第2章 智能网联控制基础

第2章智能网联控制基础

2.1车联网(1)车辆和车载系统车辆和车载系统是参与交通的每一辆汽车和车上的各种设备，通过车载传感器，车辆不仅可以实时了解自己的位置、朝向、行驶距离、速度和加速度等车辆信息，还可以通过各种环境传感器感知外界环境的信息，包括温度、湿度、光线、距离等，不仅方便驾驶人及时了解车辆和信息，还可对外界变化做出快速反应。此外，传感器获取的信息还可通过无线网络发送给周围的车辆、行人和道路，上传到车联网的云计算中心，加强信息的共享能力。(2)车辆标识系统车辆上的若干标志标识和外界的标识识别设备构成了车辆标识系统，其中标志以射频识别(RadioFrequencyIdentification，RFID)和图像识别系统为主。(3)路边设备系统路边设备系统沿交通路网布设，一般安装在交通热点地区、交叉路口或者高危地区，通过采集特定地点的交通状况，评估交通事件的影响程度及范围，给交通参与者规避交通拥堵和风险的若干建议。(4)信息通信网络系统有了若干信息后，还需要信息通信系统实现数据的传输，这是网络链路层的重要组成部分。以Wi-Fi、蓝牙、移动网络、无线网络为主，车联网的大部分网络需求需要与网络运营商合作，以便和用户的手机随时连接。1.构成2.1车联网(1)应用层应用层是车联网的最高层次，可以为联网用户提供各种出行服务。以当前应用最广泛的业务为例，全球定位系统获取车辆的实时位置数据，然后返回给车联网控制中心服务器，经网络层处理后进入用户的车辆终端设备；终端设备对定位数据进行相应的分析处理后，可以为用户提供导航、通信、监控、定位等服务。(2)网络层网络层主要功能是提供透明的信息传输服务，即实现对输入输出数据的汇总、分析、加工和传输，一般由网络服务器和WEB服务组成。GPS定位数据及车载传感器采集信息上传至控制中心，由服务器对数据进行加工，为每辆车提供定制服务；同时可对数据进行联合分析，形成车与车之间的各种关系，搭建局部车联网业务，为用户群提供高效、准确、及时的数据服务。(3)采集层采集层负责数据的采集，由各种车载传感器完成，包括车辆实时运行参数、道路环境参数和预测数据，如车速、方向、位置、里程、发动机转速、车内温度等。所有采集到的数据将上传至控制中心进行统一的分析和处理，得到用户所需要的业务数据，为车联网提供可靠的数据支持。2.体系架构2.1车联网(1)RFID技术RFID技术是通过无线射频信号实现物体识别的一种技术，具有非接触、双向通信、自动识别等特征，对人体和物体均有较好的识别效果。RFID不但可以感知物体位置，还能感知物体的移动状态并进行跟踪。RFID目前已广泛应用于智能交通领域，尤其是车联网技术中更是对RFID依赖颇深，成为车联网体系的基础性技术。RFID技术一般与服务器、数据库、云计算、近距离无线通信等技术结合使用，构建庞大的物体识别体系。(2)传感网络技术车辆服务需要大量数据支持，这些数据的原始来源正是由各类传感器采集的。不同的传感器或大量的传感器组成一个庞大的数据采集系统，动态采集一切车联网服务所需要的原始数据，如车辆位置、状态参数、交通信息等。当前传感器已由单个或几个传感器演化为由大量传感器组成的传感器网络，并且能够根据不同的业务进行人性化定制，经分析处理后作为各项业务数据为车辆提供优质服务。3.关键技术2.1车联网(3)卫星定位技术随着全球定位技术精度的提升，车联网的发展迎来了新的历史机遇，GPS系统已成为车联网的重要技术基础，为车辆的定位和导航提供高精度的位置服务，成为车联网的核心业务之一。随着我国北斗导航系统的日益完善并投入使用，车联网技术又有了新的发展方向，并逐步实现向国产化、自主知识产权的过渡。北斗导航系统将成为我国车联网体系的核心技术之一，成为车联网核心技术自主研发的重要开端。

