基于車載通信的卡車控制策略研究

摘要：卡車運輸是現代物流運輸的主力軍，傳統卡車控制策略主要依賴于司機經驗，存在效率低下、安全風險高等問題。隨著車載通信和智能網聯技術的發展，基于車載通信的卡車協同控制和云端輔助決策控制成為提高卡車運輸效率和安全性的新路徑。據此，首先概述了車載通信技術，分析了當前卡車控制策略存在的問題，然后提出了基于車載通信的卡車控制策略。研究結論可顯著提高道路運輸效率、降低卡車能耗與事故風險，提升卡車控制穩定性。

關鍵詞：車載通信；卡車控制策略；優化方向

中圖分類號：U491 收稿日期：2024-06-15

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.09.011

1 前言

在現代物流運輸體系中，卡車運輸作為大宗貨物運輸的主力軍，其運輸效率和安全性對于提高整個供應鏈的競爭力至關重要，但傳統的卡車運輸控制策略主要依賴于駕駛員的個人經驗，存在諸多不足，如車隊協同性差、能耗較高、交通事故風險較大等問題[1]。

隨著車載通信和智能網聯技術的飛速發展，通過在卡車上集成車載通信系統、車載計算平臺等設備，可以實現車輛與基礎設施、車輛與車輛之間的實時通信與信息交互，這為卡車運輸控制系統的智能化升級提供了新的契機。通過車載通信，不同卡車可以共享行駛狀態信息，從而協調縱向車距和橫向編隊，實現協同高效行駛[2]。同時，車載云計算系統可以將車載數據與道路基礎設施、交通信息等進行融合，支持基于大數據分析的智能路徑規劃和調度決策，為卡車車隊提供輔助控制支持。相比傳統的單車控制策略，基于車載通信的協同控制和云端輔助決策控制，可以大幅提高卡車的行駛效率和安全性，減少能耗和事故風險。

2 車載通信技術概述

車載通信技術是現代汽車與信息通訊技術融合的產物，主要分為車對車（V2V）通信和車對基礎設施（V2I）通信兩大類，它們共同構成了更廣泛的智能交通系統（ITS）的核心部分。

車對車（V2V）通信技術使得車輛能夠相互交換信息，如速度、位置、行駛方向等，從而在沒有人工干預的情況下預警即將發生的危險情況，比如緊急剎車、交叉路口的碰撞風險等。這種技術通過專用短程通信或者逐步興起的蜂窩車聯網技術實現，有效提升了道路安全，減少了交通事故的發生。

車對基礎設施通信則是指車輛與道路交通基礎設施之間的信息交換，如交通信號燈、路側傳感器等，這種通信幫助車輛獲取交通燈狀態、交通流量、道路狀況等關鍵信息，促進了交通管理的智能化和自動化。V2I通信可以優化交通流，減少擁堵，提高能源效率。整體來看，車載通信技術不僅增強了車輛的自主性和道路的安全性，也為實現未來全自動駕駛汽車的廣泛應用提供了技術支持和實踐基礎，同時對于提升城市交通管理水平、改善駕駛體驗及推動環境保護方面具有重要意義。

3 當前卡車控制策略存在的問題

隨著我國物流運輸業的飛速發展，大型卡車車隊規模不斷擴大，對卡車節能減排和運營效率的要求日益提高[3]。然而，目前卡車的控制策略普遍存在一些不足，難以完全滿足復雜多變的運輸環境和應用場景具體如圖1所示。因此，研究人員亟須創新突破傳統卡車控制策略，研發更加智能化、網聯化、個性化的全新控制方法，以滿足節能減排、提高效率、降低成本的需求，助力我國物流運輸業的綠色可持續發展。

3.1 協同能力不足

當前卡車控制策略存在的協同能力不足，如車隊協同控制的技術存在局限性，雖然車隊行駛作為一種提高燃效和安全性的控制策略已被廣泛研究，但實際應用中仍面臨多項挑戰。現有的車隊控制策略主要依賴于高度同步和精確的通信機制，要求每輛卡車之間的通信無延遲且可靠。然而，在復雜的交通環境和不同廠商生產的車輛之間，實現這種高度同步的通信很難達到理想狀態。此外，現有控制策略往往假定所有卡車均配備有相同的技術設備和軟件協議，這在現實中難以實現，因為不同卡車可能使用不同的通信技術和控制系統，這就增加了整個車隊協同控制的復雜度和不確定性。

