车路协同商业模式 | 摄像头、毫米波雷达、激光雷达谁会来投资

2020-04-20 17:41 评论 0 条

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单车智能不能持续发展自动驾驶已成共识,中国式的自动驾驶——车路协同登上舞台。

C-V2X路侧设施部署是车路协同场景中的核心组成部分,而其中路侧环境感知设备视频摄像头、毫米波雷达和激光雷达的布设被认为是交通环境感知的重要手段,是车路协同未来市场投资的重要方向。

车载端环境感知设备由于存在感知盲区以及安装成本过高,因此需要路侧环境感知设备在交叉口、盲区、弯道、匝道等位置布设,以提升自动驾驶交通安全和效率。

目前,我国相关行业主管部门尚未出台针对C-V2X 路侧设施部署的总体规划,导致市场对C-V2X 路侧设施的部署实施时间、部署场景、部署规模等不明确,尚不能有效推进市场规模化进程。

感知设备的高密度布设真的需要吗

车路协同开放性测试道路目前主要有两种,高速公路和非高速公路(一般公路或城市道路)。

目前,不少城市正在进行开放道路测试区的规划建设,方案中提出建设车路协同环境,需要在城市道路路侧不同场景下,增设摄像头、毫米波雷达或激光雷达等感知设备,在高速公路上每隔几百米建一个感知设备,提升感知信息密度。

在沪杭甬智慧高速车路协同规划设计方案中,全程248 km的主线约1 km一个云台摄像机的基础上,对弯道及视线受遮挡路段进行梳理排查,适当加密摄像机,实现无盲区查看道路通行情况。

杭州绕城西复线高速公路湖州扩容段车路协同规划设计方案中,全程148.8 km,全线间隔 1 km 设置 1 处雷达交通流检测设备,用于统计交通参数和事件检测,帮助管理者判断如何诱导和疏散交通流,以便及时对异常情况作出反应。

已经建设完成具有车路协同场景的高速公路中,延崇高速摄像头在双向车道两侧间隔105米对称部署;毫米波雷达在双向车道两侧间隔210米对称部署。

通过毫米波雷达、视频等多源数据的边缘智能计算,实现高速路事故、行人等异常交通事件全天候实时感知,并通过C-V2X网络实时发送给车辆。 

在非高速公路开放测试道路中,国内目前仅有长沙和无锡等不多的城市进行了路侧感知设备的新改建和升级,更多城市道路没有进行智能化的改造。

正在规划设计的测试场区方案中,根据道路交叉口、公交停靠站、路内停车区等不同场景需求,也加设了交通环境感知设备,提高布设密度。

在目前车路协同主流的技术方案中,高密度的路侧感知设备是重要技术路线,但是如此高密度的感知设备真的需要吗?还有其他替代方案吗?新增的摄像头、毫米波雷达、激光雷达与现有高速公路交通采集设备、城市交通管理交通采集设备是什么关系?

无锡的做法

2017年6月开始,公安部交通管理科学研究所(以下简称“交科所”)联合无锡市交通警察支队及相关企业在无锡市进行了车路协同开放式道路的测试。2019年,测试范围达到400个路口。

由于交科所是公安部公安交通管理行业智能交通方向的主要技术支撑部门,因此其采用的技术路线和方案对未来市场发展具有指引方向的意义。

在无锡测试区,无锡公安交管部门最大限度共享开放40余项交管信息,通过中心平台能力升级、路侧管控设备改造,打通公安交管中心平台、路侧管控设备与车联网通信管道。

在中心系统层面,无锡公安交管部门构建了面向车联网的“公安交管信息开放平台”,对内整合了公安交通管理综合应用平台、公安交通集成指挥平台、道路交通信号控制系统、交通视频监视系统、电警、卡口等各类交管中心系统的资源与数据,基于标准化、统一的C2C接口向V2X平台、TSP平台、互联网出行服务平台等提供了包括车辆、驾驶人、事故、违法、交通管控、交通事件、交通运行状态等信息,实现了平台层面的交管信息开放服务。

