhí)行所消耗的時間，選用執(zhí)行速度較快C++作為編程語言。

考慮到不同測試時間的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)可能存在差異：當網(wǎng)絡(luò)處于較為擁塞的狀態(tài)時，數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾屎头€(wěn)定性較低；反之在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境較好時，數(shù)據(jù)傳輸速率和穩(wěn)定性較高。因此，為得到不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)對信息傳輸?shù)挠绊?，在一天?nèi)的每個整點進行測試，繼而統(tǒng)計采集到的24組數(shù)據(jù)。其中，若時延均值與方差較低，則表示該組數(shù)據(jù)測試時刻的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)較好；反之則表示網(wǎng)絡(luò)處于相對擁塞的狀態(tài)。

4.1 視頻信息的時延測試

為盡可能精確地測得視頻時延大小，李慶偉等提出多種方案測試并比較視頻傳輸?shù)臅r延[11]?？紤]到視頻信息在遠程駕駛中的傳輸特性，本次實驗測試方案為：在遠程駕駛艙內(nèi)顯示器中開啟一個精確到毫秒的計時器，將與車端控制器相連的車載攝像頭對準顯示器，并運行程序把視頻流通推送到服務(wù)器。與此同時，遠程駕駛艙內(nèi)拉取視頻流信息并在顯示屏上播放，以此在遠程駕駛艙的顯示屏內(nèi)，有兩個實時播放的計時器。通過屏幕截屏或相機拍攝的方式，記錄同一時刻源計時器中顯示的數(shù)字以及播放視頻內(nèi)計時器顯示的數(shù)字。此時，圖片內(nèi)兩個計時器的時間差值即為視頻傳輸時延。

在一天內(nèi)的每個整點各拍攝1000張圖片，并統(tǒng)計視頻傳輸時延均值與方差。表1為用網(wǎng)高峰期（網(wǎng)絡(luò)最為擁塞，時延最高的一組數(shù)據(jù)）與低谷期（時延最低的一組數(shù)據(jù)）的時延測試結(jié)果。其中車端控制器的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境為5G移動數(shù)據(jù)，遠程控制端處于校園5G Wi-Fi的環(huán)境下，攝像頭型號為IMX290，編解碼方式為H.264/AVC。

表1：視頻時延測試統(tǒng)計表

對于分辨率為720p的視頻流，在用網(wǎng)高峰期時段測試視頻時延不僅增加70余毫秒，同時時延傳輸方差提升到用網(wǎng)低谷時間的五倍。可見在遠程駕駛的環(huán)境中，視頻信息的傳輸受網(wǎng)絡(luò)影響波動的影響較大。同時，測試環(huán)境難以滿足1080p視頻流信息的傳輸，在用網(wǎng)高峰期視頻時延均值甚至超過了半秒，方差過大已不具備參考意義。與此同時，考慮到編解碼方式和硬件設(shè)備均對視頻傳輸時延有較大影響，本文不對視頻傳輸方式做過多比較和分析。

4.2 控制信息的時延測試

4.2.1 控制信息網(wǎng)絡(luò)傳輸時延

為測得控制信息全鏈路時延，首先要保證測試結(jié)果數(shù)據(jù)的準確性。因此。將控制端、車端控制器與服務(wù)器通過NTP（Network Time Protocol）實現(xiàn)時間同步化，使三端的時間差精度在100微秒以內(nèi)。

遠程駕駛艙將1000組長度為214字節(jié)的控車報文以及時間戳信息發(fā)送至受控車輛。車端控制器將接收到此信息時刻的時間戳與報文內(nèi)發(fā)送時刻的時間戳相減，即可得到單條報文的傳輸時延。統(tǒng)計所有報文傳輸時延數(shù)據(jù)，即可獲取控制信息傳輸?shù)钠骄鶗r延與方差。

為了使車輛正常接收控制信息、防止網(wǎng)絡(luò)擁塞，發(fā)送頻率不宜過高。但與此同時，發(fā)送周期直接影響車輛收到控制指令的時間差，若時差過大可能存在部分控制狀態(tài)信息被忽略、轉(zhuǎn)向和加速不平順等問題。綜合考慮，選擇TCP發(fā)送報文的間隔分別為：10毫秒、15毫秒、20毫秒、25毫秒和30毫秒。遠程控制端與車端控制器通過為校園網(wǎng)5G Wi-Fi聯(lián)網(wǎng)。測試結(jié)果統(tǒng)計如圖3所示。

