5G車路協同自動駕駛應用研究
1、引言
2、5G 車路協同自動駕駛總體方案
3、5G 智慧道路
3.1 智能全域感覺道路
3.2 智能路側裝置
4、網聯汽車與智慧道路示範區軟體平台
5、結束語
**參考文獻**
本文提出了一種 5G 車路協同自動駕駛解決方案，該方案主要依托 5G 移動通信、高精度定位技術、五維時空融合技術、邊緣計算、邊雲協同等技術，實作邊緣平台算力部署，建構“端 - 邊緣 - 雲”分層架構，建立智能可靠車聯網通信、車輛的實時高精度定位、交通态勢感覺、交通管控等技術體系，實作 5G 車路協同，全面提升車輛感覺決策控制能力。目前，該方案已在武漢經開區智能網聯汽車與智慧道路自動駕駛示範區應用落地。
随着 5G 技術的不斷成熟與廣泛應用，一切依賴于 5G 的行業與應用，迎來了新的生機。
5G+B（北鬥）+AICDE 技術的組合，服務于工業網際網路、智能電網等 14 個垂直行業，實作了超過 100 種應用場景和超過 100 個标杆示範的應用落地。5G 時代，将是各類高新技術百花齊放、各顯神通的時代；5G 的建設，勢必會帶來資源共享、合作共赢的新型生态。
自動駕駛，需解決四個方面的問題：看得見（定位、避障）、聽得着（決策、控制、執行）、講得出（路徑規劃、行車方式）、有大腦（邊緣計算）。5G 車路協同自動駕駛，就是充分利用 5G（高帶寬、低延遲時間、高可靠性、海量互聯）、北鬥（高精度定位、精細化導航、精準度授時）、V2X（人、車、路、網融合）等領域的優勢，強強聯手，互惠互利。
早期的車路協同，存在一定的局限性，比如過分強調車的能力、忽視交通領域的融合等，緻使車路協同進展緩慢。在車聯網領域，網聯智能是未來車路協同的趨勢，特别是在融入 5G 技術後，5G 車路協同成了新的方向。本文定位于 5G 車路協同下的自動駕駛研究，提出了一種 5G 車路協同自動駕駛應用解決方案，該方案已成功應用于武漢經開區智能網聯汽車與智慧道路自動駕駛示範區。
武漢經開區示範區，是我國規模最大的開放道路示範區項目，其建設内容如表 1 所示。
表 1：武漢經開區示範區項目的整體建設内容
武漢經開區示範區項目，不僅示範道路長、場景多，更兼有國慶獻禮、保障武漢軍人運動會、帶動區域經濟、發展車都等多種使命。項目的總體架構圖如圖 1 所示。示範區的建設，主要包括 3 個部分：5G 移動通信網絡、5G 智慧道路、多領域融合的軟體平台。
圖 1：武漢經開區示範區項目的總體架構圖
智能全域感覺道路是一個集全域感覺、資訊互動、規劃決策等功能于一體的高新技術道路綜合體：
（1）在感覺層面，通過道路基礎設施的更新，在路側布設智能裝置，将道路辨別、交通信号燈、可變資訊交通辨別牌、道路交通事故、道路施工等道路資訊與天氣環境資訊、車輛姿态資訊、行人資訊等實作數字網聯化，擷取連續時間空間的人 - 車 - 路 - 環境全域感覺資訊，為自動駕駛提供豐富全面的資訊和決策依據。
（2）在資訊互動方面，通過各種通信技術如 V2X 通信技術和網絡協定，實作傳感網、車聯網、光纖網絡和各種無線網絡之間的互聯互通，保證各類資訊的有效傳輸，同時滿足極端條件網絡的穩定性和資訊安全性。通過車内通信網、車際通信網和廣域通信網的整合互通，可以更有效地獲得人 - 車 - 路 - 環境資訊資料，為資料的整合和分析提供了豐富的管道。
（3）在規劃決策方面，通過邊緣計算、人工智能和大資料等技術，實作人 - 車 - 路 - 環境資料的存儲，資訊挖掘和決策支援，提前感覺提醒和規劃車輛的行車路徑和路權等級，實作對車流在時間和空間上的引導、分流，避免道路堵塞，實作道路交通安全态勢的前驅診斷、事故預警和主動幹預，進而提高道路的交通通行能力和管理效率。
圖 2：智能路側裝置示意圖
智能路側裝置包括 C-V2X RSU 裝置、路側感覺裝置、路側邊緣計算裝置、路側氣象裝置和路側道路環境監測裝置等。
A、C-V2X RSU 裝置
