车路协同技术的演进与嬗变

2020-05-11 17:34 评论 0 条

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笔者在上一篇文章《车路协同到底要协同什么?》中提到,车路协同技术是在逐步发展的,只是在很多年以前,没有这个提法而已。本篇文章,将对我国车路协同技术的发展做进一步的阐述。
一、 车路协同1.0 

凸面镜也叫广角镜,主要用于各种弯道、路口,可以扩大驾驶人视野,及早发现弯道对面车辆,以减少交通事故的发生。凸面镜主要在低等级公路使用,在高等级公路主要用于服务区。采用凸面镜这种简单的技术方案,解决了对向交通中特定场景下的车-车协同(驾驶行为协同)问题。

公路工程行业标准《公路交通安全设施设计规范》(JTG D81-2017)、《公路交通安全设施设计细则》(JTG/T D81-2017)规定:

  • 凸面镜可用于公路会车视距不足的小半径弯道外侧。
  • 凸面镜宜与视线诱导设施配合使用。
  • 根据设计速度及弯道半径,公路用凸面镜直径宜选用600mm、800mm或1000mm。

公路用凸面镜

实际上,交通安全设施中的分车道限速标志、线形诱导设施、积雪标杆、硬路肩隆声带等也同属第一代车路协同技术,目前仍然在广泛使用。

部分高速公路采用客货车分离管理,实行分车道、分车型管理和分车道限速,实际上就是用以解决车-车协同问题(行车速度协同、驾驶行为协同)。

公路客货车分离管理

视线诱导设施(早期多采用逆反射标志、现在已大量使用主动发光标志)、积雪标杆、硬路肩隆声带等交通安全设施主要用以解决线形不良段、雪天气象条件下的车-路协同问题。

公路视线诱导标

 公路积雪标杆

公路硬路肩隆声带 

 二、 车路协同2.0 

华南理工大学刘伟铭教授在其《高速公路系统控制方法》(人民交通出版社,1998年)一书中指出,可变速度控制是在高速公路主线上设置可变限速标志来限制行车速度,从而使主线上的交通流速度能随车流密度的改变而变化,以保证交通流的均匀、稳定,同时还能提高道路通行能力。

从2013年起,山东省高速公路交警总队开始推广应用可变速度控制系统,根据道路和天气状况,利用分段设置的电子显示屏和交通指挥中心系统,动态调整高速公路每一路段最高限速值,并配合超速抓拍系统,及时控制车辆速度,有效预防车辆追尾和多车相撞事故。

公路可变速度控制

可变速度控制系统主要用于解决交通事故、恶劣气象、大交通量流量条件下的车-车/车-路协同问题。目前,可变速度控制系统在国内使用不甚理想,主要有三方面原因,一是驾驶习惯不良;二是动态限速决策缺少依据和标准;三是可变速度控制系统与超速抓拍系统没有关联,造成驾驶人不按动态限速要求行驶。

三、 车路协同3.0 

这一阶段的代表型产品很多,包括雾天公路行车安全诱导装置、公路发光型诱导设施、公路视野盲区危险预警系统等,有效提升了视线不良、恶劣气象条件下的车-车/车-路协同能力。

交通运输行业标准《公路隧道发光型诱导设施》(JT/T 820-2011)、《雾天公路行车安全诱导装置》(JT/T 1032-2016)和国家标准《LED主动发光道路交通标志》(GB/T 31446-2015)的发布,推动了这一阶段车路协同技术的进步。

公路隧道主动发光诱导设施

雾天公路行车安全诱导装置

针对公路视野盲区,传统方案多采用凸面镜产品,而公路视野盲区危险预警系统运用车辆检测器和LED屏,进一步解决了驾驶人在小半径曲线段、路口的视野盲区问题,感知手段先后采用线圈、微波、视频、地磁等类型的车辆检测器,目前已开始使用毫米波雷达。

公路视野盲区危险预警系统(传统感知方式)

四、 车路协同4.0 

这一阶段随着物联网技术的日趋成熟,基于物联感知的车路协同技术得到广泛应用,包括ETC系统、基于物联网技术的主动发光交通标志、基于毫米波雷达和/或机器视觉的公路视野盲区危险预警系统、公路连续下坡路段货车制动安全预警系统等。

ETC系统在我国经历了20年多的发展,从早期不温不火到当前火爆式增长,我国ETC系统已经是全球里程最长、站点最多、客户规模和交易增长最迅速的高速公路智能化收费系统。ETC系统是通过车路协同技术提升高速公路收费站通行效率的典型应用。

高速公路ETC系统

基于物联网技术的主动发光交通标志、基于毫米波雷达和/或机器视觉的公路视野盲区危险预警系统等通过应用最新的物联网、人工智能技术,对上一代车路协同产品进行迭代升级,以更好地解决视线不良、光线不好、恶劣气象条件下的人-车/车-车协同问题。

基于物联网技术的主动发光交通标志 

公路视野盲区危险预警系统(雷-视融合感知方式)

公路连续下坡路段货车制动安全预警系统通过安装于公路路侧的红外热像传感器,实时采集连续下坡路段特定断面货车车轮辐板温度,经内置算法反算车轮内侧制动摩擦片温度,进而实现货车制动器温度的不停车实时监测,并通过车牌识别系统、LED屏进行反馈,达到连续下坡路段货车安全制动的主动预警目的。该系统主要针对大货车这一重点对象,解决连续下坡路段的车-路协同问题。

