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707亿元打造的杭绍“超级高速公路”不能回避的五大技术挑战

2020-06-28 08:53:13来源:AutoR智驾 阅读量:21276

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导读:杭绍超级高速公路要达到既定目标,其技术挑战是十分巨大的。
  日前,听闻总长174公里,总投资707亿的杭绍“超级”高速公路项目提上了议程。据悉,杭绍超级高速公路项目近期将支持专用车道的货车编队自动驾驶行进,远期会全线支持自动驾驶和编队行进。
 
  一. 杭绍“超级”高速公路的意义:
 
  1.减少油耗,优化环境
 
  首先,不能不提的是编队自动驾驶行进可以有效减少车辆的风阻,从而减少后车的汽油(电能)消耗,进而减少车辆的尾气排放、有利于空气质量的改善,最终减少市民患肺癌的风险。
 
  2.提高高速公路的利用效率
 
  超级高速公路的显著经济效应体现在公路利用效率的提高上。编队行进可以显著增加道路的通行能力,减小车头时距。
 
  当人驾驶车辆时,反应时间大约在2-2.5秒之间,这样就需要车辆和车辆之间保持较远的距离。例如高速120km/h车速下,两车之间就需要保持60-100米的间距,以保证危机时刻后方车辆有足够的反应时间,避免连环追尾。这样每个车道的通行能力很难超过2000辆/小时。也就是说一小时内,一个车道,最多也就能通过2000辆车。那么一个三车道的高速公路,车流量无法超过6000辆/小时。超过这个数字就会产生拥堵。
 
  但是,在超级高速公路上,车辆编队行进,因后车采用的是自动驾驶方式,不需要人做出反应,这样就可以极大的减少反应时间,从2-2.5秒变为数百毫秒。因此,编队车辆之间的距离就可以缩小,从而增加通行能力。如果车间距减少一半,那么通行能力就会增加一倍,达到4000辆/小时。三条车道的高速公路就可以达到12000辆/小时的通行能力,相当于又建了一条三车道的高速。这大大提高了高速公路的利用效率。
 
  3.为产业升级提供机会
 
  杭绍超级高速公路项目,涉及诸多领域:汽车电子、信息安全、网络通信、计算机科学、交通工程学等。
 
  杭绍超级高速公路项目能够给5G/V2X技术,自动驾驶技术、雷达技术、视觉识别技术、车辆控制技术、大数据分析技术等 提供前所未有的升级发展机会。对于整车厂、一级供应商、自动驾驶方案提供商、通信设备提供商、通信运营商、技术初创公司都是非常好的历练机会。如果项目成功,其对产业的带动和发展所带来的益处将会远远超过项目本身的经济利益。
 
  二. 超级高速公路的技术挑战
 
  从杭绍超级高速公路的规划来看,虽然该项目有着巨大的投入,但是其技术挑战和技术风险却是绝对不容忽视的。
 
  1.车辆信息融合技术尚在初始阶段
 
  自2013年开始,自动驾驶就成为风险投资的热门领域。这些年来涌现了大量的自动驾驶初创企业,很多大公司也投入巨资研发自动驾驶,因此,我国在这个领域是有着不错的积累的。
 
  但是,车辆编队行进需要编队中的车辆及时分享信息,相互协作共同采取决定,这就要求车辆编队必须采用V2X技术来完成信息共享。
 
  直到去年底,自动驾驶依然是依靠雷达、摄像头等的单车智能型自动驾驶,直到今年上半年,加入V2X的网联自动驾驶才逐渐进入自动驾驶企业的视野内。因此,如何融合V2X传来的信息、雷达获取的信息、摄像头获取的信息,就成为亟待解决的重要技术问题。然而我们在这个技术问题上积累时间还是非常短暂的。
 
  2. 5G/V2X技术尚不成熟
 
  虽然5G技术已经商用一年多,但是,作为5G的一大分支的5G/V2X技术却依然有待验证。2019年10月,由信通院举办的四跨演示活动获得了通信、汽车行业的广泛积极参与。验证了LTE-V(4G V2X)技术和中国的V2X消息标准的可行性。不过,LTE-V技术在商业上依然没有实质上的落地项目。
 
