大數(shù)據(jù)動態(tài)規(guī)劃和人工智能無人駕駛技術應用構想
——以四維空間導航宏速模式解決交通擁堵為例

劉子天

(大連理工大學，遼寧 大連 116000)

0 引言

進入21世紀以來，人類經(jīng)歷了3G到5G移動通信技術的升級變遷、經(jīng)歷了無人駕駛技術從L0到L5的跨越、經(jīng)歷了大數(shù)據(jù)元年到數(shù)據(jù)賦能產(chǎn)業(yè)的急速發(fā)展期?，F(xiàn)今，人工智能領域正處于第三次浪潮的初始階段，受到大數(shù)據(jù)及深度學習的推動，引發(fā)生產(chǎn)力的變革。以大數(shù)據(jù)路徑規(guī)劃和人工智能無人駕駛技術為首的技術不斷推陳出新，給汽車駕駛行業(yè)帶來翻天覆地的變化。在未來，人工智能必將滲透到各行各業(yè)，解放生產(chǎn)力、調(diào)節(jié)生產(chǎn)關系，給人類帶來更加美好的生活。

1 車聯(lián)網(wǎng)技術發(fā)展現(xiàn)狀

在汽車的百年發(fā)展中，“四化發(fā)展”構建汽車發(fā)展競爭力：(1)汽車網(wǎng)聯(lián)化(商業(yè)模式轉(zhuǎn)型)，車、路、網(wǎng)、人、環(huán)境交互，降低車輛感知成本；(2)汽車自動化(技術轉(zhuǎn)型)，基于AI，實現(xiàn)自動駕駛感知、規(guī)劃、決策和執(zhí)行；(3)汽車電動化(技術轉(zhuǎn)型)，改變汽車結(jié)構、能源及驅(qū)動；(4)汽車共享化(商業(yè)模式轉(zhuǎn)型)，影響所有權結(jié)構，車輛成為社會化出行服務工具。本文闡述汽車網(wǎng)聯(lián)化和自動化。

1.1 汽車網(wǎng)聯(lián)化

汽車網(wǎng)聯(lián)化——車聯(lián)網(wǎng)，是物聯(lián)網(wǎng)中最典型的場景，因為其對通信網(wǎng)絡有著極高的要求：大帶寬、低延時、廣連接、嚴密的覆蓋，這些都是實現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)必不可少的條件。車聯(lián)網(wǎng)基于蜂窩技術C-V2X網(wǎng)絡，由LTE-V和5G-V2X組成，包括車與車(Vehicle-to-Vehicle，V2V)、車與路(Vehicle-to-Infrastructure，V2I)、車與人(Vehicle-to-Pedestrian，V2P)、車與網(wǎng)絡(Vehicle-to-Network，V2N)等[1]。車聯(lián)網(wǎng)V2X與ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng))結(jié)合可以車路協(xié)同，V2N2V可以讓自動駕駛實現(xiàn)更高級別的安全，其適用5G網(wǎng)絡切片以超高可靠性與超低時延業(yè)務(Ultra Reliable & Low Latency Communication,uRRLC)為主、增強移動寬帶(Enhance Mobile Broadband，eMBB)和海量物聯(lián)網(wǎng)通信(Massive Machine Type Communication，mMTC)為輔助。

車聯(lián)網(wǎng)自下而上分為3層架構，分別是感知層、網(wǎng)絡層和應用層[2]。感知層承擔車輛自身與道路交通信息的全面感知與采集，通過RFID、傳感器和車輛定位等技術，實時感知車況、道路環(huán)境、車輛與人、道路、車等信息，為車聯(lián)網(wǎng)提供全面的終端信息服務。網(wǎng)絡層通過制定專用的能夠協(xié)同異構網(wǎng)絡通信的網(wǎng)絡架構和協(xié)議模型，整合感知層的數(shù)據(jù)，為應用程序提供信息傳輸服務。其中，云計算和虛擬化等技術的綜合應用以及網(wǎng)絡資源，為上層應用提供強大的支撐。應用層需求是推動車聯(lián)網(wǎng)技術發(fā)展的巨大動力，車聯(lián)網(wǎng)在實現(xiàn)智能交通管理、車輛控制、交通預警等功能時，還為車聯(lián)網(wǎng)用戶提供車輛信息查詢與訂閱、告警等功能。

