V2X系統(tǒng)感知參數(shù)優(yōu)先級(jí)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(jìn)的車載傳感器、控制器和數(shù)據(jù)處理器、執(zhí)行機(jī)構(gòu)等裝置，借助車聯(lián)網(wǎng)和V2X 等現(xiàn)代移動(dòng)通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)交通參與物彼此間信息的互換與共享，從而具備在復(fù)雜行駛環(huán)境下的傳感感知、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行等功能，以實(shí)現(xiàn)安全、高效、舒適和節(jié)能的自動(dòng)或智能駕駛。

自動(dòng)駕駛作為汽車智能化的終極模態(tài)，是各個(gè)汽車企業(yè)重點(diǎn)發(fā)展的技術(shù)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(yùn)算處理器的能力也越來越強(qiáng)，推動(dòng)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(dòng)駕駛過程中約90% 的場(chǎng)景，而在和行人、非機(jī)動(dòng)車、其他不同品牌車輛、交通事故、基礎(chǔ)設(shè)施等交互的場(chǎng)景，需要V2X 支持基本上已經(jīng)成為行業(yè)共識(shí)。V2X 系統(tǒng)憑借其大帶寬、低時(shí)延和高可靠性，既可以成為自動(dòng)駕駛的主流方案，也可作為冗余備份方案。本文通過對(duì)V2X 系統(tǒng)架構(gòu)分析，根據(jù)自動(dòng)駕駛相關(guān)場(chǎng)景以及單車自動(dòng)駕駛對(duì)感知參數(shù)的測(cè)試結(jié)果，分析V2X 系統(tǒng)感知參數(shù)在未來自動(dòng)駕駛中應(yīng)用的優(yōu)先級(jí)，從而確定自動(dòng)駕駛的可靠性方案。最終經(jīng)過單車智能和V2X 感知技術(shù)相融合，實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景自動(dòng)駕駛。

1 基于V2X的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)架構(gòu)

車輛基于V2X 自動(dòng)駕駛的硬件系統(tǒng)主要由傳感器、車載ECU、V2X 設(shè)備三大部分組成，整體硬件系統(tǒng)架構(gòu)示意框圖如圖1 所示。

圖1 硬件系統(tǒng)架構(gòu)示意圖

傳感器用來感知車輛周圍環(huán)境或車輛動(dòng)態(tài)信息的設(shè)備，包括激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、智能相機(jī)、GNSS（全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)）、IMU（慣性測(cè)量單元）等感知和定位傳感器。

車載ECU 包括車載計(jì)算單元和車載網(wǎng)關(guān)。車載計(jì)算單元負(fù)責(zé)處理傳感器和V2X 設(shè)備感知的信息，最后實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛路徑規(guī)劃及相應(yīng)的控制指令，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛；車載網(wǎng)關(guān)負(fù)責(zé)不同的處理器之間傳輸數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡脱訒r(shí)性、穩(wěn)定性和可靠性。

V2X 設(shè)備包括4G/5G 模塊和車載OBU 設(shè)備。4G/5G 模塊實(shí)現(xiàn)車與基站、基站與基站之間通信及共享數(shù)據(jù)。車載OBU 設(shè)備獲得實(shí)時(shí)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(dòng)駕駛車輛應(yīng)具備高性能的線控底盤，車載計(jì)算單元可以通過調(diào)用通信接口對(duì)車輛進(jìn)行橫向、縱向以及燈光等其它附件的控制。

2020 年《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖2.0》正式發(fā)布，搭載4G/5G 模塊的智能網(wǎng)聯(lián)汽車已經(jīng)超過50%。預(yù)計(jì)2025 年，通過北斗高精度時(shí)空服務(wù)實(shí)現(xiàn)全覆蓋，“人-車-路-云”系統(tǒng)達(dá)到初步協(xié)同。因而，車載的OBU 模塊對(duì)環(huán)境的感知能力會(huì)根據(jù)硬件的搭載逐步提升。

（1）整體軟件架構(gòu)

車輛基于V2X 系統(tǒng)的自動(dòng)駕駛軟件架構(gòu)主要由操作系統(tǒng)、通信中間件、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層、SOA 服務(wù)層、應(yīng)用層（含HMI 顯示定義）等五部分組成，整體軟件架構(gòu)示意框圖如圖2 所示。

