浅析智慧高速公路车路协同

李峥

“智能车路协同”喊的震天响，那到底要协同什么，怎么去协同？针对这个问题，交通、通信、汽车三大行业各抒己见、百家争鸣。笔者认为，对这个问题的回答还是要回归本源，要从道路工程学、交通工程学的基本理论中找答案。举例来说，车辆的行驶速度要适应道路线形和交通气象环境的变化、车辆的换道要满足安全阈值、交通监控中心根据路网运行态势下发交通管制指令和交通诱导建议到车辆等……。从这些例子可以看出，“智能车路协同”至少应包括单车与线形、路况、气象、环境之间的协同，多车之间的行驶速度、微观驾驶行为的协同，交通监控中心与车辆的协同等，协同的手段依然是主动需求管理、主动交通管理、主动安全管理。

车辆识别不是一件简单的事情。因为车辆有很多形态的变化，第一，汽车有不同的角度、不同的方向。第二，汽车会快速移动，增加了辨识的难度。第三，当多辆车在一块时，混杂的交通环境，混杂的车流情况下，也要能够快速、准确、有效地进行辨识。要把人工智能真正地应用到交通领域，远比我们想象的困难得多，人工智能实现智能驾驶尚具有挑战性。从严格意义上讲，如果一个系统要具有人工智能，就应该具备三个条件。第一，系统能够像人一样感知环境、感知社会。人类通过眼睛一看就知道了，但是机器设备未必能行。第二，系统能够像人一样进行思考。第三，系统要能模仿人一样的动作。如果能够达到这三个条件，才算是真正意义上的人工智能。但是目前我们看到的很多关于人工智能的介绍，距离这三点还很远，还有很多工作要做。

对智能车路协同系统的认知（一）“车路协同”不是新名词。对道路工程师和交通工程师而言，其实“车路协同”并非一个新名词。在道路工程学和交通工程学的基础课程中，开篇即明宗意，强调道路交通系统中人-车-路-环境四要素的耦合与协同。只是伴随着时代的进步与技术的发展，“车路协同”又被赋予许多新的内涵，即我们现在所谓的“智能车路协同”。（二）智能车路协同系统需要解决的问题。智能车路协同系统（IVICS）是智能运输系统（ITS）的重要组成部分之一（GB/T 20607-2006）。由于近年来IVICS发展势头迅猛，ITS已经逐步发展为C-ITS，中文翻译为“合作式智能运输系统”（GB/T 31024.1-2014）。不过在笔者看来，译为“协同式智能运输系统”更为合理，也与IVICS在新一代ITS中的重要地位相匹配。对于IVICS来说，其最重要的是“使命”就是要提升交通安全保障水平和道路通行能力，这既是“以人为本”发展理念的要求，也是打造“绿色智能交通体系”的行业要求。关于驾驶辅助系统，车路协同引进以后，对自动驾驶又提出了新的条件，即单车的驾驶辅助还可以和多车结合起来，于是我们提出了CDAS，实现CDAS的基础就是车路协同平台。目前，巡航控制已经应用到一些新车上了，ACC已经得到体现了，但是ACC还只是实现车辆自身的巡航，前车做任何动作是不知道的，只能通过距离和对速度的判断，来识别前车可能做什么事情。基于车路协同也好、自动驾驶也好，未来，我希望前车或者周边车辆所做任何动作之后，车辆要把信息传出去，而不再是让其他车辆去猜测。于是在这种情况下，有了CACC，以及加上人工智能以后的AIACC。因此，我们说人工智能和车路协同是可以完全结合起来的。车路协同主要是提供一个平台，让所有的交通主体，人、车、路在这个平台上都可以实时地、全方位地交互信息。在这个基础上，为交通出行的驾驶安全和交通管理提供一个新的平台。车联网、网联车和车路协同实际上是殊途同归的，但是车路协同更多的是强调交通整体集成功能的实现。此外，还有两个方面的改进。第一，驾驶安全。在传统的安全措施之上，我们提供了V2V平台，这就使得所有车辆之间的信息，包括操作信息可以共享，改变了原来的安全模式，比如安全带、安全气囊这些被动式的安全模式，目前的ADAS则属于主动式的安全模式，因为出现事故之前可以主动避障，但是还不是多机协作的，而到了CDAS阶段，就能够实现多辆车的协作。交通控制方面也会发生革命性的变化。在一个新的平台，你可以知道所有车辆在道路上行使的位置、速度、加速度、方向，以便更好地调整驾驶。目前，自动驾驶主要有两条技术路线。第一，靠车载传感器来探测车辆周边的交通信息，实现自动驾驶。第二，不完全依靠于传感器，而是使用高精度地图，加上高精度的定位技术，再结合近距离的传感器，实现自动驾驶，这也是目前自动驾驶领域最常用的方法。目前，一些自动驾驶汽车公司基本上是走这条技术路线。

