V2X系統感知參數優先級的分析與探索

王子宜，褚景堯，林鴻英，陳音

（北京汽車研究總院有限公司，北京 101300）

0 引言

汽車智能化通過搭載先進的車載傳感器、控制器和數據處理器、執行機構等裝置，借助車聯網和V2X 等現代移動通信與網絡技術實現交通參與物彼此間信息的互換與共享，從而具備在復雜行駛環境下的傳感感知、決策規劃、控制執行等功能，以實現安全、高效、舒適和節能的自動或智能駕駛。

自動駕駛作為汽車智能化的終極模態，是各個汽車企業重點發展的技術之一。隨著智能傳感器種類的增多、感知能力的不斷提升，車載高算力運算處理器的能力也越來越強，推動車輛自身智能化水平不斷地提高。但是，單車智能只能覆蓋自動駕駛過程中約90% 的場景，而在和行人、非機動車、其他不同品牌車輛、交通事故、基礎設施等交互的場景，需要V2X 支持基本上已經成為行業共識。V2X 系統憑借其大帶寬、低時延和高可靠性，既可以成為自動駕駛的主流方案，也可作為冗余備份方案。本文通過對V2X 系統架構分析，根據自動駕駛相關場景以及單車自動駕駛對感知參數的測試結果，分析V2X 系統感知參數在未來自動駕駛中應用的優先級，從而確定自動駕駛的可靠性方案。最終經過單車智能和V2X 感知技術相融合，實現全場景自動駕駛。

1 基于V2X的自動駕駛系統架構

車輛基于V2X 自動駕駛的硬件系統主要由傳感器、車載ECU、V2X 設備三大部分組成，整體硬件系統架構示意框圖如圖1 所示。

圖1 硬件系統架構示意圖

傳感器用來感知車輛周圍環境或車輛動態信息的設備，包括激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、智能相機、GNSS（全球衛星定位系統）、IMU（慣性測量單元）等感知和定位傳感器。

車載ECU 包括車載計算單元和車載網關。車載計算單元負責處理傳感器和V2X 設備感知的信息，最后實現自動駕駛路徑規劃及相應的控制指令，實現自動駕駛；車載網關負責不同的處理器之間傳輸數據，保證數據傳輸的低延時性、穩定性和可靠性。

V2X 設備包括4G/5G 模塊和車載OBU 設備。4G/5G 模塊實現車與基站、基站與基站之間通信及共享數據。車載OBU 設備獲得實時路況、道路信息、行人信息等一系列交通信息，可以提高駕駛安全性、減少擁堵、提高交通效率。

自動駕駛車輛應具備高性能的線控底盤，車載計算單元可以通過調用通信接口對車輛進行橫向、縱向以及燈光等其它附件的控制。

2020 年《智能網聯汽車技術路線圖2.0》正式發布，搭載4G/5G 模塊的智能網聯汽車已經超過50%。預計2025 年，通過北斗高精度時空服務實現全覆蓋，“人-車-路-云”系統達到初步協同。因而，車載的OBU 模塊對環境的感知能力會根據硬件的搭載逐步提升。

（1）整體軟件架構

車輛基于V2X 系統的自動駕駛軟件架構主要由操作系統、通信中間件、數據結構層、SOA 服務層、應用層（含HMI 顯示定義）等五部分組成，整體軟件架構示意框圖如圖2 所示。

圖2 軟件架構示意圖

其中操作系統是驅動硬件高效運算處理的底層系統，通信中間件是保證整個車輛內部正常通信的協議，不是本文關注的重點，不做過多解讀。

（2）數據流轉邏輯分析

數據結構層主要對車輛搭載硬件配置的數據做架構化抽象，通過獲取的數據向車載計算單元提供標準化的車輛線控底盤信息、傳感器信息和車輛控制接口。

車輛運動數據結構層通過網關與車輛底盤進行通信，讀取車輛運動狀態，車身狀態以及掛載到車身的第三方傳感器狀態（IMU、DMS、雨量傳感器等）。該數據層還要負責接收業務模塊下發的車輛控制指令，通過網關將控制指令轉化為底盤信號發送給車輛。

