李克强:智能网联汽车技巧的发展现状及趋向|亿欧智库精选 ...

2019-10-02 15:04 关键词:智能网联 阅读:96

[ 亿欧导读 ] 我们在存眷火爆的自动驾驶市场的同时,政产学研均在主动推动“智能网联汽车”计划和尺度的落地和施行。深耕汽车工程的李克强传授经过系统地论述智能网联汽车的系统近况、关键技巧和生长趋向,能辅助读者对这一热点形成完好而精确的认知。

本文为清华大学汽车工程系李克强传授、戴一凡博士、李升波博士和边明远博士在2017年第1期《汽车宁静与节能学报》上揭橥的论文,从智能网联汽车的实用性、技巧性和工业性角度睁开了完好而专业的论述。作者认为,智能网联汽车作为集汽车工程、人工智能、盘算机、微电子、自动控制、通信与平台技巧即是一体的高新技巧综合体,具有相互依存的代价链、技巧链和工业链系统。在鉴戒 SAE分级尺度的同时,本文就自立化(自动化)和网联化的差别生长途径提出了新的分级形式,对当中的关键技巧做出总结枚举。从趋向来看,作品认为,汽车的自立化和网联化智能技巧在将来将深度融会,在高速公路和低速地区领先实现冲破,自动驾驶汽车的测试评价方式研讨与测试场建立将成为行业热点。

本文转载自厚势公号(ID名:iHoushi),全文篇幅较长,倡导细细品读。以下带来亿欧智库精选:


以挪动互联、大数据及云盘算等技巧为代表的新一轮科技反动方兴日盛。在此后台下,中国当局提出了「中国制造 2025」及「互联网+」生长战略,鼎力推动工业转型晋级和构造优化调解。汽车工业作为国民经济的支柱工业,其本身范围大、动员效应强、国际化水平高、资金技巧人材麋集,势必成为新一轮科技反动以及中国制造业转型晋级的关键支柱。

智能网联汽车是指搭载进步的车载传感器、控制器、执行器等安装(注:硬件系统),并融会当代通信与收集技巧,实现车与 X(车、路、人、云等)智能信息交流、同享(注:对外通信系统),具有庞杂情况感知、智能定夺、协同控制等功用(注:软件系统),可实现宁静、高效、温馨、节能行驶,并最终实现替换人来操纵的新一代汽车(注:功用)。

智能网联汽车能够供应更宁静、更节能、更环保、更便利的出行体式格局和综合处理计划,是国际公认的将来生长偏向和存眷核心。智能网联汽车、智能汽车与车联网、智能交通等概念间的相互关系如图 1 所示。智能汽车附属于智能交通大系统,而智能网联汽车则属于智能汽车与车联网的交集。

本文欲梳理智能网联汽车的系统架构,包孕其代价链、技巧链与工业链,论述 ICV 生长的 4 个阶段,剖析汽车智能化与网联化关键技巧生长近况及其趋向,并对中国 ICV 技巧与工业生长提出考虑与倡导。

智能网联汽车的系统架构

智能网联汽车集合使用了汽车工程、人工智能、盘算机、微电子、自动控制、通信与平台等技巧,是一个集情况感知、计划定夺、控制执行、信息交互即是一体的高新技巧综合体,具有相互依存的代价链、技巧链和工业链系统。

智能网联汽车的代价链

智能网联汽车在进步行车宁静、减轻驾驶员累赘方面具有关键感化,并有助于节能环保和进步交通服从。研讨讲明,在智能网联汽车的初级阶段,经过进步智能驾驶辅佐技巧有助于削减 30% 阁下的交通变乱,交通服从提高 10%,油耗与排放离别低落 5%。进入智能网联汽车的最终阶段,即完全自动驾驶阶段,乃至能够完全制止交通变乱,提高交通服从 30% 以上,并最终把人从单调的驾驶义务中解放出来,这也是智能网联汽车最迷惑人的代价魅力地点。

智能网联汽车的技巧链

从技巧生长途径来讲,智能汽车分为3个生长偏向:网联式智能汽车(Connected Vehicle,CV)、自立式智能汽车(Autonomous Vehicle,AV),及前二者的融会,即智能网联汽车(Connected and Automated Vehicle,CAV 或 ICV)。

智能网联汽车融会了自立式智能汽车与网联式智能汽车的技巧上风,触及汽车、信息通信、交通等诸多范畴,其技巧架构较为庞杂,可分别为「三横两纵」式技巧架构:「三横」是指智能网联汽车次要触及的车辆、信息交互与基本支持 3 个范畴技巧,「两纵」是指支持智能网联汽车生长的车载平台以及基本设施条件。

ICV 的「三横」架构触及的 3 个范畴的关键技巧能够细分为以下 9 种:

