前沿科学

数字交通基础设施如何推动自动驾驶与车路协同发展?

项目简介

所属学科
交通运输工程
项目摘要
车辆与基础设施的深度融合可以让自动驾驶汽车适应各种复杂环境与行驶工况,让整个系统更安全、更稳定。为了匹配自动驾驶技术的发展,道路基础设施扮演的角色和功能,将用来消除单车智能感知存在的技术瓶颈制约。本题目又可细分为:一是:如何实现道路基础设施(如车道、标志和标牌等)数字化电子化,以便自动驾驶汽车对环境进行更准确的感知和理解;二是:如何保障稳定的车路信息交互,确保自动驾驶汽车安全稳定的进行,如智慧锥桶可以有自主定位功能,实时将位置信息广播给附近车辆以避免发生碰撞;三是:如何实现路侧单元(RSU)数据采集、分析处理、车路通讯一体化集成,为自动驾驶车辆提供互补的感知和决策能力。

项目内容

问题描述

车辆与基础设施的深度融合可以让自动驾驶汽车适应各种复杂环境与行驶工况,让整个系统更安全、更稳定。为了匹配自动驾驶技术的发展,道路基础设施扮演的角色和功能,将用来消除单车智能感知存在的技术瓶颈制约。本题目又可细分为:一是:如何实现道路基础设施(如车道、标志和标牌等)数字化电子化,以便自动驾驶汽车对环境进行更准确的感知和理解;二是:如何保障稳定的车路信息交互,确保自动驾驶汽车安全稳定的进行,如智慧锥桶可以有自主定位功能,实时将位置信息广播给附近车辆以避免发生碰撞;三是:如何实现路侧单元(RSU)数据采集、分析处理、车路通讯一体化集成,为自动驾驶车辆提供互补的感知和决策能力。

问题背景

未来自动驾驶车辆大范围社会化运行局面必然会出现,对交通运输系统而言将是一场变革,道路交通运输系统面临演进换代的挑战。迎接并推动自动驾驶发展,目前国内外面临以下突出问题: 一是:道路基础设施侧,智能供给能力不足。道路交通精细化感知能力欠缺,基础设施与载运工具之间未形成有机智能协同整体,支持自动驾驶的自主管控平台尚未建立,自动驾驶规模化运行的安全性、稳定性等问题突出。二是:单车感知的精度很难提升,尽管现在自动驾驶车辆配备了各类传感器,如视频、微波、毫米波雷达、激光雷达等,但依然存在误判的风险且很难做到完全的避免,如谷歌的无人驾驶撞人事件。智慧的道路基础设施可以为车辆提供超越人类驾驶员的感知范围和精度。 总之,对于支撑自动驾驶社会化运行的新型道路基础设施的研究,我国尚处于起步阶段,国外也无现成的先进技术和经验可借鉴,需要适时将自动驾驶研究的支持重点向基础设施侧智能供给研究及综合集成落地应用研究转移。

