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車聯網技術應用場景研究

2022-07-21 06:52:44李書琎
汽車與新動力 2022年2期
關鍵詞:駕駛員信息

崔 辰 宋 珩 李書琎

(1.泛亞汽車技術中心有限公司,上海 200120;2.上汽通用汽車有限公司廣德分公司,安徽 宣城 242200)

0 前言

為了進一步推動汽車行業的發展,相關汽車制造企業需要整合具體的智能技術應用要點,建立車輛智能化水平與自動駕駛能力匹配的應用場景技術模塊,為車聯網應用的全面提升奠定基礎,打造更加和諧高效的交通環境。

1 車聯網(V2X)技術概述

1.1 技術內涵

V2X 技術是指車輛與車輛(V2V)、車輛與交通基礎設施(V2I)、車輛與行人(V2P)等各方面建立的無線通信技術運行模式。V2X 技術的本質就是通過對外界發送或者接收電磁波信號,使車輛可以獲得實時的路況及行人等相關信息數據,確保行車決策的正確性和規范性[1]。工業和信息化部為此制訂的2025年目標是通過V2X 技術,使交通整體效率提升30%,事故率降低80%,碳排放量降低20%。

在V2X 技術體系中,蜂窩車聯網(C-V2X)技術是以蜂窩通信技術為基礎的V2X 技術的應用模式,具有重要的研究價值。以第三代合作伙伴項目(3GPP)標準對C-V2X 技術進行分類的情況見表1。

表1 C-V2X技術階段分類

1.2 技術優勢

V2X 技術能有效提升典型場景或者應用環境的車輛運行質量水平,能建立非視距識別模式,且配配合第五代移動通信(5G)技術建立起遠距離通信和互聯網實時性連接處理,打造完整的雨、雪、霧天氣預警模式和紅綠燈識別模式,最大限度地提高車輛運行的安全性。

2 V2X應用場景分析

依據物聯網技術發展要求和具體內容,V2X 技術可廣泛應用于不同的典型場景,如信息服務、交通安全、交通效率管理、自動駕駛等場景。V2X 技術可以打造出更加科學高效的車聯網運行服務模式,保證車輛、行人、設施等管理的有序開展,從而形成良好和諧的交通運輸環境,維持交通的安全性和穩定性。

2.1 具體場景

2.1.1 V2V

V2V 是指通過車載終端進行車輛間的通信模式。V2V 通信應用于車輛之間信息交互,避免或減少交通事故,其具體應用場景主要有以下幾個方面。

(1)緊急自動剎車預警。在車輛運行過程中,當前車出現緊急制動時,該車會自動向周圍車輛廣播制動信息。周邊車輛在獲取相關信息數據和即時性指令后,判定車輛是否存在碰撞的風險,并及時向駕駛員發出前車急剎警告,為駕駛員有效地完成避險提供保障[2-3]。

(2)前車預警。車輛會定期向周圍車輛廣播本車的實際車速及位置、變道等基礎數據內容。周邊車輛在接收到相關信息后,依據信息判定是否存在車輛剮蹭的危險,為駕駛員開展變道、減速等操作處理提供支持,也能及時向駕駛員發出前車碰撞警告指令。

(3)超車預警。車輛會定期向周圍車輛廣播本車實時速度和位置參數,尤其是車道變更信息。一旦后車開始加速或者需要采取超車變道等情況,前車就能依據收到的后車信息及時預警,避免車輛碰撞。

(4)交叉路口預警。在車輛經過交叉路口位置時,車輛結合對應的智能信號指令接收模式,可以有效判定周圍車輛的實時性數據。該車輛結合周圍車輛的速度和位置參數能評估碰撞的風險,并向車輛駕駛員發送相應的駕駛警告信息。

(5)車輛失控預警。車輛在特殊氣候環境下行駛,會存在車輛失控的危險。車輛失控預警信息處理機制能在車輛運行突然出現緊急故障失控情況下,對周圍車輛發出相應的警告信息,周邊車輛接收信息后,結合警告內容采取及時避險措施,避免發生嚴重的交通事故,造成道路擁堵和人員傷亡。

(6)特殊車輛優先預警。車輛行駛過程中若遭遇特殊車輛時,車輛會建立相應的聯動模式。如特殊車輛屬于正在執行任務的救護車、消防車、警車等類型時,系統會直接向周圍車輛傳送相應的信息,并發布對應特殊指令,一旦周圍車輛接收到具體信息后,所有車輛需要采取主動避讓處理,為特殊車輛提供便捷的行車通道,確保特殊車輛優先通過。

2.1.2 V2I

V2I是指車輛在運行過程中,與周邊基礎設施結構形成對應的信息交互模式,為車輛提供更加便捷的運行信息指引,減少車輛運行錯誤造成的交通資源浪費。其具體應用場景主要有以下幾個方面。

(1)路面異常預警。主要是借助道路終端處理信息,由道路終端定期向周邊車輛傳送相關信息數據,包括道路結冰、物品掉落、道路施工等信息,一旦車輛接收到地面異常信息指令,系統會結合實際情況落實相應的處理程序,從而保證信息反饋的及時性,駕駛員也能結合反饋信息及時落實相應的準備工作,以便緊急避險[4]。

(2)事故預警。主要是指用終端定期發送事故現場的實時性信息,車輛接收到信息數據后就能及時反饋到駕駛員處,駕駛員結合實際情況提前規劃路線,以便及時避讓危險路段或擁堵路段,保證行車路線的科學性和合理性。