RSU（Road Side Unit）為 C-V2X 技術的路邊單元，是車路協同系統的重要組成部分，也是突破車路協同技術的關鍵所在，其主要功能是采集目前的道路狀況、交通狀況等資訊，通過通訊網絡，将資訊傳遞至指揮中心或路側處理單元進行處理，并裁定相關資訊通過網絡傳遞到有相應資訊請求的車載終端，避免或減少交通事故，提升交通通行效率。
車載單元（OBU，On Board Unit）是指安裝在車輛終端的起拓寬駕駛員視野、增加駕駛員對行車環境和車輛運作狀态的感覺、加強行車安全的單元。主要技術包括資訊擷取、資訊互動、事故隐患提示等。從各類傳感器和車載網絡擷取原始資訊，并解算出典型車路協同應用需要的底層資訊，通過資訊互動傳遞至路側單元。其功能包括車輛運動狀态擷取、行車環境資訊感覺、車輛定位資訊擷取、資訊互動、資訊處理及管理、安全報警與預警等。
B、路側感覺裝置
路側感覺裝置包括路側視訊裝置、路側雷射雷達、路側毫米波雷達等，具體描述如下：
（1）路側視訊裝置：包括高清錄影機、槍型攝像、全景錄影機、視訊雷達一體機等，其中，高清錄影機可完成目标檢測功能，完成檢測資料封裝和發送功能，主要由智能攝像頭、終端伺服器、外場工業交換機、光纖收發器、開關電源、防雷器等裝置組成；槍型錄影機廣泛應用于城市道路監控，實作混行車道場景全目标的屬性識别和捕獲；全景錄影機可同時提供全景與特寫畫面，兼顧全景與細節，實作區域入侵、越界等行為的檢測等功能；視訊雷達一體機可以實作動态跟蹤和采集車輛、行人資料。
（2）路側毫米波雷達：對道路上行駛的車輛、行人、動物、抛灑物體進行實時跟蹤定位檢測并及時将所感覺的路況資訊、交通狀态資訊、車輛實時資訊分析彙總後通過車路協同通信裝置與道路上行駛車輛、自動駕駛車輛或無人駕駛車輛進行資料互動，來滿足車輛實作全速智能駕駛的定位要求。
（3）路側雷射雷達：通過路側雷射雷達對道路的完整掃描，可以得到基于點雲資料的道路動态環境 4D 重建，将道路資訊，包括車輛、行人、非機動車及其它物體全部納入到 V2X 的資料網絡，再利用 RSU 向周邊或者更遠距離接近的車輛進行廣播，為解決智能網聯汽車的超遠視距和非視距資訊感覺提供有力支撐。
C、路側邊緣計算（MEC）裝置
MEC 需要具備多裝置連接配接能力，接入 RSU、OBU、智能化交通控制設施（交通信号燈、标志、标線、護欄等）、攝像頭、毫米波雷達、雷射雷達、各類環境感覺裝置的資訊，同時向上連接配接雲平台；MEC 需要具備多傳感器融合處理能力，比如攝像頭+雷射雷達+毫米波雷達融合分析算法；MEC 還需要具備 ITS 相關協定處理能力，比如針對交叉路口防碰撞預警業務，在車輛經過交叉路口時，MEC 通過對車輛位置、速度及軌迹分析研判，分析出可能存在的碰撞風險，通過 RSU 傳輸到車輛 OBU，起到預警目的。
D、路側氣象裝置
微氣象監測系統是一種集氣象資料采集、存儲、傳輸和管理于一體的無人值守的氣象采集系統。氣象監測系統由氣象傳感器、氣象資料采集儀和計算機氣象軟體三部分組成，可同時監測大氣溫度、大氣濕度、風速、風向、氣壓、雨量、能見度等氣象要素。
E、路側道路環境監測裝置
道路環境監測系統是一種集資料采集、存儲、傳輸和管理于一體的無人值守的監測系統，由路面狀況傳感器、環境資料采集儀和通訊子產品等部分組成。可監測實時路面狀況；包括路面溫度、濕滑程度、積水厚度、覆冰厚度、積雪厚度等。
武漢經開區示範區項目的軟體平台如下：
（1）5G 邊雲協同管理平台
包括兩個部分：邊緣側的邊緣計算平台、雲端的邊雲協同管理平台。其中，邊緣計算平台部分包含基礎設施搭建和應用開發、邊緣 PaaS 平台開發以及邊緣應用；雲端的邊雲協同管理平台包含邊雲協同基礎設施管理、邊雲協同 PAAS 管理、邊雲協同大資料平台和邊雲協同智能管理平台。
圖 3：基于 5G 的邊雲協同平台架構圖
（2）五維時空資訊服務管理平台