1.2 汽車自動化

汽車自動化——無人駕駛技術是指車輛在無駕駛員操作的情況下自行實現(xiàn)駕駛[3]。自動駕駛有多種發(fā)展路徑，單車智能、車路協(xié)同、聯(lián)網(wǎng)云控等。單車智能是通過傳感器實時感知車輛及周邊環(huán)境，交由智能系統(tǒng)進行動態(tài)規(guī)劃，最后由控制系統(tǒng)執(zhí)行自動駕駛。單車智能是實現(xiàn)自動駕駛的基礎，其缺陷在于路障及轉(zhuǎn)彎處存在無法感知的問題，通過車路協(xié)同的方式可以解決這個問題。單車智能經(jīng)過多年發(fā)展也不能實現(xiàn)絕對安全，裝置更多的雷達、攝像頭，不僅算力需求呈幾何級數(shù)上升，穩(wěn)定性風險也增加，成本的激增讓商業(yè)化變得遙不可及。

車路協(xié)同是以網(wǎng)絡決策或網(wǎng)絡輔助決策的方式實現(xiàn)機動車輛自動駕駛，通過車與車、車與路等動態(tài)信息進行實時交互，用路測設施和車輛傳感器收集路況信息和車輛狀態(tài)，并為車輛決策行駛方案，從而解決單車智能自動駕駛的局限性，實現(xiàn)全局優(yōu)化的智能自動駕駛方案。

1.2.1 車路協(xié)同

車路協(xié)同(Vehicle-Infrastructure Cooperated Autono-mous Driving, VICAD)是一種采用先進的無線通信與新一代互聯(lián)網(wǎng)技術，全方位地實施車與車、路與路、車與人之間的動態(tài)信息交互，并在全時空動態(tài)交通信息采集與融合的基礎上開展車輛主動安全控制與道路協(xié)同管理，充分實現(xiàn)人車路的有效協(xié)同，保證交通安全，提高同行效率，從而形成安全、高效和環(huán)保的道路交通系統(tǒng)。

車路協(xié)同從技術架構上分成車、路和云3個板塊，我國關于實現(xiàn)車路協(xié)同的規(guī)劃部署將逐漸顯現(xiàn)。從技術上講，由“人-車-路”組成的道路交通是一個復雜的系統(tǒng)，要想真正實現(xiàn)車路協(xié)調(diào)，無法繞開中國復雜的路況。此外，車路協(xié)同需要5G強大的傳輸速率以及道路技術設施的智能化改造。隨著智能車載系統(tǒng)、智能路側(cè)系統(tǒng)、通信平臺等諸多技術層面的不斷完善，特別是5G的普及，會將車路協(xié)同推向新高度。在未來，中國車路協(xié)同將迎來重大突破，同時會有更加完善的產(chǎn)業(yè)藍圖助力車路協(xié)同發(fā)展。

1.2.2 國內(nèi)自動駕駛分級

2020年3月9日，工信部正式發(fā)布了《汽車駕駛自動化分級》標準進行報批公示，進一步聽取社會各界意見，截至2020年4月9日。該標準于2021年1月1日正式實施。

自動駕駛等級分為6個級別[4]如表1所示。

表1 自動駕駛分級

2 四維空間導航平臺與宏速模式

2.1 問題的提出

道路一定是擁擠的，用反正法可得。

圖1 交叉路口示意

假設，道路是不擁擠的，設X，Y，Z表示道路的流量峰值，有X+Y≤Z,…,Xn+Yn≤Zn，由圖1可知，Z既是上兩條道路的下游，又是下一條道路的上游(即Z道路既是上游，又是下游)，所以Zn=Xn+1。

Zn≥Zn-1+Yn≥Xn-1+Yn-1+Yn≥Xn-2+Yn-2+
Yn-1+Yn≥X1+Y1+…YnSn+X1

(1)

2.2 宏速模式

2.2.1 定義

宏速模式可以定義為：存在某一片區(qū)域MAX：Yn(n=1,…,n)使得接入“四維空間導航平臺”的車輛Xk(k=1,…,k)以近似MAX∶V勻速方式行駛，則稱該車輛Xk接入宏速模式(其中，MAX∶Yn表示最大化區(qū)域；MAX∶V勻速表示最大化勻速)。

宏速模式的本質(zhì)是基于大數(shù)據(jù)動態(tài)規(guī)劃和人工智能無人駕駛技術的應用平臺。

2.2.2 效果舉例

(1)例一:“如果我和一輛轎車B同時過路口，我極速前進幾乎快要超速了，但卻在下一個路口等紅燈30 s，這時只見他勻速從我身邊經(jīng)過，恰巧在他到達下一個路口的時候綠燈了，我們又在同一起跑線上”。

顯然，如果是以上情況則應該選擇B方案；否則，應該選擇A方案。那么，宏速模式會在不同情況進行A與B方案的切換。這里先選擇B方案的原因有很多，A急速向前首先承擔超速違規(guī)的風險、個人開車全神貫注更加消耗體力、加速踩剎車更加耗油、乘客更加不舒適等。