(3)急轉彎車速預警。一般是指路面終端向周圍車輛提供急轉彎限速等基礎信息,車輛駕駛員及時預估可能存在的風險,及時降速并順利通過急轉彎道,提升車輛運行的安全性,維持車輛行駛的平穩性。

(4)違章信息預警。近年來,隨著車輛數量的急劇增多,交通管理部門為了更好地維持道路運行的安全性,會設置很多車輛路面監控裝置。但現階段有些監控設施還不完善,有些駕駛員會利用漏洞進行違規操作。比如,在一些限速路段,如果沒有監控攝像頭,部分車輛會超速行駛,給車輛安全行駛帶來嚴重的威脅;還有些車輛會有在高速道路行駛過程中長時間占用應急車道;在城市早晚高峰時段占用公交車道等違法行為。借助V2I技術,能建立實時性違章信息的記錄,車輛終端定時向道路終端發送車輛的實時性速度和位置信息,道路終端將信息借助運算服務器直接完成計算和評估,確認車輛是否存在違章行為,判定車輛駕駛員是否存在違規操作[5-6]。交通管理部門利用對應的信息處理模式,可以打造完整且合理的實時性安全駕駛行為分析和評估處理規范,維持良好的駕駛管理模式,優化綜合控制效果。

(5)交通信息廣播。主要是結合智能交通系統建立實時性信息匯總處理模式。當道路終端探測到某路段出現異常的擁堵現象時,車輛廣播系統會通知該區域內的車載終端,有效向駕駛員發送相應的警告信息,以便駕駛人員及時了解路況,在不違反交通規則的情況下選擇繞行,減少交通擁堵,提升道路交通的通暢性。

2.1.3 V2P

V2P主要是指車輛和行人之間建立相應的車聯網應用控制模式,保證實時性管控工作的規范性,維持信息分析效果的最優化[7]。例如,行人碰撞預警模式借助V2P行人終端,定期向周圍車輛直接廣播行人的速度和實時性位置,配合V2P 車輛終端,使車輛在接收到行人終端信息后能及時評估碰撞的風險,確保向駕駛員發出碰撞預警,行人也能得到相應的警示,最大程度保證行車安全。

2.2 場景參數

依據時延和頻率,V2X 技術應用場景參數包括低時延高頻率和高時延低頻率2種類型。

2.2.1 低時延、高頻率

V2V 通信類型的場景參數分別為:①前向碰撞預警、逆向超車碰撞預警,其頻率為10 Hz,最大時延為100 ms,定位精度為1.5 m,通信范圍為300 m。②盲區/便道輔助、緊急制動預警,其頻率為10 Hz,最大時延100 ms,定位精度為1.5 m,通信范圍為150 m。③交叉路口碰撞預警、左轉輔助,其頻率為10 Hz,最大時延為100 ms,定位精度為5.0 m,通信范圍為150 m。④高優先級車輛讓行/緊急車輛信號優先權、車輛失控預警、道路危險狀況提示,其頻率為10 Hz,最大時延為100 ms,定位精度為5.0 m,通信范圍為300 m。

V2P通信類型的場景參數為:弱勢交通參與者預警的頻率為10 Hz,最大時延為100 ms,定位精度為5.0 m,通信范圍為150 m。

2.2.2 高時延、低頻率

V2V 通信類型的場景參數主要有:①基于信號燈的車速引導,頻率為2 Hz,最大時延為200 ms,定位精度為1.5 m,通信范圍為150 m。②限速預警,頻率為1 Hz,最大時延為500 ms,定位精度為5.0 m,通信范圍為300 m。

V2I通信類型的場景參數主要有:智能汽車進場支付頻率為1 Hz,最大時延為500 ms,定位精度為5.0 m,通信范圍為150 m。

2.2.3 V2X測試評價

為了保證V2X 應用的合理性和規范性,需結合V2X 的應用標準開展相應的測評工作,著重了解其實際應用效能,維持良好的運行規范,保證對應的V2X控制模式能發揮實效性價值,提高道路運行的安全性。V2X 測試內容主要分為以下幾個方面。

(1)開放道路實測。在封閉試驗場,基于5G 通信技術,選取適當的網聯設備,包括無線網絡、監控球機、智能紅綠燈、微波雷達檢測器、智能路測單元(RSU)及視頻檢測器等設備。在實際測量過程中,按照道路類型結構完成相應的測評工作。較為常見的道路類型包括Y 路口、道路出入口、斷頭路、十字路口、環島、T 字路口、交叉口、特殊道路、公交站等特殊道路場景。

按照V2X 場景設備集成處理、通信設備集成處理、高精度地圖/高精度定位、數據中心處理的應用模塊完成相應的實測分析工作,可以全面了解V2X 的實際應用效果[8]。例如,高精度地圖與高精度定位處理中,要將車載設備作為關鍵,配合差分增強定位系統、V2X設備高精度地圖集成等,有效連接數據中心,建立實時性數據匯總模式。

(2)暗室整車仿真測試。該測試主要是實現智能網聯整車測試微波暗室環境的分析工作。測試項目包括V2X 功能內容、射頻性能、車載定位性能、藍牙性能、無鑰匙進入功能、緊急呼叫功能、信息安全等內容,建立有效的仿真控制模擬分析結構[9]。在辦公自動化(OA)暗室中分析相關參數內容,并評估車輛的具體信息數據,為后續開展良好的車輛引導提供保障。

3 結語

基于應用場景分析V2X 的實際應用價值,能夠在提示駕駛員安全信息的基礎上,為整車控制提供有效保障,打造更為合理的車輛運行環境,為未來無人駕駛模式提供技術支持。

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