  • 情况感知技巧:包孕利用机器视觉的图象辨认技巧,利用雷达(激光、毫米波、超声波)的周边障碍物检测技巧,多源信息融会技巧,传感器冗余设想技巧等。

  • 智能定夺技巧:包孕伤害局势建模技巧,伤害预警与控制优先级分别,群体定夺和协同技巧,部分轨迹计划,驾驶员多样性影响剖析等。

  • 控制执行技巧:包孕面向驱动/制动的纵向活动控制,面向转向的横向活动控制,基于驱动/制动/转向/悬架的底盘一体化控制,融会车联网(V2X)通信及车载传感器的多车行列协同和车路协同控制等。

  • V2X 通信技巧包孕车辆公用通信系统,实现车间信息同享与协同控制的通信保障机制,挪动自构造收集技巧,多形式通信融会技巧等。

  • 云平台与大数据技术:包孕智能网联汽车云平台架构与数据交互尺度,云操纵系统,数据高效存储和检索技巧,大数据的联系剖析和深度发掘技巧等。

  • 信息宁静技巧:包孕汽车信息宁静建模技巧,数据存储、传输与利用三维度宁静系统,汽车信息宁静测试方式,信息宁静漏洞应急呼应机制等。

  • 高精度舆图与高精度定位技巧:包孕高精度舆图数据模子与收罗式样、交流花样和物理存储的尺度化技巧,基于斗极地基加强的高精度定位技巧,多源辅佐定位技巧等。

  • 尺度律例:包孕 ICV 整体尺度系统,以及触及汽车、交通、通信等各范畴的关键技巧尺度。

  • 测试评价:包孕 ICV 测试评价方式与测试情况建立。

  • 智能网联汽车的工业链

    ICV 的产物系统可分为传感系统、定夺系统、执行系统 3 个条理,离别可类比人类的感知器官、大脑以及四肢举动,如图 4 所示。

    ICV 的工业链触及汽车、电子、通信、互联网、交通等多个范畴,根据工业链上下游关系次要包孕:

  • 芯片厂商:开辟和供应车规级芯片系统,包孕情况感知系统芯片、车辆控制系统芯片、通信芯片等。

  • 传感器厂商:开辟和供应进步的传感器系统,包孕机器视觉系统、雷达系统(激光、毫米波、超声波)等。

  • 汽车电子/通信系统供应商:能够供应智能驾驶技巧研发和集成供应的企业,如自动紧要制动、自顺应巡航、V2X 通信系统、高精度定位系统等。

  • 整车企业:提出产物需求,供应智能汽车平台,开放车辆信息接口,实行集成测试。

  • 平台开辟与运营商:开辟车联网效劳平台、供应平台运营与数据发掘剖析效劳。

  • 内容供应商:高精度舆图、信息效劳等的供应商。

  • 智能网联汽车生长的 4 个阶段

    ICV 的生长可大抵分为:自立式驾驶辅佐(对应美国汽车工程师学会 SAE 分级 L1 ~ L2)、网联式驾驶辅佐(对应 SAE 分级 L1 ~ L2)、人机共驾(对应 SAE 分级 L3)、高度自动/无人驾驶(对应 SAE 分级L4 ~ L5)4 个阶段。

    今朝在环球范围内,自立式驾驶辅佐系统曾经开始大范围工业化,网联化技巧的利用曾经进入大范围测试和工业化前期筹办阶段,人机共驾技巧和无人驾驶技巧还处于研发和小范围测试阶段。

    自立式驾驶辅佐(ADAS)

    自立式驾驶辅佐系统(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)是指依托车载传感系统实行情况感知并对驾驶员实行驾驶操纵辅佐的系统(广义上也包孕网联式驾驶辅佐系统),今朝曾经获得大范围工业化生长,次要可分为预警系统与控制系统两类。

    当中,常见的预警类系统包孕:前向碰撞预警(Forward Collision Warning,FCW)、车道偏离预警(Lane Departure Warning,LDW)、盲区预警(Blind Spot Detection,BSD)、驾驶员疲倦预警(Driver Fatigue Warning,DFW)、全景环视(Top View System,TVS)、胎压监测(Tire Pressure Monitoring System,TPMS)等。常见的控制类系统包孕:车道维持系统(Lane Keeping System,LKS)、自动泊车辅佐(Auto Parking System,APS)、自动紧要刹车(Auto Emergency Braking,AEB)、自顺应巡航(Adaptive Cruise Control,ACC)等。

    美日欧等发达国家和地区曾经开始将 ADAS 系统引入了其响应的新车评价系统。美国新车评价规程(United States New Car Assessment Program,USNCAP)从2011年起引入 LDW 与 FCW 作为测试加分项,美国公路宁静保险协会(IIHS)从2013年起将 FCW 系统作为评价目标之一;而欧洲新车评价规程(European New Car Assessment Program,E-NCAP)也从2014年起引入了 LDW/LKA 与 AEB 系统的评价,2016年增添了行人防撞 AEB 的测试,并将在2018年到场自动车防撞 AEB 系统的测试。2014年起,汽车驾驶辅佐技巧曾经成为猎取E-NCAP 四星和五星的必要条件。中国的C-NCAP已将LDW/FCW/AEB等驾驶辅佐系统归入其评价系统当中。