圖3：控制信號延遲特性隨發(fā)送周期變化圖

從測試結(jié)果可以看出，當發(fā)送周期在20至30毫秒范圍內(nèi)時，丟包率均為0。雖然發(fā)送周期為10毫秒時有較好的傳輸速度和穩(wěn)定性，但丟包率過大。這是由于發(fā)送周期過小，鏈路上隊列阻塞導致的。通過比對不難看出，當發(fā)送周期為20毫秒時，該段報文從發(fā)送到車端控制器接收平均不到10毫秒的時間，同時穩(wěn)定性和丟包率也能維持在較高水平。

為了模擬更加真實的遠程駕駛環(huán)境（車輛的行駛環(huán)境一般不在Wi-Fi信號覆蓋范圍內(nèi)），控制端依舊通過校園網(wǎng)5G Wi-Fi聯(lián)網(wǎng)，此時車端控制器通過CPE接收與發(fā)送5G移動信號，發(fā)送周期選擇更適合控制信息傳遞的20毫秒。在一天內(nèi)的每個整點發(fā)送1000條測試數(shù)據(jù)進行測試，并對24個處理得到的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，表2為用網(wǎng)高峰期（網(wǎng)絡(luò)最為擁塞，時延最高的一組數(shù)據(jù)）與低谷期（時延最低的一組數(shù)據(jù)）的測試結(jié)果。

表2：控制信息時延測試統(tǒng)計表

對照圖3與表2可知，相比較于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境為校園網(wǎng)5G Wi-Fi，使用移動數(shù)據(jù)不僅會使時延增大20毫秒左右，同時會使信息傳輸更加不穩(wěn)定，丟包率也有所提升。這是由于測試場地內(nèi)5G移動信號受建筑物遮擋且信號強度較為不穩(wěn)定造成的，因此全鏈路的時延均值高于采用穩(wěn)定校園網(wǎng)5G Wi-Fi的傳輸方式。

在用網(wǎng)高峰期時段，不僅時延均值收到接近20毫秒的影響，同時時延傳輸方差提升到用網(wǎng)低谷時間的3倍，丟包率也由0.2%提升至1.7%。可見在遠程駕駛的環(huán)境中，控制信息的傳輸受網(wǎng)絡(luò)影響較為明顯。

4.2.2 控制信息傳輸各環(huán)節(jié)耗時

控制信息全鏈路時長定義為：駕駛員操控駕駛模擬器至車輛響應(yīng)駕駛員控制指令的總時長。因此，為獲得車端響應(yīng)控制指令的時刻值，通過傳統(tǒng)的手動計時方式則顯得精度過低。因此，需要借助車輛CAN總線的相關(guān)機制來完成時間的測定。車輛CAN總線上的CAN幀分為控制幀和狀態(tài)幀?？刂圃O(shè)備通過向CAN總線上發(fā)送控制幀會根據(jù)固定頻率刷新車輛狀態(tài)信息，控制設(shè)備通過讀取CAN總線上的狀態(tài)幀，即可獲取車輛相關(guān)狀態(tài)信息。因此，當一條控制指令經(jīng)由鏈路發(fā)送至車輛CAN線的控制幀上，車輛CAN線上狀態(tài)幀相應(yīng)信息受控制信號影響發(fā)生改變的時刻，即可認定當前時刻為車輛響應(yīng)控制指令的時刻。打印相關(guān)時間戳log日志，即可得到車端響應(yīng)控制信息的時刻，與發(fā)送時刻的時間戳相減，即可得到全鏈路傳輸總時長。

測試系統(tǒng)各環(huán)節(jié)中控制信息處理邏輯如圖4所示。分別在各環(huán)節(jié)的開始與結(jié)束時刻記錄當下時刻的時間戳，即可得到控制信息傳輸中各環(huán)節(jié)所耗時長。在用網(wǎng)低谷期對1000組用例進行測試，數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

