车路协同关键技术研究

智能车路协同关键技术研究,牵头申请单位：中国科学院合肥物质科学研究院联合申请单位：长安大学中国科学技术大学奇瑞汽车股份有限公司报告人：梁华为,报告提纲,五,四,三,一,研究目标,二,研究方案,实施方案,研究基础与条件,立项依据,一、立项依据,道路交通事故造成的生命和经济损失十分巨大全世界每年100万人死于交通事故，已死亡3200多万人，远远高于同期战争的死亡人数。2009年中国发生道路交通事故238351起，造成67759人死亡、275125人受伤，直接财产损失9.1亿元人民币。（公安部交通管理局，2010）车祸造成的经济损失约占GDP的12%。（世界卫生组织，2004）,一、立项依据1、研究意义,智能车路协同技术能够促进道路交通安全保障从被动防护转向主动预防，有效地避免车祸被动防护与救援能够减轻车祸造成的伤害，但不能避免车祸。主动安全依赖于车和路的智能化水平。,哈顿矩阵模型人、车、环境在碰撞前、中、后的相互作用,一、立项依据1、研究意义,美国1998开始将交通安全调整为ITS的主要内容之一车路集成系统（VII，Vehicle-InfrastructureIntegration）车路合作系统（CVHAS，CooperativeVehicle-HighwayAutomationSystems）SafeTrip-21提出了国家支持的智能车辆行动计划（IVI，IntelligentVehicleInitiative）,一、立项依据2、国内外发展现状和趋势,美国DARPA无人车比赛,2004崎岖地形大挑战，全长228公里，最远的一队也才跑了11.78公里而已；2005沙漠挑战赛，全长212公里，有五队完成比赛，斯坦福大学“新手号”获得冠军；2007城市挑战赛，全长96公里，有六辆车抵达终点，卡耐基的“BOSS”获得冠军。,研究重点：1、通过避免碰撞与改善基于基础设施的合作来增强安全；2、推进智能基础设施、智能车辆和控制技术的集成。,一、立项依据2、国内外发展现状和趋势,欧洲eSafety计划,roadsafetyandeco-drivingtechnologiesPReVENT项目车路协同系统（CVIS，CooperativeVehicleInfrastructureSystems）,研究重点：1、将道路、车辆、卫星和计算机利用通信系统进行集成；2、远景是将各国独立的系统逐步转变为车与车、车与路、车与X的合作系统，实现人和物的移动信息互操作。,一、立项依据2、国内外发展现状和趋势,日本智能道路系统（Smartway）面向21世纪的交通管理系统（UTMS21，UniversalTrafficManagementSystemforthe21stcentury）驾驶安全支持系统（DSSS,DrivingSafetySupportSystem）先进安全车辆（ASV，AdvancedSafetyVehicle）,研究重点：1、依托各种先进的通信系统和车载系统，集成现有的应用系统，为出行者提供更加安全和便利的服务；2、通过车路协调改善道路安全。,一、立项依据2、国内外发展现状和趋势,从美国、欧洲和日本等交通技术发达的国家和地区的研究情况看智能车路协同技术的发展方向：车车/车路通讯技术车载安全控制技术车路协同的信息共享,一、立项依据2、国内外发展现状和趋势,中国“九五”期间，我国正式开始进行国家ITS体系框架、国家ITS标准体系等方面的研究和试验；国家中长期科学和技术发展规划纲要2006-2020明确提出将“交通运输安全与应急保障”作为优先发展主题；在863计划和国家基金委的支持下，取得了一大批典型成果：大范围交通协同控制系统以及多智能体