車輛與交通基礎設施之間信息交互的不充分也是當前卡車控制策略的一個關鍵弱點。理想的智能交通系統應能夠實現車輛與交通基礎設施之間的高效信息交換，以優化交通流和提高道路使用效率。然而，當前的技術實現中，這種信息交換往往受限于傳輸技術的成熟度、基礎設施的普及程度以及數據共享的政策和標準。許多地區的交通基礎設施尚未完全智能化，或者與車輛的通信標準不一致，使得卡車無法實時接收到關鍵的交通信息，從而無法做出最優的駕駛決策。

3.2 決策能力有限

當前卡車控制策略存在的決策能力有限，決策系統對復雜環境的適應性不足，這主要體現在卡車控制系統通常依賴于預設的算法和參數來處理行駛中遇到的各種情況。然而，實際道路環境極其復雜多變，包括多樣的天氣條件、不同類型的道路狀況以及不可預測的人為因素等[4]。例如，降雨或雪天氣會顯著影響路面條件和能見度，而傳統的卡車控制系統可能無法準確識別這些變化并作出適應性調整。當前的技術還不能完全滿足這些需求，導致卡車在處理復雜交通環境時的適應性和靈活性不足，這不僅可能增加行駛風險，也限制了卡車運行的效率和安全性。

決策過程中信息處理和預測能力的局限也是一個重要問題。現代卡車控制系統雖然已經集成了多種傳感器和數據處理單元，但在信息整合、處理速度和預測準確性方面仍存在不足。例如，可以通過雷達、攝像頭等傳感器收集大量環境數據，但數據的實時處理和分析能力有限，可能無法即時識別并響應突發事件。同時，預測未來環境變化和其他車輛行為的能力也是當前技術的一個短板。這包括對交通流變化的預測、對前車行為的判斷等，這些都需要高度準確的數據分析和模型支持。目前，這些技術仍未達到完全可靠的水平，導致卡車在實際行駛中可能無法做出最優或最安全的決策，限制了其在復雜環境中的運行效率和安全性。

3.3 安全性能較差

當前卡車控制策略在確保行車安全性方面存在一些明顯的缺陷，傳感器依賴性和感知系統的局限性是影響卡車控制策略安全性能的一個重要因素，這些傳感器的性能受到多種因素的影響，傳感器本身也存在技術限制等。例如，在霧天或雨天，攝像頭的視線可能會受阻，雷達波可能會因水滴干擾而反射信號減弱，這些因素都會導致傳感器信息的不準確或丟失，從而降低卡車控制系統的反應效率和準確性。

自動控制系統在處理復雜交通狀況下的應對能力不足也是卡車控制策略安全性能較差的一個關鍵問題。盡管自動控制系統能夠在某些標準化和預測性較強的交通情況下表現良好，但在復雜或不可預測的交通環境中，這些系統的決策和執行能力仍然有限。例如，在交通擁堵、交通事故現場或復雜的交叉口，需要進行快速和復雜決策的情況下，自動控制系統可能無法及時識別所有潛在的危險或不足以做出最合適的駕駛決策。

4 基于車載通信的卡車控制策略

4.1 實現車隊協同控制

基于車載通信的卡車控制策略能夠實現高效的車隊協同控制，主要依賴于兩個核心技術：a.車對車（V2V）通信技術的應用；b.集中式管理與分布式執行的控制策略。

車對車（V2V）通信技術是車隊協同控制的基石。通過V2V通信，車隊中的各輛卡車可以實時分享各自的位置、速度、加速度等關鍵信息，以及更復雜的數據如意圖、行駛狀態和周邊環境感知信息。這種信息的共享使得每輛車不僅僅依賴于自身的傳感器數據，而是能夠獲得車隊內其他車輛的感知數據，極大地擴展了單個車輛的感知范圍和精度。例如，當車隊行駛在高速公路上，前方車輛通過V2V通信提前傳遞交通擁堵或事故的信息給后方車輛，后方車輛可以提前做出調整，如減速或改變行駛路線，從而整體優化車隊的行駛效率和安全性。V2V通信還支持更緊密的車隊編隊駕駛，如車隊內車輛可以實現更小的車間距離，通過精確協調加速和制動來維持這種緊密的編隊，這不僅減少了空氣阻力，提高燃油效率，也增加了公路的通行能力。

