車路協(xié)同自主代客泊車系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究

中國聯(lián)通研究院 北京 100176

引言

2012年，隨著《國家智慧城市試點暫行管理辦法》的發(fā)布，中國的智慧城市建設(shè)拉開了序幕?！掇k法》指出，智慧城市建設(shè)目的是“加強(qiáng)現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)在城市規(guī)劃、建設(shè)、管理和運(yùn)行中的綜合應(yīng)用”[1]。目前，中國的智慧城市建設(shè)，已從概念導(dǎo)入、試點探索，發(fā)展到以人為本、協(xié)同創(chuàng)新的新型智慧城市階段[2]。

另一方面，自2018年12月中央提出加強(qiáng)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)后，“新基建”的內(nèi)涵和定義不斷被拓寬和豐富。2020年3月，中共中央政治局常務(wù)委員會會議提出，加快5G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)度，并總結(jié)了新基建涉及的七大領(lǐng)域。城市是基礎(chǔ)設(shè)施的核心載體，以5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算、數(shù)據(jù)中心為代表的新一代信息技術(shù)的發(fā)展，已成為新型智慧城市建設(shè)的重要推動力。

作為智慧城市建設(shè)重要組成部分的智慧交通，目前也已上升為國家戰(zhàn)略，政策持續(xù)加碼。在“新基建”“新一代智慧交通”的大背景下，車路協(xié)同智慧交通進(jìn)入技術(shù)與場景融合發(fā)展的新階段。

1 自主代客泊車概述

1.1 背景及概念

目前停車難、取車難依然是城市生活的一大痛點，由于停車資源短缺、車位利用率低、傳統(tǒng)停車效率低下等問題，導(dǎo)致停車難、取車難、找車?yán)速M(fèi)時間等問題普遍存在。隨著汽車產(chǎn)品形態(tài)、交通出行模式等的創(chuàng)新發(fā)展，自主代客泊車為解決停車?yán)щy提供了新的思路。

自主代客泊車(Autonomous Valet Parking，AVP)，是指用戶在下車點/上車點通過App端發(fā)送泊車/取車指令，車輛以自動駕駛的方式替代車主來完成從停車場入口/出口到停車位的行駛與泊車任務(wù)。AVP目前被業(yè)內(nèi)認(rèn)為是最有希望率先實現(xiàn)商業(yè)落地的自動駕駛技術(shù)應(yīng)用場景之一，是乘用車實現(xiàn)大規(guī)模自動駕駛的一個必經(jīng)場景。

1.2 相關(guān)政策

近年來，國家出臺多項政策大力引導(dǎo)智慧交通的發(fā)展，《數(shù)字交通建設(shè)綱要》《交通強(qiáng)國建設(shè)綱要》《車聯(lián)網(wǎng)(智能網(wǎng)聯(lián)汽車)產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動計劃》《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》等各類頂層規(guī)劃接連重磅出臺，傳達(dá)出了國家推動車聯(lián)網(wǎng)及智慧交通相關(guān)產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新發(fā)展的決心。

此外，國務(wù)院辦公廳2020年11月印發(fā)的《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2021－2035年)》指出，要“引導(dǎo)汽車生產(chǎn)企業(yè)和出行服務(wù)企業(yè)共建‘一站式’服務(wù)平臺，推進(jìn)自動代客泊車技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用”“支持以智能網(wǎng)聯(lián)汽車為載體的自動代客泊車和特定場景示范應(yīng)用”。

在國家政策的指引下，智慧交通及車路協(xié)同技術(shù)將不斷發(fā)展，自主代客泊車商品化推廣、普及應(yīng)用將是必然方向，也將產(chǎn)生極佳的經(jīng)濟(jì)價值和社會效益。

1.3 行業(yè)進(jìn)展

近年來，泊車技術(shù)逐漸從APA(Auto Parking Asist)、RPA(Remote Parking Asist)發(fā)展到AVP階段[3-5]。國內(nèi)外車企、科技企業(yè)紛紛開展相關(guān)技術(shù)研究及示范測試，如表1所示。