的交通控制与交通诱导系统研究基于混杂Petri网的城市路网交通拥堵波及效应研究智能道路系统信息结构及环境感知与重构技术研究基于车路协调的道路智能标识与感知技术研究基于泛在网络技术的道路设施及灾害信息采集和融合城市道路交叉口交通仿真器软件开发,一、立项依据2、国内外发展现状和趋势,中国智能车辆和车辆智能技术的研究2008年，国家基金委设立“视听觉认知计算”重大研究计划,以智能车为应用平台开展视听觉认知技术研究2009年、2010年：中国智能车未来挑战赛,一、立项依据2、国内外发展现状和趋势,一、立项依据2、国内外发展现状和趋势,目前，道路交通安全正向车路协同、把智能的车和智能的路有机结合起来的方向发展。针对这一特点，我们组织了有车、有路、产学研紧密结合的优势合作团队，开展智能车路协同系统的研究。,近年，我国道路建设突飞猛进，为进行智能车路协同技术的研究奠定了基础。而中国严重的人车混行状况，对实施智能车路协同技术，提高道路交通安全提出了更加迫切的要求。而且，技术要求更高，难度更大。,专利检索情况国外检索美国专利商标局网上专利检索/欧洲专利局网上专利检索/pctdb/en/国内检索国家知识产权局-专利搜索,一、立项依据3、知识产权状况的分析,一、立项依据3、知识产权状况的分析,结论：在智能车载系统方面，国内外的专利集中在车辆安全辅助驾驶方面，没有检索到与车路协同相关的智能车载系统方面的专利。,结论：在智能路侧系统方面，国内外的专利集中在功能单一的交通信息检测设备方面，没有检索到能同时检测行人、路面状况、交通事件并提供车路通信功能的智能路侧系统方面的专利。,一、立项依据3、知识产权状况的分析,结论：在车车/车路信息交互与协同控制技术方面，国内外的专利集中在一些功能单一的车路/车车通信设备、基于传感器的车辆主动避撞控制技术方面，没有涉及多模式车车/车路通讯以及车车/车路协同的车辆、行人识别和安全控制方面的专利。,一、立项依据3、知识产权状况的分析,结论：在车路协同关键技术仿真方面，国内外基于GIS的交通仿真软件方面的专利较多，没有涉及到车车、车路通信、无线通信模式与路由协议方面的仿真，无法实现对车路协同系统的微观仿真。,结论：在国内外没有检索到关于智能车路协同系统集成技术和测试验证环境方面的专利。,由此可见，国内外的专利主要集中在以下3个方面：,1、交通信息采集和交通管理2、基于车载感知的安全报警和控制3、车车/车路通讯和信息共享,结论：目前尚未在车路协同的感知和安全控制方面形成系统的专利,一、立项依据3、知识产权状况的分析,二、研究目标,建立体系框架,智能车载系统,智能路侧系统,车车/车路通讯与协同控制,系统集成,仿真测试,研制系统装备,形成主动安全保障核心技术体系,项目总体目标,攻克关键技术,二、研究目标1、总体目标,构建智能车路协同技术体系框架,建成智能车路协同原型系统和试验环境,建立智能车路协同关键技术仿真平台,团队建设与人才培养,预期成果,智能车载系统,智能路侧系统,车车/车路通讯系统,申请发明专利15项，发表论文60篇,形成3项行业技术标准,智能协同控制安全评估,车辆自组网协议与配置优化仿真,培养博士10，硕士30,建立智能车路协同核心技术团队,二、研究目标2、预期成果,981m9593,201000,500ms95,3100m6Mbps1000,98%1m90%90%,500ms90%,2100m6Mbps500,5500,预期指标,智能车载系统：120km/h以下，前车的识别准确率100m范围内跟车距离识别误差50m范围内行人识别准确率机动车和行人冲突辨识准确率,仿真平台：支持路口数车辆数,智能路侧系统：交通状况和突发事件识别，反应时