傳感器數據結構層直接與自動駕駛系統使用的傳感器通信，負責傳感器的初始化、傳感器信息接收、傳感器信息格式轉換以及傳感器故障檢測。

SOA 服務層：服務模塊接收車輛數據結構層的數據，對數據進行整合后為上層應用提供標準化的信息服務。這些服務包括：

1）定位服務：接收車輛數據結構層提供的傳感器信息，為其他模塊提供定位服務；

2）感知服務：接收車輛數據結構層提供的傳感器信息，為其他模塊提供周邊環境感知服務；

3）地圖服務：根據車輛當前位置，為其他模塊提供地圖數據服務；

4）V2X 服務：接收車輛數據結構層提供的4G/5G云端數據以及V2X OBU 獲取的RSU 信息，為其他模塊提供目標車輛信息、交通參與者信息、紅綠燈信息、道路信息等服務，同時接收自車的速度、位置和燈光等信息，經車輛數據結構層的4G/5G 模塊或者V2X OBU 廣播給其它交通參與者和路側單元；

5）控制服務：接收上層應用發送的規劃路徑參數以及相應的車燈控制參數，控制車輛按照路徑規劃行駛，并根據場景控制車燈的開關。

應用層：運行產品定義的業務邏輯，通過對各個參數的解析和建模，定義自動駕駛的路徑規劃，并將所有的規劃轉變為車輛的運動控制指令，實現汽車的自動駕駛。同時，該層也包含對HMI 顯示邏輯的接口定義，通過提供相關的接口供上層界面調用，在自動駕駛過程中提供相應的用戶交互界面。

通過整個軟件架構數據流轉路徑可知，自車傳感器的感知能力是一切后續服務、規劃和控制指令的基礎。而整車受到成本控制，不可能搭載所有類型的傳感器，且自車傳感器感知本身是重成本模式，而V2X 系統感知是輕成本模式，將部分感知能力轉移到路側和云端，同時也會促進智慧交通和智慧城市的建設，從而持續不斷推動V2X 系統的提升。

2 V2X系統感知能力分析

根據團體標準T/CSAE 53-2020《合作式智能運輸系統車用通信系統應用層及應用數據交互標準（第一階段）》[1]，目前標準中提供的數據應用服務如表1 所示：

表1 團標T/CSAE 53-2020數據應用服務

根據團體標準提供的數據應用層服務接口可知，V2X 系統感知能力如下：

目標車輛基本信息：包括車輛位置、速度、行駛方向、車輛類型、車輛長寬高等；

目標車輛狀態信息：包括剎車狀態、轉向狀態、自動駕駛系統局部規劃路徑等；

路側設備感知信息：包括車輛、行人、非機動車、道路遺落物等；

動態交通情報信息：包括紅綠燈信息、道路擁堵、道路施工、限速、異常車輛（超速、逆行、慢行、停駛、消防車或救護車出入等）、局部氣象、路面異常等。

面向于自動駕駛的數據結構，可分為如表2 所示的接口：

表2 面向自動駕駛數據結構的接口

這些感知到的信息對于車輛的自動駕駛設計都是非常重要的，接下來分析這些信息的參數對于自動駕駛算法的使用。

3 V2X系統感知參數關鍵系數權重分析

基于自動駕駛的技術，車輛需要感知到行駛路線上詳細的信息后處理才能更好地實現自動駕駛，自車的傳感器可以感知相關信息，而V2X 也能夠感知到相關信息。信息的選擇以及在自動駕駛算法中所占的比重，需要進行分析后進行時間、空間上的同步處理，才能獲得完整的行駛路線上障礙物的信息供算法使用。

如前面系統總體設計所述，單車智能所包含的傳感器主要包括激光雷達、毫米波雷達和智能相機。針對于自動駕駛所需要的參數，這些設備和V2X 系統感知能力的優劣勢如表3 所示：