圖2 軟件架構(gòu)示意圖

其中操作系統(tǒng)是驅(qū)動(dòng)硬件高效運(yùn)算處理的底層系統(tǒng)，通信中間件是保證整個(gè)車輛內(nèi)部正常通信的協(xié)議，不是本文關(guān)注的重點(diǎn)，不做過多解讀。

（2）數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)邏輯分析

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層主要對(duì)車輛搭載硬件配置的數(shù)據(jù)做架構(gòu)化抽象，通過獲取的數(shù)據(jù)向車載計(jì)算單元提供標(biāo)準(zhǔn)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(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層通過網(wǎng)關(guān)與車輛底盤進(jìn)行通信，讀取車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，車身狀態(tài)以及掛載到車身的第三方傳感器狀態(tài)（IMU、DMS、雨量傳感器等）。該數(shù)據(jù)層還要負(fù)責(zé)接收業(yè)務(wù)模塊下發(fā)的車輛控制指令，通過網(wǎng)關(guān)將控制指令轉(zhuǎn)化為底盤信號(hào)發(fā)送給車輛。

傳感器數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層直接與自動(dòng)駕駛系統(tǒng)使用的傳感器通信，負(fù)責(zé)傳感器的初始化、傳感器信息接收、傳感器信息格式轉(zhuǎn)換以及傳感器故障檢測(cè)。

SOA 服務(wù)層：服務(wù)模塊接收車輛數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合后為上層應(yīng)用提供標(biāo)準(zhǔn)化的信息服務(wù)。這些服務(wù)包括：

1）定位服務(wù)：接收車輛數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層提供的傳感器信息，為其他模塊提供定位服務(wù)；

2）感知服務(wù)：接收車輛數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層提供的傳感器信息，為其他模塊提供周邊環(huán)境感知服務(wù)；

3）地圖服務(wù)：根據(jù)車輛當(dāng)前位置，為其他模塊提供地圖數(shù)據(jù)服務(wù)；

4）V2X 服務(wù)：接收車輛數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層提供的4G/5G云端數(shù)據(jù)以及V2X OBU 獲取的RSU 信息，為其他模塊提供目標(biāo)車輛信息、交通參與者信息、紅綠燈信息、道路信息等服務(wù)，同時(shí)接收自車的速度、位置和燈光等信息，經(jīng)車輛數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)層的4G/5G 模塊或者V2X OBU 廣播給其它交通參與者和路側(cè)單元；

5）控制服務(wù)：接收上層應(yīng)用發(fā)送的規(guī)劃路徑參數(shù)以及相應(yīng)的車燈控制參數(shù)，控制車輛按照路徑規(guī)劃行駛，并根據(jù)場(chǎng)景控制車燈的開關(guān)。

應(yīng)用層：運(yùn)行產(chǎn)品定義的業(yè)務(wù)邏輯，通過對(duì)各個(gè)參數(shù)的解析和建模，定義自動(dòng)駕駛的路徑規(guī)劃，并將所有的規(guī)劃轉(zhuǎn)變?yōu)檐囕v的運(yùn)動(dòng)控制指令，實(shí)現(xiàn)汽車的自動(dòng)駕駛。同時(shí)，該層也包含對(duì)HMI 顯示邏輯的接口定義，通過提供相關(guān)的接口供上層界面調(diào)用，在自動(dòng)駕駛過程中提供相應(yīng)的用戶交互界面。

通過整個(gè)軟件架構(gòu)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)路徑可知，自車傳感器的感知能力是一切后續(xù)服務(wù)、規(guī)劃和控制指令的基礎(chǔ)。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(tǒng)感知是輕成本模式，將部分感知能力轉(zhuǎn)移到路側(cè)和云端，同時(shí)也會(huì)促進(jìn)智慧交通和智慧城市的建設(shè)，從而持續(xù)不斷推動(dòng)V2X 系統(tǒng)的提升。

2 V2X系統(tǒng)感知能力分析

根據(jù)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)T/CSAE 53-2020《合作式智能運(yùn)輸系統(tǒng)車用通信系統(tǒng)應(yīng)用層及應(yīng)用數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)（第一階段）》[1]，目前標(biāo)準(zhǔn)中提供的數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)如表1 所示：

