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智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的“車路需求”分析
發(fā)布時間：2018-11-07 分類：趨勢研究
智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的路側(cè)設(shè)施全息感知及智能管控技術(shù)研究，談的是智能網(wǎng)聯(lián)對基礎(chǔ)設(shè)施帶來的變化。
傳統(tǒng)智能交通做了很多年，從公路信息化、城市道路信息采集和處理、交管平臺和大數(shù)據(jù)平臺等，已經(jīng)給智能交通帶來了很多發(fā)展。但是，這么多年來大家的出行方式上沒有太大的變化。
但講未來交通、講智能網(wǎng)聯(lián)到底是什么，有很多比如車聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、新能源、共享出行等等新名詞。
但是，最大的變化是什么？是車參與到整個出行的信息感知和交互當中去。原來建一個智能交通系統(tǒng)，放一個誘導屏，司機看了以后才控制車，信號燈也是一樣，紅燈綠燈也是亮給司機看的。
智能網(wǎng)聯(lián)是車可以感知到這個信息，車能夠決策往哪開，這個事情就很厲害了，可以帶來很多變化。
這個變化是好還是壞，變化有多大，其實從交通系統(tǒng)中來講有很多值得探討的問題。
一開始講智能網(wǎng)聯(lián)汽車，但是不是能延伸到智能網(wǎng)聯(lián)的非機動車、智能網(wǎng)聯(lián)的人？車輛對環(huán)境的感知是主動的還是被動的？在智能網(wǎng)聯(lián)情況下車子肯定不會違反交通規(guī)則，那是不是違法抓拍也不需要了，誘導屏也沒人看了。
有時候還會有一些很奇怪的問題，如果交警做了一個停車的手勢，智能網(wǎng)聯(lián)汽車能否看懂？能否分辨出是對自己打的手勢？
既然想到了這些奇怪的問題，也想去探討一下智能網(wǎng)聯(lián)與現(xiàn)有路側(cè)交通管控設(shè)施間的關(guān)系，那么首先做的就是需求分析，在智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下車與路到底有什么需求。
車與路的需求分析
對于車輛在智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的需求，其實已經(jīng)有了很多分析。
從作為一輛智能汽車的角度來想，需要感知的包括很多，比如周邊的環(huán)境、道路設(shè)施是什么樣的，管控措施有哪些，有哪些交通規(guī)則影響行駛，對行駛安全感知到了什么，周邊有哪些車在開，對我有沒有影響。
同時，選擇什么路徑到達目的地，中間有沒有事件信息，交通服務(wù)有哪些等等。這里只列出一部分，全部列出來是很系統(tǒng)的過程。
那么到底誰能夠提供這些信息？現(xiàn)在看來有路側(cè)端、信號燈、標識標牌、智能設(shè)施等等。當然現(xiàn)在大部分駕駛員一上車旁邊手機一放導航一開，這就是互聯(lián)網(wǎng)平臺、管控平臺能夠提供給車的信息，包括地圖、交通路況等等。
可以看到，最后一輛車能夠獲取的數(shù)據(jù)是一個非常復雜的多元關(guān)系。不同的信息可能來源非常多，這些來源信息甚至不一定是完全正確的，也不一定是完全完整的，可能是碎片化的。
即使是一個大數(shù)據(jù)平臺，也并不能確保提供的數(shù)據(jù)是完備的甚至是完全正確的。
作為一輛車獲取的信息可能多種來源不同，片面的信息，這就會對車造成了很大的困擾。到底聽誰的？
看一個簡單的例子，在智能網(wǎng)聯(lián)、自動駕駛提到很多，就是匯入碰撞預警，車與車之間是不是有一個碰撞的可能性，這個可能性有多大，場景其實很簡單，但在實際運行中會碰到問題，在路上有傳統(tǒng)的汽車，就沒法提供車輛的運行信息。
即使是路側(cè)，感知能力也是全覆蓋的，也一樣會產(chǎn)生盲區(qū)。這種情況下，車輛在不同場景下獲取的信息在完整性、有效性和質(zhì)量上都是不一致的。