    在引入新车评价系统以外,列国也纷纭开始拟定强迫律例推动 ADAS 系统安装。2015年11月开始,欧洲新临盆的重型商用车将强迫安装车道偏离告诫系统(LDW)及车辆自动紧要制动系统(AEB)。2016年5月起,美国各车企将被强迫请求对其临盆的10%的车辆安装后视摄像头,这一比例在随后2年中将快速提高至40%与100%。而从2017年开始,中国也将渐渐在大型客车上开始强迫安装LDW与AEB系统。

    从工业生长角度,今朝 ADAS 核心技巧与产物仍把握在境外公司手中,特别是在基本的车载传感器与执行器范畴,博世、德尔福、天合、法雷奥等企业把持了大部份海内市场,Mobileye 等新兴的高技巧公司在情况感知系统方面占有了环球大部份市场;TTE 等一些中国台湾省企业也有肯定市场份额。近年来,中国本地也出现了一批 ADAS 范畴的自立企业,在某些方面与境外品牌形成了肯定合作,但整体仍有较大差异。

    网联式驾驶辅佐

    网联式驾驶辅佐系统是指依托信息通信技巧(Information Communication Technology,ICT)对车辆周边情况实行感知,并可对四周车辆将来活动实行猜测,进而对驾驶员实行驾驶操纵辅佐的系统。经过当代通信与收集技巧,汽车、门路、行人等交通参与者都曾经不再是孤岛,而是成为了智能交通系统中的信息节点。

    在美国、欧洲、日本等汽车发达国家和地区,基于车-路通信(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)/车-车通信(Vehicle-to-Vehicle,V2V)的网联式驾驶辅佐系统正在实行实用性技巧开辟和大范围实验场测试。典范的是美国在密歇根州安娜堡展开的树模测试,在美国交通部与密歇根大学等支持下,Safety Pilot 项目于2013年完成了第1期3000辆车的树模测试,今朝正在展开第2期9000辆以上范围的树模测试,并建立了智能汽车模拟都市(M-City),作为智能网联汽车的公用测试场。经过此树模测试,获得了车联网技巧能够削减80%交通变乱的结论,间接推动了美国当局公布将强迫安装车-车通信系统以进步行驶宁静,估计相干强迫尺度将于2020年阁下开始施行。美国交通部在2015年递交国会的告诉中猜测,到2040年美国90%的轻型车辆将会安装公用短间隔通信(Dedicated Short Range Communication,DSRC)系统。

    除美外洋,欧洲以及日本等都展开了大批对车联网技巧的研讨与利用树模。欧盟 eCoMove 项目展现了车联网技巧对于低落排放和进步通行服从的感化,综合节油结果可到达 20%,sim 项目2014年起展开「荷兰—德国—奥地利」之间的跨国高速公路测试,考证基于车联网的智能宁静系统。日本 Smartway 系统2007年开始使用,可供应导航、不泊车收费(Electronic Toll Collection,ETC)、信息效劳、驾驶辅佐等多种功用,基于车路协同的驾驶宁静援助系统(Driving Safety Support Systems,DSSS)2011年开始使用,能够供应盲区碰撞预警、灯号灯预警、截至线预警等多种功用。

    中国清华大学、同济大学、长安汽车等高校与企业合作,在国家「八六三」高新技巧研讨开辟计划项目的支持下展开了车路协同技巧利用研讨,并实行了小范围树模测试,各汽车企业也在展开开端研讨。2015年开始,在工业和信息化部支持下,上海、北京、重庆等多地都开始主动建立智能网联汽车测试树模区,网联式驾驶辅佐系统均为测试区设想时考虑的关键原因。

    中国华为、大唐等企业力推的车间通信临时演进技巧(Long Term Evolution-Vehicle,LTE-V)系统比拟 DSRC,具有兼容蜂窝网、可安稳过渡至5G系统等上风,今朝已生长成为国家特征的车联网通信系统,并在国际市场与DSRC形成了合作之势。但中国本地也存在缺少雷同美日欧的大型国家项目支持、各企业间未能形成协力等成绩,导致网联式驾驶辅佐系统生长相对较慢。

    人机共驾

    人机共驾指驾驶人和智能系统同时在环,分享车辆控制权,人机一体化协同完成驾驶义务。与通常的驾驶辅佐系统比拟,共驾型智能汽车因为人机同为控制实体,两边受控工具交联耦合,形态转移相互制约,具有双环并行的控制构造,因此请求系统具有更高的智能化水准。系统不但能够辨认驾驶人的企图,实现行车定夺的步调分歧,并且能够加强驾驶人的利用才能,减轻其操纵负荷。