表3 不同設備的系統感知能力優劣勢

根據上述參數的對比，需要將這些因素融入到V2X系統的應用場景進行進一步的分析。CSAE 針對Day1 的低時延、高頻率場景定義了如表4 中的應用以及相關的性能參數[1]：

表4 低時延、高頻率場景的性能參數

這些應用都是自動駕駛中的高頻場景，對這些應用中是采用本車傳感器參數還是V2X 系統感知的參數，基于以下原則劃分：

（1）V2X 唯一性場景，這些場景下V2X 系統感知到的環境參數，將直接為自動駕駛融合算法的提供參數供自動駕駛使用,主要場景如下：

1）超視距感知：

◆距離超限：基于當前傳感器的感知能力，當障礙物與自車的距離大于150 m 時，感知精度和能力都會下降，所以一旦障礙物與本車距離超過此限制，對于本車都屬于超視距感知。此時V2X 系統通過路側設備或其他車輛共享的環境感知信息，就可以直接供自動駕駛使用。

◆遮擋盲區：車輛在十字路口、匝道進出口、隧道出入口等復雜場景時，可能會因為樹木、廣告牌、電線桿等遮擋機動車、非機動車、行人等介入自動駕駛路線的障礙物，導致自車傳感器無法感知。此時V2X 系統通過路側設備或其他車輛共享的環境感知信息，就可以直接供自動駕駛使用。

2）動態交通情報響應：系統需要對通過V2X 技術接收到的動態交通情報做出必要響應，包括但不限于：

◆根據紅綠燈信息調整車輛路口通行速度（無時間顯示的路口）；

◆根據道路擁堵信息、限行信息、臨時管控等場景重新規劃行駛路線；

◆根據限速信息（無限速信息的道路）、路面異常信息（塌方、泥石流等場景）、局部氣象信息（濃霧、暴雨、暴雪等場景）等提前調整車速；

◆緊急車輛譬如消防車、救護車等讓行。

（2）共同感知場景，當障礙物和自車的距離小于150 m 時，自車智能傳感器和V2X 系統感知結果存在沖突時，需根據各傳感器的物理特性、應用場景等因素進行置信度判定，確定參數的優先級：

1）無天氣環境影響：

◆對于測角精度和測距精度兩項參數，傳感器都可以通過相對位置的測量而計算出來。而V2X 系統則依賴于高精定位，雖然CSAE 對大部分場景的定位的精度從5 m 縮短到1.5 m，但是對于自動駕駛來說，還是很大的誤差值，因而此場景下要依賴于自車傳感器采集的數據；

◆對于測速能力，基于V2V 技術直傳CSAE 要求是100 ms，經過測試驗證，延遲小于100 ms，且精度遠遠大于傳感器感知和計算出來的結果，因而此場景下優先使用V2X 系統接收到的測速參數。

2）惡劣天氣影響：無論是整車企業還是氣象學會，一直都在研究惡劣天氣及其與道路安全的關系。在自動駕駛汽車還沒有被提起時，就已經總結了濕滑路面和冰滑路面帶來的危害以及高速公路上能見度下降對駕駛員決策過程的影響。而智能傳感器的一些關鍵因素，如測量范圍、測量精度和點密度，都會受到天氣條件的干擾，從而影響傳感器的正常工作。研究人員依據不同的天氣條件對傳感器的影響做了不同的等級定義[2]，如表5 所示。

表5 不同的天氣條件對傳感器的影響

根據不同的風險等級，V2X 系統的參與權重需要不斷的調整，如表6 所示。

表6 傳感器受環境影響下V2X系統的參與權重

（3）傳感器問題：自動駕駛在考慮功能安全和預期功能安全的前提下，一定要考慮Fail-Operation 能力，也就是冗余備份系統。如前文所說，隨著V2X 系統技術的發展，V2X 系統既可能成為主流的自動駕駛解決方案，也能作為冗余備份方案隨時接管車輛，完成Fail-Operation 操作，實現安全駕駛或安全停車。