因此，從車的角度來說，需要有一個信息流的快速分發(fā)、鑒真、整合和個性化推動的機構(gòu)，這個可能是一個設(shè)備或者是平臺對這些信息進行整合，車不應(yīng)該獲取碎片化、片面化的信息。
那路又是什么樣的情況？在智能網(wǎng)聯(lián)出現(xiàn)之前路的感知已經(jīng)是非常豐富了，最早的線圈到微波、地磁、視頻等等技術(shù)，已經(jīng)能夠把路口、快速路流量、車速、排隊、滯留、號牌、違法等信息都可以感知到，感知到以后在交通管控、信息采集誘導、信息服務(wù)等做了很多應(yīng)用。
但是，這些感知也存在一些局限。
第一，原來這些路側(cè)信息、車輛感知相對獨立，它感知自己的信息，并不會分享給別人，一個卡口系統(tǒng)感知到車輛并不會共享給車或者信號系統(tǒng)；信號系統(tǒng)也要進行獨立感知，這個獨立感知會造成局部信息重復和局部信息空白。
第二，原來車對路側(cè)感知來說是一個黑盒子，只知道車輛開過去了，速度是什么，車里什么情況很難知道。前一陣子我們在做HOV方案，一直被一個問題困擾，行駛的車輛內(nèi)坐了多少人？有提議說叫一個警察在路口隨機抽查，但這太影響交通了，車內(nèi)部就是一個黑盒。
第三，出行需求，原來車出行需求是不知道的，這種情況下做傳統(tǒng)的智能交通路側(cè)的管控。
也許可能會帶來這樣的變化就是：
首先，我們有更廣泛的建設(shè)，不管是5G也好或者其他的網(wǎng)絡(luò)方式，路側(cè)端和車端可以互聯(lián)，實現(xiàn)端端、車端信息交互。
其次，車慢慢從黑盒變成一個白盒，知道車里的情況。
然后，可以部分的知道這些車想到那里去，代表了對交通管控模式可以帶來一些變化。
比如說在匝道這個場景下，可以建設(shè)路側(cè)與車共同感知的場景，可以對流量、車速、車輛排隊、路面健康、事件、號牌、行人闖入等進行分析，和違法、信號、上下游進行聯(lián)動，聯(lián)動以后可以提供高精度服務(wù)和行駛服務(wù)，能知道車要去哪里，知道車在高架上希望從哪里下，這對快速路網(wǎng)流量平衡可以起到一定作用。
在路口也非常類似，建立智慧路口的示范，也希望把路口的整個信息整合起來，如果說能夠把經(jīng)過路口這些車的信息更多納入進來，就可以給我們帶來更多的便捷。
通過上面車與路的分析，可以發(fā)現(xiàn)在路側(cè)有了車聯(lián)網(wǎng)、智能網(wǎng)聯(lián)，能夠?qū)Ω黝愒O(shè)備與車輛的碎片化信息進行感知的信息流進行快速整合和分發(fā)，給到相應(yīng)的控制節(jié)點和車輛上，來為他們提供服務(wù)。
智能網(wǎng)聯(lián)路側(cè)環(huán)境建設(shè)思路與設(shè)想
有個新名詞叫做“云控平臺”，有幾方面的功能：
第一，傳統(tǒng)的交通管控系統(tǒng)功能，以交管指揮平臺為主，進行智能網(wǎng)聯(lián)汽車與普通汽車交通管理。
第二，測試服務(wù)，很多測試場更注重對汽車的測試，路側(cè)傳統(tǒng)智能交通設(shè)備會在這個環(huán)境下產(chǎn)生什么樣的變化、有什么作用。我們想，路側(cè)也應(yīng)該有測試場景，讓智能網(wǎng)聯(lián)的路側(cè)設(shè)備能夠進行一些嘗試和車進行交互的場景實驗和示范。
第三，包括區(qū)域的綜合監(jiān)控、管理、智能網(wǎng)聯(lián)的模型，有了這些智能網(wǎng)聯(lián)數(shù)據(jù)以后模型可以帶來很多變化，目前這些模型尚不成熟，需要一步一步通過數(shù)據(jù)、場景去迭代。
包括多種網(wǎng)絡(luò)方式的互聯(lián)，感知手段豐富，不同場景下有標準化的路側(cè)感知，在感知的基礎(chǔ)上把車和路側(cè)感知進行快速信息流的整合，然后在這個基礎(chǔ)上基于需求進行模型計算。
比如說碰撞例子，通過視頻、通過車輛提供的高精度信息，還要預測5秒鐘以后、10秒鐘以后、30秒鐘以后可能區(qū)域在哪里，這些區(qū)域和其他行駛車輛會不會有沖突，如果是非智能網(wǎng)聯(lián)車和傳統(tǒng)車可能需要視頻進行檢測，整個運行環(huán)境非常復雜、非?；旌系母兄h(huán)境。
同時包括緊急車輛、特種車輛、信號優(yōu)先，這些概念，不能要求路上所有的車都是具備感知能力，需要路側(cè)進行整合，其他場景還有很多。
