聚焦行业一线视角 畅聊当前最热话题 专业大神深入评析 市场趋势前沿认知 就在 51SHARE
小编说 近年来，国内外自动驾驶研发与落地的脚步正在放缓。其面临的技术路径、法律法规及随之而来的伦理道德问题，让包括特斯拉在内的汽车厂商，对于搭载自动驾驶功能越来越谨小慎微。 目前，单车智能研发进入了瓶颈期，仅仅依靠车辆传感器本身实现自动驾驶的思路，陷入了成本与安全的双重困境。 在我国，V2X车路协同技术的标准研发与试点落地显著加速。在此过程中，交通模拟仿真技术，将为寻找经济、高效的V2X部署方案提供一臂之力。 吴贤斌是51WORLD智能驾驶与交通事业部V2X产品负责人。这一期的51SHARE，他将和我们聊聊关于自动驾驶、V2X与交通模拟仿真的话题。 Part.1 单车智能的瓶颈 今年6月1日，一辆厢式货车在台湾嘉义县国道1号水上乡段的高速公路上发生侧翻，当货车司机正在路边等待救援时，后方一辆疾驰而来的特斯拉
事故现场 事实上，在2016年与2019年先后发生过两起类似的事件，都是自动驾驶状态下的特斯拉车辆与白色大货车发生碰撞。三起事故都有共同点，一是被撞车辆都近乎静止状态；二是被撞面都是大面积白色。 相继发生的事故，引发了业界对自动驾驶技术的深重反思——究竟要用什么技术才能真正保证自动驾驶100%的安全? 目前自动驾驶解决方案主要是通过雷达、摄像头等感知周边环境，但可能会受到天气、距离等外部因素影响。比如，面对大面积白色，特斯拉车载摄像头很难提取有效的特征点，加上白天的强光反射，这些特征点被进一步模糊，就会导致“视而不见”。 对于自动驾驶汽车而言，当缺乏传感器探测范围外的交通数据支持，就成了一个信息孤岛，会极大增加自动驾驶的风险性。另外，高成本的车载传感器失效防范机制，让整车厂必须尽力确保感知端的万无一失，否则可能面临车毁人亡的风险。 究其根本，自主式单车智能在目前阶段，为自动驾驶提供的安全保障不足。这也是目前自动驾驶面临的最大瓶颈。 单车不行，业界把目光转向了车路协同。 Part.2 V2X成为自动驾驶的B计划 车路协同的关键技术是V2X，即一种车用无线通信技术，支持汽车与汽车、行人、道路、云端等进行信息交互与互联互通。 V2X提供了一个获取周边环境信息的交互渠道，通过路侧摄像头，激光雷达，毫米波雷达等传感器的部署，以及车与车的互联，成为汽车的“超视距传感器”，对雷达等现有传感器进行补充。 同时，边缘计算MEC通过多传感器融合算法，结合高精地图，可以实时提取前方交通状况(包括道路上车辆和行人位置，移动速度和方向等)，再通过V2X通信装置，广播给所有运行的车辆。 这种协同式的控制会极大提升自动驾驶系统的安全性，例如当车辆要变道时，可以通过V2V获取周围车辆的位置信息;当车辆要经过十字路口时，汽车可以通过V2X预先收到这个路口红绿灯接下来的变化情况。 这就相当于在一条公路上，每隔一定的距离安装一个摄像头，一个毫米波雷达，一个激光雷达，成百上千个传感器铺满一条路，试想一下，会产生什么效果? 在理想情况下，即使一辆行车在没有安装激光雷达，毫米波雷达等传感器或者失灵的情况下，也可以根据周边道路的传感器进行自动驾驶。 路侧传感器相比车载传感器，还有其他的优势。
第一，路侧设备往往具有安装高度的优势，可以看得更远，形成超视距观测;第二，路侧传感器属于公共资产，政府可以采购性能更好的传感器;第三，路侧传感器性能更稳定，可以派专人进行运营和维护;最后，路侧传感器的部署降低了单车成本。如市面上主流的激光雷达动辄十几万。有了路侧激光雷达，单车可以不配置激光雷达，大大降低了车主的购车成本。 因此，为了实现自动驾驶由自主式控制向协同式控制跃迁、提升行驶安全性，发展基于V2X的车联网的浪潮方兴未艾。 Part.3 V2X国内加速部署 2020年初，交通部等11部委联合印发《智能汽车创新发展战略》。其中提出，到2025年中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础建设、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成。 