表1 行業(yè)進(jìn)展

2018.11發(fā)布Valet Parking自主泊車計劃。2019.7發(fā)布泊車方案，宣布已拿到車企合作訂單。百度2020.9與威馬汽車合作AVP；在百度“2020 Apollo生態(tài)大會”上亮相首款搭載AVP的全新量產(chǎn)車型。縱目科技2017.11第一代自主泊車產(chǎn)品AVP Gen.1。2019.12第二代自主泊車產(chǎn)品AVP Gen.2。禾多科技 2018.12推出HoloParking 智能代客泊車方案。馭勢科技 2018.11搭載馭勢AVP的寶駿 E200 落地交付。Momenta 2019.7發(fā)布自主泊車方案Mpilot Parking。吉利2019.5宣布“爬行者“計劃。德賽西威2018.6與小鵬合作自動駕駛，包括AVP系統(tǒng)。華為2019與合作方探討車場協(xié)同方案。

1.4 技術(shù)路線

在自主代客泊車實現(xiàn)方面，業(yè)界提出了多種技術(shù)路徑，包括單車智能方式、強(qiáng)場控方式、車場協(xié)同方式，如圖1所示。

圖1 自主代客泊車主要技術(shù)路線

目前來看，無論哪種技術(shù)方案，還都處于示范探索階段，同時各技術(shù)路線也尚未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，特別是車場協(xié)同的自主泊車，由于涉及的相關(guān)方較多，協(xié)同起來更加復(fù)雜。

2 車路協(xié)同自主代客泊車系統(tǒng)架構(gòu)及關(guān)鍵業(yè)務(wù)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

車路協(xié)同通過“端”“管”“云”三層架構(gòu)實現(xiàn)環(huán)境感知、數(shù)據(jù)融合計算、決策控制，從而提供安全、高效、便捷的智慧交通服務(wù)。

對于自主代客泊車場景來說，端側(cè)主要包括車端、場端、移動App端；網(wǎng)絡(luò)側(cè)主要包括有線網(wǎng)絡(luò)、4G/5G及C-V2X、NB等無線網(wǎng)絡(luò)、定位網(wǎng)絡(luò)；云/邊側(cè)主要包括AVP服務(wù)平臺、車企平臺、停車場管理等第三方服務(wù)平臺，架構(gòu)如圖2所示。

圖2 自主代客泊車系統(tǒng)示意框架

2.2 關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程

1)一鍵泊車

用戶通過移動App端AVP應(yīng)用，選擇停車位；到達(dá)下車點后，點擊一鍵泊車服務(wù)；車輛完成從下車點到泊車位的自動駕駛及自主泊車；車輛成功停入車位后，向用戶發(fā)送泊車成功通知；App顯示泊車成功。

2)一鍵召車

用戶到達(dá)上車點后，通過移動App端AVP應(yīng)用點擊一鍵召車服務(wù)；車輛完成自主啟動及從車位的自主泊出，并自動駕駛到上車點；車輛成功到達(dá)上車點后，向用戶發(fā)送召車成功通知；App顯示召車成功。

3 車路協(xié)同自主代客泊車系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

3.1 感知技術(shù)

由于單車智能的車載傳感器無法實現(xiàn)無死角的環(huán)境感知，還需要一個“上帝視角”進(jìn)行實時的數(shù)字化，對停車場環(huán)境、道路、道路參與主體的位置、速度、方向及道路異常事件等進(jìn)行感知，實現(xiàn)聰明的車和智慧的路的協(xié)同。

常用的感知技術(shù)主要有視覺感知、激光感知、毫米波感知、通訊感知等[6]。

視覺感知主要基于攝像頭成像，通過視頻采集環(huán)境信息，再通過計算機(jī)視覺算法進(jìn)行分析。視覺感知有其它傳感器無可比擬的優(yōu)勢，是車路協(xié)同中必不可少的感知設(shè)備，但不足之處是容易受到光照強(qiáng)度影響。

激光雷達(dá)可在一秒內(nèi)發(fā)射數(shù)百萬個激光束，通過返回的時間差精確測算出周圍物體的距離和形狀。激光雷達(dá)在惡劣環(huán)境條件下依然擁有超高的探測精度，精于三維信息處理，對物體大小、速度的計算精度高，但分辨率較低，對物體內(nèi)容的識別能力偏弱，此外，成本較高，不利于大規(guī)模應(yīng)用。

