智能网联道路交通控制 课件 第1章 绪论

第1章绪论1.1网联自动驾驶发展历程(1)相关定义自动驾驶，又称自动驾驶系统，指无须驾驶员直接进行物理驾驶操作的情况下，车辆能够自主完成行驶任务并做出决策的智能系统。这一系统旨在替代驾驶员操控，确保车辆的安全行驶。自动驾驶须借助汽车这一载体才能实现其目标，由此引出另外一个概念——自动驾驶汽车。自动驾驶汽车(Autonomousvehicles,AVs)，又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能汽车。这种汽车依靠人工智能、‌视觉计算、‌雷达、‌监控装置和‌全球定位系统协同合作，能够在没有任何人类主动操作的情况下，自动安全地操作机动车辆。‌AV的核心功能包括环境感知、路径规划和自主控制，能实现自动行驶、自动变速、自动刹车、自动监视周围环境、自动变道、自动转向和自动信号提醒等功能。此外，自动驾驶汽车还须具备网联式自动驾驶辅助功能，以确保在复杂道路环境中的安全行驶。1.自动驾驶的兴起1.1网联自动驾驶发展历程(2)发展自动驾驶的缘由2020年，全球有135万人死于车祸；2021年我国因交通事故死亡人数61703人。大多数车祸并非汽车系统造成，而是人为因素，如超速、酒驾、疲劳驾驶等。自动驾驶能减少此类事故的发生。此外，自动驾驶还能有效避免路怒症等不良驾驶行为，从而改善交通环境。根据KoenFrenken和JulietSchor的调查，私家车95%的时间要么处于堵车、要么停放在停车场内，由此造成极大的浪费。而自动驾驶技术可以让更多的汽车被用于共享经济，如网约车，提高汽车的利用效率，减少城市对停车空间的需求。发展共享经济可以减少人们对私家车的需求，缓解城市交通压力。此外，Shladover等人对单车道公路基本路段通行能力的研究表明，当协同自适应巡航控制(CooperativeAdaptiveCruiseControl,CACC)渗透率达到100%时，路段通行能力可提升约2倍。Mahmassanil和Arem等人的研究也表明，当CACC渗透率大于60%时，道路通行能力和交通流稳定性均能得到大幅改善。而在车路协同环境下，这种改善的程度会更高。1.自动驾驶的兴起1.1网联自动驾驶发展历程(3)自动驾驶发展阶段1.自动驾驶的兴起初始时期AmericanWonder自动驾驶愿景利用磁场控制汽车1.1网联自动驾驶发展历程真正的自动驾驶20世纪80年代，CMUNavLab实验室研制成功了第一辆基于视觉的自动驾驶汽车。到了1995年，Navlab-5在98%自动驾驶情况下跑完了2850英里路程。ALVINN(AutonomousLandVehicleInANeuralNetwork)。1988年，CMU完成了另外一个研究项目，使用两层神经网络的自动驾驶汽车以70英里/小时的速度行驶了90英里。1986年，奔驰公司VaMoRs项目，自动驾驶汽车可以完成横向和纵向的控制，并且最高速度达到了36km/h。1.1网联自动驾驶发展历程第一次技术革新第一次技术革新在2000年左右，基于GPS和惯性测量仪(InertialMeasurementUnit,IMU)实现。GPS定位车辆的位置，误差在1m左右，再结合IMU，车辆的定位误差可达5cm以内，实现点到点的精准路径导航。技术革新往往由巨额的挑战奖金推动而成。2004年第一届DarpaGrandChallenge(仅限美国队伍参加)中，挑战队伍需在Mojave沙漠中完成249km的无人干预驾驶。第一名可拿到100万美元的奖金。但可惜没有队伍完成挑战，最接近的挑战队伍为卡耐基·梅隆大学的NavLab，在距离终点11.78km的时候车辆撞上了一块岩石，被卡住了。一年后，依然是Darpa，依然是Mojave沙漠，有了更多的队伍参加(依然仅限美国)，奖金翻倍达到了200万美元。这次有5个队伍完成了挑战，第一名来自斯坦福的Junior，以6小时54分的成绩完成了挑战，紧随其后的是卡耐基·梅隆大学的NavLab，成绩7小时5分钟。也是在这次挑战后，自动驾驶技术的可行性得到了验证。1.1网联自动驾驶发展历程第二次技术革新第二次技术革新源于2006年出现的激光雷达。之前的技术局限于2D的图像传感器，激光雷达的出现，将深度(即距离)引入自动驾驶领域，汽车可以获得高分辨率的三维视图，使自动驾驶技术迈进了一大步。2007年，第三届DarpaGrandChallenge国际赛将挑战场地选在了城市，地点为美国的乔治空军基地，全程96km。参赛者不仅需要汽车能够避障，还需要遵守交通规则，并完成一系列复杂场景的驾驶。最终卡耐基·梅隆大学NavLab以4小时10分钟的成绩获得第一，斯坦福Junior以4小时29分钟排名第二。第二次技术革新推动了自动驾驶的商业发展，这其中较有名的有2009年成立的Google自动驾驶团队，即后来的Weymo。团队中大多数成员来自Darpa挑战赛中的CMU和Stanford成员：ChrisUrmson、DmitriDolgov、MikeMontemerlo和AnthonyLevandowski。1.1网联自动驾驶发展历程第三次技术革新第三次技术革新，即人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术的大革新。自2012年起，自动驾驶进入AI时代，即我们现在所使用的智能自动驾驶技术。智能自动驾驶主要依靠车辆自身的视觉、毫米波雷达、激光雷达等传感器进行环境感知、计算决策和控制执行。环境感知通过车载传感器完成对周围环境的探测及定位。计算决策一方面将传感器数据进行分析处理，实现对目标的识别；另一方面进行行为预测和全局路径规划、局部路径规划与即时动作规划，决定车辆当前及未来的运动轨迹。强化学习/模仿学习直接感知，端到端框架(强化学习、模仿学习使用的框架)→Pipeline框架(自动驾驶企业最常用)→直接感知框架目标检测，RCNN系列模型→YOLO系列模型→基于Transformer的模型强化学习/模仿学习直接感知框架3D目标检测1.1网联自动驾驶发展历程(4)自动驾驶发展中的制约因素美国汽车工程师学会将自动驾驶划分为L0-L5

