作者 |Jessie
出品 |焉知
5G 有望為汽車行業帶來新的創新和應用，但它并非指日可待，而汽車行業将出現連接配接性“創新鴻溝”，最好用 LTE-V 來填補——這是一種靈活且專用的未來車輛通信解決方案。
在實踐中，C-V2x性能最佳的解決方案可能是結合傳感器和攝像頭的通信系統，輔以高清地圖系統，該系統反過來通過蜂窩網絡接收實時更新，以及直接的車對車與自組織網絡功能的通信。（由于與移動性相關的因素，例如行駛速度和信道特性，對直接車對車通信的要求因裝置而異。如果由于協定的原因，跳數變得很大，Ad hoc 網絡将變得非常低效。一個實際的限制是五跳。如果在汽車的前後都有一個有源天線系統，跳數可以增加一倍。）
V2X 技術提供的資訊對于讓未來的聯網和自動駕駛汽車高效、安全地導航到預定目的地至關重要。了解聯網汽車将傳輸和接收的大量資料非常重要，因為這對網絡容量提出了非常高的要求。一些估計表明，到 2020 年，每輛聯網汽車每天将産生超過 4,000GB 的資料。盡管聯網汽車正迅速成為主流，但仍然存在一些問題比如關于在哪裡、做什麼和需要什麼連接配接的問題。
車路協同的自動駕駛場景應用提升
1-基礎場景自動駕駛能力提升
基于C-V2x的車路協同政策對于整體自動駕駛功能提升項如下圖所示：
自動駕駛開發方面可以通過多種方式進行合作。一個典型的測試案例是自動車道合并以最大化道路容量。為了讓超車車輛在交通擁擠時最有效地重新進入較慢的車道，最理想的做法是讓前方的任何車輛稍微加速，并讓後面的車輛減速，以便為合并的車輛騰出足夠的空間。當車輛進入密集的高速公路時，同樣的過程也是可取的。對于緊急軌迹規劃，每輛車都會廣播其身份、位置、速度和方向，并使用這些資料來建構自己的地圖并确定是否有其他車輛處于潛在的碰撞軌迹上。
2-基于5G的編隊行駛
将卡車、貨車或汽車自動連接配接到比人類駕駛員更安全的車隊中，以節省燃料并提高貨物運輸效率。其在高速公路上建立靈活的編排，然後在車輛離開高速公路時分解。可以使用傳感器和直接鄰居之間的直接通信建立 2 或 3 輛車的車隊。對于更長的橫排隊伍，消息的傳播需要很長時間。制動必須是同步的，需要低延遲的網絡通信。對于超過 3 輛汽車的編排，将會對5G有更高的要求。相關聯的汽車需要以非常低的延遲進行通信，并确認收到任何消息。
遠端駕駛中，主要是遠端狀态下超控汽車如何避障。障礙物包括由于近期事故而被阻塞的車道、雙車停放的汽車在不越過入口/出口黃線的情況下不允許車輛通行，確定未經曆的車輛在無法确定安全行動或不知道前方情況如何時盲目前進的情況。當車輛遇到這種情況時，它會停下來或找到一個最小的風險位置，然後請求遙控操作員的協助來控制并繞過障礙物。為了讓遙控器了解障礙物并确定車輛必須走的路徑，控制器将利用暫時提供給他或她的流式傳感器資訊（例如，視訊、雷射雷達、雷達）。一旦清除障礙物，流向控制器的流将停止，性能要求：
車輛将完全控制向其目的地。該解決方案将需要精确度，并且需要進行限制以確定高客戶滿意度，并限制停止自動駕駛将導緻的交通障礙。
以下是支援隊列的一些關鍵 V2V 通信要求：
25 ms 的一組車輛之間的端到端通信延遲（最高為 10 ms自動化）
90% 的消息可靠性和 99.99% 的最高自動化程度
相對縱向位置精度小于0.5 m
每秒 10 到 30 條消息的廣播速率
動态通信範圍控制，以在不同排規模的情況下提高資源效率，并出于隐私原因限制消息分發
編隊的幾個方面必須通過可靠的 V2V 通信來支援：
加入和離開車隊：允許車輛在排活動時随時發出加入或離開排的信号，并支援附加信号以完成加入/離開操作
公告和警告：訓示排的形成和存在，以便附近的車輛可以選擇加入排或避免對排的幹擾
穩态車隊群通訊：支援排管資訊的交換，也可以訓示刹車、加速、走哪條路、換排長等。
鑒于車輛在相對高速行駛時目标車距較小，V2V 通信必須能夠支援可靠、高占空比和安全的消息交換，以確定有效和安全的隊列運作。
3-基于5G的遠端駕駛