最新进展

我国自“十一五”起,关注和布局智慧道路与自动驾驶的研发。在动态交通信息采集与处理、出行信息服务、车路信息交互等一批共性关键技术方面取得重大进展,切实提升了车路协同自动驾驶技术水平,推动了支撑道路智能化及自动驾驶发展的感知、通信、控制决策、大数据处理等核心技术快速发展。主要研究包括:“十一五”期间,863计划部署的“重大交通基础设施核心技术”、“综合交通运输系统与安全技术”专题; “十二五”期间,863计划研究的“智能车路协同关键技术”等;“十三五”期间,工信部、交通部加大车路协同自动驾驶支持力度。启动了国家重点研发计划“综合交通运输与智能交通专项”,围绕智能载运工具协同方向布局了自动驾驶、车路协同相关的基础理论、关键技术以及示范工程研究项目,为智能道路与智能载运工具协同从理论走向工程实际奠定了初步基础。 国际上,发达国家明确自动驾驶产业化发展策略,重点关注道路基础设施,以加快推动车路协同自动驾驶的演进,推动以深度神经网络为代表的人工智能技术以及低延时大容量移动通信等技术的发展。 美国政府近年来针对自动驾驶的相关投入也逐步加大,2016年9月20日由美国交通部颁布《自动驾驶政策1.0》,正式采纳了国际汽车工程师协会关于自动驾驶水平分级定义,鼓励研究和发展高度自动驾驶车辆使用智能网联技术。2017年至2019年,美国政府和企业界关于自动驾驶的政策和研究不断发展演变,最新于2020年1月8日在拉斯维加斯电子消费展开幕式上由交通部部长与白宫首席技术官共同发布《自动驾驶政策4.0》,值得一提的是4.0版由国家科技委员会和交通部共同制定,总结了美国38个政府机构对自动驾驶技术开发和集成的相关活动。 中美针对自动驾驶、智能网联车等领域都出台了很多指导意见,认证了一批国家级智能网联汽车自动驾驶封闭场地测试基地,各地政府与企业联合开展了一系列智能网联示范项目,在相关法律法规、交通安全、基础设施智能化提升以及5G与人工智能技术的应用等方面有很多共同的问题和挑战。 基于此,中国公路学会自动驾驶工作委员会联合美国智能交通协会(ITS America)以及美国交通研究委员会(TRB)进行联合研究,结合国内外的现状,对道路基础设施在自动驾驶中扮演角色进行探讨,最终形成国际性的建议报告,为自动驾驶的技术创新与产业发展提供服务。

重大意义

未来,基础设施的发展将不得不面临巨大难点和挑战。随着智能汽车与基础设施之间信息交互的增加,车辆技术开发需要与基础设施建设运营、交通规划保持密切的交流与协同。基础设施的更新升级可能是复杂且昂贵的,但它不仅有利于自动驾驶的发展,而且可以让现在的人工驾驶更加安全与高效。且基础设施是数十年甚至是百年工程,技术发展的不可预测性会对基础设施规划、设计、建设以及资金带来巨大的挑战。基础设施方案一旦大规模部署将直接影响甚至定义未来几十年自动驾驶汽车的发展。因此,自动驾驶和基础设施之间沟通与协同至关重要。 在交通强国建设、新基建、新一代人工智能规划、京津冀协同发展、长江三角洲区域一体化、粤港澳大湾区发展规划等重大国家发展战略实施背景下,交通基础设施肩负着支撑进一步提升交通安全能力、提高运输效率、推动交通运输高质量发展的交通强国建设重大任务。 据统计,约94%的交通事故是由于人为失误引起的,每年造成的损失超过2500亿美元。不可否认的是,智慧基础设施的完善可以提升车辆的感知、分析和决策能力,以实现道路交通事故“零死亡”的愿景。 根据美国国家公路交通安全管理局的研究显示,智能联网技术可以缓解80%以上的非酒驾/药驾交通事故。自动驾驶汽车有望为我们的运输系统带来变革性的安全利益。 以提升道路基础设施侧智能供给能力,推动自动驾驶社会化运行应用落地,符合国家经济社会发展的重大需求,符合强国建设纲要,符合国家中长期科技发展规划纲要、“十四五”国家科技创新规划等国家重大科技战略部署。

推荐信息

推荐机构
中国公路学会
推荐专家
周伟 交通运输部原总工程师 陈峻 东南大学交通学院院长 教授 孙立军 同济大学教授
推荐理由
车路协同、自动驾驶是交通信息化智能化的重要前沿科技方向。推动车路协同技术的发展落地,能够促进汽车自动驾驶技术的实际场景规模化应用,引领道路基础设施的数字化升级。尤其是亟需从以下几方面进行突破:一是如何实现道路基础设施的数字化电子化,以便自动驾驶汽车对环境进行更准确的感知和理解;二是如何保障稳定的车路信息交互,确保自动驾驶汽车安全稳定的进行;三是如何实现路侧单元(RSU)数据采集、分析处理、车路通讯一体化集成,为自动驾驶车辆提供互补的感知和决策能力。

作者介绍

管妮娜
单位:中国公路学会自动驾驶工作委员会 职称:研究员