表1 團(tuán)標(biāo)T/CSAE 53-2020數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)

根據(jù)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)提供的數(shù)據(jù)應(yīng)用層服務(wù)接口可知，V2X 系統(tǒng)感知能力如下：

目標(biāo)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(zhǎng)寬高等；

目標(biāo)車輛狀態(tài)信息：包括剎車狀態(tài)、轉(zhuǎn)向狀態(tài)、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)局部規(guī)劃路徑等；

路側(cè)設(shè)備感知信息：包括車輛、行人、非機(jī)動(dòng)車、道路遺落物等；

動(dòng)態(tài)交通情報(bào)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(hù)車出入等）、局部氣象、路面異常等。

面向于自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可分為如表2 所示的接口：

表2 面向自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的接口

這些感知到的信息對(duì)于車輛的自動(dòng)駕駛設(shè)計(jì)都是非常重要的，接下來分析這些信息的參數(shù)對(duì)于自動(dòng)駕駛算法的使用。

3 V2X系統(tǒng)感知參數(shù)關(guān)鍵系數(shù)權(quán)重分析

基于自動(dòng)駕駛的技術(shù)，車輛需要感知到行駛路線上詳細(xì)的信息后處理才能更好地實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，自車的傳感器可以感知相關(guān)信息，而V2X 也能夠感知到相關(guān)信息。信息的選擇以及在自動(dòng)駕駛算法中所占的比重，需要進(jìn)行分析后進(jìn)行時(shí)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(tǒng)總體設(shè)計(jì)所述，單車智能所包含的傳感器主要包括激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和智能相機(jī)。針對(duì)于自動(dòng)駕駛所需要的參數(shù)，這些設(shè)備和V2X 系統(tǒng)感知能力的優(yōu)劣勢(shì)如表3 所示：

表3 不同設(shè)備的系統(tǒng)感知能力優(yōu)劣勢(shì)

根據(jù)上述參數(shù)的對(duì)比，需要將這些因素融入到V2X系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行進(jìn)一步的分析。CSAE 針對(duì)Day1 的低時(shí)延、高頻率場(chǎng)景定義了如表4 中的應(yīng)用以及相關(guān)的性能參數(shù)[1]：

表4 低時(shí)延、高頻率場(chǎng)景的性能參數(shù)

這些應(yīng)用都是自動(dòng)駕駛中的高頻場(chǎng)景，對(duì)這些應(yīng)用中是采用本車傳感器參數(shù)還是V2X 系統(tǒng)感知的參數(shù)，基于以下原則劃分：

（1）V2X 唯一性場(chǎng)景，這些場(chǎng)景下V2X 系統(tǒng)感知到的環(huán)境參數(shù)，將直接為自動(dòng)駕駛?cè)诤纤惴ǖ奶峁﹨?shù)供自動(dòng)駕駛使用,主要場(chǎng)景如下：

1）超視距感知：

◆距離超限：基于當(dāng)前傳感器的感知能力，當(dāng)障礙物與自車的距離大于150 m 時(shí)，感知精度和能力都會(huì)下降，所以一旦障礙物與本車距離超過此限制，對(duì)于本車都屬于超視距感知。此時(shí)V2X 系統(tǒng)通過路側(cè)設(shè)備或其他車輛共享的環(huán)境感知信息，就可以直接供自動(dòng)駕駛使用。

◆遮擋盲區(qū)：車輛在十字路口、匝道進(jìn)出口、隧道出入口等復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)，可能會(huì)因?yàn)闃淠?、廣告牌、電線桿等遮擋機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車、行人等介入自動(dòng)駕駛路線的障礙物，導(dǎo)致自車傳感器無法感知。此時(shí)V2X 系統(tǒng)通過路側(cè)設(shè)備或其他車輛共享的環(huán)境感知信息，就可以直接供自動(dòng)駕駛使用。

2）動(dòng)態(tài)交通情報(bào)響應(yīng)：系統(tǒng)需要對(duì)通過V2X 技術(shù)接收到的動(dòng)態(tài)交通情報(bào)做出必要響應(yīng)，包括但不限于：