  其中的信息安全标准也在进一步的完善中。
 
  而作为LTE-V下一代的5G/V2X技术,至本文发表时,无论注册送28元体验金、国内都依然尚在制定之中,甚至5G/V2X的应用场景都尚未定稿。
 
  另一方面,车辆编队行进需要定制化的V2X消息格式标准,而不是在四跨活动中使用的通用消息格式标准,例如:发起编队、解散编队、加入编队、插入编队以及各类异常通知等。但是,适用于车辆编队行进的V2X消息格式,无论注册送28元体验金还是国内都没有明确的标准。因此,在该项目中要同时完成标准制定,演示验证,并运用于真实道路之上。
 
  3. 车辆编队的决策问题
 
  车联编队行进中的协作决策问题也是一个现在研发中的盲区。
 
  头车可以把自己的行车轨迹、位置、速度、加减速、刹车、方向盘转角等信息传递给后面的跟随车辆。但是,这些跟随车辆如何根据这些信息做出反应却鲜有人员在做相关的研究。后车是否需要完全重复前车的轨迹,如何区别前车的左右随机摆动和真实的转向/变道意图, 遇到其他车辆加塞如何处理,车队对环境感知的相互分享,等等问题都是需要先从数学模型开始着手进行的长期研发与验证。
 
  4. 高精度定位问题
 
  我国包括北斗在内的GNSS(全球导航卫星定位系统)路基增强RTK系统的精度已能够满足基本的车辆防碰撞与编队行进要求。
 
  然而,和其他所有技术问题一样,高精度定位问题,从来不仅仅是定位精度的问题,还涉及定位延迟、刷新频率、稳定性等等。
 
  例如,当车辆以120km/h行驶时,即使定位精度很高,但是100毫秒的定位延时,给出的就是0.1秒之前的位置,这就产生了3.33米的误差。如果是相向而行的两部车,误差甚至可以达到6.6米。6.6米的误差对于判断是否会出现碰撞而言是远远不够的。对于车辆编队而言也不足以判断车队是否行进在同一车道上。而且,这还是在大家都遵守交规,不超速的情况下。可见定位延时比起定位精度而言两者是同等重要的。同样刷新频率不足也有类似的结果。
 
  另外,隧道、建筑遮挡等地区,很难收到GNSS的地基增强信号,从而造成定位精度显著下降,无法满足编队自动驾驶行进的要求。
 
  5.车辆自动刹车及转向系统的技术挑战
 
  自动驾驶需要车辆的控制完全实现线控,才能保证域控制器对刹车转向的控制。即使,杭绍公路的编队自动驾驶车道上的车辆都能实现线控,依然需要检查线控条件下能够达到的最大刹车减速度。
 
  现有车辆ESC/ESP或者类似ESC的系统组合能产生的最大减速度往往小于真人猛踩刹车时的减速度。这就给编队行进提出了新的挑战:如果刹车距离变大,现有的车队能否保证安全行驶,如果出现突发事件如何应对?
 
  当然,我们也不排除适用于自动驾驶的自动刹车及转向系统在短期内会有较大的突破。
 
  综上所述,可见杭绍超级高速公路要达到既定目标,其技术挑战是十分巨大的。其中多项技术都处于初级开发阶段,尚待进一步的测试与验证,才能实现商业部署。直接跳过测试验证阶段进入实用化部署,风险是巨大的。行车安全不仅事关货物、财产安全,更是关系到乘客、驾驶员、甚至周边居民的生命安全。6月13日造成百余死伤的温岭油罐车爆炸事件的余温尚未散尽,用血和泪得到的教训,还是应该铭记于心中。
 
  希望我们既有上九天揽月,下五洋捉鳖的豪情万丈,也不忘精益求精,孜孜不倦的工匠精神。

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