    广义的人机共驾包罗感知层、定夺层和控制层3个条理:

    感知层主如果利用特定传感器(如:超声波雷达、摄像头、红外热释电等)向人供应情况信息,增能人的感知才能。比方:Mulder 等经过偏向盘的力反应辅佐驾驶人实行车道维持,既减轻了驾驶累赘又进步了车辆宁静性。

    定夺条理要技巧包孕驾驶人定夺企图辨认、驾驶定夺辅佐和轨迹指导。比方:Morris 和 Doshi 等人采取多层紧缩方式,设立基于现实门路的驾驶人换道企图猜测模子,了局讲明系统能够在现实换道举动发生前 3s 有用猜测驾驶人换道企图。Thomas 等人考虑交通控制和物理避障等束缚,结合车辆非线性动力学特征,依照模子猜测控制方式提出猜测轨迹指导模子,辅佐驾驶员定夺并利用人机交互实行轨迹指导。

    人机共驾次要指控制层的控制互补,差别于古老驾驶历程,人机共驾中狭义的人和系统同时在环,驾驶人操控动力学与智能系统操控动力学相互交织,交互耦合,具有双环交织的特点。

    高度自动/无人驾驶

    处于高度自动/无人驾驶阶段的智能汽车,驾驶员不需求参与车辆操纵,车辆将会自动完成全部工况下的自动驾驶。当中高度自动驾驶阶段(对应 SAE 分级 L4),车辆在碰到没法处置惩罚的驾驶工况时,会提醒驾驶员能否接受,如驾驶员不接受,车辆会采取如靠边泊车等守旧处置惩罚形式,确保宁静。在无人驾驶阶段(对应 SAE 分级 L5),车辆中大概已没有驾驶员或搭客,无人驾驶系统需求处置惩罚全部驾驶工况,并确保宁静。

    今朝,以谷歌为代表的互联网技巧公司,其生长思绪是逾越人机共驾阶段,间接推行高度自动/无人驾驶系统,而古老汽车企业大多半照样根据渐进式生长门路逐级生长。

    汽车智能化与网联化关键技巧生长近况

    情况感知技巧

    情况感知系统的义务是利用摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波等次要车载传感器以及V2X通信系统感知四周情况,经过提取路况信息、检测障碍物,为智能网联汽车供应定夺根据。

    因为车辆行驶情况庞杂,当前感知技巧在检测与辨认精度方面没法知足自动驾驶生长需求,深度练习被证实在庞杂情况感知方面有庞大上风,很多学者采取深度练习方式对行人、自行车等古老算法辨认较为难题的目的物的辨认方式实行了研讨。

    在传感器范畴,激光雷达因为具有分辨率高的上风,曾经成为愈来愈多自动驾驶车辆的标配传感器,低本钱小型化的固态激光雷达成为研发热点。另外,针对单一传感器感知才能有限,今朝出现了差别车载传感器融会的计划,用以猎取充足的周边情况信息,具有良好的情况顺应才能。

    高精度舆图与定位也是车辆关键的情况信息滥觞。今朝中国本地几大图商都在主动推动建立面向自动驾驶的高精度舆图。基于斗极地基加强系统的高精度定位系统也已在中国本地范围内展开利用,将为自动驾驶车辆供应低本钱广笼盖的高精度定位计划。

    针对庞杂行驶情况下行人及骑车人的有用辨认,清华大学研讨团队设立了基于车载图象的行人及骑车人结合辨认方式。

    行人及骑车人的结合辨认架构次要包孕图象输入、目的候选地区挑选、目的检测、多目的跟踪及了局输出等功用模块:

    目的候选地区挑选模块的感化是从输入图象当选出大概包罗待检测目的的地区,该历程要在尽大概少地挑选后台地区的条件下,确保较高的目的召回率。

    目的检测模块次要感化是在确保尽大概少误检和漏检的同时,将这些候选地区精确分类为待检测目的与后台,并进一步优化目的定位。该模块基于快速地区卷积神经收集目的检测框架,使用综合考虑难例提取、多层特点融会、多目的候选地区输入等多种改善方式的收集构造模子,能够将输入目的候选地区对应的行人、骑车人及后台清晰辨别,并实现检测目的定位的回归优化。

    多目的跟踪模块的感化是综合陆续时候内的目的检测了局,先借助 P-N 专家在线练习方式,实现单个跟踪目的的在线练习与检测,再在粒子滤波目的跟踪方式的基本上,融会离线检测器及在线检测器的检测了局,实现多类型目的的长时候波动跟踪。