等级。从技术发展看，目前自动驾驶的技术实现能力为

L2-L3，但受到场景的局限，如需要在高速公路、道路标识规范清晰的城市主干道路上行驶等；从产业应用落地看，L2

及以下的

ADAS应用依然保持一个较低的渗透水平，L3

及以上自动驾驶应用仍以试验和区域性示范为主，L4

及以上更高等级自动驾驶应用则需要更长的时间。自动驾驶面临的挑战1.自动驾驶的兴起Uber致命事故不规范的道路道路上的异常情况道德难题1.1网联自动驾驶发展历程2.车联网的出现Connectedandautomatedvehicles(智能网联汽车/网联自动驾驶汽车)Connectedvehicles(网联汽车)VANET(Vehicular

AdHocNetwork车辆自组织网络)Vehicularnetwork(车辆网)Telemetics(车载信息服务)V2X(车联一切)VGrid(车辆网格)不太正式场合：Internetofvehicles车-联网，是一个名词+动词结构，表示把现有汽车通过无线网络联结起来。车联-网，是动词+名词结构，强调是把车辆联结起来的一种网络。

车联网的概念源于物联网，即车辆物联网，是以行驶中的车辆为信息感知对象，借助新一代信息通信技术，实现车与X(指人、车、路、云平台)之间的网络连接，提升车辆整体的智能驾驶水平，为用户提供安全、舒适、智能、高效的驾驶体验和交通服务，同时提高交通运行效率，提升社会交通服务的智能化水平。