毫米波雷達(dá)感知主要通過發(fā)射特定波長的電磁波，通過回波時間計算車輛間距離，可實現(xiàn)多目標(biāo)的識別與區(qū)分、車輛相對速度的測量。毫米波雷達(dá)不受光線干擾，但分辨率較低，無法準(zhǔn)確探測到距離稍微遠(yuǎn)一點的主體，無法準(zhǔn)確區(qū)分相互貼近的目標(biāo)，對靜態(tài)目標(biāo)檢測和識別較差。

此外，通過V2X通信來共享單車智能的感知內(nèi)容，實現(xiàn)車車、車路、車云間的協(xié)同，也是目前的一個研究領(lǐng)域。V2X感知距離可覆蓋停車場內(nèi)所有需覆蓋的區(qū)域。

目前來看，采用單一的方式并不能完全實現(xiàn)精準(zhǔn)的環(huán)境感知。為保障在各種復(fù)雜環(huán)境下都能實現(xiàn)環(huán)境的感知及交通參與主體、障礙物、異常事件等的識別，可采用融合的感知方案。未來的車路協(xié)同感知體系將聚焦在分布式傳感以及多源異構(gòu)信息的融合。在自主泊車場景中，在車端感知的基礎(chǔ)上，可在場端安裝攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等輔助設(shè)備，通過5G網(wǎng)絡(luò)或有線網(wǎng)絡(luò)實時把攝像頭拍攝的圖像或激光雷達(dá)掃描的點云圖像上傳給邊緣端，實現(xiàn)車場協(xié)同感知。

3.2 5G/V2X融合網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

5G 網(wǎng)絡(luò)提供的高帶寬低時延高可靠網(wǎng)絡(luò)保障以及切片技術(shù)，可為車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)提供進(jìn)一步的服務(wù)保障[7]。V2X(Vehicle-to-Everything)是指：V2P(Vehicle-to-Pedestrian，車－人)、V2V(Vehicle-to-Vehicle，車－車)、V2I(Vehicle-to-Infrastructure，車－路邊基礎(chǔ)設(shè)施，如RSU(Road Side Unit)等)以及V2N(Vehicle-to-Network，車－云)。構(gòu)建5G/V2X融合智能網(wǎng)絡(luò)，可為車路協(xié)同自主泊車系統(tǒng)提供通信保障。

在車路協(xié)同方式下，感知數(shù)據(jù)可通過5G RSU實現(xiàn)快速回傳，由5G邊緣云進(jìn)行智能處理，將感知的結(jié)果通過5G Uu下發(fā)至RSU，再通過RSU廣播下發(fā)至車端，輔助車輛實現(xiàn)全域感知。

5G/V2X融合網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不需要進(jìn)行場地設(shè)備的布線，未來可以提供更多的AVP相關(guān)服務(wù)。

3.3 邊云協(xié)同技術(shù)

云計算擅長全局性、非實時、長周期的大數(shù)據(jù)處理與分析，邊緣計算[8-9]更擅長局部、實時、短周期的數(shù)據(jù)處理與分析，邊云協(xié)同放大了各自的價值。

在自主泊車過程中，涉及到各類數(shù)據(jù)的預(yù)測判斷、處理分析、決策下發(fā)等，各場景對算力、存儲、時延等的要求也不同。

邊云協(xié)同模式下，大量計算負(fù)載整合到路側(cè)邊緣，邊緣側(cè)利用5G、V2X等通信方式與車輛、云平臺進(jìn)行實時信息交互；同時，車端也將成為邊緣計算節(jié)點，與邊端、云端協(xié)同配合，完成更多的業(yè)務(wù)交互。隨著5G、邊緣計算的不斷發(fā)展，車路邊云協(xié)同將更好地滿足各場景對算力、存儲、時延、安全等的要求。

3.4 數(shù)據(jù)處理與信息融合技術(shù)