    自立定夺技巧

    定夺系统的义务是依照全局行车目的、自车形态及情况信息等,决意采取的驾驶举动及行动的机遇定夺机制应在确保宁静的条件下顺应尽大概多的工况,实行温馨、节能、高效的精确定夺。使用的定夺方式包孕有形态机、定夺树、深度练习、加强练习等。

    形态机是一种轻便的定夺方式,其用有向图示意定夺机制。形态机的长处在于:具有高可读性,能清晰表达形态间的逻辑关系,在形态明白且较少时设想简朴;弱点在于:需求人工设想,在形态庞杂时机能不容易确保,不克不及用机器练习。今朝的自动驾驶系统多针对部份典范工况,形态迁徙不是非常庞杂,故采取形态机方式实行定夺的案例较多。

    定夺树是一种简朴可是普遍使用的分类器,从根到叶子节点实现分类,每一个非叶子节点为一个属性上的测试,边为测试的了局。定夺树具有可读的构造,同时能够经过样本数据的练习来设立,可是有过拟合的偏向,需求普遍的数据练习。在部份工况的自动驾驶上利用,结果与形态机雷同。

    深度练习与加强练习是热点的机器练习方式。在处置惩罚自动驾驶定夺方面,它能经过大批的练习实现对庞杂工况的定夺,并能实行在线的练习优化;可是其综合机能不容易评价,对未知工况的机能也不容易明白。深度练习因为需求较多的盘算资源,通常是盘算机与互联网范畴研讨自动驾驶采取的热点技巧。

    控制执行技巧

    控制系统的义务是控制车辆的速率与行驶偏向,使其跟踪计划的速率曲线与途径。现有自动驾驶汽车多半针对惯例工况,因此较多采取古老的控制方式,如比例-积分-微分(Proportion-Integral-Derivative,PID)控制、滑模控制、恍惚控制、模子猜测控制、自顺应控制、鲁棒控制等。这些控制方式机能可靠、盘算服从高,已在自动宁静系统中获得利用。

    对于现有的控制器,工况顺应性是一个难点,可行的方式是:依照工况参数实行控制器参数的顺应性设想,如依照车速计划与参考途径曲率调解控制器参数,可灵敏地调解差别工况下的机能。

    线控执行机构是实现车辆自动控制的关键地点。海内今朝对制动、转向系统关键技巧已有肯定研发基本,可是比拟博世、德尔福等外洋大型企业,在控制波动性、产物分歧性和市场范围方面仍有较大差异。

    多目的和谐式自顺应巡航控制

    自顺应巡航控制系统中,同时具有自动跟车行驶、低燃油耗损和契合驾驶员特征三类功用对于周全提高行车宁静性、改善车辆燃油经济性、减轻驾驶疲倦强度具有关键的意义。今朝的研讨多针对单一功用的实现,未考虑三者之间的制约关系,以及车辆建模的不肯定性和驾驶员举动的非线性,这导致现有的线性最优控制方式难以处理三类功用之间的矛盾性。针对此成绩,清华大学李克强课题组的研讨首次提出并设立了车辆多目的和谐式自顺应巡航控制(Multi-Objective Coordinated Adaptive Cruise Control,MOCACC)系统。

    仿真与实车尝试了局讲明,所开辟的多目的和谐式自顺应巡航控制系统,在保障跟踪机能的条件下可有用低落车辆油耗,且契合盼望车距、静态跟车和乘坐温馨性等多类驾驶员特征。上图是MOCACC系统与古老自顺应巡航控制(Adaptive Cruise Control,ACC)系统的机能对照图。当中:LQACC为线性二次型自顺应巡航控制系统。

    协同式多车行列控制

    车辆行列化是将单一车道内的相邻车辆实行编队,依照相邻车辆信息自动调解该车辆的纵向活动形态,最终到达分歧的行驶速率和盼望的构型。一种行之有用的方式是多智能系统统(Multi-Agent System,MAS)方式。在控制范畴中,多智能系统统是由多个具有独立自立才能的智能体,经过肯定的信息拓扑构造相互感化而形成的一种静态系统。用多智能系统统方式来研讨车辆行列的一种框架是「四元素」模子。

    车辆行列能够明显低落油耗、改善交通服从以及进步行车宁静性。清华大学设想了一类适用于中长距和中速工况需求,对车辆位置控制的精度请求低(车距偏差±5m便可),并且整体节能结果不低于10%的周期型节能控制计划。控制计谋又称加速-滑行式计谋(Pulse and Gliding,PnG),开始提高发动机负荷至最好工作点,使车辆加速至较高速率,然后将发动机置于怠速形态,让车辆滑行至原速率;周期反复这一历程,利用车身实现动能的存储与开释,到达节能结果。对于车辆行列而言,周期驾驶实现了车辆动力系特征与车辆活动形态的最好静态婚配。