車輛由位于偏遠地區的行駛，車輛仍然由人駕駛——車内不存在實際駕駛員。這可能被用于提供進階禮賓服務，使某人能夠參加會議或在旅途中工作，或支援計程車服務，或幫助沒有駕駛執照的人，或在他們生病時， 醉酒，或以其他方式不适合駕駛。此過程總體需要具有足夠快的低于 10 ms 的完整往返延遲的高可靠性無線電鍊路。以至于系統可以像人眼感覺變化一樣快地接收和執行指令。
性能要求：
允許人類操作員或基于雲的應用程式通過 V2N 通信對車輛進行遠端控制。有多種場景可以利用遠端駕駛，包括：
為自動駕駛汽車提供備份解決方案。例如，在最初的自動駕駛車輛部署期間，當車輛處于不熟悉的環境并且難以導航時，遠端操作員可以進行控制。
為沒有駕照或無法駕駛的青少年、老年人和其他人提供遠端駕駛服務。
使車隊所有者能夠遠端控制他們的車輛。示例包括将卡車從一個地點移動到另一個地點、向客戶提供租車服務以及提供遠端駕駛計程車服務。
啟用雲驅動的公共交通和私人班車，所有這些都特别适用于具有預定義站點和路線的服務。
由于較低的技術要求（例如，較少的車載傳感器數量和複雜算法的計算要求較少），遠端駕駛可用于降低某些用例的完全自動駕駛成本。以下是支援遠端駕駛的一些潛在 V2X 要求：
下行鍊路的資料速率高達 1 Mbps，上行鍊路的資料速率高達 25 Mbps（假設兩個 H.265/HEVC HD 流各高達 10 Mb/s）
99.999% 或更高的超高可靠性 (URLLC)
V2X 應用伺服器和車輛之間的端到端延遲為 5 毫秒
車速高達 250 公裡/小時
當障礙物阻擋 4 級或 5 級自動駕駛汽車時，将需要遠端控制/駕駛，使其無法決定安全導航的路徑或方法。
4-基于5G的環境資料處理
a. 透視、傳感器共享/相機共享
在車輛之間共享傳感器資料和攝像頭圖像，使汽車能夠有效地“看穿”前方的其他車輛。駕駛員擋風玻璃上的平視顯示器 (HUD) 或增強現實顯示器将駕駛員可以看到的内容與前方車輛可以看到的内容結合起來。此過程要求高清視訊流完美同步，且時間對齊至關重要，是以需要非常低延遲的網絡。
支援擴充傳感器的兩個 V2X 節點之間的潛在通信要求包括：
高帶寬，支援大量資料的突發傳輸
延遲小于 10 毫秒
95% 的高消息可靠性
高連接配接密度以支援擁堵區域（例如，每英裡 15,000 輛汽車）
b. 環境資料處理——增強現實映射
相機資訊将覆寫在現有的周圍環境數字模型上來建構高清 3D 地圖。來自多輛汽車的立體攝像頭的将圖像上傳到雲端，并以協同過采樣的方式疊加多張圖像，以建立非常清晰的 3D 風景圖像。3D 圖像還可以包括紅外細節，這種增強現實映射方法有望産生比現有服務更好的地圖，汽車可以将 3D 模型與現實進行比較，以識别存儲模型和實時圖像之間的差異（識别行人、動物、汽車、機車和像街道變化的表面這樣的細節）。
此過程中，需要實時、不間斷地從汽車傳輸視訊，并在汽車上及時接收集中地圖資料以進行比較。過程中，将需要高吞吐量網絡，例如啟用圖像的時間同步時間盡量少。
自動駕駛汽車每天通過雷達、雷射雷達和攝像頭等各種傳感器産生超過 4 TB34 的資料。這些資料集用于車輛系統開發和消費者的各個階段算法。在開發/試驗階段，大部分傳感器資料存儲在車載存儲中，并傳輸到資料中心平台以開發各種深度學習模型，然後部署在車輛中進行靈活的檢測和分類。車輛售出後，這些模型會定期使用來自實時駕駛的新資料集進行調整。根據傳感器資料、車輛診斷、定位資料和實時情況資料等特定資料模式，将需要各種無線資料上行鍊路方法。
c. 基于雲端運算的應用執行個體——遠端資訊處理、移動配置檔案、保險和防盜
有許多方法可以利用車輛移動性資料（即使是匿名形式）。例如，通過使用其裝置報告的有關移動速度的資料來擴充其交通地圖。通過分析速度明顯低于當地限速的地方，它可以識别交通擁堵。保險公司還可以收集移動資料，并提供安裝遠端資訊處理裝置的選項，該裝置可以報告駕駛方式、速度和位置。資料在雲端收集和分析，用于确定為每位司機投保的風險以及個人的保險費。對于防盜，可以直接跟蹤車輛的位置和駕駛人，并将這些資訊傳遞到雲端進行分析。在允許的情況下，這些應用程式隻需一小步即可關聯資料并确定人們在哪裡工作、生活和購物，并使用該資訊向他們出售适當的服務。