公路连续下坡路段货车制动安全预警系统

 五、 车路协同5.0 

V2X将“人、车、路、云”等交通要素有机地联系在一起,不仅可以支撑车辆获得比单车感知更多的信息,促进自动驾驶技术创新和应用;还有利于构建一个智慧的交通体系,促进汽车和交通服务的新模式新业态发展,对提高交通效率、节省资源、减少污染、降低事故发生率、改善交通管理具有重要意义。

C-V2X概念图

C-V2X中的C是指蜂窝(Cellular),它是基于3G/4G/5G等蜂窝网通信技术演进形成的车用无线通信技术,包含了两种通信接口:一种是车、人、路之间的短距离直接通信接口(PC5),另一种是终端和基站之间的通信接口(Uu),可实现长距离和更大范围的可靠通信。

C-V2X是基于3GPP全球统一标准的通信技术,包含LTE-V2X和5G-V2X,从技术演进角度讲,LTE-V2X支持向5G-V2X平滑演进。

C-V2X技术试验及商用推进计划(《C-V2X白皮书》,2018年6月)

智能车路协同系统(Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative Systems,IVICS)是实现未来自动驾驶的关键技术。实际上,为推动自动驾驶技术的发展,美国还在全世界率先开展了基于磁道钉导航的智能车路协同技术研究。1997年8月到2004年1月,美国加州大学伯克利分校PATH分别对乘用轿车、公共汽车、商用卡车和特种车辆进行了11次自动化公路行驶的演示试验,演示试验采用磁道钉装置、车间通信、雷达、GPS导航等技术,实现车辆编队行驶、车队拆分和车道变换等一系列功能测试。我国学者(严新平、吴超仲、李斌等)也对基于磁道钉导航的车路协同自动驾驶技术进行过研究,但是该项技术并没有得到一定规模的试点应用。

美国自动化公路演示试验(1997年)

 六、总结 

随着交通工程学科和智能交通系统的进步,车路协同技术已经走过了40余年的发展之路,目前正在向更加智能化的阶段迈进。总结来看,上述的五个阶段如下所示:

  • 车路协同1.0:运用物理光学理论,解决驾驶人在小半径曲线段、路口的视野盲区问题;
  • 车路协同2.0:可变速度控制系统;
  • 车路协同3.0:行车安全警示系统;
  • 车路协同4.0:基于物联感知的车路协同技术;
  • 车路协同5.0:基于C-V2X的智能车路协同系统;

1、从车路协同1.0到车路协同4.0,均是针对普通汽车,通过交通安全设施、智能交通设施等解决特定场景、特定条件下的人-车、车-车和车-路协同问题,有效提升了道路交通安全水平、提高了道路通行效率、增强了出行体验。

2、从车路协同4.0到车路协同5.0将是巨大的嬗变,因为面向的对象已经发生了重大变化,从普通汽车演变为智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle,ICV),这是一个相当大的跨越,最重要的推动力来自于移动通信技术的巨大进步。

3、当前基于C-V2X的智能车路协同系统推广应用还面临着诸多现实问题,包括:智能车路协同系统的技术标准、产品标准尚未全面建立;智能网联汽车渗透率极低,智能车载终端推广难;高速公路沿线设置大量高精度感知设备和路侧智能基站成本很高,投入产出比极低;商业模式不清晰,等等。

4、笔者对借助现有ETC系统实现车路信息交互的方案持不同意见,因为已经错过了最佳的发展时机,如果在2019年大规模“撤站”行动之前就想明白,先制订好产品标准和技术方案,再推广支持车-路信息交互(中国的DSRC,非欧美的DSRC)的OBU单元,那么该方案或许还是可行的,而且是一种相当好的过渡性方案。

那么现在ETC用户数量已经上来了,ETC系统门架也已经建好了,再说还有更NB的解决方案,但是要更换所有的OBU、RSU,怎么解决这个问题?

该方案建设成本也不低,代价太高,不仅全国的车主可能不情愿,各大银行和高速公路运营管理单位也会骂娘的。

5、笔者认为,以“大跃进”方式实现车路协同4.0到车路协同5.0的发展是完全不现实的,需要有过渡的一代,必须同时兼顾普通汽车和智能网联汽车的需求。

车路协同4.5将通过集成应用物联网、人工智能、移动互联网、5G、边缘计算、大数据等新一代信息技术,对传统的主动交通管理系统(ATM)进行提质升级,优化完善现有监控系统结构,通过路侧广播、LED屏、警示装置以及移动端APP、导航终端等,以“声、光、色、形”四种方式,充分实现“人-车-路”信息交互,辅助安全高效驾驶,进一步体现智能车路协同的理念,从而更有利于智能网联汽车渗透率达到一定程度时能够平滑演进到5.0时代,更有利于未来的智能车路协同系统落地。

关于如何构建车路协同4.5,笔者将在下一篇文章中进行全面介绍。 

作者简介:王少飞,招商局重庆交通科研设计院有限公司智慧城市与数字交通工程院副院长

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