集中式管理與分布式執行的控制策略也是實現車隊協同控制的關鍵。在這種策略中，雖然每輛車保持自主控制的能力，但車隊的整體行為受到一個集中式管理系統的調度和協調。這個系統可以是車隊中的領頭車，或者是遠程控制中心，負責處理車隊的整體策略決策，如路線規劃、速度設定、車隊編隊結構調整等。通過集中式策略制定，車隊可以更有效地應對復雜的交通環境和突發事件，如在遇到緊急情況時，集中系統可以快速做出決策并通過V2V通信傳達給每一輛車，確保所有車輛同步執行緊急避險措施。

4.2 支持云端智能決策

基于車載通信的卡車控制策略中，云端智能決策的支持是提升車輛自動化和網絡化管理的關鍵環節，云計算與大數據分析的集成應用為卡車控制策略提供了強大的數據處理和決策支持能力。在這一體系中，所有通過車載傳感器、V2V以及V2I通信收集的數據，可以被實時上傳到云端服務器。云端服務器具備高效處理大規模數據的能力，能夠對收集到的龐大數據進行存儲、處理和分析。例如，云端可以收集來自整個車隊的位置信息、速度、路線狀態、交通狀況等數據，通過高級算法模型分析這些數據，預測交通流量變化，優化路線規劃，甚至可以根據實時交通信息和天氣狀況動態調整車隊的行進速度和路線。云端還可以利用歷史數據分析來優化車輛的能耗管理和維護計劃，通過對車輛性能長期跟蹤的分析，預測潛在的維修需求，從而減少車輛的故障率和維護成本。

云端到車端的高效通信系統是實現云端智能決策不可或缺的技術。這一系統確保了云端處理的決策信息可以快速、準確地傳輸到各個車輛的控制系統中。在這個過程中，高帶寬、低延遲的通信技術起到了至關重要的作用。例如，5G通信技術的應用，以其高速的數據傳輸率和極低的延遲特性，使得從云端到車端的數據傳輸幾乎實時進行，確保車輛能夠即時接收到從云端發送的最新路線調整指令或安全警告。這種快速的響應能力對于保障行駛中的車輛安全至關重要，尤其是在緊急避險或突發事件響應中。這種通信系統還支持車輛與云端之間的雙向通信，不僅車輛可以從云端接收指令，車輛的狀態信息也可以實時反饋給云端，使云端能夠根據車輛的實時數據調整其決策建議，實現更為精細和個性化的車輛管理。

4.3 提升主動安全能力

基于車載通信的卡車控制策略在提升車輛的主動安全能力方面發揮著至關重要的作用，基于智能算法的決策支持系統是提高車輛主動安全的關鍵因素。這一系統綜合分析通過V2V和V2I收集到的大量數據，并結合車輛自身的傳感器信息，使用機器學習、人工智能等先進算法，實時評估道路情況和交通環境的安全風險。智能算法可以在分析這些數據時，預測并識別潛在的碰撞和事故風險，進而自動執行安全措施，如自動制動、車道保持、安全距離調整等。例如，智能算法可以計算車輛之間的最安全距離，并實時調整車速以維持此安全距離，或者在系統檢測到側方車道有快速接近的車輛時，自動取消變道操作，防止可能的側面碰撞。

基于車載通信的卡車控制策略不僅能夠提供更全面的環境感知，而且能夠通過智能化的實時決策，有效預防事故的發生，大幅提升車輛的主動安全性。這種高度集成的通信與控制系統對于未來高速公路和城市道路的車輛安全管理具有革命性的意義，為實現更安全的道路交通環境提供了可靠的技術支持。

5 結語

隨著經濟社會的快速發展，物流運輸對卡車車隊的效率和安全性提出了更高要求。基于車載通信的智能協同控制和云端輔助決策，正是解決當前卡車控制問題、實現智能高效運輸的有力手段。本文系統研究了基于車載通信的卡車控制新策略。研究表明，基于車載通信的卡車控制策略可有效提升道路通行效率，降低運營成本和能耗，全面增強運輸安全性，在智慧物流和智能網聯汽車領域具有廣闊的應用前景。未來，相關技術的進一步完善和產業化推廣，必將為實現卡車運輸的智能化轉型注入強大動力。同時，隨著5G、人工智能等新興技術的發展，車載通信和智能控制技術還將不斷演進，支持更加復雜的控制策略和應用場景。如何充分挖掘新技術潛力、融合多學科知識，設計更加智能化、自動化的卡車控制系統，將是本領域值得深入研究的重要方向。

參考文獻：

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[4]朱青松，李軍偉，曹學自，等.基于高精度電子地圖的卡車預見性巡航策略[J].農業裝備與車輛工程，2021，59（8）：20-25.