一、引言
智能交通的车路协同和汽车产业变革的自动驾驶等都离不开车联网。车联网产业是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业,是全球创新的热点和未来发展的制高点。
针对C-V2X,目前3GPP已经发布了对LTE-V2X定义的27种(3GPP TR22.885)基本应用场景和5G-V2X定义的25种(3GPP TR 22.886)增强应用场景。其中,基本应用场景主要实现辅助驾驶功能,包括主动安全(碰撞预警、紧急刹车等)、交通效率(车速引导)、信息服务等方面。而增强应用场景主要实现自动驾驶功能,包括车辆编队、高级驾驶、扩展传感器、远程驾驶四大类功能。
尽管车联网基本应用需求可以支持道路安全、交通效率和信息服务类应用,但随着汽车技术和通信技术的持续演进,V2X基本应用感知周围环境、分享状态 信息已不能满足以自动驾驶为代表的车联网增强应用的需求。在车辆等交通参与者分享状态的基础上,可以补充传输更丰富、更精准的信息。车联网增强应用提出了更严苛的通信需求,如极低的通信时延、极高的可靠性、更大的传输速率、更远的通信范围,以及支持更高的移动速度等。
5G具有上行大带宽、下行低时延高可靠的特点,将起到智慧交通建设的支撑性作用,并催生更多丰富的智慧交通行业应用,例如自动驾驶、远程驾驶等。V2X与5G技术相结合,可实现网络的无缝覆盖,从而实现“车-路-云”之间的多维高速信息传输。同时V2X与5G联合组网可构建广覆盖与直连通信协同的融合网络,保障智慧交通业务的连续性。
二、车联网系统关键技术
(一) 基于5G和V2X网络融合的车联网系统架构
针对车联网基本应用和增强型应用两类不同应用对时延、带宽和计算能力的不同要求,本文提出一种基于5G和V2X网络融合的车联网系统架构,如图1所示。一方面,5G可以为V2X应用提供低时延、高带宽和高可靠性的运行环境,同时使用移动边缘计算技术(MEC)技术可以实现应用、服务和内容的本地化、近距离、分布式部署。另一方面V2X,实现车与车、车与路通信,可支持L1~L3级别的自动驾驶,主要承载基本交通安全业务,如交通事故提醒、紧急制动预警、交叉路口碰撞预警等。
图1 一种基于5G和V2X网络融合的车联网系统架构
车联网应用以车辆的信息通信为基础,通过V2X网络形成V2V、V2I及V2P之间的通信连接,包含被测车辆、背景车辆、路侧单元(RSU)及路侧基础设施,如红绿灯、摄像头等,同时通过5G网络,包含MEC技术实现对低延时、高可靠性应用的处理。
整体车联网系统架构及主要功能模块:
(1)被测车辆:装有V2X通讯终端、车载摄像头、激光雷达等传感器,用于实现V2X通信及单车功能等应用;
(2)背景车俩:安装有V2X通讯终端,用于与被测车辆进行V2X通信;
(3)路侧基础设施:包含红绿灯、摄像头等,用于给被测车辆提供路段消息来源,实现闯红灯预警、弱势交通参与者等场景;
(4)路侧单元(RSU):用于接收路侧基础设施或MEC发送的信息,与周围车辆进行V2X通信;
(5)边缘计算平台:提供基于 Uu 口的低时延业务,对车辆数据或路侧数据进行本地化处理;
(6)5G核心网:采用服务化架构为V2X终端提供通信策略和具体参数配置、签约信息及鉴权信息管理等服务。
(二)典型应用场景算法设计
本节分别基于5G和V2X网络的典型场景进行算法开发—交叉路口碰撞预警、远程驾驶进行研究。
1. 交叉路口碰撞预警
交叉路口碰撞预警:主车(Host Vehicle,HV)驶向交叉路口,与侧向行驶的RV(Remote Vehicle,RV)存在碰撞危险时,ICW应用将对HV驾驶员进行预警。
如图2所示为交叉路口碰撞预警算法流程图,首先HV接收到RV的BSM信息后进行筛选,筛选与HV距离小于150m的车辆,此时若进行预警,驾驶员已有充足时间采取避让措施;之后进行碰撞点判断,若两车行驶方向存在交叉点,则进行碰撞点位置计算,否则无碰撞危险;然后,分别计算两车分别以当前行驶状态到达碰撞点的时间、碰撞时间差TTC;最后,若TTC与TH均小于最小安全时间Tsafe则报告安全,否则发出碰撞预警。