间准确率,通讯系统：支持通讯模式数单跳无线传输距离数据传输速率传输管理软件支持节点数,指南指标,预期成果的主要技术指标,测试验证环境：交叉口数实验车辆数,无指标10,610,二、研究目标2、预期成果,三、研究方案,智能车路协同系统体系架构,三、研究方案1、研究内容和技术路线,研究内容,三、研究方案1、研究内容和技术路线,智能车载系统关键技术,多源信息融合的关联车辆与行人识别,车辆自身行驶状态及行为识别,车车/人车冲突预警和消解方法,车载系统一体化集成,三、研究方案1、研究内容和技术路线,系统集成关键技术,车辆与行人识别,车辆行为识别,冲突消解,感知系统,通讯系统,控制系统,决策系统,人机交互,执行机构,以太网,CAN总线,CAN总线,以太网,多源信息融合的关联车辆与行人识别,三、研究方案1、研究内容和技术路线,车辆自身行驶状态及行为识别,三、研究方案1、研究内容和技术路线,车辆状态基本信息：位置、速度、加速度、刹车、安全气囊、方向盘转角、车辆尺寸、故障信息、主光灯、左转向灯、右转向灯、双跳灯,安全性,贝叶斯网络,行为,贝叶斯网络,冲突模型,车车/人车冲突预警和消解方法,时间冲突区,决策级融合,制动控制,转向控制,油门控制,三、研究方案1、研究内容和技术路线,PNN,车载系统一体化集成,三、研究方案1、研究内容和技术路线,智能车载系统体系结构,车载系统一体化集成,CAN总线控制,三、研究方案1、研究内容和技术路线,智能车载系统车车/车路协同机制,三、研究方案1、研究内容和技术路线,智能路侧系统关键技术,车辆、行人和路面状况识别,路侧系统一体化集成,智能路侧系统拓扑结构,突发事件快速辨识与定位,三、研究方案1、研究内容和技术路线,行人识别,三、研究方案1、研究内容和技术路线,车辆识别,路面状况识别,三、研究方案1、研究内容和技术路线,突发事件快速辨识与定位,车辆,道路,行人,气象,三、研究方案1、研究内容和技术路线,已在上海和江西等高速公路上成功进行了推广应用,智能路侧系统一体化集成,道路信息采集系统已经在长安大学试验场成功实施,车车/车路信息交互与协同控制,多模式车车/车路自组织信息交互,车车/车路协同的车辆主动避撞,基于路面状态的车速自适应控制,交叉口车辆安全通行协同控制,智能车路协同机制,三、研究方案1、研究内容和技术路线,多模式无线通信构建短距离DSRC实时性强中距离WiMAX中时性远距离单向数字广播实时性弱,节点特征网络组成通信场景,车路通讯建模,多模式车车/车路自组织信息交互,三、研究方案1、研究内容和技术路线,车辆位置等信息的注册与查询算法,基于运动综合感知的车车/车路自组织路由算法,路侧设备R到各个车辆V的有限广播协议,无路侧设备支持的车与车自组网路由协议,车车/车路自组织网络通信协议的仿真评估,有限随机车辆运动模型的建立,运动参数影响因子综合评估,车车/车路自组织通讯,三、研究方案1、研究内容和技术路线,自适应分层决策,车车/车路协同的车辆主动避撞,运动参数传感器,其它传感器,预警,警报,制动,超视距,转向,路侧控制主机,智能车载系统,智能路侧设备,交通灯,基于路口信号的车辆安全通行协同控制,三、研究方案1、研究内容和技术路线,最优安全车速,基于路面状态的车速自适应控制,GIPPS跟驰模型,车路协同关键技术仿真平台,仿真系统体系结构建模,研究方案研究内容和技术路线,基于用例的综合仿真,仿真系统体系结构建模,基于agent理论构建仿真系统体系结构,构建驾驶员-车辆agent结构描述其智能特性,定义各agent之间的通信语言与消息格式,消息层,通信层,内容层,基于用例的综合仿真,基于路面状态的车速自适应控制,车路协同的交叉口安全通