圖4：鏈路設(shè)備傳遞處理控制信息流程圖

表3：控制信息全鏈路傳輸各環(huán)節(jié)耗時統(tǒng)計表

4.2.3 編程方式與傳輸策略的影響

為便于統(tǒng)計不同編程方式以及信息傳輸方式對于控制信息傳輸?shù)挠绊?，進行多組實驗，分別為采用多線程編程方式的UDP傳輸策略以及采用單線程編程方式的TCP傳輸策略。多線程編程中，車端控制器中的主線與云端設(shè)備進行信息交互，子線程與車輛CAN總線進行交互；遠程駕駛艙中主線程與云平臺交互，子線程與駕駛模擬器設(shè)備交互。而單線程編程中，雙端控制器僅通過主線程完成上述交互工作。車端控制器通過CPE連接移動網(wǎng)絡(luò)，遠程控制器通過校園5G Wi-Fi聯(lián)網(wǎng)，測試時間為用網(wǎng)低谷期，發(fā)送周期均為20ms。

從表4中可以看出，相較于單線程的編程方式，采用多線程丟包率有所提升，但時延均值和方差有所降低。與此同時，在TCP的傳輸方式下，控制信息的全鏈路傳遞時長降低了14.1%，這對遠程駕駛中提高控制精度有所幫助。而UDP相較于TCP而言，雖然會使時延均值和方差有所下降，但是其可靠性則難以保證，尤其在用網(wǎng)高峰期，丟包率達到3.6%，這是遠程駕駛中所不能容忍的。

表4：控制信息測試統(tǒng)計對照表

4.3 傳輸時延對車輛的影響

由第2章相關(guān)結(jié)論可知，車輛的延遲響應(yīng)距離與信息傳輸時延、車速呈正相關(guān)。為得到信息傳輸對于遠程車輛的影響，可以假設(shè)駕駛員在遠程駕駛時，通過顯示器實時觀察車輛并輸入相關(guān)控制指令。因此，從駕駛員觀察到顯示器中景象，到車輛響應(yīng)控制指令的全鏈路響應(yīng)距離為x1，以及由傳輸時延導致的響應(yīng)距離為x2，x1與x2的長度即可表示信息傳輸時延對車輛的影響。根據(jù)上文獲得測試數(shù)據(jù)與公式（4），經(jīng)計算得到x1與x2隨車速增加的變化規(guī)律如表5所示。

表5：延遲響應(yīng)行駛距離與車速對照表

其中，根據(jù)查詢相關(guān)資料及上文的實驗結(jié)果，假設(shè)駕駛員的反應(yīng)時間為0.3s，控制信息全鏈路低谷期時延為70ms、高峰期為90ms，視頻信息時延低谷期為180ms、高峰期為260ms。

可見在網(wǎng)絡(luò)狀況相對良好的環(huán)境下，由于信息傳輸延遲導致的響應(yīng)距離延長在車輛維持相對低速的條件下的距離是可以被接受的。不過隨著車速的提高和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變差，信息傳輸時延所帶來的弊端也越來越明顯。在用網(wǎng)高峰期車速達到90km/h，由于時延導致延長的響應(yīng)距離接近9m?？梢姡壳?G移動網(wǎng)絡(luò)可以支持低速行駛在良好網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的車輛，但對于高速行駛或周圍網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀況一般的遠程駕駛車輛，仍需提高技術(shù)手段以保證車輛行駛的安全性。

5 結(jié)論

本文針對遠程駕駛中的時延問題，首先搭建了遠程駕駛平臺，繼而通過測試得到了不同編程方式、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和傳輸協(xié)議下，傳輸鏈路中各環(huán)節(jié)所耗時間及全鏈路時延，最后分析了時延對遠程駕駛的影響。由實驗結(jié)果可知，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境良好的情況下，控制信息傳輸?shù)臅r延均值可達到28ms左右、車輛響應(yīng)控制信息的全鏈路時長低于70ms，遠程駕駛信息傳輸總時延低于250ms。因此，當車速較低且網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)良好時，信息傳輸時延的影響可以被接受。但車速較高或車輛周圍環(huán)境較為復雜時，由于視頻信息的時延較大，受控車輛發(fā)生事故的風險可能會增加。不過，隨著基站數(shù)量的增加，5G信號趨于穩(wěn)定且覆蓋區(qū)域不斷擴大，信息傳輸時延必將不斷縮短。