面向公交營運的車路協同關鍵技術研究
一、公交運作痛點
痛點一:視覺盲區存在安全隐患
痛點二:路況資訊、路面狀态擷取滞後
痛點三:僞優先不能提升公交可靠性和路網運作效率
痛點四:公交準點率低、車均延誤高
關鍵技術1:基于多傳感器融合的三維重構技術
關鍵技術2:基于規則的複雜交通場景動态安全預警技術
關鍵技術3:以人為本的主動信号優化技術
關鍵技術4:基于路面狀态的車速自适應控制技術
關鍵技術5:全要素融合一體化智能網聯仿真技術
二、應用場景
2.1 公交信号優先
2.2 信号倒計時
2.3 車速引導
2.4 人安全預警
2.5 道路施工預警
2.6 動态限速預警
三、總結與展望
國家“十四五規劃”和2035年遠景目标綱要,明确提出“發展自動駕駛和車路協同的出行服務,推廣公路智能管理、交通信号關聯、公交優先通行控制”。在工業和資訊化部、國家發展和改革委員會的大力支援下,北京、上海、天津、無錫、長沙等地結合本地情況陸續開展了C-V2X測試驗證與示範應用工作。車路協同技術作為下一代智能交通系統的核心發展方向,已然成為國内從政府到行業的普遍共識。而公交具有固定線路等運作特點,車路協同技術可率先在公交領域落地,有效提升公交運作安全和可靠性,改善乘客出行體驗。
本文将結合深圳市城市交通規劃設計研究中心(以下簡稱“深圳交通中心”)承擔的深圳市科技創新委員會2017年技術攻關項目“重20170229面向無人駕駛公交的車路協同關鍵技術研發”的研發成果,對公交運作痛點以及解決這些痛點所突破的關鍵技術展開論述,目前該項目已順利通過驗收,并進行了廣泛的示範應用,得到了各級上司充分肯定和市民的點贊。

圖1 公交運作痛點
公共汽車在行駛過程中存在一定盲區,包括車輛本身和遮擋,行人、電動車突然闖出,特别是交叉口由綠燈轉為紅燈時,具有引發事故、乘車體驗差、乘客受傷等隐患。
由于一些交通事件、特殊天氣、交通管控等突發原因,車輛變道不及時,導緻交通組織紊亂,擁堵加劇,甚至造成違章和二次事故發生,同時公交公司未能及時掌握相關資訊,不能及時調整發車頻次。
基于RFID的公交優先,在無公交專用道交叉口擁堵排隊或者多個進口道公共汽車同時到達路口時失效,導緻同一線路車輛同時進站,沒有車輛在路口的檢出,整體交叉口和路網效率降低。
不同時間段、不同區域往往會産生公交站台候車與區間旅行時間不穩定的情況,突發情況下急刹急停,市民乘坐公交體驗較差。
為降低由公交視覺盲區帶來的危害,確定路側交通資訊擷取的準确性和完整性,深圳交通中心依托攝像頭、雷射雷達、微波雷達、行人紅外檢測器等前端感覺裝置,建構不同邊緣計算節點深度推理環境,憑借自研邊緣計算節點的強大算力與先進的輕量化标準AI元件,采用時空同步方法對視訊資料與雷達點雲資料進行融合,提取周邊環境的交通流(流量、排隊長度、路口到達率)、行人及車輛軌迹資訊,實作毫秒級多目辨別别與跟蹤,用于行人及非機動車安全預警、目标态勢分析及路口盲點推送。
圖2 視訊與雷射雷達融合效果
為解決路面裂縫、凹陷、坍塌等病害事件偶發,道路抛灑物、事故、積水等突發事件存在監測響應處置滞後給公共汽車輛帶來極大隐患等問題,深圳交通中心基于深度學習檢測模型、感覺裝置參數自動化标定、交通場景全景分割等算法,建構交通單元池、資料特征池、AI分析池、線上推演決策池等4大工具池,突破路面與标線病害檢測、險情檢測等關鍵技術,并将檢測事件的結構化資料實時推送到路側單元RSU,由RSU廣播給周圍的車輛,為司機提供毫秒級的預警資訊。目前該技術對路面坍塌、路面破損等病害事件的檢測準确率可達85%以上,交通抛灑物檢測準确率可達87%以上,交通事故檢測準确率可達91%以上。
圖3 道路事件實時檢測效果
為解決公交僞優先導緻路網運作效率低的問題,基于實時的進口道車輛到達率、載客量、公交準點率等資訊,采用自研相對優先控制算法對綠燈時間進行動态重配置設定,實作多公交優先請求競争和不同交通量水準下的整體交通流人均效益最優。以深圳市福田區公交線路M390為例,該方法可使得公共汽車均延誤降低27%-35%,高流量下人均延誤降低15%。
表1 多個流向有公共汽車到達的信号優先效果
表2 不同交通量的信号優先效果
為提高公交準點率,減少車輛通過信号交叉口的停車次數,深圳交通中心通過自研車路協同信号機擷取實時的配時方案、倒計時資訊、路口車輛進口道的排隊長度、飽和流率等資訊,融合車輛自身動力學模型,在車載單元OBU端建構不同燈色倒計時和不同車輛位置情況下車輛自适應速度引導政策,使車輛以最優車速區間通過信号交叉口,用于公交輔助駕駛。通過對深圳市福田區新洲路與紅荔路交叉口進行實證分析,在不同網聯車輛滲透率、不同交通流量飽和度的影響下,車輛平均停車次數優化成功率在72%以上,車均延誤時間減少率在84%以上。
圖4 不同滲透率下的平均停車次數
圖5 不同滲透率下的車均延誤時間
為加快車路協同技術在公交領域的落地,突破現有路測裡程長、測試場景不足、測試工況危險等問題,仿真技術是重要的應對手段。深圳交通中心自主研發全要素一體化的智能網聯環境仿真平台,結合三維重建技術,利用路側及車端傳感器建構真實的場景,融合車輛仿真、交通流仿真、V2X仿真、路側設施仿真,打造從“算法開發-場景測試-功能驗證-性能評測-交通評估”的全鍊條服務,支撐智能網聯測試認證、車路協同管控、新基建評估、智慧出行排程。
圖6 智能網聯仿真架構
通過邊緣端感覺融合的多場景實時檢測,将預警資訊彙聚到路側單元,通過LTE-V/5G釋出到周圍車輛,車輛根據高精度位置、速度等狀态資訊進行決策和控制,進而享受到優先通行、信号倒計時、車速引導、行人安全預警、道路事件預警等服務。
結合國家在車聯網方向上的發展戰略,深圳交通中心突破感覺融合、複雜場景安全預警、主動信号優化、車速引導、智能網聯仿真等關鍵技術,并進行完備性系統內建及測試,旨在建立車路協同系統核心技術體系,保障公交營運的安全性、可靠性,加快智慧公交在城市的産業落地,推動與之相關的上下遊企業的快速發展,促進城市綜合、智慧、綠色、安全的“公交都市”建設。
今後深圳交通中心将以車路協同技術為發展契機,繼續推動城市級的智能網聯雲控平台、一體化網聯服務節點等相關産品研發,更好地為政府和有關部門科學決策提供技術支援,最大化地服務于廣大群衆。