◆根據(jù)紅綠燈信息調(diào)整車輛路口通行速度（無時(shí)間顯示的路口）；

◆根據(jù)道路擁堵信息、限行信息、臨時(shí)管控等場(chǎng)景重新規(guī)劃行駛路線；

◆根據(jù)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(chǎng)景）、局部氣象信息（濃霧、暴雨、暴雪等場(chǎng)景）等提前調(diào)整車速；

◆緊急車輛譬如消防車、救護(hù)車等讓行。

（2）共同感知場(chǎng)景，當(dāng)障礙物和自車的距離小于150 m 時(shí)，自車智能傳感器和V2X 系統(tǒng)感知結(jié)果存在沖突時(shí)，需根據(jù)各傳感器的物理特性、應(yīng)用場(chǎng)景等因素進(jìn)行置信度判定，確定參數(shù)的優(yōu)先級(jí)：

1）無天氣環(huán)境影響：

◆對(duì)于測(cè)角精度和測(cè)距精度兩項(xiàng)參數(shù)，傳感器都可以通過相對(duì)位置的測(cè)量而計(jì)算出來。而V2X 系統(tǒng)則依賴于高精定位，雖然CSAE 對(duì)大部分場(chǎng)景的定位的精度從5 m 縮短到1.5 m，但是對(duì)于自動(dòng)駕駛來說，還是很大的誤差值，因而此場(chǎng)景下要依賴于自車傳感器采集的數(shù)據(jù)；

◆對(duì)于測(cè)速能力，基于V2V 技術(shù)直傳CSAE 要求是100 ms，經(jīng)過測(cè)試驗(yàn)證，延遲小于100 ms，且精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于傳感器感知和計(jì)算出來的結(jié)果，因而此場(chǎng)景下優(yōu)先使用V2X 系統(tǒng)接收到的測(cè)速參數(shù)。

2）惡劣天氣影響：無論是整車企業(yè)還是氣象學(xué)會(huì)，一直都在研究惡劣天氣及其與道路安全的關(guān)系。在自動(dòng)駕駛汽車還沒有被提起時(shí)，就已經(jīng)總結(jié)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(duì)駕駛員決策過程的影響。而智能傳感器的一些關(guān)鍵因素，如測(cè)量范圍、測(cè)量精度和點(diǎn)密度，都會(huì)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(jù)不同的天氣條件對(duì)傳感器的影響做了不同的等級(jí)定義[2]，如表5 所示。

表5 不同的天氣條件對(duì)傳感器的影響

根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，V2X 系統(tǒng)的參與權(quán)重需要不斷的調(diào)整，如表6 所示。

表6 傳感器受環(huán)境影響下V2X系統(tǒng)的參與權(quán)重

（3）傳感器問題：自動(dòng)駕駛在考慮功能安全和預(yù)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(tǒng)。如前文所說，隨著V2X 系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展，V2X 系統(tǒng)既可能成為主流的自動(dòng)駕駛解決方案，也能作為冗余備份方案隨時(shí)接管車輛，完成Fail-Operation 操作，實(shí)現(xiàn)安全駕駛或安全停車。

1）部分感知能力失效：一旦因?yàn)閭鞲衅髯陨碓?，?dǎo)致部分感知能力失效，需要根據(jù)V2X 系統(tǒng)提供相應(yīng)參數(shù)的能力，譬如時(shí)間延遲、數(shù)據(jù)精度等評(píng)估確定正常行駛還是啟動(dòng)Fail-Operation；

2）全部感知能力失效：一旦因?yàn)閭鞲衅髯陨碓颍瑢?dǎo)致全部感知能力失效。需要根據(jù)V2X 系統(tǒng)對(duì)自動(dòng)駕駛的支持，以及全部參數(shù)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(huán)境和自身質(zhì)量問題的影響，但是對(duì)于整車企業(yè)來說，這些都是要通過技術(shù)來克服，因此融合算法成為未來自動(dòng)駕駛的主流。

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

表7 V2X系統(tǒng)的感知能力和自車傳感器的感知能力，在不同場(chǎng)景中的應(yīng)用

4 自動(dòng)駕駛對(duì)V2X系統(tǒng)的要求

當(dāng)一輛汽車以120 km 時(shí)速行駛時(shí)，100 ms 的行駛距離約為3.33 m，約等于一個(gè)車身的長(zhǎng)度，且人類最好的F1 賽車手的反應(yīng)時(shí)間在100 ms 左右。基于目前單車智能自動(dòng)駕駛的感知要求對(duì)比，100 ms 是感知、決策、執(zhí)行整個(gè)鏈路時(shí)延的上限值。當(dāng)然，從保障安全的角度，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間必須越低越好，V2X 通訊時(shí)延越短越好。