(4)无线通信技术传感网络采集的数据需要通信系统传输出去才能得到及时的处理和分析，分析后的数据也需经过通信网络的传输才能到达车辆终端设备。考虑到车辆的移动特性，车联网技术只能采用无线通信技术实现数据的传输，因此无线通信技术是车联网技术的核心组成部分。在各种无线传输技术的支持下，数据可以在服务器的控制下进行交换，实现业务数据的实时传输，并通过指令的传输实现对网内车辆的实时监测和控制。3.关键技术2.1车联网(5)大数据分析技术大数据(BigData)是指数量庞大、结构复杂的数据或信息的集合体。在计算机技术和网络技术的推动下，各种大数据处理方法已经开始得到广泛应用。常见的大数据技术包括信息管理系统、分布式数据库(数据存储)，数据挖掘、类聚分析(算法)等，成为推动大数据在车联网中应用的强大驱动力。(6)标准及安全体系车联网作为一个庞大的物联网应用系统，包含了大量的数据、处理过程和传输节点，其高效运行必须有一套统一的标准体系来规范，以确保数据的真实性和完整性，实现各项业务的应用。标准化已成为车联网技术发展的迫切要求，也是一项复杂的管理技术。车辆联网和获取服务本身也是为车辆安全行驶提供保障，因此安全体系的建立也十分重要。能否根据当前车联网发展状况，建立一套高效的标准和安全体系，已成为制约未来车联网技术发展的关键因素。3.关键技术2.1车联网(1)车辆安全方面：车联网可以通过提前预警、超速警告、逆行警告、红灯预警、行人预警等相关手段提醒驾驶人，也可通过紧急制动、禁止疲劳驾驶等措施有效降低交通事故的发生率，保障人员及车辆安全。(2)交通控制方面：将车端和交通信息及时发送到云端，进行智能交通管理，从而实时播报交通及事故状况，缓解交通堵塞，提高道路使用率。(3)信息服务方面：车联网为企业和个人提供方便快捷的信息服务，如提供高精度电子地图和准确的道路导航。车企也可通过收集和分析车辆行驶信息，了解车辆的使用状况及问题，确保用户行车安全。其他企业还可通过相关特定信息服务了解用户需求和兴趣，挖掘盈利点。(4)智慧城市与智能交通方面：以车联网为通信管理平台可以实现智能交通，如交通信号灯智能控制、智慧停车、智能停车场管理、交通事故处理、公交车智能调度等方面都可通过车联网实现。随着交通的信息化和智能化，必然有助于智慧城市的构建。4.应用场景2.2网联自动驾驶(1)全局视图下的网联自动驾驶技术体系网联自动驾驶的体系架构可以按照“终端”、“连接”、“计算与服务”三个维度来进行解构。1.体系架构2.2网联自动驾驶(2)智能网联汽车视角下的网联自动驾驶技术体系该视角下，网联自动驾驶按照技术环节可分为感知、连接、计算与服务，其中网联系统是与雷达、摄像头、定位等并列的一种感知技术，车内电子电气架构(E/E)、车载计算平台归属于连接和计算的范畴，服务主要是与自动驾驶有关的预测和决策等。在智能网联汽车视角下，车辆的安全是非常重要的技术环节，需要遵循相应的功能安全体系(ISO26262)，以及预期功能安全体系(SOTIF)。1.体系架构2.2网联自动驾驶(3)信息通信视角下的网联自动驾驶技术体系该视角下，网联自动驾驶遵循“端-管-云-业务”的典型信息通信体系架构。一方面，无论是车载、路侧系统的各类终端，都是网络内的车联网终端用户；另一方面，各类终端通过C-V2X/5G等移动通信网络或光纤接入网络接入到边缘计算平台或云平台，平台上的各类应用为终端用户提供通用或定制化服务。1.体系架构2.2网联自动驾驶(4)交通与交管视角下的网联自动驾驶技术体系该视角下，车联网与智慧交通系统按照业务类型垂直分类，网联自动驾驶可视作涉及到多个传统业务类型增强与融合的新兴业务系统，如在传统的交通信号智能控制系统基础上增加了数据开放与广播，在交通标志标线、车辆超速预警、典型违法预警等基础上增加了信息融合与实时播发功能等。1.体系架构全局局部2.2网联自动驾驶(5)网联自动驾驶技术体系的三向视图为了更好地描述网联自动驾驶技术体系，网联自动驾驶技术体系可用三向视图进行描述。正向视图展示了系统架构和信息流，根据业务类型的不同，信息流可分为三个类型。一是车路信息流，路侧智能化系统为智能网联汽车提供超视距感知信息、道路信息、地理信息等；智能网联汽车向路侧智能化系统提供自身状态信息，用于路侧更全面地了解道路车辆状态，形成车路协同流闭环。二是面向交通治理的车路云信息流，交通与交管平台从路侧智能化系统及智能网联汽车获取车辆行驶信息，用于分析和形成宏观或微观交通状态，并将交通控制、管理、诱导等信息发送至智能网联汽车，促进改善交通环境，形成智慧交通信息流闭环。三是面向网联自动驾驶的车-路-云信息流，智能网联汽车和路侧智能化系统将感知信息与道路状态信息上传至云控平台，云控平台将适用于自动驾驶的融合感知与决策信息下发至智能网联汽车，形成网联自动驾驶信息流闭环。1.体系架构2.2网联自动驾驶(5)网联自动驾驶技术体系的三向视图顶向视图展示了关键技术的逻辑架构，信息通信、交通、汽车等各行业对于“终端”、“计算”、“连接与服务”的技术逻辑划分基本达成共识，但不同行业对于此种逻辑划分有不同的关注重点。汽车行业更关注智能网联汽车内部系统，同时关注云控平台上自动驾驶应用服务的实现。通信行业更关注车-路-云之间的连接与服务，以及边-云端的移动边缘计算(MobileEdgeComputing,