车联网主要实现“三网融合”，即车内网、车际网和车载移动互联网的融合。

车联网是利用传感技术感知车辆的状态信息，并借助无线通信网络与现代智能信息处理技术实现交通的智能化管理，以及交通信息服务的智能决策和车辆的智能化控制。(1)内涵1.1网联自动驾驶发展历程车与云平台间的通信是指车辆通过卫星通信或移动蜂窝通信等技术实现与车联网服务平台的信息交互，接收平台下达的控制指令，实时共享车辆数据。车与车间的通信是指车辆与车辆之间实现信息交流与信息共享，包括车辆位置、行驶速度等车辆状态信息，可用于判断道路车流状况。车与路间的通信是指借助地面固定通信设施实现车辆与道路间的信息交流，用于监测道路交通状况，引导车辆选择最佳行驶路径。车与人间的通信是指用户可通过专用短程通信技术(DedicatedShortRangeCommunications,DSRC)、Wi-Fi、蓝牙、移动网络等无线通信技术与车辆进行信息沟通，使用户通过移动终端设备能监测并控制车辆。车内设备间的通信是指车辆内部各设备间的数据传输，用于对设备状态的实时检测与运行控制，建立数字化的车内控制系统。(1)内涵1.1网联自动驾驶发展历程1.1网联自动驾驶发展历程日本：SmartWay、VICS(VehicleInformationandCommunicationSystem)美国：IntelliDriveConnectedVehicleResearch(CVR)。美国交通部下设部门RITA发布了“智能交通战略研究计划(2015-2019)”，该计划将研究重点集中在“互联汽车”、“自动驾驶”、“新兴功能”、“企业数据”、“协同性”和“加速产业扩张”六大领域。欧洲：车路协同CVIS项目、Car2Car通信联盟我国：2009年起步，最初只能实现基本的导航、救援等功能；2013年能够实现简单的实时通信；2014-2015年，3G和LTE技术开始应用于车载通信系统实现远程控制。2016年9月，华为、奥迪、宝马和戴姆勒等公司合作推出了5G汽车联盟，并与汽车经销商和科研机构共同开展了一系列汽车网络应用场景。到2017年底，国家颁布了多项方案，如交通运输部发布了《2017-2020

智慧交通方案》、中国信息通信研究院发布了《车联网白皮书(2017年)》、工业和信息化部发布了关于征求《国家车联网产业标准体系建设指南》意见的通知等，将发展车联网提到了国家创新战略层面。2021年，中国互联网大会发布的《中国互联网发展报告(2021)》指出，中国车联网标准体系建设基本完备，车联网成为汽车工业产业升级的创新驱动力；车联网的装机率约300多万台，市场增长率107%，渗透率15%，表明车联网发展态势良好，具备了一定的市场规模。(2)车联网发展历史车联网应用于未来的车辆驾驶，将以生态为中心，实现生态出行。安全驾驶、协同驾驶等领域的应用。交通智能化管理：对已经定位的货物进行位置跟踪，并为货物在供应链和物流链中提供服务；通过车辆传感器采集信息，并在云中心实施计算与分类处理，将不同类型的数据分类发放，使不同部门都能够掌握数据，基于反馈数据实施交通智能调度。导航精确化：车联网能够实时获取路网交通运行状态，并依据驾驶人起讫点精准计算出行路径，为驾驶人提供精确化的导航服务。整车硬件联网化用车服务线上化：如代驾、停车场、加油站、违章查询代缴、充电桩收费、上门保养、上门洗车、UBI(UsageBasedInsurance)保险，等等。服务方式多样化：车联网将不再局限于车-机这一个交互渠道，还可拓展到手机APP、微信小程序、智能穿戴设备、智能家居设备等多个交互设备，极大提升用户的用车体验，延长人车交互的频率和时间，改善交互体验。助力无人驾驶技术发展(3)车联网未来发展方向1.1网联自动驾驶发展历程近年来，单车智能自动驾驶，也称之为自主式自动驾驶，在多个环节均存在不同程度的技术瓶颈，应用过程中也出现了各种失效的问题。如在环境感知环节：各类传感器的可靠性及对突发事件的响应能力不足。一方面，容易受到遮挡、恶劣天气等环境因素影响，如十字交叉路口、隧道出入口等；另一方面，单车智能自动驾驶在目标预测、驾驶意图“博弈”等方面存在困难。在计算决策环节：算力与功耗之间的矛盾是目前单车智能自动驾驶计算平台遇到的重要瓶颈。同时，因交通行为更多是众多参与者之间的相互“博弈”，在路径动作的决策规划环节，单车智能自动驾驶难以给出最佳的解决方案。在控制执行环节：难以提供远程遥控驾驶、协同驾驶等模式。例如在某些危险或不适合人类进入的场合，需要通过

