一场“交通进化”将至: 5G带给车联网与自动驾驶哪些升级?

5G在自动驾驶以及车联网领域的应用与突破。

图片来源@视觉中国

钛媒体注:本文来源于微信公众号腾讯科技(ID:qqtech),收录于腾讯科技“5G时代局中局”专题,作者:李俨(美国高通公司技术标准高级总监) ,钛媒体经授权发布。

2019年被视为全球“5G元年”,中国5G发展也进入冲刺阶段。作为新一代移动通信技术,5G将成为支撑未来创新的统一连接架构,赋予经济增长新动能。

随着5G商用的到来,人们都期待这项革新技术将给很多传统领域带来全新的面貌。比如对于百年汽车行业而言,这将意味着给自动驾驶、车联网技术带来更多加速和突破,甚至给整个产业打开更多想象的空间。

5G与车联网:将改变产业投资方向

首先,让我们一起了解下“车联网”的概念,车联网也称作V2X (Vehicle toEverything),是汽车与万物互联,包括车与车(V2V),车与基础设施(V2I)、车与行人(V2P)以及与网络(V2N)之间的通信。

车联网就好像是一个包含有车、交通信号灯等路边设施、行人和云端参与的微信群,群里的每一个参与者都可以将自身的信息与其他参与者即时分享,实现彼此间位置和驾驶意图的识别,对信号灯等交通信息的告知等,协助群内的车辆对道路的感知,支撑车辆自动化。

传统V2X技术产生已久,它作为早期802.11a技术的衍生技术,孕育于21世纪的头几年。但是,传统V2X技术具有明显的局限性。主要有以下几点:

  • 首先,它缺乏长期的无线技术演进路线图。随着车辆间互联性越来越高,汽车产业已经拥抱4GLTE技术并向着5G未来不断迈进,该传统技术已经脱离汽车产业的未来愿景及发展方向。

  • 其次,对于传统V2X技术的投资缺乏动力。对于汽车厂商而言,进行一次性的投资并不合算,随着时间推移传统技术将难以为继;就道路基础设施而言,传统V2X技术不能和其他广泛部署并不断创新进步的无线技术产生协同效应,资金紧张的各级交通部门很难对其进行投资并推动基础设施的升级。

  • 最后,传统的V2X技术并没有预见到2019-2020年全球5G转型的加速,而正是由于全球5G技术发展的加速,改变了汽车厂商和道路基础设施管理者的投资方向。

鉴于传统V2X技术的不足,并充分利用蜂窝移动通信的产业规模优势,全球移动通信标准化组织3GPP在R14标准版本中定义了C-V2X(蜂窝车联网)技术。自从2016年C-V2X技术诞生以来,汽车产业的大多数参与方都采取了C-V2X这一能够全面解决安全和效率问题的技术,它是既适用于未来发展又符合全球变革路径的最佳技术。

基于3GPP无线标准的C-V2X全球无线部署符合5G演进路线,将从终端和基础设施层面充分发挥规模效应。C-V2X能集成于车内信息处理无线模组中,所以汽车厂商的增量成本问题也得到了解决。道路基础设施部署能与5G规模部署产生协同效应,这为各级政府节省了大量支出。相对于传统技术,C-V2X还具有技术优越性,能够提供2倍以上的通信范围及可靠性。

5G带给自动驾驶的突破:低时延、高可靠、高速率

目前,自动驾驶技术在中国和美国得到高速发展。截止到2018年底,美国加州政府已经向60家企业发放了自动驾驶测试牌照,中国各地政府也先后向24家企业发放了测试牌照。

在由著名研究机构Navigant research发布的最新一年自动驾驶竞争力排行榜中,处于领先位置的公司多是采用单车智能的方式,即车辆对环境的感知和对行驶的决策都是通过车载的传感器和计算处理单元来完成,这在交通设施相对完善的城市内道路或者工作条件相对简单的高速公路场景上短时间内可以取得较快的进展。

但仅仅依靠单车智能会有比较大的局限性,例如对于交通设施缺损比较严重、部署不很规范的道路,或者是交通流量比较大且车速较快的高速公路等复杂场景,单车智能还很难完成复杂道路环境的感知和实时决策。但是随着5G的发展和应用,为自动驾驶汽车打破了这些局限性。

得益于中国汽车产业链在5G技术和应用上的不断深化推进,业界自动驾驶研究领域普遍认为,自动驾驶不仅需要智能的车,还需要智慧的路相配合。利用5G技术低时延、高可靠、高速率和大容量的能力,车联网不仅可以帮助车辆间进行位置、速度、行驶方向和行驶意图的沟通,更可以利用路边设施辅助车辆对环境进行感知。

比如车辆利用自身的摄像头可能无法保证对交通信号灯进行准确的判断,进而可能会发生闯红灯的违章行为,但是利用车联网的V2I技术,交通信号灯把灯光信号以无线信号的方式发给周边的车辆,确保自动驾驶汽车准确了解交通信号灯的状态。

