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『雷诺』长沙智能驾驶研究院张长隆：面向自动驾驶的车路协同建设与实践( 二 )


第3步 ， 车的智能化程度更高以后 ， 不管是有人驾驶或无人驾驶车辆 ， 都可以把车辆行驶轨迹意图分享出去 ， 通过这些数据分享进一步降低交通事故发生 ， 同时也能提高道路使用率 ， 解决拥堵问题 。
最后一步是协调控制同步数据 。 当车辆的智能化程度足够高 ， 那么车辆很可能收到的就是路侧或者云端的协调控制数据 。 然后将收到的指令分享给其他的车辆或行人 ， 从而进一步降低事故的发生率 ， 提高交通的使用率 。
第三个概念：聪明车
聪明的车目前来说就是单车智能 ， 国内叫做智能网联汽车 ， 可以把它理解成车子加装了OBU 。 智慧路目前也逐渐被业内定调为智能网联道路 。
第四个概念：智慧路
实际上道路也可以分等级 ， 去年12月份国家已经初步定下智能道路的等级的划分 ， 但要写成共识与标准需要一定的时间 。 我想强调的是 ， 单车智能在解决大规模落地时 ， 5%的边际效应需要智慧的路来支撑 ， V2X只是搭建了路与车之间的一个桥梁 。
那么 ， 这个桥梁最终能起多大作用？取决于桥梁中传输的数据 。 道路的智能化程度越高 ， 那么传输的数据质量就越高 ， 就越能解决单车智能中无法解决的问题 。
以上是涉及到的智能网联汽车与智能网联道路的四个概念 。
协同自动驾驶的五大热点问题
目前来看 ， 单车智能在学术界正在慢慢过度到协同式自动驾驶和网联式自动驾驶 。 我们把这个领域的研究热点分为5大块 ， 其中之一就是vehicle platooning ， 也是我们常说的车辆编队 。

『雷诺』长沙智能驾驶研究院张长隆：面向自动驾驶的车路协同建设与实践
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第一个研究热点：车辆编队
车辆编队就是通过头车引领一系列重卡来组成一个类似于火车的队伍 。 它们在同一行车道上行驶的车间距离比较短 ， 速度相同 。 对于单车控制来说 ， 车辆编队最主要做的是两个目标函数 ， 一个是车间距 ， 另一个是车速 。
车间距可以通过V2V来实现 ， 就是通过高精度定位来获得车辆之间的绝对位置 ， 再通过相对位置来获得间距 。 另一种就是通过单车智能上的毫米波雷达或激光雷达或视觉等来获得相对位置 。 而车速保持是通过车头的自动驾驶或是人工驾驶 ， 也可以是路侧的RSU来充当虚拟指挥者 。
事实上车辆编队的研究已经有10多年了 ， 通过这个办法可以增加交通流量 ， 让车与车保持更安全的距离 。 国外有报道 ， 采用车辆编队打方式可以使交通量增加4倍 ， 可以达到每小时8000辆车的通行量 。
当车与车之间距离保持较小的时候 ， 可以减少车队中每趟车的空气动力阻力 ， 从而达到减少燃料消耗以及污染物排放的目的 。 但需要指出的是 ， 过短的安全距离会让车上乘客的舒适感产生一些负面影响 ， 同时过小的安全距离是否真的能减少空气动力和阻力 ， 一些学者认为还有待商榷 。
车辆编队另一个好处就是改善道路安全 。 车辆编队可以减少后面几个重卡驾驶员的疲劳驾驶 ， 让他有时间专注其他活动 ， 既避免了驾驶员控制下的车辆颠簸 ， 也提高了驾驶员的驾驶舒适度 。
目前来看 ， 评价自动驾驶编队的好坏有两个标准 ， 一是看单车控制的稳定性 ， 二是看到队列控制的稳定性 。 单车个体稳定性要求每个车都要匀速行驶 ， 参考间距和实际间距的差值要为零 。
队列的稳定性是指所有车辆在队列过程中一起进行时的稳定性 。 比如头车突然加速或减速 ， 从车怎么适应头车的加减速度 ， 做出相应的动作 ， 从而保持对立的稳定 。 如果不稳定的话 ， 很容易造成追尾事故 ， 同时也会增加油耗 。
第二个研究热点：变道
自动驾驶的变道对感知决策规划来说都是比较大的难题 。 特别是在高速公路、城市道路场景 ， 如果变道控制不好 ， 很容易引起通安全事故 ， 导致交通堵塞 。


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