行控制,发车模型行人模型随机事件发生模型交通场景构建,安全性定量评估,车辆主动避碰控制,系统集成和测试验证,车路协同体系框架与系统集成,系统测试环境设计与建设,中央控制系统关键技术,车路协同原型系统综合测试,三、研究方案1、研究内容和技术路线,车路协同体系框架,模块高度自治的分布式结构,基于负载均衡的通信网络拓扑结构,基于遗传算法的路侧设备位置优化,智能车路协同体系框架,三、研究方案1、研究内容和技术路线,测试环境与监控中心建设,原始环境,综合测试环境,构建,联网,软件开发,监控平台,长安大学道路交通智能检测与装备工程中心,三、研究方案1、研究内容和技术路线,交叉口冲突识别与消解,车辆变道冲突识别与消解,行人冲突识别与消解,突入车辆冲突识别与消解,基于用例的车路协同系统综合测试,用例类型一：车辆主动避撞,三、研究方案1、研究内容和技术路线,恶劣天气、交通状况和路面病害等对车辆行驶造成的影响,用例类型二：基于路口信号的车辆安全通行,用例类型三：基于路面状况的车速自适应控制,车辆行为识别,冲突预警与冲突消解,行驶状态,交通状况,道路环境,情况千差万别相互作用更复杂,难以用确定的模型描述,车辆行为识别,？,基于样例的车辆行为认知,特征和行为关系样本库,分级多模式匹配,特征分析和提取,特征与行为关系,特征分析和提取,技术难点1,创新点1,车辆行为分析与分类,影响行驶安全车辆行为,基于样例的车辆行为认知,车车/车路协同的车辆行为识别,车车/车路协同感知,三、研究方案2、技术难点、创新点和可行性分析,“智能先锋号”智能车,智能车辆的感知、决策和控制技术,国家基金委主办的2010“中国智能车未来挑战赛”冠军,可行性分析1,基于样例的对方车辆行为识别,三、研究方案2、技术难点、创新点和可行性分析,比赛名次：中科院合肥研究院、武汉大学、南理工、西交大、军事交通学院、国防科大、清华大学、湖南大学和装甲兵工程学院,路侧传感系统,车载传感系统,？,技术难点2,创新点2,种类多分布广高速运动,检测环境,检测机理,时间基准,描述方法,信息特征,异构信息的,时钟基准同步信息特征的规范描述方法的关联,多层次信息融合方法,概率神经网络(PNN),确定数据层和特征层的映射关系,学习矢量量化网络(LVQ),确定关联和综合的最优化准则,数据层融合,最大比合并分集,确定各传感器的权重系数,基于车路协同感知的多传感器信息融合,特征层融合,决策层融合,三、研究方案2、技术难点、创新点和可行性分析,多层次信息融合方法,可行性分析2,不同位置的同类型传感数据进行融合,压力、温湿度、位置、倾角、加速度等不同类型传感器信息进行融合,综合信息，对危险品的运输安全状况作出宏观决策,数据层融合,特征层融合,决策层融合,国家863计划项目基于无线传感器网络的危险品在途（公路）监测技术,三、研究方案2、技术难点、创新点和可行性分析,车车/车路自组织路由算法,稳定高效车车/车路通讯,行驶方向,行驶速度,规划路径,车辆的运动特性,车车/车路自组织路由算法,？,仿生路由算法,基于群智能的仿生路由算法,技术难点3,创新点3,基于运动综合感知的自组织路由,地理信息,蚁群智能ACO,三、研究方案2、技术难点、创新点和可行性分析,国家自然科学基金重点项目月球探测系统的建模、传感、导航和控制基础理论及关键技术研究,基于无线传感器网络的移动机器人导航定位,很好地解决了多目标优化路由决策问题,可行性分析3,基于蚁群智能的无线传感器网络路由算法,无线传感器网络节点,三、研究方案2、技术难点、创新点和可行性分析,驾驶员-车辆智能行为建模,动态道路状况,车辆动力性能,驾驶员特性,驾驶员-车辆微观行为的不确定性非线性,驾驶员-车辆智能行为建模,？