不仅如此,交通信号灯还可以广播下次信号改变的时间,甚至其他相邻路口未来一段时间内的信号状态,自动驾驶车辆可以据此精确的优化行进速度和路线,选择一条红灯最少、行驶最快的路线,即优化了交通,又可以减少碳排放。

另一个例子是交叉路口的通行优化和横穿行人告警。今天道路上经常发生横穿路口的行人/自行车与车辆间的碰撞事故,尤其是左转车辆,由于视线受阻,司机和车载传感器经常无法观察到路口内横穿的行人,一个解决办法就是通过在路口上安装雷达和摄像机对路口内行人进行监视,如果检测到斑马线上和路口内有行人,并且行人在车辆的行进路线上,路边设施(RSU)可以将检测到的情况即时通知即将转弯或直行的车辆注意避让,规避事故的发生。

5G和车联网技术是自动驾驶所必须的技术保障。通过选择“智能的车+智慧的路”这一正确的技术路线,充分发挥5G的技术优势,我们有理由相信5G技术将在自动驾驶领域发挥其巨大作用。

5G加强自动驾驶的感知、决策和执行

汽车的自动驾驶包括感知/认知、决策和执行共三个层面,而这三个层面都能够利用5G移动通信技术得到增强。

首先来看感知/认知层面。感知/认识就是让汽车和驾驶者知道“我在哪里,我周围有什么,我是否有危险”。因而首先需要高精度的定位,对于自动驾驶来说,甚至需要亚米级的定位。传统的卫星定位(GNSS)无法满足车辆自动化所需的定位精度,因而需要使用基于网络辅助的差分定位技术,并且结合航迹推演技术来提升定位精度。

以高通公司推出的视觉增强精确定位(VEPP)技术为例,其融合多个汽车传感器,包含全球导航卫星系统(GNSS)、摄影机、惯性测量单元(IMU)和车轮传感器,以提供更准确的全球车辆定位。

VEPP是车载通讯系统(telematics)控制单元和高阶定位装置之间的组合,实现了车道等级准确度,精确度小于1米。在精确地掌握了自身位置之后,我们还需要一张支持自动驾驶的车道级别的高精地图,从而知道车辆在道路中的位置,而利用5G移动通信大带宽的优势,车辆可以实时获取最新的高精地图。

其次,车辆需要了解周边的道路参与者和障碍物。自动驾驶车辆往往安装多个先进传感器,包括摄像机、雷达,甚至激光雷达来感知周边的物体。但是这些价值不菲的传感器只能检测到视距范围内的物体,并且对气候条件也比较敏感,比如雾霾天气摄像机和激光雷达就会失效。

而利用V2V车车通信技术,可以把车辆感知范围扩大到视距之外,比如前后若干车辆的位置,甚至它们紧急刹车的状态信息,进而可以提前对道路状况进行判断,及早采取规避措施避免追尾事故的发生。同时,利用V2I通信,车辆还可以从道路基础设施那里获得诸如信号灯和路口内行人等信息,形成完整的对道路环境的感知。

5G技术不仅可以提高自动驾驶车辆的环境感知能力,还可以利用车辆间无线连接,让多个车辆进行协作式决策,合理规划行动方案。比如,在高速公路内侧车道上车辆,在其需要驶离高速公路时,可以通过车车通信与周边车辆协商,要求周边车辆避让以便其能够向外侧车道变线并驶离高速。

如前所述,仅依靠单车智能,L4/L5只是存在理论上的可行性。让机器学会准确识别道路上的所有标识、信号和道路参与者是一件几乎无法完成的任务,让机器学会处理所有可能的偶发事件也需要付出难以承受的代价。只有通过基于5G技术的车车/车路协同,充分发挥基础设施的能力,才能以较低的代价和成本让自动驾驶车辆实现对驾驶环境的感知和行驶的决策。

另外,从人工智能的角度来看,机器无法完全替代人类的决策,在一些偶发的复杂场景需要人类参与决策,即“man in the loop”。但是对于自动驾驶车辆来讲,车内的乘员可能并不会驾驶汽车,也无法参加决策。

但有了5G技术,我们就可以让远端服务中心的人员参与到决策中来。比如在一些特殊的场景,机器无法完成驾驶而造成脱离(disgagement),就像今天车辆发生故障时我们呼叫救援中心一样,车辆可以利用5G网络呼叫远端的服务中心,利用5G的低时延大带宽,将现场的实时图像和传感器信息传送给服务中心的专业人员,由专业人员在虚拟现实的场景下,远端控制车辆驶离复杂路况,直到驾驶系统能够再次接管车辆。

当然我们并不是说只有L4/L5这样的高度自动化才需要5G技术,实际上车联网技术对以人类驾驶为中心的低级别自动化也有极大的帮助。例如前面提及的多项感知技术都可以应用到当前的车辆中,为驾驶员提供驾驶辅助(ADAS),例如基于车载雷达和V2V技术融合的前撞预警和紧急自动刹车等。

