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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( 三 )


正常来说 ， 自动驾驶的变道需要考虑三个方面 ， 是否可以变 ， 什么时候变？以及如何变道？
三个决策取决于三个因素 ， 一是交通规则 ， 交通规则说不能变道就不能变；第二个是看单车智能的行车路径；第三个是看车辆周围的交通状况是怎么样的？
三个因素决定了车辆是否能进行变道 ， 一旦发生改变行车路径的时候 ， 车辆必须决定什么时候展开 ， 以及什么时候终止变道行为？
目前单车智能传感器感知有限 ， 大概能感知300米范围的事物 ， 另外 ， 由于一些建筑物的遮挡 ， 如果只用单车的感传数据来选择目标值的话 ， 会存在一定的风险 。
通过V2X通讯技术 ， 可以获取当前车道以及邻近车道所有车辆的信息、道路信息 。 然后根据交通情况以及周围车辆的运动参数情况 ， 预测相邻车辆的行驶轨迹 ， 根据自身车辆的运行参数 ， 从而约束一个目标函数 ， 以达到最优的一个变道的路径决策 。 这也是协同自动驾驶的热点之一 。
第三个研究热点：交叉路口管理
在城市道路运行自动驾驶面临的最主要的一个问题就是交叉路口问题 ， 它可以说是自动驾驶里面最具挑战性 ， 同时也是智能交通领域道路最拥堵的一个核心区域 。 有效管理十字路口 ， 对保证交通安全、改善交通流量、减少交通能源损耗、进而减少排污、缩短行程时间都非常重要 。
通过V2X技术 ， 可以把红绿灯信息通过V2I传给车辆 。 那么在大雾或者是雨雪天气情况下 ， 就很容易告诉车辆交通信息 。 因为单车智能视觉对红绿灯的识别率不是特别高 。 还有交叉路口存在大量机动车辆、非机动车辆和行人 ， 这些信息对于单车智能来说 ， 感知的数量是很多的 ， 而且还要精确预测一些轨迹 ， 来判断是否会造成威胁 。
这种情况下 ， 如果通过路侧智能感知交叉路口的信息 ， 通过V2I告诉自动驾驶车辆 ， 就能扩大单车智能感知范围 。
第四个研究热点：车辆的节能问题
通过编队行驶的方式 ， 能给车辆的运行省油、节能 。 V2X给车辆提供的实时的交通信息可以用来优化车辆速度的、动力系统 ， 最大限度地减少整个行程的燃料消耗 。
对于自动驾驶来说 ， 可以通过V2X提供一个全局的最优速度建议 。 目前长沙智能驾驶研究院和湖南湘江智能创新中心联合在做这方面的研究 。 在城市道路上 ， 根据宏观实时信息以及道路流量信息 ， 给公交车一个最优的速度建议范围 ， 让自动驾驶公交车辆尽可能减少红绿灯的时间 ， 从而达到节能的目的 。
第五个研究热点：道路摩擦系数
当路上结冰或是有油墨的时候 ， 自动驾驶车辆的运行是有最大的安全限度的 。 道路的摩擦系数也可以称为路面路况的估计 ， 这个可以通过车上传感器获得 ， 比如通过轮胎传感器 。 如果车上有光系传感器 ， 就可以通过分析光束或者是被路面散射来判断路面是否湿滑 ， 可以根据照相机的像素亮度来识别道路的类型 。
车上传感器获得的信息 ， 通过V2X告诉后面的车辆、云端或者路侧端 ， 那么每个车会得出一个道路的摩擦力估计 ， N个车辆的数据都发给云端 ， 得到协同的路况摩擦系数估计 。
就是说路段上的每一个车都可以作为潜在但不精确的路况传感器 ， 利用通讯系统 ， 利用数据融合算法 ， 对路段上车辆检查到的路面摩擦状况进行组合 ， 然后通过算法来降低估计的不确定性 ， 提高了道路估计的准确性 。
可以理解为 ， V2X是自动驾驶车的嘴巴和耳朵 。
OBU是嘴巴 ， 可以把车辆的状态信息、位置信息、油门信息、刹车信息 ， 通过嘴巴广播出去告诉其他的车辆；同时OBU又是车辆的耳朵 ， 接受其他车辆通过OBU发出的信息、路侧发的红绿灯信息、云端发出的前方道路事故信息 。
所以V2X不但是自动驾驶车辆的网卡 ， 同时也是车的嘴巴和耳朵 ， 可以解决自动驾驶落地的长尾效应 。
高速道路基于V2I的自动驾驶卡车


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