(2)例二:以行人視角觀測車輛，車輛出現(xiàn)擁擠大多在“十字路口的信號燈”處。紅燈時所有車輛停止在行人面前，信號燈“變綠”又極速駛過行人身旁，這給過馬路的行人造成很不好的體驗。在理想的宏速模式情況下，車輛在信號燈的約束下依然可以近似勻速前行(仿佛不存在信號燈)，使得車輛到達信號燈處恰好是綠燈通行。而“面向車輛信號燈紅燈，面向行人綠燈”時，以行人的視角會發(fā)現(xiàn)車輛遠未到路口，提升行人在過馬路過程中的體驗。

2.2.3 前置條件

假如有限多車輛接入宏速模式，那么某些道路將不再擁擠。

如上，可以理解為：當考慮第一輛車接入宏速模式中勻速時(其余車輛不接入宏速模式)，道路可能會擁擠；當考慮第二輛車勻速時，此時會對上一輛車的速度這一變量進行調(diào)節(jié)(可以快、可以慢)以達到兩輛車最大化勻速，使得兩輛車保持高速勻速狀態(tài)，那么這兩輛車構成的集合在該道路不會主動成為發(fā)生擁擠的“破壞因素”。最終使得更多車輛接入宏速模式，并使得在該路段所有車輛將以近似均衡的速度行駛在公路上，達到全局最優(yōu)解。

歸納為，以一段道路為例，該道路下存在k(k=1,…,k)輛車，當這k輛車全接入宏速模式，那么這k輛車構成的集合理論上在該道路是不會擁擠的，但是存在沒接入宏速模式的車輛會造成不可控因素的干擾。所以開啟宏速模式時代的前提條件是進入L5級完全自動駕駛時代，并且宏速模式也是完全自動駕駛時代的必然產(chǎn)物。這樣未接入宏速模式系統(tǒng)的L5自動駕駛的車輛會根據(jù)宏速模式k個車輛進行“偵查與反應”，根據(jù)宏速模式定義的內(nèi)置條件以MAX∶V勻速行駛，即該車輛不會主動成為發(fā)生擁擠的“破壞因素”，那么L5完全自動駕駛車輛也不會主動成為發(fā)生擁擠的“破壞因素”，這兩類車會形成很好的“默契”，使得該路段大概率是不會發(fā)生擁擠的。

常見的誤區(qū)是進入L5完全自動駕駛時代，沒有宏速模式也可以不發(fā)生擁堵。設想一下，當某一段路的車輛是L5完全自動駕駛的，這些車依然有可能停在交通信號燈(紅燈)下。根據(jù)宏速模式定義，MAX∶Yn和MAX∶V勻速(最大化區(qū)域和最大化勻速)可以大概率規(guī)避該風險。

2.3 宏速模式的理論基礎——四維空間導航

X軸、Y軸、Z軸向量，對應著三維空間真實世界，那么高德、百度地圖導航(以下簡稱“地圖導航”)起點A、終點B導航的路徑規(guī)劃即是對現(xiàn)實空間投影的二維向量。其舍去的Z向量(高度)由道路自身存在的高度來補充。

用戶使用的地圖導航通過北斗衛(wèi)星或GPS進行實時定位以指導用戶駕駛車輛。在L5的完全自動駕駛場景下，由地圖導航引導車輛駛向目的地，由L5完全自動駕駛保障車輛安全，規(guī)避路障。當有大量完全自動駕駛的汽車(記作集合A)在某條道路上時，由宏速模式定義可知，該集合A未接入“四維空間導航平臺”，將舍去兩個MAX——最大化區(qū)域和最大化勻速，即：

存在某一片區(qū)域Yn(n=1,…,n)使得集合A的車輛可以V勻速方式行。

傳統(tǒng)三維地圖導航是對路徑進行規(guī)劃，是三維空間的二維平面。而四維空間導航比三維多一維，即時間T。

S÷T=V

其中，S是路程，T是時間，V是速度。

由上式可知，四維空間導航的本質(zhì)是對車輛進行速度的規(guī)劃，基于微分與積分的概念，四維空間導航可以規(guī)劃車輛每一秒時間T所對應的速度V。這樣，每一輛接入宏速模式的車在人工智能自動駕駛技術下，基于大數(shù)據(jù)動態(tài)規(guī)劃可以實現(xiàn)基于宏速模式定義的最大化區(qū)域和最大化均速。