5G远程遥控驾驶来操作远端的车辆进行作业；在车辆编队行驶方面，借助头车和后方车辆的信息交互，后方车辆能够按照头车的统一命令进行驾驶，减轻后方车辆的感知计算任务负载。车联网为单车智能自动驾驶面临的上述技术难题提供了有效解决方案、可促进单车自动驾驶技术迈向新的起点，二者的融合已成共识。单车智能自动驾驶通过车辆自身的传感器进行感知决策与控制，而网联自动驾驶则通过V2X方式进行感知并帮助车辆进行决策和控制，实现智能驾驶。3网联自动驾驶的发展1.1网联自动驾驶发展历程网联自动驾驶是在现有单车智能自动驾驶基础上，通过车联网将“人-车-路-云”交通参与要素有机地联系在一起，拓展和助力单车智能自动驾驶在环境感知、计算决策与控制执行等方面的能力升级，加速自动驾驶成熟应用。在环境感知环节进行协同，支持车辆获得比单车智能感知更多的信息，如非视距感知或易受恶劣环境影响等问题；在计算决策环节进行协同，增强车与车、车与路之间的系统性决策，如解决车辆优先级管理、交叉口优化控制等问题；在控制执行环节进行协同，对车辆驾驶行为进行干预，如远程遥控车辆脱困等。与此同时，网联自动驾驶的发展，还将带动“人-车-路-云”协同车联网新型基础设施体系的建设与完善，如下图所示，助力

5G、人工智能等技术在垂直行业的应用推广，促进汽车和交通服务的新模式、新业态发展。3网联自动驾驶的发展1.1网联自动驾驶发展历程1.1网联自动驾驶发展历程3网联自动驾驶的发展优势自主式网联式更加精益单车配备所有的感知设备，设备及信息独享通过V2X从周边获取公共信息，设备及信息为所有车辆服务技术难度更低车辆架构开发复杂，对传感器等零件重量、体积要求高相对而言重量、体积要求低，布置灵活，车辆架构简单车辆成本更低车辆需要大量感知设备，如摄像头、各种雷达等更多信息从周边获取，信息来源于公共资源信息处理难度低需要通过传感器读取信息，然后通过各种识别技术进行处理融合可以直接发送对应信息，车辆直接执行，如信号灯直接通过信号发送网联化等级等级名称等级定义控制典型信息传输需求1网联辅助信息交互基于车-路、车-云通信，实现导航等辅助信息的获取，以及车辆行驶与驾驶人操作等数据的上传人地图、交通流量、交通标志、油耗、里程等信息传输实时性、可靠性要求较低2网联协同感知基于车-车、车-路、车-人、车-云通信，实时获取车辆周边交通环境信息，与车载传感器的感知信息融合，作为自车决策与控制系统的输入人与系统周边车辆/行人/非机动车位置、信号灯相位、道路预警等信息传输实时性、可靠性要求较高3网联协同决策与控制基于车-车、车-路、车-人、车-云通信，实时并可靠获取车辆周边交通环境信息及车辆决策信息，车-车、车-路等各交通参与者之间信息融合，形成车-车、车-路等各参与者之间的系统决策与控制人与系统车车、车路间的协同控制信息传输实时性、可靠性要求高发展规划比较

