5G通信实现自动驾驶汽车与基础设施协同控制

徐志刚教授本次讲座的内容主要有以下四个方面：（1）5G关键技术及其研发进展；（2）基于5G的自动驾驶场景；（3）长安大学自动驾驶研究进展；（4）5G自动驾驶技术发展建议。

未来汽车的核心关键词将会是自动驾驶。因为汽车技术的不断发展，我们离完全的自主驾驶已经越来越近了。

实现汽车的无人驾驶需要什么样的环境呢？很多人认为在于科学技术、道路运行环境、驾驶文化等方面的改变，但其中最重要的一环其实是构建网络基础设施。

那么如何构建网络设施？这一过程又将需要怎样的技术支持呢？

徐志刚教授作了题为“5G关键技术及其在自动驾驶中的应用”的报告，徐志刚教授本次讲座的内容主要有以下四个方面：

（1）5G关键技术及其研发进展

（2）基于5G的自动驾驶场景

（3）长安大学自动驾驶研究进展

（4）5G自动驾驶技术发展建议

一、5G关键技术及其研发进展

5G是第五代移动通信技术，是多种新型现有无线接入技术集成后的解决方案的总称，是真正意义上的融合网络。

以下七大领域关键技术是国际标准化组织（3GPP）讨论和产业验证的重点：

（1）统一空口技术框架，满足多样化的5G场景和差异化的性能指标需求

（2）大带宽和新帧结构，满足高速率和低延迟需求

（3）新信道编码，满足高效率和可靠性需求

（4）大规模天线，满足高效率的需求

（5）超密集组网技术，满足高流量密度需求

（6）高频通信，满足高速率的需求

（7）新型波形和多址，满足高速率和海量物联网连接需求

5G网络整体架构从逻辑上呈现为“三朵云”，包括灵活的无线接入云、智能开放的控制云和高效低成本的转发云。

5G应用场景

二、基于5G的自动驾驶场景

1. 基于5G的分级自动驾驶框架

2.5G通信增强自动驾驶感知能力

（1）雷达、激光雷达等感知手段

非交互式感知：无法进行信息的主动交互，本质上是一种“视觉”手段；不可预知道路参与者的行为。

（2）通信感知手段

交互式感知

降低时间延迟

降低了道路参与者的不确定性：距离、速度、位置……；车辆运行轨迹交互；车辆状态的交互。

弥补了传感器受到距离和环境的约束

获得非视距信息

受环境因素影响相对较小

（3）5G-V2X满足自动驾驶场景的需求

车队编队行驶、半自动/自动驾驶、远程驾驶和扩展传感器

3.低时延5G通信保证协同自动驾驶的可靠性

协同自动驾驶技术，本质上是利用车车/车路通讯，获取周边交通流的运行状态，同时与周边自动驾驶车辆通过内置的协同控制体系相互协作，确定各自的控制律，并通过车载控制系统执行该控制律的过程。

（1）协同自动驾驶通讯拓扑自适应与优化

研究队列控制技术与车车/车路通讯之间的耦合关系，路协同无线通讯动态拓扑自适应和优化技术。

该技术用于：

①优化通讯拓扑结构，减少通讯延误，提升通讯的稳定性，从而保障协同自动驾驶策略的稳定性。

②通讯失败或大通讯延时条件下，系统自动调整控制策略，保证交通流的效率。

（2）协同自动驾驶车辆队列控制、优化及计算方法

协同自动驾驶队列控制主要瞄准提升交通系统效率。

①构建协同自动驾驶车辆队列控制方法，综合考虑控制系统效能、交通流影响、车辆安全性、燃油经济性和乘员的舒适性。

②基于单车、队列及交通流的多重稳定性分析，针对不同交通环境选择最优参数。

③提出新的分布式计算方法，充分发挥自动驾驶车辆协同计算能力，实现实时控制。

（3）人驾车与自动驾驶车辆混合交通流队列协同控制策略

本研究瞄准在智能车普及的过程中，必然要经过的混合交通流发展阶段。

①使用车基路基混合感知策略，构建异构车辆队列的协同感知体系。

②研究混合流环境下人驾车辆跟驰行为及其不确定性的变化，并根据以上分析提出混合流中人驾车辆跟驰行为及其不确定性的短期预测模型和算法。

③针对混合流中人驾车辆的因素，设计混合流自动驾驶车辆协同队列控制策略。

4.5G通信实现自动驾驶汽车与基础设施协同控制

区域控制层——区域交通管理调度及控制

利用区域感知、区域决策与网联交通设施控制，实现区域交通管理调度，将有效增强自动驾驶能力、提升交通效率。

区域控制层——区域自动驾驶推荐算法

①低成本自动驾驶方案：在特定道路布设区域感知传感器，利用边缘云基础设施进行计算，降低车载传感器、计算芯片的复杂程度，降低自动驾驶车辆单车成本。

②复杂道路协作式自动驾驶：通过多传感器融合、多车协同群决策模型建模与优化，完成面向全局的优化，实现安全、节能、高效的自动驾驶。

城市协同控制层

三、长安大学自动驾驶研究进展

1.建设了全国高校唯一的自动驾驶测试场

2.构建了5种网络并存的多模式车联网异构网络

长安大学测试场建成了较为完整的多模式车联网异构网络，包括LTE-V，4G-LTE，Wi-Fi，802.11p，EUHT五种无线网络，及连接各通信系统的光纤网络。同时建有大型的网络资源管理后台，真正实现了异构网络的融合、调度、管理及QoS质量保证。目前长安大学大正在与中国移动、华为协商在测试场布局5G车联网系统。