3 宏速模式的可行性

2030年，海南省率先將燃油汽車推出歷史舞臺，銷售新能源汽車，帶領我國進入新能源汽車時代。在5G網(wǎng)速的加持下，L5完全自動駕駛技術將伴隨著新能源汽車在未來成為可能。

3.1 關于信號燈數(shù)據(jù)

宏速模式是基于大數(shù)據(jù)的動態(tài)規(guī)劃和人工智能的無人駕駛技術發(fā)展而來，如果沒有信號燈的數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)的實時動態(tài)運算可得?；谲嚶穮f(xié)同中V2V(車與車)方法論，在該區(qū)域經(jīng)過既定的路口的車輛只要足夠多，那么接入宏速模式車輛可將參數(shù)傳遞給就近的5G基站、衛(wèi)星或網(wǎng)關，到達四維空間導航平臺基于以下兩個公式進行運算。

TP(紅燈時長)=MIN[DT(α1)-DT(α2)]≥0

TP(綠燈時長)=MIN[DTβ1-DTβ2]≥0

其中，TP：TimePlace該路口處；DT：DateTime時刻；α：通行時刻；β：停車時刻；時間具有一維性，那么α,β∈任意時刻[6]。

3.2 關于算力的保障

1965年，計算機第一定律：摩爾定律，被英特爾(Intel)創(chuàng)始人之一戈登 ·摩爾(Gordon Moore)提出。一直發(fā)展了半個多世紀，半導體芯片的集成化趨勢一如該理論的預測，推動了整個信息技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[5]。到2022年6月5G基站數(shù)達到185.4萬個，算力產(chǎn)業(yè)鏈條持續(xù)完善，產(chǎn)業(yè)協(xié)同不斷深化，包括算力基礎設施、算力平臺和算力服務等，具有國際競爭力的算力產(chǎn)業(yè)初步形成，一批具有示范效應的算力平臺、數(shù)據(jù)中心相繼落地。

據(jù)中國信通院測算，2021年，云計算規(guī)模超過3 000億元，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超4 000億元。在“中國云”不斷發(fā)展的背景下，車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)將會通過“云-管-邊-端”為宏速模式提供巨大算力。更何況，一輛汽車存在足夠的空間搭載本地服務器或臺式電腦。綜上所述，宏速模式將擁有足夠的算力支持。

3.3 宏速模式下用戶的區(qū)域劃分

宏速模式的運算區(qū)域初期不會是以全國的范圍，那樣將需要非常強大的算力。我們可以劃分不同的區(qū)域，這樣的劃分區(qū)域可以按照“國、省、市、縣、鄉(xiāng)”的等級劃分，也可以按照地圖導航平臺或網(wǎng)約車平臺的算法進行劃分，至此不再贅述。

3.4 關于乘客舒適性保障——無感通行

基于馬斯洛需求層次理論，該理論將人類需求分為5種，并將這5種需求進行了等級的劃分，按照層次逐級遞升，分為生理上的需求、安全需求、情感需求(愛和歸屬感)、尊重需求和自我實現(xiàn)的需求[7]。馬斯洛認為只有當?shù)鸵粚哟蔚男枨蟊换緷M足時，更高一層次需求才會被打開。

進入L5完全自動駕駛時代，車輛接入宏速模式，安全需求可以被滿足。比安全需求更高一層是歸屬感需求，要想車輛具有“家”一樣的屬性，那么車輛除了需要封閉性以外還不能過于顛簸。由于慣性，理論上只要車輛不踩剎車，乘客是舒適的且不顛簸的。那么，將有兩種滿足方式，一種是車輛一直加速，這種顯然不可能。另一種是車輛平穩(wěn)運行，近似勻速行駛。

根據(jù)宏速模式定義可知，車輛接入宏速模式將有MAX∶Yn表示最大化區(qū)域；MAX∶V勻速表示最大化勻速，以不同速度的勻速，在多個不同的路段進行勻速行駛可以實現(xiàn)車輛“無感通行”。因此，可以滿足馬斯洛安全層次和歸屬感層次的需求。

4 結(jié)語

宏速模式是L5完全自動駕駛后的產(chǎn)物，在未來必將實現(xiàn)?；仡櫘斚拢疚氖讋?chuàng)性提出宏速模式的概念，基于自動駕駛車路協(xié)同的技術理念和思想，為交通問題提供全局最優(yōu)解思路，其本質(zhì)是基于大數(shù)據(jù)動態(tài)規(guī)劃和人工智能無人駕駛技術應用平臺。同時，希望國家完善自動駕駛、車路協(xié)同立法及標準規(guī)范，推動該領域不斷發(fā)展，讓宏速模式更早“面世”，造福人類。