由于路側(cè)傳感器與眾多的車載傳感器分別從不同的視角對同一道路地點、周邊環(huán)境、交通參與主體等進(jìn)行感知，各傳感器采集的數(shù)據(jù)包括大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如視頻數(shù)據(jù)、激光點云數(shù)據(jù)、微波感知數(shù)據(jù)等?？紤]到海量數(shù)據(jù)的傳輸帶寬及成本消耗，在車路協(xié)同系統(tǒng)中，邊緣計算節(jié)點先將數(shù)據(jù)整合為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然后根據(jù)不同業(yè)務(wù)的需要，云端和邊緣端分別完成不同的數(shù)據(jù)融合計算。

車路協(xié)同感知數(shù)據(jù)處理與融合技術(shù)是綜合利用大數(shù)據(jù)、圖像識別、人工智能等技術(shù)，將來自多個傳感器的多源感知數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、清洗、分析，并將各種傳感器在空間和時間上的互補(bǔ)與冗余信息依據(jù)某種優(yōu)化準(zhǔn)則或算法組合來生成對觀測對象的一致性解釋和描述。融合計算模塊將不同傳感器的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的坐標(biāo)系統(tǒng)，然后對不同感知數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，從而形成統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，生成車輛決策和預(yù)測所需的信息。

3.5 定位技術(shù)

自主代客泊車包括室外和室內(nèi)兩種場景。在室外場景應(yīng)用中，衛(wèi)星定位仍是常用的方法，目前GNSS(Global Navigation Satellite System)+RTK(Real Time Kinematic)+IMU(Inertial Measurement Unit)定位可獲得精確至厘米級的定位精度。在室內(nèi)場景中，針對AVP室內(nèi)定位的主要技術(shù)有激光SLAM、視覺SLAM、UWB等。

自主代客泊車定位可分為以下幾個階段：一是車輛啟動時的定位初始化階段，該階段定位可通過車端定位、車場協(xié)同定位實現(xiàn)；二是全局定位階段，包括車輛巡航駕駛、泊車過程的定位，該階段可通過車端定位、場端定位、車場協(xié)同定位等方式實現(xiàn)；三是定位狀態(tài)異常階段，包括定位失效后的行駛處理、定位失效后的恢復(fù)處理等。各階段對定位精度有著不同的要求。

3.6 車位檢測技術(shù)

在車路協(xié)同自主泊車系統(tǒng)中，可通過部署在場側(cè)的車位檢測裝置實時監(jiān)測停車位的變化，并將車位信息實時上報至AVP服務(wù)平臺。

目前主要的場端車位檢測技術(shù)有很多，如：視覺技術(shù)通過在停車場安裝的監(jiān)控攝像頭，利用深度學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)車位占用狀態(tài)的實時檢測及上報；超聲波測距技術(shù)，通過分析汽車或地面的反射波，精確測量出反射面到探測器的距離，由此準(zhǔn)確地檢測出每個車位的停車情況。在眾多的車位檢測方案中，地磁[10-11]車位檢測器，由于成本較低、準(zhǔn)確率高、施工簡便等優(yōu)勢，目前被廣泛應(yīng)用到各種車路協(xié)同場景中。

地磁按檢測手段分為單模地磁、雙模地磁。常用的雙模地磁傳感器的工作原理是：把地磁檢測和雷達(dá)檢測結(jié)合起來，定時啟動多普勒雷達(dá)傳感器進(jìn)行檢測，當(dāng)檢測到停車位上有移動物體時，啟動地磁傳感器，檢測到停車位上有鐵磁性物體，并根據(jù)檢測結(jié)果判斷車位占用/空閑狀態(tài)。

地磁常用的通信技術(shù)包括ZigBee、NB、LoRa、4G等，其中NB地磁出貨量占八成左右。

4 結(jié)束語

車路協(xié)同自主代客泊車系統(tǒng)突破汽車和交通的技術(shù)體系，將5G、V2X、邊云協(xié)同、感知、融合、定位、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)與智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智慧交通深度融合，既促進(jìn)了跨產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展,也契合國家“交通強(qiáng)國”戰(zhàn)略目標(biāo)。隨著自主代客泊車關(guān)鍵技術(shù)的日趨成熟、場景商業(yè)進(jìn)程的不斷推進(jìn)以及相關(guān)法律法規(guī)等的逐步完善，這一場景將為人們帶來更好的智慧城市出行體驗。