图2 交叉路口碰撞预警算法流程图
在某一时刻,HV与RV状态如图3所示,此时HV的位置点为H(XH,YH),速度为VH,加速度为AH,航向角为θH,同时HV接收到的RV广播的BSM消息获得RV的位置点为R(XR,YR),速度为VR,加速度为AR,航向角为θR,且两车距离为Dis,预计碰撞点的位置为C(XC,YC)。
图3 HV与RV相对位置关系示意图
(1)碰撞点位置确定
由图2可以获得,碰撞点的位置C(XC,YC)为:
(2)分别计算出车辆到碰撞点的时间
由碰撞点位置可以得到HV到碰撞点的距离DisHC及RV到碰撞点的距离DisRC,则:
(3)计算TTC
TTC与TH为是否应该触发预警的触发参考值,当TTC与TH同时小于Tsafe时,触发预警信号。
2. 远程驾驶
依托 5G 大带宽、低时延、高可靠网络特性,可为用户实现通过远程智能驾驶平台对远端车辆的全向监控和智能远程控制,5G远程驾驶系统包括三大部分:车端设备、遥控平台和MEC。车端设备将行驶状态信息和环境视频实时上传到MEC,并且从MEC接收遥控平台的遥控驾驶控制信号;遥控平台从MEC实现实时获取车辆信息,并且把遥控驾驶信号通过MEC传至车辆,从而实现远程监测、远程遥控驾驶等功能。其架构图如图4所示。
图4 5G远程驾驶系统框架图
系统各部分主要功能介绍:
(1) 遥控平台
遥控驾驶平台主要包括:5G CPE、异地组网设备、中心服务器、驾驶模拟器和屏幕等。5G CPE 模块和异地组网设备的功能和相应的车端设备功能相同,负责信息的收发。中心服务器主要负责实时分析处理车辆回传的状态信息,对车辆进行远程监控。屏幕主要负责显示车辆的实时视频、车辆行驶轨迹(地图展示)、显示车辆的管理界面等。提供驾驶模拟器驾驶员根据屏幕接管车辆的实时环境视频,操作驾驶模拟器来产生车辆的速度、加速度等动力学参数来控制车辆行驶。遥控驾驶中心主要包括方向盘、刹车、油门等设备,以及其他相关连线和电源设备。
(2) 车端
车辆配置主要包括通信模块,视频处理模块,信息提取模块,其中通信模块是一块嵌入式开发板与车辆 CAN 总线连接,通过将控制信息转换成 CAN 报文进行对车辆的控制;视频处理模块将车辆前方的广角摄像头接收到的数据和左右后视摄像头通过拼接,将视频通过通信模块发送;信息提取模块了解车辆本身的协议信息,提取并通过通信模块发送。车前有 1 个广角摄像头用于提取前方的景象;左右后视镜各有一个摄像头,这些均是驾驶时驾驶员能看到的景象。
(3) 网络传输
车端网络由 5G 设备为车辆提供 5G 网络,负责视频回传等功能。模拟器端可以通过 5G 设备为模拟器设备提供通信网络。在通信系统中,电脑所获取的 IP 均为一个网络的子网络,对于外网来讲,我们不能够根据此IP直接连接该电脑进行通信,所以我们首先会将模拟器端所使用的网络打洞,以便于车辆可以直接根据IP访问驾驶模拟器。
三、典型场景应用验证
在西青先导区对交叉路口碰撞预警、远程驾驶两个场景验证车联网架构与功能的可行性。目前,天津(西青)国家级车联网先导区作为北方第一个、中国第二个国家级车联网先导区,其面向车联网和车路协同的道路智能化基础设施建设主要以封闭场地、半封闭场地和先导示范区域的形式进行落地和推广,其中封闭和半封闭场地以车联网技术验证和方案测试为主,先到示范以车联网先导应用和大规模普及试验为主。
1. 交叉路口碰撞预警
(1)实验设备:
两辆装有V2X通信设备的车辆,RT-Range测试系统、AVAD3报警数据采集系统;
(2)实验环境:
如图5所示为中汽中心智能网联示范园区内的无信号交叉路口,该交叉路口为双向两车道,每条车道宽3.5m,东西方向车道长度为200m,南北方向车道长约为150m;
图5 交叉路口碰撞预警实验环境
(3)实验场景:
如表1所示,HV和RV分别从交叉路口的不同方向驶向交叉路口,初始位置和行驶速度不同。
表1 实验场景
序号 |
HV行驶方向 |