擷取感覺範圍内的環境資料，助力車路協同，為 5G 網聯智能駕駛提供可靠的指導資訊，為智慧城市、智慧交通、智慧出行等智慧生活圈的提供高效低功耗的目标感覺、事件預警等資訊服務。五維時空平台可作為智慧城市建設的基礎層，可以促進整個網聯智能駕駛體系發展和增強，用路側感覺裝置和邊緣雲裝置，使網聯汽車感覺範圍半徑範圍擴大，可實時擷取大量實時路況資訊，大大增強了單車感覺能力和車路協同能力。總體感覺能力的增強，提供車輛周圍環境資訊，為車輛行駛安全增加了一層安全保障。
（3）基于 5G+北鬥的高精度定位平台
基于邊雲協同整體架構，邊緣節點 RTK 解算及多元置信模型，實作可擴充、分布式、高可用、高性能、跨平台且容器化的 GNSS 定位平台。平台以北鬥衛星導航系統為主，GPS 等系統為輔，依托完善的營運服務機制、可靠的資訊安全體系，提供全天候、全天時、高精度的定位、導航和授時服務，可在區域範圍内提供實時米級、亞米級精準定位服務，提供實時厘米級和後處理毫米級高精度服務，為車路協同自動駕駛提供實時厘米級的高精度位置服務。
圖 4：高精度定位平台系統架構圖
（4）車輛監控排程管理平台
通過與網聯車輛的互動，實作對網聯車輛的管理與控制，支撐網聯汽車的自動駕駛。車輛監控排程管理平台為使用者提供車輛管理、資訊查詢、車輛排程、監控管理、系統設定等功能，根據使用者權限展示可操作菜單項，實作對車輛資訊查詢、車輛排程及監控等功能。
（5）智慧交通運作管理平台
結合各地交通管理部門提出的各種業務訴求和自身的資料、業務、計算能力，通過整合移動網際網路資訊以及各地交管部門的自身資料資訊，處理海量移動網際網路資料融合傳統交通資料，完成對城市交通實時、曆史狀态的評估和診斷，發現交通問題，并輸出根據實時和曆史資料對未來道路交通狀況預測。
（6）V2X Server 平台
接入 RSU 和車載終端(車載後視鏡、OBU)/ 手機 APP，彙聚路側端和車載端資料，為使用者提供 V2X 基礎資料服務，支撐車載終端 / 手機 APP 上的 V2X 應用；同時也支援與交警平台、廠商 TSP 平台、圖商平台等平台之間的對接，實作資訊開放和共享。
圖 5：V2X Server 平台整體架構圖
7）裝置管理平台
主要圍繞裝置的實時監測進行智能監管,對接各硬體接口或網管平台，對接口資料進行脫敏、封裝、存儲處理。實作對路側裝置分析、處理、展示、查詢、标記和定位。便于統籌管理所有路側裝置，提供安全可靠資訊。
（8）危險車輛管理平台
主要通過事前行政審批、事中過程管控、事後閉環管理以及大資料展示來實作對城市道路危險運輸車輛進行智能化管控。
（9）營運平台
用以滿足不同 V2X 的應用場景，各種應用場景之間互相互動形成一個閉環的生态系統，輔助車輛實作與一切可能影響它的實體實作資訊互動，真正實作無人自動駕駛。同時，營運平台可根據資料的彙集和資料彙總進行深度的挖掘，來展現車輛應用過程中出現的各種問題，為車輛技術的優化提供相應的技術支援方案，以及為車輛的營運提供商業模式的應用示範。
5G 車路協同自動駕駛是依托資訊通信技術，通過車内、車與車、車與路、車與人、車與服務平台的全方位連接配接和資料互動，提供綜合資訊服務，形成汽車、電子、資訊通信、道路交通運輸等行業深度融合的新型産業形态，有利于推動智能交通，促進自動駕駛技術創新和應用，提高交通效率、減少污染、促進資訊消費，對我國實施創新驅動發展、推進供給側結構性改革、建設制造強國、網絡強國和交通強國具有重大意義。未來的 5G 車路協同自動駕駛示範區，将推進智能網聯汽車與智慧交通、智慧城市融合發展，形成涵蓋下一代汽車研發設計、智能終端制造、智慧交通和智慧城市應用的完備産業體系，不斷填補智能網聯汽車發展的技術空白，譜寫智能網聯汽車發展的新篇章。
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