MEC)、数据中心、云计算、人工智能等关键技术。路侧智能化系统需要信息通信、交通、交管等跨行业协同，其中交管行业的责权界面相对明晰，信息通信行业和交通行业在路侧系统建设运营方面的合作模式还有待进一步探索；应用平台方面，信息通信、交通、交管、汽车等各行业仍存在平台间数据集不统一、互联互通困难等待解决的问题。1.体系架构2.2网联自动驾驶(5)网联自动驾驶技术体系的三向视图侧向视图展示了系统安全视图，包含网联自动驾驶功能安全与信息安全两部分安全体系。功能安全既包括汽车传统的功能安全体系，也包括自动驾驶汽车的预期功能安全体系，以及未来路侧设备、云端服务的预期功能安全。信息安全包括了网络安全、身份认证等关键技术体系，其中身份认证体系一方面需要明确管理机制，考虑建立跨行业、跨地域协同管理模式，共同维护协同互认的数字身份信任关系。1.体系架构2.2网联自动驾驶(1)车载感知视觉感知激光雷达感知毫米波雷达感知感知融合2.关键技术2.2网联自动驾驶(2)网联无线通信(C-V2X)

国际标准组织

3GPP定义了基于

LTE(LongTermEvolution)移动通信技术演进形成的LTE-V2X、5G及

5GV2X标准化技术。

依托国内良好的产业环境，基于

LTE-V2X的芯片模组、OBU(OnboardUnit,车载单元)、RSU(RoadSideUnit,路侧单元)等核心设备均具备了实际商用能力，且配套的端到端产业链已经建立。2.关键技术2.2网联自动驾驶(3)移动边缘计算(MEC)MEC与以

C-V2X为代表的网联技术深度融合，可实现网联自动驾驶的多类应用场景。MEC与

C-V2X融合系统可采用多层系统架构，通常包括路侧

MEC设备以及区域

MEC平台。两类

MEC相对独立，并可根据应用场景对于边缘计算的不同需求灵活组合形成“标准+定制化”的解决方案。2.关键技术2.2网联自动驾驶

从典型工况和协同环节两个维度进行考虑，可以将网联自动驾驶的应用场景划分为一个矩阵。典型工况包括各类路口、高速公路、隧道、停车场、矿山/港口等相对结构化的道路环境，以及通用工况环境。协同环节则包括协同感知、协同决策和协同控制三个部分。3.应用场景2.3车辆轨迹控制模型(1)交通工程类

从交通工程角度对跟驰行为进行建模，侧重于微观驾驶行为的表达与微观数据的标定。在分析各种外界因素对驾驶人跟驰行为影响的基础上，设计合理的模型结构使得模型能够在微观上符合实际观测数据。鉴于这类模型主要应用于交通仿真和交通安全，因而实测数据分析和模型参数标定就显得尤为重要。根据建模思想的差异，这类跟驰模型分为刺激-反应类模型、安全距离类模型、心理-生理类模型和人工智能类模型。刺激-反应类模型和安全距离类模型将人-车系统作为统一体，采用精确的运动学或动力学公式描述车辆运行轨迹，在交通仿真和智能车辆等领域有着广泛应用价值。心理-生理类模型和人工智能类模型则更多地考虑对驾驶人心理反应特性的描述与建模，模型中更多地体现了跟驰行为中人的因素。(2)统计物理类

按照统计物理学的观点，车辆被作为自驱动远离平衡的相互作用粒子。物理学家通过在跟驰模型中引入能够描述实际交通流基本特性的一些本质因素，建立起微观跟驰模型。这类模型有助于更好地理解观察到的实际交通流现象(如相变、亚稳态、迟滞现象、时走时停等)。1.车辆跟驰模型分类2.3车辆轨迹控制模型1.车辆跟驰模型分类2.3车辆轨迹控制模型(1)跟车模型线性跟驰模型2.CHV/HV跟驰模型2.3车辆轨迹控制模型(1)跟车模型非线性跟驰模型2.CHV/HV跟驰模型2.3车辆轨迹控制模型(2)跟驰行为模型刺激-反应模型(GM模型)2.CHV/HV跟驰模型2.3车辆轨迹控制模型(2)跟驰行为模型安全距离模型2.CHV/HV跟驰模型2.3车辆轨迹控制模型(2)跟驰行为模型安全距离模型2.CHV/HV跟驰模型2.3车辆轨迹控制模型(2)跟驰行为模型生理-心理模型2.CHV/HV跟驰模型2.3车辆轨迹控制模型(2)跟驰行为模型人工智能模型2.CHV/HV跟驰模型2.3车辆轨迹控制模型(2)跟驰行为模型优化速度模型2.CHV/HV跟驰模型2.3车辆轨迹控制模