智能交通領域中自動駕駛發展和應用分析

胡蓉 中通服咨詢設計研究院有限公司

關鍵字：交通強國 自動駕駛 應用場景 商用化

一、背景

改革開放以來，交通是我國發展最快的行業領域。在1978年-2018 年40 年間，交通基礎設施規模大幅度增長，鐵路、高速鐵路、公路、高速公路、碼頭泊位、萬噸級泊位、機場等均實現了跨越式增長，其中高速鐵路和高速公路更是躍居世界第一。

從未來發展面臨的挑戰來看，我國交通行業仍然存在著綜合交通運輸體系一體化發展滯后；綠色智能交通技術發展水平不高，能力不強；治理體系和治理能力亟需完善和提升；可持續發展能力弱的問題。

十九大將“交通強國”上升為國家戰略。交通強國主要表現在：完善的基礎設施，合理的運輸結構；先進的科技裝備，高效的運輸服務；科學的發展路徑，可靠的運維體系；現代的治理能力，一流的人才隊伍；開放的市場環境，發達的全球網絡。

在交通強國戰略中，智能交通是基礎設施提質增效的主要推手，是提高運輸效率的重要手段，是提升運輸服務品質的關鍵，是提高交通安全水平的利器，是緩解交通擁堵的有力手段，是實現交通世界領先的重要抓手。智能交通系統是重要標志之一，自動駕駛是智能交通發展的重要領域之一。隨著人工智能、移動互聯網、大數據等新技術的迅速發展，以自動駕駛為代表的新一代智能交通系統將逐漸成為解決交通問題的突破口。

二、道路交通安全面臨的問題分析

當前，道路交通安全呈現出事故多、占比高、壓降慢的特點，交通安全已成為安全生產的主要矛盾。保障道路交通安全面臨巨大壓力。交通流量持續迅猛增長，以江蘇為例，2018 年五一假期高速公路總流量突破332 萬輛，連續6 年以年均14%的速度激增。基礎設施建設維護存在不平衡，農村路段安全隱患多，農村地區成為道路交通安全新短板，事故率和死亡人數攀升，存在交叉道口多密、路口視線不良、無信號燈控制等問題。交通參與者安全意識不強、素質不高，機動車闖紅燈、酒后駕駛、超速行駛、貨車超載等交通違法行為屢禁不止，違法成本低。據統計，我國90%以上交通事故是因駕駛不慎導致。由此看出，頻發的交通事故以及相對低下的通行效率已成為當前最頭痛的問題。

從駕駛和擁堵中解放出來就成為了社會的新訴求。隨著人工智能、深度學習技術的成熟，算法開始能夠識別物體屬性，做出類人的合理決策，自動駕駛成為可能。應用自動駕駛技術可以有效減少事故發生率。其優越性表現在：

路徑規劃——選擇最優路線，最快到達目的地。

速度巡航——減少因未按規定行駛速度造成的交通事故和擁堵。

機器操控——減少因疲勞駕駛造成的交通事故。

規范駕駛——減少因未按規定行駛（酒駕、變道等）造成的交通事故及交通擁堵。

三、自動駕駛定義、商用現狀、政策研究分析

自動駕駛是車輛通過車身布置的傳感器，對周圍環境進行感知并做出控制決策，包括縱向和橫向組合控制，縱向主要控制車速，橫向主要控制方向。自動駕駛過程主要包括信息采集、處理和執行指令三個階段。其原理是自動駕駛汽車通過布置在車身的雷達、攝像頭等傳感設備，對周圍環境進行探測，采集周圍行人、車輛位置、速度和加速度、車道線等信息。將信息傳送到ECU 進行分析、計算并做出控制決策，然后將決策傳送到發動機/電機管理和電動助力轉向系統（EPS），實現車輛加速、減速和轉向操作。

從2009 年起，Google、百度等科技巨頭進入自動駕駛領域。我國的自動駕駛發展保持與國際并跑的態勢，國內自動駕駛發展從地域上看，產業發展集中在北京、廣東、上海、浙江、江蘇，技術領域涵蓋了ADAS/駕駛解決方案、成車機器人制造、雷達傳感器、行車系統和算法、地圖和導航等方面。從商用化現狀可以看出，這些企業還處于技術研發階段，跨界和整合是的產業鏈進入了深度合作期，優勢互補可以上企業和整個產業向好發展。

我國的自動駕駛商用化政策研究和制定應從參與角色的角度出發，構建產業生態。政府作為頂層設計的制定者，政策上支持扶持，創新業態環境，行使企業監管引導權力，積極儲備和培養人才，加強對外交流合作；行業應規劃引導服務，成為政企合作的橋梁，積極開展技術研討、制定技術標準，人才專家為引導，搭建行業交流平臺；企業應著力于國產裝備制造，核心技術研發，仿真測試模擬，并遵守國家和行業法律法規，積極引進人才，加強國際交流合作。

四、自動駕駛應用場景構想和商用化切入點暢想

關于應用場景構想主要是以下四個方面：

1.重點車輛主動安全防控應用

基于車路協同的重點車輛主動安全防控在城市道路場景下可實現盲區預警、交叉口相撞預警；路況預警、突發事件預警；設置電子圍欄在重點區域和點段布控；在高速公路場景下，可實現事前預警，在途監控和聯合執法，事后溯源。

2.快速公交應用場景

快速公交有線路固定，使用專用車道，對場景識別和安全控制等算法的要求相對于社會車輛較低的特點，更適合應用自動駕駛技術。

3.跨區域簡單約束條件下貨運組織場景

在高速公路運輸組織新模式下，城市集疏運中心為貨運車輛起止地點，HUB 集貨物倉儲、集散、配載于一體，集合了匝道平縱曲線符合規范、配載場地、充電、車輛維修、人員休息等功能，在高速路段可實現貨車自動駕駛。新模式下可承接公鐵聯運，將碼頭、高速公路形成有機整體。

4.跨區域簡單約束條件下私人出現組織場景

使用自動駕駛技術，在跨區域私人出行場景下，在普通路段使用網約車，行駛到高速公路路段時使用共享無人駕駛車輛，在出入口完成網約車和無人駕駛車輛的換乘，保證安全、快速、便捷出行。

對于當前自動駕駛在我國商用化切入的思考，從分析行業痛點和優勢出發。

行業痛點：交通事故90%以上是貨運，而人為因素占到80%以上；公路運輸與鐵路等運輸方式相比的可靠性較差，迫切需要將公路運輸的安全水平提升到準軌道運輸的水平；貨運司機短缺，從業人員面臨匱乏。

與國外相比我國的高速公路優勢在于：高速路段時封閉路段；覆蓋了大部分的城市和鄉鎮；總體運力充分。

結合以上分析，高可靠性自動駕駛貨運系統和客運系統將技術極致化，將安全與能耗最優化，是自動駕駛商用發展最好的切入點。

五、結束語

我國的自動駕駛處于探索期，政策、法規、技術、基礎設施都有待發展和完善，也有賴于政府、行業、企業等多方支持。