对于高速公路行业而言，未来的交通管理将朝着断面级交通管理向车道级交通管理、车流级管控向车辆级管控发展，从而实现大范围“联网联控”，构建规则化的道路交通管理体系，以及向出行者提供靶向精准信息服务。因此，亟待解决的问题包括：1、高速智能公路车路协同体系及云边协同架构;2、高速公路自动驾驶专用车道建设技术，包括平、纵线形和横断面指标，以及交通工程设施的布设方法;3、既有高速公路对智能车路协同自动驾驶的适应性评估;4、面向智能车路协同自动驾驶的高速公路运营管理机制与协同管理模式;5、混合交通流（普通汽车和智能网联汽车，低级别智能网联汽车和高级别智能网联汽车）条件下的高速公路交通控制技术;6、高速公路智能车路协同自动驾驶测试评估方法;7、高速公路一体化出行信息服务模式（MAAS）。

我们要理性看待技术演进和产业发展：（一）高速公路智能车路协同技术的发展。智能车路协同技术是在逐步发展的，只是在很多年以前，没有这个提法而已。截至目前，我们对智能车路协同技术的发展可以按如下阶段划分和梳理：第一代技术：可变限速系统、交通信息发布系统，面向普通汽车。第二代技术：雾天公路行车安全诱导装置、公路发光型诱导设施、基于微波车辆检测器的公路视觉盲区危险预警系统等，面向普通汽车。第三代技术：ETC系统、基于物联网技术的主动发光交通标志、基于毫米波雷达或机器视觉的公路视觉盲区危险预警系统等，面向普通汽车。第四代技术：基于LTE-V2X的智能车路协同系统，面向智能网联汽车。第五代技术：基于5G-V2X的智能车路协同系统，面向智能网联汽车。可以看出，从第三代技术到第四代技术，其实是一个相当大的跨越，因为面向的对象发生了重大的变化，从普通汽车变为了智能网联汽车。同时也面临着一个现实问题：目前的智能网联汽车渗透率极低，而高速公路沿线设置的大量高精度感知设备和智能路侧基站成本很高，但投入产出比极低。由于智能网联汽车渗透率，很难为其设置一条专用车道，部分V2X应用效果将大打折扣。以V2V碰撞预警为例，3辆汽车在高速公路上行驶，首车和末车是智能网联汽车，中间那辆车为普通汽车，当首车采取刹车动作后，末车接收信息也采取刹车动作可避免发生追尾，但还是存在中间那辆车与首车发生追尾的可能性，首车驾乘人员的体验感将会非常差。因此，在混合交通流（普通汽车和智能网联汽车混行，低级别智能网联汽车和高级别智能网联汽车混行）条件下，高速公路交通管理将面临很多新问题，目前我们对这些问题的思考还非常有限、不够深入。正因为如此，笔者认为从第三代技术猛一下就发展到第四代技术还不现实，需要有过渡的一代技术。这类技术通过集成应用最新的物联网、人工智能、移动互联网、5G、边缘计算等技术，对传统的主动交通管控系统（ATM）进行提质升级，通过路侧广播、LED屏、声光警示装置以及导航终端实现“人-车-路”信息交互（需要用好“声、光、色、形”四种方式），充分体现智能车路协同的理念，从而在智能网联汽车渗透率很高时能够平滑演进到下一个发展阶段。（二）产业发展  对智能车路协同技术的产业发展，我们一定要客观、理性、冷静，我们要清醒的看到，与其密切关联的智能网联汽车产业仍处于发展阶段，待V2V应用已经比较的成熟的时候再来发展I2V，产业发展的时机或许更好。笔者认为，智能车路协同技术目前还是比较适合在车联网先导区、示范区以及相关产业园区、矿山区域进行应用，不太适合在高速公路上大规模推广应用（主要还是因为智能网联汽车渗透率实在太低，比城市的比例更少，加之LTE-V2X或5G-V2X技术还不完全很成熟）。高速公路更需要的是面向普通汽车的智能车路协同系统，实现运营管理和交通控制提质升级。如果一定要在高速公路上推广应用LTE-V2X或5G-V2X，建议不必全线覆盖，重点在隧道出入口、长大下坡、互通式立交分流区、雾区等区域开展示范应用，展示在这些区域进行主动交通安全防控和主动交通管控的成效。在更远的未来，LTE-V2X或5G-V2X的大规模推广应用，可以充分借鉴全国ETC联网的经验，用好举国体制优势，实现全国高速公路智能车路协同系统的联网，打造全世界用户数量最多的车联网体系，高速公路联网联控的梦想就一定會实现。