5G应用车联网,有两大问题亟待解决

目前,在工信部和交通部的大力推动下,基于3GPP R14版本的车联网已经基本完成量产前的技术准备,当然在大规模商用前还有一些政策和技术上的问题急需解决。

首先,是信息安全和隐私方面。对于大众消费者来讲,除了关注车联网带给我们的诸多便利和道路安全,也更加关心车联网所设计的信息安全和隐私问题。为保护车主的隐私,提高网络的安全系数,C-V2X设计了匿名密钥体制,周期性变更标识和信息签名,为此需要在车辆中安装几百甚至几千个证书。由于涉及到信息安全问题,迫切需要国家多个相关部门的相互协作,制定出题套适合我国国情的证书管理和分发体制。

此外,在C-V2X信息安全方面要求使用我国自行开发的SM2/3加密算法,该算法已广泛应用于银行等系统,具有一定的产业基础。但是,国内现有支持SM2/3算法的芯片在处理能力上尚且无法满足C-V2X所需的每秒上千次的签名和验签的要求,并且多数从事安全芯片开发的国内企业还缺乏开发车规级产品的经验。

而国外芯片厂商尽管已经从国标体系获取了SM2/3算法,但由于不完全了解国密算法所涉及的认证环节以及相关的认证风险,故而迟迟未能给出支持C-V2X安全规范的产品规划。因此,需要进一步从政策和资金上进行推动,期望国内外从事安全芯片设计开发的公司尽快拿出支持国密SM2/3算法的高处理能力的车规级芯片。

基于3GPP R14版本的C-V2X可以增强自动驾驶车辆对环境的感知,为低级别自动驾驶提供更加准确的驾驶辅助信息。L4/L5高级自动驾驶所需的协作式决策,将对V2X通信提出更高的要求,需要V2X提高更高的带宽,更短的时延,最重要的是需要提供更高的可靠性(>99%)。

2019年3月,3GPP通过了标准立项,计划在R16版本中开发基于5G新空口的5G V2X技术,利用5G新空口所具有的高带宽,低时延和高可靠能力,进一步提升C-V2X技术的能力,支撑高级别自动驾驶技术。R16版本C-V2X标准计划于2019年底完成,相信在标准完成后芯片厂商也会尽快推出符合R16版本的芯片,配合车企进行L4/L5高级别自动驾驶车辆的开发和测试。

自动驾驶技术可以将我们从繁重的驾驶任务中解放出来,使我们的旅程更加安全、更加环保。5G车联网将大大增强自动驾驶车辆的感知能力,促进自动驾驶车辆的尽早量产。更高级的自主驾驶需要车车/车路的广泛协同,而5G技术更是自主驾驶不可替代的必要手段。

5G应用车联网,落地可期

虽然5G应用车联网到目前还没有真正的实现,但也已经走在实现的路上。2017年6月3GPP发布R14版本的C-V2X标准之后,产业界迅速展开C-V2X产品的开发和相关测试验证工作。当年9月,高通公司发布了基于3GPP R14版本的9150 C-V2X芯片组,并基于该芯片组在全球范围内开展广泛测试。

2018年11月,工业和信息化部印发了《车联网(智能网联汽车5905-5925MHz)直连通信使用5905-5925MHz频段管理规定(暂行)》,规划了频段共20MHz带宽的专用频率资源,用于C-V2X(车与车、车与人、车与路之间的直连通信)智能网联汽车的直连通信技术,同时,对相关频率、台站、设备、干扰协调的管理作出了规定,这使我国成为全球范围内首个明确为C-V2X技术分配专用频率的国家。该频段的划分,彻底扫清了车联网推广中政策上的不确定性,将极大促进车企投入到C-V2X技术的量产车辆开发。

今年消费电子展(CES)期间,福特汽车宣布自2022年起,福特将在美国销售的每一辆新车和卡车上都内置C-V2X技术;而近期又宣布将于2021年在中国量产首款搭载C-V2X技术的车型。

在今年2月世界移动通信大会期间,吉利宣布计划在2021年发布其首批支持5G和C-V2X的量产车型。部分国内车企也都积极跟进,考虑在两年内量产的部分车型中率先支持C-V2X技术。

3月28日,工信部苗圩部长出席博鳌亚洲论坛2019年年会时表示,以无人驾驶为代表的车联网将是5G的一项重要应用,工信部正在与交通运输部合作,积极推动中国公路系统的数字化、智能化改造,利用5G技术发挥车路协同优势。

我们有理由相信,在未来两年内,与5G网络建设同步展开,我国多数城市和高速公路会采用C-V2X技术对交通基础设施进行升级改造。2020起量产的具备C-V2X功能的车辆,将能够率先感受到C-V2X技术带来的便利的交通、安全的驾驶提示和更加优化的节能减排。5G和AI等新兴技术的结合必将激发汽车行业的创新浪潮,赋能整个汽车生态的进化。

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  • 信息上服务器的速度更快了,所以原来能采集几兆几十兆的数据,现在可以采集上G的数据了,也就是采集的数据可以更加精准和复杂,细度更高。 还有可以考虑在线进行算法判断了(虽然目前还很远),蹭一下边缘计算。

    回复 2019.04.11 · via android
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