    人机共驾技巧

    控制层的控制互补是今朝人机共驾范畴的核心存眷点。人机共驾人机并行控制,两边操控输入具有冗余博弈特点。另一方面,因为驾驶人举动特征(如定夺企图和操控发力等)的研讨不敷以及周车情况信息的缺失,古老动力学宁静控制系统没法扩大至更广地区。因此,在古老自动宁静系统中融入驾驶定夺辨认及周车轨迹猜测信息,构建包罗动力学波动性风险和活动学碰撞性风险的两重宁静包络控制系统,是进步人机共驾行驶波动性和自动宁静性的核心。因此,控制层的人机共驾技巧根据系统功用,能够分为同享型控制和包络型控制:

    同享型控制指人机同时在线,驾驶人与智能系统的控制权随场景转移,人机控制并行存在。次要处理因控制冗余形成的人机矛盾,以及控制权分派不合理导致的负荷增重等成绩。

    包络型控制指经过猎取形态空间的宁静地区和界限条件形成控制包络,进而对行车宁静实行羁系,当其剖断大概发生风险时实行干涉,从而确保动力学波动性和制止碰撞变乱。

    德国亚琛工业大学学者,模拟人马共驾历程,提出了「松、紧」两种共驾形式,商量了控制权随场景转移的分派机制。美国斯坦福大学学者,提出机关波动性宁静地区和碰撞性宁静地区,研讨了共驾汽车临界伤害的防备和干涉机制。中国的清华大学、吉林大学和第一汽车集团公司等高校与企业合作,展开了同享控制型的人机共驾研讨。人机共驾技巧属于智能汽车范畴的新研讨偏向,海内外研讨多半逗留于道理论证与概念演示阶段,尚缺少周全系统的基本理论支持。

    通信与平台技巧

    车载通信的形式,根据通信的笼盖范围可分为车内通信、车际通信和广域通信:

    车内通信,从蓝牙技巧生长到 Wi-Fi 技巧和以太网通信技巧;

    车际通信,包孕公用的短程通信(DSRC)技巧和正在设立尺度的车间通信临时演进技巧(LTE-V),LTE-V 也是4G通信技巧在汽车通信范畴的一个演变版本;

    广域通信,指今朝普遍利用在挪动互联网范畴的 3G、4G 等通信体式格局。

    经过网联无线通信技巧,车载通信系统将更有用地取得的驾驶员信息、自车的姿势信息和汽车周边的情况数据,实行整合与剖析。

    外洋表车联网平台的技巧尺度化方面对照美满,典范的平台架构是由宝马公司牵头结合 Connexis、WirelessCar 配合开辟而成的车联网平台系统框架及开放的技巧尺度和谈(NGTP),即「下一代车联网架构」,为车联网平台的生长利用供应了更大的灵敏性及可扩大性。国家企业根基都是自建效劳平台,各平台间数据之间没法互联互通,信息宁静经管形式也存在成绩。交通部针对营运车辆推出的联网联控平台曾经实现了全国性重点营运车辆的大范围接入,但没有触及范围最大的乘用车范畴。

    通信与平台技巧的利用,极大进步了车辆对于交通与情况的感知范围,也为基于云控平台的汽车节能技巧的研发供应了支持条件。车辆经过车与云平台的通信将其位置信息及活动信息发送至云端,云端控制器结合门路信息(如坡道、曲率等)以及交通信息(如交通流、交通灯号灯等)对车辆速率和挡位等实行优化,以进步车辆燃油经济性,并进步交通服从。

    在云端控制器中,以车辆行驶路段的油耗为优化目的,在车辆动力学束缚、交通流速束缚和交通灯号束缚下,对车辆档位和速率轨迹实行优化。利用实车实验,测试基于云控平台的汽车节能驾驶系统机能。实车实验中包罗 3个灯号交织岔口以及1台车辆,车辆活动信息、油耗信息可经过环球定位系统(Global Position System,GPS)及控制器局域网(Controller Area Network,CAN)总线猎取,交通灯号信息可从交通灯号机中实行收罗,利用以上信息对车辆速率实行优化。3个岔口的实车实验了局讲明:此系统对差别驾驶员均有进步燃油经济性的结果,经过3个交织岔口均匀可节油约 15%。

    信息宁静技巧

    汽车信息系统已宁静成为汽车行业的一个关键生长范畴。今朝,国际上曾经有ISO26262等汽车宁静相干尺度,美国也已形成 SAEJ3061/IEEE1609.2等系列尺度,欧洲EVITA研讨项目也供应了相干汽车信息宁静指南,而中国当局在2014年「国民经济和社会生长第十二个五年计划」(「十二五」计划)中才首次将汽车信息宁静作为关键基本成绩实行研讨,和国际生长存在较大差异。