這些應用對網絡的要求因特定應用而異，但在許多情況下，這些用例可以通過當今的蜂窩網絡實作，因為沒有非常苛刻的延遲或吞吐量要求。車輛與其他車輛、交通基礎設施、基于雲的和其他應用程式甚至行人或騎自行車的人之間需要不同類型的通信。
性能要求：
采用先進駕駛通信的兩輛車之間的潛在通信要求是：
高帶寬，支援大量資料的突發傳輸；
10 毫秒延遲，實作最高程度的自動化；
99.99% 的消息可靠性，實作最高程度的自動化；
d. 實時高清制圖
盡管技術實施政策各不相同，但實時高清地圖是自動駕駛的關鍵要素。在“地圖燈”方法中，高清地圖主要用于導航目的，并将與實時情況資料（例如，事故通知、道路建設）重疊。在“重地圖”方法中，高清地圖在路徑規劃中發揮着更為關鍵的作用——甚至達到厘米級的細節。此類場景将需要單個城市/社群的最大 1 TB 大小的地圖。這些地圖不僅需要在沒有直接使用者互動的情況下定期更新，它們甚至可能需要随着車輛跨地域移動而按需更新。利用路邊基礎設施和邊緣雲解決方案提供這些地圖更新的部署政策對于降低成本至關重要。
C-V2x的路側通信原理
本文需要重點講一下另一個V2x中比較典型的通信原理和過程，并重點說明其如何應用于自動駕駛系統。其中包括典型的路端資料流移動原理。
如上各硬體裝置的傳輸資料類型如下：
為了理清V2X、OBU、RSU、V2V之間的協作關系，我們以車車之間的通信為例說明整體工作關系及資料流傳輸走向。
假設有兩輛智能駕駛汽車A和B，兩車分别具備自動駕駛高性能計算平台HPC。該平台連接配接自動駕駛的各個節點，包括轉發OBU裝置發來的資料的V2X節點。
V2X裝置OBU。智能駕駛道路路側安裝有: 路測單元RS（主要用來發送交通燈、交通标志和道路上障礙物的資料給車身上的OBU）。其中，路測單元RSU 和 V2X裝置OBU也是通過無線電波進行通信。那麼着多輛主要是通過何種方式進行車車通信和車路通信呢？
假設以A車為主視角，分别看待其與B、C兩車的資料互動。那麼整個過程如下：
1）A車各ECU單元訂閱B、C車及路側端資料
首先，假設有輛A車HPC上的v2x節點收到B、C兩車OBU通過UDP協定發來的Message，該Message主要包括路端RSU資料（主要指路端環境資料）及車端B、C兩車輛資訊（包括車身、底盤及定位資訊等）。然後A車HPC上的v2x節點将OBU消息解析後打包成Autosar的AP消息發送出去供A車HPC控制器所連接配接的所有其他節點，此過程中，可以通過部分廣播及部分消息訂閱方式供HPC相關聯的所有節點做消息訂閱。車内節點之間的消息傳輸采用之前提到的SomeIP協定格式進行，當然期間存在封裝UDP協定的過程（該過程主要需要SomeIP以自身的協定标準加入標頭Header，通過標頭類似 0x88,0x89辨別來确認是否是開發中想要的資料）。
2）A車整合自車資料包
其次，A車HPC相關聯的ECU如果需要傳輸自車的底盤、車身或定位資訊，則可以直接把這些AP消息打包成proto格式，然後将SomeIP協定格式以UDP協定形式進行資料包封裝，然後通過v2x節點将打包好的UDP協定包發送給A車OBU（通過標頭類似 "obuxxx"等做辨別來确認是否是想要的資料）。
3）A車發出自車資料給B、C車
A車OBU 将A車自身資訊（車身、底盤、定位資訊等）通過無線電波發送給B、C兩車OBU，實作A車B車車輛資訊共享。該過程的資料流向是雙向OBU發送的，并且本車obu接收到其他車的obu資料後，直接和RSU過來的資料一起打包後透傳給HPC的v2x節點。
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