围绕车联网异构网络融合技术，开展了一系列的网络性能特征和融合技术研究。针对DSRC、LTE、LTE-V、Wi-Fi以及EUHT在不同交通场景、应用场景的网络性能开展了一系列的测试。

3.构建了试验场全范围无盲区自动驾驶高精度定位系统

针对自动驾驶汽车高精度定位需求，围绕基于V2X与多传感器融合的高精度定位技术展开研究，融合差分GPS和无线定位技术实现试验场内运动目标的实时高精度定位（定位精度小于10cm，更新频率100Hz），采用路侧自设高精度基站弥补GPS因卫星信号遮挡、衍射造成的定位缺陷，实现全场无盲区的全覆盖定位。

4.构建了系统化的自动驾驶测试场景

基于现有的各种测试设备、设施，构建了满足自动驾驶封闭环境测试需求的各类测试场地22种，覆盖我国典型道路环境、道路类型、天气及光照条件和交通流环境，具备自动驾驶道路行驶场景、自动驾驶车辆城市道路场景、V2X车路协同场景等37种测试场景的自动驾驶测试能力。

5.承担了大量的国内外自动驾驶测试任务

测试基地累计承担自动驾驶汽车测试单位20余家，接待测试车辆60辆次，涵盖无人驾驶公交车、无人驾驶卡车、小型自动驾驶汽车等多种测试对象，测试项目30余种，总测试里程达2万余公里。同时，与这些单位在多传感器感知、车辆队列控制、车辆路径规划等关键共性技术开展深入的测试合作。

6.自主研发了多型号、多系列的自动驾驶汽车

长安大学研究团队开发了两种不同控制模式的“信达号”和“前行者”自动驾驶汽车，前者采用CAN总线直接控制车辆的转向和驱动执行机构，后者采用后装机械结构实现自动驾驶汽车的精准控制。

7.研发了世界上首套自动驾驶室内测试平台

在多年汽车检测设备研发的基础上，开发了世界上首台自动驾驶汽车测试平台，可以用于不同智能等级自动驾驶汽车的安全性、敏捷性、舒适性、机器智能的综合高效测试。

8.开展了智能网联高速公路的设计与建设工作

2018年8月，长安大学与齐鲁交通发展集团签署了战略合作框架协议和“智能网联公路交通研究院”共建协议，共同建设全球第一条基于自动驾驶的智能网联高速公路。

9.牵头组建了车联网与智能汽车测试技术创新联盟

2017年，由长安大学、清华大学、中国移动 3 家发起，联合相关高校、科研院所、通信与汽车制造企业、行业主管部门等近30家单位共同组建了“车联网与智能汽车测试技术”创新联盟。长安大学为首届理事长单位，清华大学和中国移动为副理事长单位，联盟理事单位由来自于交通、汽车、通信、计算机软件等行业的三十多家国内知名企业组成。

10.建设了多个重点科研平台

（1）与清华大学合作建立了“车联网”教育部-中国移动联合实验室

（2）陕西省车联网与智能汽车测试技术工程研究中心

（3）“车联网与智能交通”陕西省国际科技合作基地

11.开展了广泛深入的国际合作与交流

与美国康奈尔大学、华盛顿大学、加州大学、德国慕尼黑工业大学、加拿大滑铁卢大学、英国利兹大学、澳大利亚悉尼科技大学等国际一流高校建立了良好的合作关系。

积极参与IEEE（国际电气工程师协会）、COTA（海外华人交通协会）、IACIP（国际交通基础设施协会）等专业协会，并与美国联邦及部分州级交通部、韩国交通研究院等机构保持良好的互动。

12.承担了一批自动驾驶相关项科研项目

四、5G自动驾驶技术发展建议

1.行业存在的问题

（1）智能网联交通系统顶层构架缺失

（2）各子系统间接口缺乏统一规范

（3）5G自动驾驶测试缺乏统一标准和数据共享

（4）企业、高校与研究机构缺乏深度合作

2.行业发展相关建议

（1）加强部际合作，明确智能网联交通发展方向，构建顶层设计

（2）加快智能网联示范高速公路建设或改造

（3）制定相关标准，明确各级功能与接口

（4）构建自动驾驶测试技术监管体系，保证产品的安全性

（5）构建产业共同体，扩大技术交流与开放

（6）建立健全自动驾驶相关法律法规，保障自动驾驶平稳落地