,数据驱动的自适应建模,快速稀疏最小二乘支持向量机算法,技术难点4,创新点4,关联车辆实时行为,多模态性,智能性,决策过程,驾驶员特性统计,车辆动态样本数据,参数自适应校正,在线仿真,三、研究方案2、技术难点、创新点和可行性分析,数据驱动的建模,数据驱动的自适应建模,可行性分析4,国家863计划项目“城市交叉口微观交通仿真”,基于最小二乘支持向量机回归的驾驶员-车辆的微观行为建模,08年国内首次实现FCD并行处理系统09年国内首次实现并行微观仿真、大范围区域交通协调控制,仿真与实际结果一致,为实现驾驶员智能行为自适应建模奠定了基础,道路交通流量采集在线仿真系统,三、研究方案2、技术难点、创新点和可行性分析,智能车载系统关键技术,智能路侧系统关键技术,车车/车路通讯与协同控制,系统集成和测试验证,车路协同关键技术仿真平台,拟获取的知识产权,1、车路协同信息融合的车辆/行人检测方法与系统2、基于车车/车路协同的车辆行驶安全行为分析仪3、基于车车/车路协同的三层决策控制的冲突消解方法与系统,1、基于车路协同的异构特征信息融合算法2、基于车路协同的GPS和微波测距组合的突发事件定位算法3、基于车路协同的道路状况特征提取与描述算法,1、基于运动综合感知的车车/车路自组织路由算法2、基于车车/车路协同的交叉口超视距安全控制方法3、基于路面状态的车辆目标车速求解方法与跟踪控制系统,1、基于车路协同的城市道路在线微观仿真设备2、基于车路协同的交叉口安全控制在线仿真与评估方法3、一种微观在线发车模型装置与方法,1、用于车路协同的微缩交通实物仿真平台2、基于历史交通数据挖掘的交通黑点发现算法3、一种路侧设备布置优化算法,三、研究方案3、拟获取的知识产权,2011年度,年度计划,国内外调研和需求分析，方案设计,2012年度,2013年度,系统详细设计，方法算法研究,上半年,下半年,系统研制，算法仿真分析,分系统集成、测试，系统、算法完善,上半年,下半年,全系统集成，实验环境中的测试与验证,系统完善，成果总结全面实现项目研究目标,上半年,下半年,三、研究方案4、年度计划,经费预算,三、研究方案5、经费预算,四、实施方案,课题1:智能车载系统关键技术,课题2:智能路侧系统关键技术,课题3:车车/车路通讯与协同控制,课题5:系统集成和测试验证,课题4:车路协同关键技术仿真平台,课题设置和任务分解,经费：450万承担：中科院合肥研究院协作：奇瑞公司,经费：300万承担：长安大学协作：中国科学技术大学,经费：350万承担：中科院合肥研究院协作：中国科学技术大学长安大学、奇瑞公司,经费：200万承担：中国科学技术大学协作：长安大学,经费：300万承担：长安大学协作：中科院合肥研究院中国科学技术大学,长安大学：路侧传感系统研制；车路协同感知的车辆、行人和路面状况识别研究；路侧系统一体化集成；中国科技大学：突发事件的识别与定位。,中科院合肥研究院和奇瑞公司：车车/车路协同车辆主动避撞和车速自适应控制研究；长安大学：基于路口信号的车辆安全通行协同控制研究；中国科技大学：基于多模式的车车/车路自组织无线通讯系统研制。,中国科技大学：车路协同关键技术仿真平台的建立；长安大学：车辆主动避撞、车辆安全通行和车速自适应控制等基于车路协同的感知控制方法的仿真分析。,长安大学：测试验证环境建设与系统综合测试；中科院合肥研究院：车路协同系统总体设计与集成；中国科技大学：为监控中心提供高性能计算能力建设。,四、实施方案1、课题设置和任务分解,中科院合肥研究院：基于车载传感器的周围车辆与行人识别研究；车车/车路协同感知的车辆行为识别研究；车车/人车冲突消解研究；车载系统一体化集成；奇瑞公司：车辆行驶状态检测和控制系统改造，并提供所需实验车辆。