    急需结合中国智能网联汽车现实,肯定网联数据经管工具并执行分级经管,设立数据存储宁静、传输宁静、利用宁静三维度的数据宁静系统。设立包孕云宁静(实现数据加密、数据搅浑、数据脱敏、数据审计等技巧的利用)、管宁静(基于实现通信加密系统、身份认证系统、证书系统、防重放、防改动、防捏造等技巧利用)、端宁静(实现车载宁静网关、宁静监测监控系统、车载防火墙、车载入侵检测技巧的利用)在内的「云-管-端」数据宁静技巧框架,拟定中国智能网联数据宁静技巧尺度。

    盘绕信息宁静技巧范畴的周边行业,也成绩了很多立异研讨偏向。特别在信息宁静测试评价方面,很多科研机构和创业公司经过干扰车辆的通信装备以及毫米波雷达、激光雷达和摄像甲第车载传感装备,实行智能车的信息宁静的攻防研讨。

    智能情况友爱型车辆

    为实现汽车电动化与智能化2个生长趋向的有机融会,清华大学李克强课题组曾提出具有洁净能源动力、电控化底盘与智能信息交互3个系统,集成构造共用、信息融会与控制协同 3 项技巧,综合实现宁静、温馨、节能与环保4个功用,代表着下一代汽车技巧生长偏向的智能情况友爱型车辆(Intelligent Environment-Friendly Vehicle,i-EFV)概念。

    在i-EFV的概念中,经过将智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)中的情况辨认、驾驶辅佐和驾驶员辨认技巧等进步技巧,与搭载电驱动系统的夹杂动力车辆、纯电动车辆等新能源车辆有机结合,既可猎取多源信息以实现新能源车辆的宁静行驶并进一步低落能耗,还可实现车辆与交通系统(车辆、行人)、电力系统(充电站)实行协同优化,实现交通系统和电网系统的高效宁静运转。

    利用V2X通信技巧使车辆预知火线行驶情况中的交通信息,有利于使车辆顺应多变的交通情况,以实如今确保车辆宁静行驶的条件下,低落纯电动汽车i-EFV行驶能量耗损。

    车辆B的活动遭到车辆C的活动的影响,二者间存在因果关系,为猜测车辆B的将来活动举动,需求基于B和C两辆车的运转信息。利用Bayes收集方式对车辆B的活动实行建模,构造如上图,vp(i) 为火线车辆B在时辰i的速率值,vp(i-1) 为火线车辆 B 在时辰i-1的速率值,ap(i) 是火线车辆B在时辰i的加速率,Δdp_pp(i) 是火线车辆B和C在时辰 i 的相对间隔,pep_drive(i) 是火线车辆B在时辰 i 的加速踏板位置,pep_brake(i) 是火线车辆 B 在时辰 i 的制动踏板位置,vpp(i) 是火线车辆C在时辰i的速率值,app(i) 是火线车辆C在时辰i的加速率。vp(i+1) 是火线车辆B在时辰i+1的速率猜测值,vp(i+1) 是火线车辆B在时辰i+1的速率猜测均值,σvp(i+1) 是火线车辆B在时辰i+1的速率猜测均方差。

    基于前车活动猜测信息,利用非线性模子猜测控制方式对电动车辆A实行智能节能控制。在古老的研讨中,并未对火线车辆B的活动实行猜测,通常假设在车辆A的控制周期内,车辆B实行匀速或匀加速活动。

    由上图可知,对前车B活动实行猜测后,能够使自车提早对车辆B的活动实行反应,低落了行驶历程中的不必要的加速与减速历程。与错误前车活动实行猜测比拟,电动车辆的智能节能控制方式的节能结果能够到达10%阁下。

    汽车智能化与网联化技巧生长趋向剖析

    以深度练习为代表的 AI 技巧快速生长和利用

    以「深度练习」方式为代表的人工智能(Artificial Intelligence,AI)技巧在智能网联汽车上正在获得快速利用。特别在情况感知范畴,深度练习方式已凸显出庞大的上风,正在以惊人的速率替换古老机器练习方式。

    深度练习方式需求大批的数据作为练习的样本库,对数据收罗和存储提出了较高需求;同时,深度练习方式还存在内涵机理不清晰、界限条件不肯定等弱点,需求与其他古老方式融会使用以确保可靠性,且今朝也受限于车载芯片处置惩罚才能的限定。

    激光雷达等进步传感器加速向低本钱、小型化生长

    激光雷达相对于毫米波雷达等其他传感器具有分辨率高、辨认结果好等长处,已愈来愈成为支流的自动驾驶汽车用传感器;但其体积大、本钱高,同时也更易受雨雪等气候条件影响,这导致它现阶段难以大范围商业化利用。

    今朝激光雷达正在向着低本钱、小型化的固态扫描或机器固态夹杂扫描情势生长,但仍需求克制光学相控阵易发生旁瓣影响探测间隔和分辨率、繁复的精细光学调装影响量产范围和本钱等成绩。