而感知、決策、執(zhí)行性能參數(shù)隨著各自處理單元的性能提升而不斷發(fā)生變化。為了應(yīng)對(duì)自動(dòng)駕駛的要求，感知系統(tǒng)作為自動(dòng)駕駛決策和執(zhí)行的基石，其時(shí)延占比可相應(yīng)提高到整個(gè)時(shí)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(duì)于自動(dòng)駕駛車輛來說，需要V2X 系統(tǒng)提供的能力越來越快、越來越穩(wěn)定、越來越可靠，才有可能成為主流的自動(dòng)駕駛解決方案，也能作為冗余備份方案。所以，對(duì)每個(gè)參數(shù)的要求也更加嚴(yán)格，經(jīng)過單車智能場(chǎng)景（包括電車、油車、混動(dòng)車等）的實(shí)車測(cè)試，以及V2X 系統(tǒng)仿真測(cè)試驗(yàn)證結(jié)果分析，其基本的要求如表8 所示。

表8 V2X系統(tǒng)的感知能力和自車傳感器的感知能力，在不同的場(chǎng)景中的應(yīng)用

隨著從示范區(qū)到自動(dòng)駕駛行駛道路，場(chǎng)景變得越來越復(fù)雜，感知能力也需要不斷地?cái)U(kuò)大和提升性能。同時(shí)V2X 系統(tǒng)還要根據(jù)周邊環(huán)境技術(shù)能力提升，為自動(dòng)駕駛車輛提供相應(yīng)的技術(shù)支持。

5 結(jié)束語(yǔ)

2019 年發(fā)布的《C-V2X 產(chǎn)業(yè)化路徑及時(shí)間表研究》白皮書對(duì)國(guó)內(nèi)車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì)做了詳細(xì)的預(yù)測(cè)：

2019-2021 年為C-V2X 產(chǎn)業(yè)化部署導(dǎo)入期。在這一階段，C-V2X 通信設(shè)備、安全保障、數(shù)據(jù)平臺(tái)、測(cè)試認(rèn)證方面可基本滿足C-V2X 產(chǎn)業(yè)化初期部署需求。同時(shí)，在國(guó)家車聯(lián)網(wǎng)示范區(qū)、先導(dǎo)區(qū)及部分特定園區(qū)部署路側(cè)設(shè)施，形成示范應(yīng)用，車企逐步在新車前裝C-V2X 設(shè)備，鼓勵(lì)后裝C-V2X 設(shè)備，車、路部署相輔相成，形成良性循環(huán)，C-V2X 生態(tài)環(huán)境逐步建立，探索商業(yè)化運(yùn)營(yíng)模式。

2022-2025 年為C-V2X 產(chǎn)業(yè)化部署發(fā)展期。根據(jù)前期示范區(qū)、先導(dǎo)區(qū)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，形成可推廣的商業(yè)化運(yùn)營(yíng)模式，在全國(guó)典型城市和道路進(jìn)行推廣部署，并開展應(yīng)用。

2025 年以后為C-V2X 產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展期。逐步實(shí)現(xiàn)C-V2X 全國(guó)覆蓋，建成全國(guó)范圍內(nèi)的多級(jí)數(shù)據(jù)平臺(tái)，跨行業(yè)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，提供多元化出行服務(wù)。

目前已經(jīng)在上海、無錫、京津冀、杭州等區(qū)域的路口、高架橋等地鋪設(shè)設(shè)備，構(gòu)建V2X 可行駛示范區(qū)，很多車企已經(jīng)在示范區(qū)對(duì)V2X 標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證。當(dāng)前V2X 技術(shù)可能會(huì)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(chǎn)業(yè)鏈的不斷成熟，未來V2X技術(shù)將成為推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)落地的極為關(guān)鍵的因素。作為智能交通和智能城市的一部分，一旦時(shí)機(jī)成熟，V2X 必將成為自動(dòng)駕駛不可或缺的解決方案之一。