,建立体系框架,智能车载系统,智能路侧系统,车车/车路通讯与协同控制,测试验证,车路协同关键技术仿真,研制系统装备,形成主动安全保障核心技术体系,总体目标,攻克关键技术,课题1,课题2,课题3,系统集成,系统总体设计,课题4,测试环境设计建设,课题5,课题和总体目标的关系,四、实施方案2、课题与项目总体目标之间的关系,明确分工与职责,加强监督指导,完善过程控制,组织方式及管理机制,课题之间的联系、协调和系统集成由中科院合肥研究院负责；课题内部的任务分解和组织协调由各课题承担单位负责；,制订详细工作计划、时间节点、考核指标;课题承担单位定期组织内部汇报、进度检查、考核和监督各参与单位的工作进度；“项目专家组”每半年对项目执行情况进行检查、评估和指导。,成立“项目专家组”,领域专家,参加单位负责人,课题负责人,强强联合、优势互补的产学研联合团队,中国科学院合肥物质科学研究院长安大学中国科学技术大学奇瑞汽车股份有限公司,四、实施方案3、组织方式及管理机制,项目主要人员,梁华为,中科院合肥研究院项目负责人课题1负责人,冯兴乐,长安大学课题2负责人,孔令成,中科院合肥研究院课题3负责人,陈锋,中国科技大学课题4负责人,安毅生,长安大学课题5负责人,梅涛,中科院合肥研究院车载系统,陈效华,奇瑞汽车公司车载控制系统,闫茂德,长安大学路侧总体设计,宋焕生,长安大学测试环境验证,李京,中国科技大学高性能计算,研究员/副所长,副教授/系主任,研究员/副所长,副教授/副主任,副教授/系主任,研究员/副院长,教授/院长,教授/副院长,教授/主任,教授/主任,四、实施方案4、项目主要人员,苗付友,中国科技大学无线自组织通讯,副教授/主任,五、研究基础与条件,1、国家节能环保汽车工程技术研究中心奇瑞汽车股份有限公司；2、国家高性能计算中心中国科学技术大学；3、传感技术联合国家重点实验室中国科学合肥物质科学研究院；4、汽车节能环保国家工程实验室奇瑞汽车股份有限公司；5、国家863计划智能机器人传感技术实验室中国科学合肥物质科学研究院；,国家级中心、实验室5个：,五、研究基础与条件1、研究基地,1、交通部汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室长安大学；2、交通部人-车-路-环境系统安全重点实验室长安大学；3、安徽省仿生感知与先进机器人技术重点实验室中国科学院合肥物质科学研究院；4、陕西省道路交通检测与装备工程技术研究中心长安大学；,1、教育部“多源异构交通信息智能检测与融合技术”创新研究团队长安大学；,省部级重点实验室/工程中心4个：,部级创新团队1个：,五、研究基础与条件1、研究基地,2008年度国家科技进步奖一等奖：节能环保汽车技术平台建设项目2008年度国家科技进步奖二等奖：整车自主开发系统关键技术研究及其工程应用项目,国家科学技术进步奖：一等奖1项，二等奖3项,五、研究基础与条件2、已有成果,2007年度国家科技进步奖二等奖：汽车综合性能检测关键技术研究、系列产品开发及其产业化2008年度国家科技进步奖二等奖：智能系统技术体系研究与平台研发及其应用,五、研究基础与条件2、已有成果,五、研究基础与条件3、工作条件,国家基金委主办的2010“中国智能车未来挑战赛”冠军,国内从事智能车研究的主要科研机构都参加了本次比赛,“智能先锋号”智能车成功研制了具有感知环境、路径规划、行为决策能力的智能汽车,比赛名次：中科院合肥研究院、武汉大学、南理工、西交大、军事交通学院、国防科大、清华大学、湖南大学和装甲兵工程学院,KD系列万亿次高性能计算机：国产“