RV行驶方向 |
HV速度 (km/h) |
RV速度 (km/h) |
HV距离交叉路口距离(m) |
RV距离交叉路口距离(m) |
ICW-1 |
东 |
北 |
30 |
30 |
100 |
100 |
ICW-2 |
东 |
南 |
30 |
30 |
100 |
100 |
ICW-3 |
西 |
北 |
30 |
30 |
150 |
100 |
ICW-4 |
西 |
南 |
30 |
20 |
100 |
100 |
ICW-5 |
北 |
东 |
20 |
30 |
100 |
100 |
ICW-6 |
北 |
西 |
10 |
40 |
50 |
150 |
ICW-7 |
南 |
东 |
20 |
20 |
100 |
100 |
ICW-8 |
南 |
西 |
40 |
20 |
150 |
50 |
(4) 实验数据:
经过验证,测试数据如表2所示,从表中可以发现交叉路口碰撞预警可以触发,且触发时机在算法设定的阈值之内。同时交叉路口碰撞预警功能的实现依赖于本文设计的基于5G和V2X网络融合的车联网系统架构,根据C-SAE一期应用通信需求显示,交叉路口碰撞预警应用的最大时延为100ms,经过测试,通信时延全部低于100ms,符合标准要求。
表2 测试数据
序号 |
是否预警 |
预警时刻数据(s) |
平均通信时延(ms) |
测试结果 |
|
TTC |
TH |
||||
ICW-1 |
Y |
0.4 |
3.5 |
87.2 |
通过 |
ICW-2 |
Y |
0.2 |
3.0 |
93.5 |
通过 |
ICW-3 |
N |
- |
- |
82.5 |
通过 |
ICW-4 |
Y |
3.6 |
1.3 |
72.1 |
通过 |
ICW-5 |
Y |
2.9 |
3.8 |
86.9 |
通过 |
ICW-6 |
N |
- |
- |
81.3 |
通过 |
ICW-7 |
Y |
0.5 |
3.7 |
87.6 |
通过 |
ICW-8 |
Y |
3.45 |
3.28 |
84.2 |
通过 |
2. 远程驾驶
(1) 实验设备:
驾驶模拟仪,2台5G CPE,某品牌乘用车一辆,工控机两台;
(2) 实验环境:
如图5所示为中汽中心智能网联示范园区内环形道路,该道路为双向两车道,每条车道宽3.5m,环形道路长550m;
图6 远程驾驶测试环境
(3) 实验功能:
本文选取了几个常见的行驶工况来测试远程操控系统。选取平整干燥的水泥路面进行远程操控的测试。大幅提高了测试效率和精度,降低了测试的工作强度,同时保证了测试的一致性。测试内容如表3所示。
表3 测试项目
测试项目 |
预设条件 |
预期结果 |
测试通信时延 |
远程启动 |
模拟套件正常连接 网络正常连通 |
界面显示在线远程驾驶 车辆处于远程驾驶状态 |
15ms |
方向盘转向 |
界面显示在线远程驾驶 车辆静止且处于远程驾驶状态 |
方向盘先向左打到底,再回正;方向盘先向右打到底,再回正 |
21ms |
向前行驶 |
向前行驶一段时间后,停车 |
28ms |
|
向后行驶 |
向后行驶一段时间后,停车 |
18ms |
|
左转 |
车辆向前行驶到路口处,然后左转,又行驶一段时间后停车 |
10ms |
|
右转 |
车辆向前行驶到路口处,然后右转,又行驶一段时间后停车 |
23ms |
|
退出远程驾驶 |
车辆显示由远程驾驶状态退出 |
29ms |
|
接管远程驾驶 |
车辆进入接管状态后,车辆显示由远程驾驶状态退出,驾驶舱端显示在线远程驾驶 撤离脱离接管状态后,驾驶舱端显示在线未远程驾驶,车辆进入远程驾驶状态 |
14ms |
四、结语
5G-V2X 将成为车联网的主流形态,为未来车联网应用的通信需求与技术路线指明了方向。当前阶段,车联网产业正处于从技术方案测试验证向前瞻性、规模化示范应用发展的关键时期,对车联网技术是否可以切实提升道路行车安全、提高交通效率、改善乘客出行体验具有重要借鉴意义。