针对医疗急救、消防救援、公交等行业用户,对接了行业部门的管理服务中心平台,为120119急救车辆、公交车辆等提供了紧急救援车辆通行避让通知、不同优先级交通信号优先等服务,支撑行业车辆的车联网应用。

在无锡测试区,路侧感知设备新增了行人检测摄像机和视频检测器,需要注意的是,这些设备都是基于现有交通管理需求而设置,即没有车路协同测试的需求也应该增设这些检测设备,提升精细化交通管理水平。

在无锡测试区,行人检测摄像机用于检测人行横道的过街行人,检测数据发送至信号机可实现行人过街信号控制,通过RSU发送至车辆及V2X平台,提醒车辆注意过街行人。

视频检测器安装在交叉口进口车道,通过采集各车道的交通视频流,处理分析各方向交通流视频采集相关交通数据,并传输给信号机及V2X平台,信号机根据检测数据可实时优化交通信号灯配时。

无锡测试区的车路协同技术路线是充分利用了已有智能交通体系成果,复用了已有交通采集设备,这些设备信息和其他通过交通管理相关平台整合的信息,作为路侧端对车路协同的支持。

无锡车路协同场景打造中,行人视频检测和路口视频检测设备的新增是出于交通管理日常工作需求而定,有无测试需求都可以加密,提升精细化管理水平,这与目前很多城市以及高速公路为了车路协同场景打造,脱离交通运输和交通管理本身需求去布设是完全不同的。

谁去投资路侧感知设备

可能绝大部分人都认为视频摄像头、毫米波雷达和激光雷达这些路侧环境感知设备最终一定会由政府主导,作为甲方出资建设。理由仿佛也没有问题:设备是为“交通”建设的;也可以为交通或者交管所用;一直以来这些设备也都是政府出资,由交通或者交管建设的。

但,这真的明确了吗?

就目前自动驾驶发展进度而言,未来十年左右时间可能都处于测试场/区的实验测试发展阶段,市场培育期相当长。

在测试场区发展阶段,投资主体明确,各地方政府为了引导、培育自动驾驶产业发展,引入科技企业,提升地区科技水平,测试场/区的各项相关投资都主要由地方政府出资,辅以社会和企业资本。因此至少未来相当长的市场培育期内,资金来源明确,大体上不会遇到谁投资、谁经营、谁运维的问题。

关键问题在未来商业化场景中。

无论是高速公路的交通运输体系还是城市道路的交通管理体系,其智能交通都是经过了几十年的逐渐积累发展到现在,智能交通体系已经形成。路侧感知设备,交通采集设备的点位对应高速公路和城市道路的交通运行和管理策略,交通信号控制、指挥、调度算法和技术体系已经稳定。

高速公路上几百米一个的新增采集设备,城市道路上的众多场景感知设备无疑增加了交通信息丰富度,但就交通管理本身而言,并不需要这么多的感知信息。除非,除非打破几十年已经形成的智能交通技术体系,重新再来修订。

可能性有多大呢。

问题又回到上面,车路协同场景下交通环境感知设备的增加,交通和交管侧,是基于日常交通运输和交通管理的工作需求,而不是为了自动驾驶环境的打造。

如果非要增加这么高密度但不是交通和交管侧需要的感知设备,那么他们还会积极的去主导建设吗?

答案已经很明确了。 

结尾

前些日,赛文一篇车路协同的文章留言区,一位老师留言:任何先行先试的做都存在这样或者那样的困难,无论从技术角度还是管理角度,都需要探索和推进。通过智能车路协同的试点示范,由点到面,由此及彼是个逐渐推进的过程,不能一蹴而就。

车路协同环境感知的技术路线和商业模式就是一个待解决、待讨论的重要问题。

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【01】规矩方圆|关于交通信号配时中心运行管理的思考


【02】再谈智能交通从业者对车路协同的困惑

本篇文章来源于微信公众号: 赛文交通网

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