《国家车联网产业标准体系建设指南》对智能网联汽车的定义为：搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现V2X(人、车、路、云端等)智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶，并最终实现代替人来操作的新一代汽车。实际上智能网联汽车是汽车技术发展2个技术方案融合的产物，即车联网与智能化；是汽车、信息、通信等多学科多技术深度融合的典型应用。3网联自动驾驶的发展1.1网联自动驾驶发展历程

智能网联汽车具有以下特征：

智能化层面：汽车配备了多种传感器(摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等)，实现对周围环境的自主感知，通过一系列传感器信息识别和决策操作，汽车按照预定控制算法决策的速度与预先规划的路线寻径行驶。

网联化层面：车辆采用新一代移动通信技术(LTE-V、5G等)，实现车辆位置信息、车速信息、外部信息等交互，并由控制器进行计算，通过决策模块计算后控制车辆按照预先设定的指令行驶，进一步增强车辆的智能化程度和自动驾驶的能力。3网联自动驾驶的发展1.1网联自动驾驶发展历程

关于智能网联汽车、自动驾驶汽车、车联网、智能交通等概念间的相互关系如图1-24所示。智能交通系统(IntelligentTransportationSystems,ITS)是指将通信技术、信息技术、控制技术、传感技术以及计算机技术等先进技术有效地集中运用到整个交通体系，从而能够在大范围内实现实时、准确、高效的运输与管理的交通系统，不仅包括了车辆，还包括了道路、行人等一系列基础设施与交通参与者。智能汽车是智能交通系统的子系统之一，是一个融合环境感知、高精度定位与建图、路径规划、车辆控制、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。目前，智能交通系统还难以全面获取交通状态，及时侦测道路情况，准确了解交通主体参与者的运行状况，以及根据车路状况和彼此交互的相关状态为出行者提供更有效的交通信息。车联网为上述问题提供了有效解决方案，它是智能交通系统和智能汽车的重要技术支撑。传统意义上的自主式智能汽车加上网联化，构成新一代智能网联汽车，除了能够保证自车与其他车辆、物体保持安全距离，还可实现车与车、车与设施、人与车、车与互联网的实时在线通信。智能网联汽车的发展，有望打造协同式自动驾驶汽车，提升交通安全与效率。3网联自动驾驶的发展1.1网联自动驾驶发展历程(1)美国政府、产业在网联路径选择上存在差异性考虑(2)欧盟战略高度重视智能化和网联化的协同发展(3)日韩布局基础设施建设，希望抢占商业化普及先机(4)我国正在加速形成智能网联汽车产业的协同发展环境4发展趋势1.1网联自动驾驶发展历程

网联自动驾驶已成为我国发展高等级自动驾驶的明确技术主线，“网联”是加强路侧基础设施对车端赋能的“管道”，也是推动“聪明的车”与“智慧的路”深度融合的支撑性技术。但是从技术和产业发展的成熟度看，网联深度支撑自动驾驶仍然面临技术融合、基础设施建设、商业运营模式等方面的困难和挑战。

网联深度协同的技术体系仍需完善，路侧基础设施尚未建立起功能安全等级等概念。一是路侧消息采信机制难以建立。二是传输信道可靠性难以保证。三是跨行业、跨地域数字身份认证尚未协同统一。四是与车端相符的路侧功能安全界定尚不明确。

基础设施建设规划尚未明晰，数据互通壁垒掣肘产业生态培育。一是参与主体多元化，建设运营模式尚不清晰。二是基建投资规模大，建设规划路径尚未明确。三是产业生态难建立，需打破数据互联互通壁垒。

网联自动驾驶的商业运营模式仍处于设计探索阶段，配套政策法规亟待完善。一是缺乏面向公众服务的“杀手级”应用。二是配套政策法规尚需完善，掣肘示范应用向商业运