1）部分感知能力失效：一旦因為傳感器自身原因，導致部分感知能力失效，需要根據V2X 系統提供相應參數的能力，譬如時間延遲、數據精度等評估確定正常行駛還是啟動Fail-Operation；

2）全部感知能力失效：一旦因為傳感器自身原因，導致全部感知能力失效。需要根據V2X 系統對自動駕駛的支持，以及全部參數的能力，確定Fail-Operation的全新策略。

綜上所述，自車傳感器的感知能力受到了視距、自然環境和自身質量問題的影響，但是對于整車企業來說，這些都是要通過技術來克服，因此融合算法成為未來自動駕駛的主流。

基于目前V2X 系統的感知能力和自車傳感器的感知能力，在不同的場景中的應用總結如表7 所示（R：主責Responsible；A：輔助Assistant）。

表7 V2X系統的感知能力和自車傳感器的感知能力，在不同場景中的應用

4 自動駕駛對V2X系統的要求

當一輛汽車以120 km 時速行駛時，100 ms 的行駛距離約為3.33 m，約等于一個車身的長度，且人類最好的F1 賽車手的反應時間在100 ms 左右。基于目前單車智能自動駕駛的感知要求對比，100 ms 是感知、決策、執行整個鏈路時延的上限值。當然，從保障安全的角度，系統響應時間必須越低越好，V2X 通訊時延越短越好。

而感知、決策、執行性能參數隨著各自處理單元的性能提升而不斷發生變化。為了應對自動駕駛的要求，感知系統作為自動駕駛決策和執行的基石，其時延占比可相應提高到整個時延50% 左右，而定位精度和置信度需要和單車智能持平。

因此，未來對于自動駕駛車輛來說，需要V2X 系統提供的能力越來越快、越來越穩定、越來越可靠，才有可能成為主流的自動駕駛解決方案，也能作為冗余備份方案。所以，對每個參數的要求也更加嚴格，經過單車智能場景（包括電車、油車、混動車等）的實車測試，以及V2X 系統仿真測試驗證結果分析，其基本的要求如表8 所示。

表8 V2X系統的感知能力和自車傳感器的感知能力，在不同的場景中的應用

隨著從示范區到自動駕駛行駛道路，場景變得越來越復雜，感知能力也需要不斷地擴大和提升性能。同時V2X 系統還要根據周邊環境技術能力提升，為自動駕駛車輛提供相應的技術支持。

5 結束語

2019 年發布的《C-V2X 產業化路徑及時間表研究》白皮書對國內車聯網的發展趨勢做了詳細的預測：

2019-2021 年為C-V2X 產業化部署導入期。在這一階段，C-V2X 通信設備、安全保障、數據平臺、測試認證方面可基本滿足C-V2X 產業化初期部署需求。同時，在國家車聯網示范區、先導區及部分特定園區部署路側設施，形成示范應用，車企逐步在新車前裝C-V2X 設備，鼓勵后裝C-V2X 設備，車、路部署相輔相成，形成良性循環，C-V2X 生態環境逐步建立，探索商業化運營模式。

2022-2025 年為C-V2X 產業化部署發展期。根據前期示范區、先導區建設經驗，形成可推廣的商業化運營模式，在全國典型城市和道路進行推廣部署，并開展應用。

2025 年以后為C-V2X 產業高速發展期。逐步實現C-V2X 全國覆蓋，建成全國范圍內的多級數據平臺，跨行業數據實現互聯互通，提供多元化出行服務。

目前已經在上海、無錫、京津冀、杭州等區域的路口、高架橋等地鋪設設備，構建V2X 可行駛示范區，很多車企已經在示范區對V2X 標準進行進一步的驗證。當前V2X 技術可能會偏向于一些道路信息的采集和基本的警告信息交互。隨著產業鏈的不斷成熟，未來V2X技術將成為推動自動駕駛技術落地的極為關鍵的因素。作為智能交通和智能城市的一部分，一旦時機成熟，V2X 必將成為自動駕駛不可或缺的解決方案之一。