杜豫川-新基建时代的智慧高速系统构建

1、精选优质文档-倾情为你奉上杜豫川："新基建"时代的智慧高速系统构建杜豫川：同济大学交通运输工程学院副院长、教授、中国公路学会青年专家委员会委员、中国公路学会交通工程与信息化分会常务理事一、 智能网联汽车与智慧高速智慧高速公路是在土地资源趋近饱和的条件下，为满足日益增长的交通需求，通过智能化的传感、通讯、人工智能研判等手段而大幅提高高速公路通行能力，满足新一代驾驶工具应用要求的全新技术形态。智慧高速由四个主体构成：底层为广域全息感知，中间层为数字孪生刻画，应用层为车路协同控制，而5G通过通讯通道与算例支持将三个主体连接为一个体系。Ø 底层基础：泛在全息感知毫米波雷达

2、、激光雷达感知技术已达到中试或更高应用阶段。从感知阶段（高清摄像头、毫米波雷达、交通线圈、ETC等），到运算决策阶段（视觉算法与目标跟踪、雷达算法与目标跟踪、边缘融合计算），再到连接阶段（V2X、5G V2X、智慧城市互联等）。Ø 中层核心：数字孪生技术数字孪生交通的本质是路网级数据闭环赋能体系，能够做到信息预判性的反映与信息反馈性的融合。以物理模型、传感器持续更新、运行历史等数据为基础。Ø 应用关键: 车路协同控制智慧高速公路是一个车与路相互促进，相互协调的过程，需依靠车路耦合技术升级才能建立起来，其成熟的时间既取决于车辆技术的发展，也取决于公路设施技术的发展。二、 人开

3、车车开车路开车？Ø 技术路线对比首先对辅助智能化、 单车智能化、 设施共享智能化三条技术路线进行对比。辅助智能化单向控制：GPS模块、CCD相机探测模块、雷达系统、防撞预警系统；定速巡航、自主并线和根据路面状况自主制动。单车智能化闭环控制：基于视觉或雷达感知与定位（毫米波雷达、双目摄像头、激光雷达等）；高精地图扫描；车位搜寻，路径规划，控制决策。设施端网联化集群控制：基础设施端主动控制与管理；环境端感知与定位；V2X or X2V通讯系统；车位分配，路径规划，控制决策。Ø 单车智能面临的问题装备成本高昂：自动驾驶车辆包含激光雷达、毫米波雷达摄像头以及IMU等传感器设备，造成

4、每辆自动驾驶车辆价格高昂。感知能力有限：自动驾驶在无路测设施与车路协同交互下感知距离的能力仍然有限。自动驾驶环境感知能力包括激光雷达，70-100m环境感知；摄像技术，受环境信息影响；广角成像，受环境信息影响；传感器感知，0-5m临近检测等。单车智能技术路线在开放道路测试中问题重重：目前存在道路交通设施识别能力缺失、按照交通规则行驶能力不足、应急避险能力存在缺陷等问题。Ø 技术路径演进：驾驶主体从人-车-路的转化智能公路与智能汽车同步、平衡、融合发展，使人逐渐从驾驶中摆脱出来。从人开车、到车开车、再到车路协同开车，最后到路开车。从驾驶员的双手可以离开方向盘（车向人学习，监督学习阶段）

5、，到驾驶员无需盯着行进方向（车开车向车路协同转变，人在紧急情况可干预车的操作，半监督学习阶段），再到驾驶员不再为车辆行驶操心（向路开车转变，完全自学，无监督学习阶段）。三、 5G：为智慧高速而生5G具有三个明显特征，超高速率、超低时延与超大连接，非常适合成为未来自动驾驶和车路协同的载体。Ø “5G+”自动驾驶超低时延：E2E时延<5ms，网络时延<2ms。Gbit/km的数据量的实时更新，需要超低延时的通讯支持。大速率：自动驾驶的大数据需求。根据英特尔测算，假设一辆自动驾驶汽车配备了GPS、摄像头、雷达和激光雷达等传感器，则上述一辆自动驾驶汽车每天将产生约4000GB待处

6、理的传感器数据，需要车辆自身具有超大算力。Ø “5G+” 催化反应5G+边缘计算5G架构使得边缘计算发展成为必然，架起了连接数字世界与物理世界的桥梁。5G的低延时、大宽带又促进了“边+云”的“边云协同”时代。· 云计算（非实时、长周期数据）：成本低、拓展性强、使用弹性、部署快捷；· 雾计算：区域去中心化、区域大存储；· 边缘计算（实时、短周期数据）：实时快速、网络流量少、更高的运行效率、更好的数据安全性。5G+网络切片与互联网“尽力而为”的数据传输不同，网络切片可提供“始终如一”的低时延和高速率服务保障，能为自动驾驶提供100%的安全决策控制。比如，当汽

7、车行驶于网络拥塞区域（比如演唱会、体育场附近），网络切片技术仍然能优先保障汽车通信的高速率和低时延性能。Ø “5G+”自动驾驶落地场景示范应用与测试场地纷纷落地。· 2018年9月，房山打造国内首个5G自动驾驶示范区；· 2018年12月28日，全国首条开放道路智慧公交示范线在长沙试运行；· 2019年1月21日，重庆首台5G无人驾驶巴士投入测试；· 2019年1月22日，山东首辆5G无人驾驶公交车上路测试；· 2019年3月11日，首辆5G公交亮相成都，搭载各类5G应用；· 2019年11月，上海东海大桥5G集卡车队的水铁

8、联运应用。四、 智慧公路应用场景Ø  高效环保主动可变的限速控制加拿大Whitemud可变限速控制：全线通行车辆，总通行时间(total travel time)下降2.6%,总通行量(total travel volume)增长13%, 平均速度提高25%。沪宁高速的无锡段的试验示范。Ø 经济高效高频时空连续的道路设施性能重现高频路面状况数据动态感知分析病害发育状态。Ø 经济高效基于数据驱动的智能养护系统病害预测、养护策略、优化修补、延长寿命。Ø  经济高效 智慧服务区· 服务区智能全息感知系统，保障人流、货物安

9、全；· 基于WIFI数据的用户出行消费画像的精准服务和无人超市；· 自主代客泊车和无等待加油/充电服务；· 自助订餐及智能休息区。Ø 高效安全基于车路协同的自动驾驶数字孪生系统对交通状态的全局、实时感知可以为全局优化提供依据，可以实现更加协同智能的管理。车辆驾驶超视距，基于数字孪生实现动态环境感知；匝道控制，基于上下游汇入汇出感知，精确指引；路线优化，基于全面感知交通流向实现优化控制。Ø 高效环保基于路侧感知设施的货车编队运行· 2017年8月，英国政府宣布将拨款810万英镑用于卡车自动编队行驶技术的多阶段测试。· 2017年11月，特斯拉展示了最新的自动驾驶卡车Tesla SEMI。三辆卡车编队运行，36吨满载下只需20秒就能够开到近百公里时速，但运输成本只有传统柴油卡车的56%。· 2018年1月23日，日本启动货车编队运行的测试。3辆卡车间始终保持30米左右的距离，以每小时80公里的速度安全行驶。· 2019年11月，上汽商用车、中移动、上港集团等联合在东海大桥进行了3辆集卡的编队运行，实现了港区和铁路堆场之间的货柜自动转运。Ø  经济环保基于可控轮迹带的长寿命路面管理· 智