    自立式智能与网联式智能技巧加速融会

    网联式系统能从时候和空间维度冲破自立式系统对于车辆周边情况的感知才能。

    时候维度,经过V2X通信,系统能够提早获知周边车辆的操纵信息、红绿灯等交通控制系统信息以及景象条件、拥堵猜测等更临时的将来形态信息。

    空间维度,经过V2X通信,系统能够感知交织岔口盲区、弯道盲区、车辆遮挡盲区等位置的情况信息,从而辅助自动驾驶系统更周全的把握周边交通态势。

    网联式智能技巧与自立式智能技巧相辅相成,互为弥补,正在加速融会生长。

    高速公路与低速地区自动驾驶系统将领先利用

    高速公路与都市低速地区将是自动驾驶系统领先利用的2个场景。

    高速公路的车道线、标示牌等构造化特点清晰,交通情况相对简朴,合适车道偏离报警(LDW)、车道维持系统(LKS)、自动紧要制动(AEB)、自顺应巡航控制(ACC)等驾驶辅佐系统的利用。今朝市场上常见的特斯拉等自动驾驶汽车就是L1~L2级自动驾驶技巧的典范利用。

    而在特定的都市低速地区内,可提早设置好高精度定位、V2X等支持系统,收罗好高精度舆图,利于实如今特定地区内的自动驾驶,如自动物流运输车、景区自动摆渡车、园区自动通勤车等。

    自动驾驶汽车测试评价方式研讨与测试场建立成为热点

    自从特斯拉汽车被暴光几起庞大宁静变乱后,自动驾驶汽车的宁静性愈来愈多的遭到存眷,对于自动驾驶汽车测试评价方式的研讨以及测试场、树模区的建立成为环球热点。

    怎样测试自动驾驶汽车?一种潜伏的处理计划是引入「平凡人类驾驶员」的笼统概念并设立宁静基线——一系列定性、定量的关键功用、机能目标,表征自动驾驶系统驾驶汽车的宁静水平。如果把自动驾驶系统看做一个驾驶员,对其的审核也能够类比驾驶员的审核历程:

  • 开始需求「体检」,检验自动驾驶系统对情况感知、车辆控制等的根基才能;

  • 其次理论测试,测试自动驾驶汽车对交通律例的服从才能;

  • 再次是园地考,既在特定场景下的自动驾驶测试;

  • 最终是实路审核,将自动驾驶汽车放置于特定开放测试门路内实行现实测试。

  • 在测试场建立方面,美国密歇根大学领先建成了面积约13 hm^2 的智能网联汽车公用测试场M-City。日本、欧洲等多地也已建成或在主动建立各类智能网联汽车公用测试场。上海嘉定于 2016 年领先建成中国第一个专业的智能网联汽车测试场。重庆、北京等多地在正在主动建立。

    中国智能网联汽车生长的考虑与倡导

    建立国家智能网联汽车结合立异中央

    整合政产学研多方资源,建立国家智能网联汽车结合立异中央,面向智能网联汽车立异生长的庞大需求,充裕利用现有立异资源和载体,推动重点范畴前沿技巧和共性关键技巧从开辟到转移散布及首次商业化利用的立异链条各环节的流动,打造跨界协同的立异生态系统。

    建立国家级智能网联汽车基本数据平台

    今朝网联汽车并未实现真正「互联」,各类企业级平台以及当局羁系平台数据互不联通。应从国家层面推动建立智能网联汽车的三级式平台,包孕全国性基本数据平台、公共效劳平台与利用开辟平台。由国家主导建立和运营智能网联汽车基本数据平台,经过尺度的数据交互体式格局,与各企业级平台以及行业经管平台实现互联互通,实现大数据同享,供应基本数据效劳,进步行业羁系服从。

    加速出台智能网联汽车相干尺度与测试范例

    网联化技巧的生长请求车-车、车-路、车与平台之间交互时必需有尺度的数据花样与和谈,应加速研讨肯定具有国家特征的智能网联汽车通信系统与通信和谈尺度,研讨拟定车辆信息宁静相干尺度。同时应加速出台智能网联汽车在开放门路实行测试的相干范例,对智能网联汽车的树模运转与测试实行有用经管。

    结语

    智能网联汽车,能够供应更宁静、更节能、更环保、更温馨的出行体式格局和综合处理计划,是都市智能交通系统的关键环节,是构建绿色汽车社会的核心要素,其意义不但在于汽车产物与技巧的晋级,并且有大概带来汽车及相干工业全业态和代价链系统的重塑。

    与发达国家相干项目对照,中国 ICV 生长整体上还存在差异;但在车联网通信技巧、高精度定位与舆图、车联网利用等方面生长出了本身的特点和上风。若能充裕结合中国系统体例上风,依托顶层设想,中国 ICV 技巧与工业生长势势必成为汽车工业转型晋级、形成国际合作力的关键机遇。

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