到目前为止，我国第一阶段的V2X标准体系已经基本形成，可以支撑我国首批V2X的产业化落地。 运用层标准有《合作式智能运输系统 车用通信系统应用层及应用数据交互标准》，它由中国汽车工程协会(CSAE)制定，定义了首批17个V2X的典型应用场景及V2X数据集; 网络层标准有《基于LTE的车联网无线通信技术 网络层技术要求》，它的工作就是对消息层传来的信息进行处理和打包，让LTE-V2X的底层系统能够处理这些消息; 接入层和物理层标准有《基于LTE的车辆网无线通信技术 空中接口技术要求》，《基于LTE的车联网无线通信技术 支持直连通信的终端设备技术要求》和《基于LTE的车联网无线通信技术 支持直连通信的路侧设备技术要求》，这些标准主要来源于3GPP(第三代移动通信伙伴项目)，有了这些标准，V2X交互就可以畅通无阻。 为了促进车联网技术的快速发展，我国已经陆续部署了大大小小几十个车联网示范园区，涵盖一线和中东部二线城市，辐射效应已经形成。 按照项目的主导部门和性质，可以将国内的车联网试点项目划分为“国家级示范区”、“地方级示范区”和“智能网联高速公路”。其中，国家级示范区已经覆盖了所有的一线城市和部分二线城市，中东部二线城市和部分基础较好的三线城市也都开展了各类车联网示范区建设。 传统整车产业和零部件产业相对发达的地区，均落地了高规格的智能网联示范区项目，如北京、天津、上海、广州、吉林、江浙沪、武汉等地区，都是我国的汽车产业重镇，地方政府进行产业孵化的意图明显。 Part.4 模拟仿真成为V2X落地加速器 V2X方案优势这么明显，为什么至今没有大规模落地呢?从我看来，最主要的制约因素还是资金投入和技术效果。 尽管相对于单车设备来说，V2X路侧设施铺设已经是“经济适用”的方案，但摄像头、激光雷达、毫米波雷达、MEC(边缘计算设备)和RSU(路侧单元)，每个都价值不菲。加到一起，是一笔不小的财政支出。 即使政府愿意投入，这么多设施部署下去后，到底能带来多少交通效率的提升，降低多少交通事故，这都要有一个相对精确的计算。 路侧设备中，每个传感器的价格、优劣势、覆盖范围都不一样。摄像头和激光雷达多远部署一个?最终效果怎么样?这些设施的覆盖范围，又会怎样影响后续边缘计算设备的部署和规划?这些都需要在设计部署方案时加以解决。 除此之外，无线通信的可靠性也至关重要。V2X的核心是通过无线通信来提高单车自动驾驶的鲁棒性。比如在高速公路场景下，车基本都在120km/h的速度下运行，此时多普勒效应对无线通信的影响非常大;在隧道中，由于电磁波会存在多次绕射和反射的传播，也会严重影响无线通信质量。还有楼房，植被，以及山丘等障碍物的遮挡，也会制约信号传输质量。因此，怎样更好地规划和部署各类路侧V2X设施，做到成本最小，效果最佳，是我们每个交通人都需要考虑的问题。这些都需要在模拟仿真环境中进行推演和优化。 对此，51WORLD研发了全国第一款全模块自动驾驶仿真测试平台51Sim-One，并提出了相应的解决方案： 首先，在1：1构建的数字孪生静态虚拟道路场景中，叠加动态车流，可以对支持V2X和自动驾驶的车辆比例进行设置。
51Sim-One模拟仿真测试 其次，根据需要真实模拟自动驾驶车辆的传感器，如摄像头，激光雷达，毫米波雷达等，以及车辆动力学和自动驾驶决策系统等。 最后，在路侧按预设方案配置传感器，如摄像头，激光雷达，毫米波雷达，RSU，MEC等，根据真实模拟路侧传感器工作原理，并进行多传感器融合算法和边缘计算仿真。
51Sim-One仿真配置界面 有了这些模拟环境和配置场景，我们就能在数字孪生体中测试方案效果，如通行率，交通事故率等，同样也可以计算出不同设备的成本和效益。
51Sim-One仿真运行界面 V2X是自动驾驶必要的辅助工具，其部署迫在眉睫。但怎么更好磨合出一个高效的V2X布设方案，是一个系统、复杂的工程，需要一个数字孪生仿真工具，把道路环境、传感器、车、人都真实地模拟进去，通过仿真迭代，找出一个兼顾效果和成本的最优解。 |
Model 3(参数|图片)径直撞向了货车箱体，车头直至A柱部分几乎全部没入货车车厢内。
