《电子技术应用》

5G车联网解决自动驾驶的3个核心问题

2017/10/17 12:58:42

  自动驾驶的技术可实现性使得越来越多的车企开始提升车联网的战略地位,通过自建车联网部门来掌控车联网技术本身的能力体系。显而易见,车联网与自动驾驶高度相关,如果不能自己掌控车联网,未来就无法掌控自动驾驶。事实上,不仅仅是掌控车联网,出行服务的运营也是自动驾驶的关键一环。

  目前,各地政府正在推动的共享出行正是未来自动驾驶的环境雏形,从有司机的租车到无司机的分时租赁共享出行,车企必须探索这种无人值守车辆的运营,否则未来是不可能一步就过渡到无人驾驶车辆运营的。从这个角度看,接下来各地的共享出行“滴滴”会大行其道。伴随着5G车联网技术的成熟,车企的技术和运营体系逐步成熟,车企从制造商转型出行服务商正变得水到渠成!

  随着自动驾驶功能的发展,特别车辆运算能力能够支持更高度自动驾驶水平,那么各种交通参与者同步的需求就变得越来越有必要。所有自动行驶车辆都依赖基于对现实路况的观察,选择一个或另一个作为行驶的轨迹,计算规划它们自身的运动轨迹。

  目前,大量的不确定性必须预先策划,因为它不是100%确定,这就是为什么需要其他车辆或其他交通参与者(道路上移动的人或事物),也因为没有人可以预测在接下来的几秒钟会发生什么。这也是为什么需要相对较大的“缓冲区”来处理这些轨迹,尤其是当规划线路时它们周围有其他移动车辆。如果这些其他车辆可以互相共享,甚至不断传播自己的行驶路线计划,其他车辆可以使用这些信息来减少不确定性,并尽量减少缓冲区内与它们相关的行驶轨迹。这将会使自动驾驶车辆彼此互联,可以行驶得更紧密,更快速地机动反应和防止碰撞(并因此增加道路和城市的通行能力)。

  为了推进车辆之间的直接通信,汽车工业组织本身已成立各种联盟和标准化机构。联盟负责研究、发展和标准化这种直接通信技术,在欧洲是C2C-CC (C2C通信联盟,2015年) 。

  在过去几年里,十五家汽车制造商,三十多个供应商和四十多个研究机构一直在一起工作、讨论并开发了满足所有需求的构造块 (Block),可以使车辆彼此之间交换信息,最初是在59 ghz频谱使用ITS G5技术 (ETSI EN 302 663,2013年7月) 。在这个共同的通信技术基础之上,各种扩展已经被开发,目的是提高路边基础设施的信息交换效率,真正扩大V2X部署的规模。

  伴随着这些事态的发展,这个联盟被称为阿姆斯特丹组 (The Amsterdam Group, 2015) 和除了C2C-CC,包括ASECAP、CEDR (Conference of European Directors of Roads) 和POLIS(欧洲城市和区域联网创新运输解决方案)联盟,代表在高速、城市、交通管理及 ITS基础设备各方面的相关利益。

  C2C-CC的成员,代表汽车行业,已经创建了对在通讯和合作的汽车领域的研究,以及标准化的过去、现在、未来分阶段部署的策略规划图,如下图所示:

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  C2C-CC应用路线图,如上图所示 ,为V2V通信设想了四个部署阶段。每个后续阶段延伸前一阶段,允许车辆交换更多的信息,从而能够使新类型的信息作用得以实现。每个新阶段被新类型的信息定制化,信息来源于交通参与者的交互需求:

  ●初始阶段,使车辆来传播它们的状态信息,从而使其他车辆意识到它们的存在,检测到它们的最终危险。

  ●第二阶段,感知驾驶阶段,允许各种各样的交通参与者提供额外的信息,即通过各种车载传感器,例如摄像头和雷达获得的信息。这可以使车辆“用别人的眼睛去看”,并因此探测其他不同情况下隐藏的对象(例如,拐角)或得到更准确的视图,并感知即将什么情况会发生在它们的环境中(例如,与各种车辆和行人交叉的路口)。

  ●第三阶段,合作驾驶阶段,将允许车辆和其他交通参与者分享他们的意图,并为它们提供从其自身车辆看到的一切信息。这些信息将用于优化自动驾驶的算法,使车辆可以准确地预测其他交通参与者将来要做什么和他们自己的决定以及未来的行驶轨迹。

  ●最终阶段,协同驾驶阶段,是车辆几乎自动通过所有的情况(上图中阶段4和5),能够自动交换和同步彼此之间的行驶轨迹,以达到最佳的行驶模式。

  而问题是,更高水平的自动化驾驶是否在车辆通信方面有特殊的要求,例如,如果碰撞因为意外事件被阻止,在碰撞发生之前车辆是否可以自我调整。这辆车将不仅共享自己的行驶轨迹,而且还不断重新调整它们(跟其他车辆合作决策)。较高的自动化驾驶水平将需要更低的延迟和更高的可靠性,因此司机的反应时间将会从计算模式中排除。

  集体感知传感器数据交互将会产生大量的信息数据。哪些是承载自身意向并产生新消息的协同数据将需要被定义。最后,基于V2X交互的高度自动化驾驶要求采取适当的安全防护措施,这些都将被解决,5G将会发挥核心作用。

  下面列出了一些典型的自动驾驶情形:

  1、自动超车

  完全自主的自动驾驶汽车将需要执行熟练的超车动作,不仅在高速公路,也可在双向道路(单向车道)实施,双向道路迎面而来的车辆可能远远超出其传感器的探测范围,而且接近速度非常快。安全地执行这种动作将需要多个车道的车辆互相合作,创建必要的间隙,允许超车的车辆快速合并到其对应的车道上,这也就需要结合迎面而来的车辆的行驶时间和轨迹,来避免超车过程中发生碰撞。

  2、避免碰撞的协同合作

  这个情形突出通信面临的挑战,当其他交通控制机制都没有的情况下,自动驾驶车辆必须要防止碰撞(例如,在城市环境中路口没有红绿灯)。两个或更多的车辆之间避免碰撞将通过控制每辆车沿着它路径的纵向速度以及车和车之间的位移,不直接涉及其他方向的车辆。在复杂的动态环境中,车辆不能单独决定和实施未经事先协调的行动,必须要评估碰撞的风险。不同个体的行动可能会导致额外的碰撞或不受控制的情况。因此,所有涉及的车辆应承诺协同合作以计算出最优的方式,从而避免碰撞发生,并付之实际行动。

  3、高密度车队

  高密度智能车队在高速公路上建立紧密间隔多车链,有多种好处,例如节省燃料、预防事故等。然而,面对动态路况,需要参与车辆互相合作并形成和维持紧密的队列。高密度车队将会进一步将车距减少到 1 米左右。由于车载传感器不能应对这种短距离刹车(它们互相测量,然后互相对变化做出反应),车队内的车辆会实时地共享其运动状态信息。在保持紧密距离的情况下,将使得车队内的车辆实施相同的油门和刹车控制。


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