張 洲
(武漢職業(yè)技術(shù)學(xué)院,湖北 武漢 430074)
智能交通系統(tǒng)包含3個(gè)階段,其一為動(dòng)態(tài)感知,能夠即時(shí)采集所需路段的交通信息,還能夠構(gòu)建動(dòng)態(tài)感知的信息系統(tǒng)。其二是主動(dòng)管理,提供主動(dòng)規(guī)劃、主動(dòng)指揮及管控、主動(dòng)服務(wù)等。其三是智能網(wǎng)聯(lián),實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛、車路協(xié)同和車輛的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通。智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)的最終發(fā)展形式,是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在交通運(yùn)輸中的重要應(yīng)用。運(yùn)通雷達(dá)和視頻等技術(shù)十分領(lǐng)先的感知設(shè)備,能夠精準(zhǔn)感知車輛的運(yùn)行狀況。依照提前確定的通信協(xié)議和信息交換要求,讓車輛和行人、車輛和道路交通設(shè)施、車輛和車輛間的信息實(shí)現(xiàn)聯(lián)通,構(gòu)成立體化的智能網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)由兩個(gè)部分組成,其一是智能網(wǎng)聯(lián)道路系統(tǒng),其二是智能網(wǎng)聯(lián)汽車系統(tǒng),換言之,智能公路平臺(tái)、主動(dòng)道路管理平臺(tái)、車聯(lián)網(wǎng)等均在智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)包括的范疇內(nèi)。
利用汽車所載有的傳感器,智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確辨識(shí)道路交通情況,能夠把所獲取的信息依照設(shè)置的通信協(xié)議實(shí)現(xiàn)車輛和行人、車輛和道路基礎(chǔ)設(shè)施、車輛和車輛間信息的共享,確保機(jī)動(dòng)車以安全的狀態(tài)前進(jìn),讓道路資源進(jìn)行集中、合理調(diào)配的目標(biāo)得以達(dá)成。該系統(tǒng)中的核心技術(shù),具體包括車輛智能決策技術(shù)、車路協(xié)同技術(shù)、外部情況感知技術(shù)等,依托此些技術(shù)完成系統(tǒng)的構(gòu)建與優(yōu)化。
該技術(shù)是經(jīng)過(guò)對(duì)微波雷達(dá)、攝像機(jī)等儀器設(shè)備的應(yīng)用,全面感知機(jī)動(dòng)車在運(yùn)行狀態(tài)下的道路環(huán)境、前進(jìn)方存在障礙物與否等,從而能夠?yàn)橹悄芫W(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)的決策提供可靠的根據(jù)。該技術(shù)是機(jī)動(dòng)車實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的一項(xiàng)十分重要的技術(shù),同時(shí)是智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)得以廣泛應(yīng)用的前提。對(duì)外部狀況的感知大多依托汽車自身所攜帶的各種類型的傳感器。目前應(yīng)用較多的有微波感知技術(shù)、視覺(jué)感知技術(shù),另外還有激光感知技術(shù)。在這三種感知技術(shù)中,視覺(jué)感知指的是在汽車所載有的系統(tǒng)中布置視覺(jué)傳感器,對(duì)周邊環(huán)境數(shù)據(jù)加以獲取,之后依托圖像識(shí)別法處置有關(guān)數(shù)據(jù),最后對(duì)周邊環(huán)境進(jìn)行有效辨識(shí),其優(yōu)勢(shì)是能夠采集大量的信息,具有十分突出的實(shí)時(shí)性并且所耗費(fèi)的能源較少,然而其較易受汽車行進(jìn)速度、太陽(yáng)光等因素的影響,另外無(wú)法準(zhǔn)確辨識(shí)三維立體物體的信息;激光感知指的是依托激光雷達(dá)獲取的點(diǎn)云信息,依靠聚類、濾波等先進(jìn)科技,對(duì)汽車運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行辨識(shí),其優(yōu)勢(shì)是能夠直接獲取三維事物的間距信息,測(cè)量精準(zhǔn)度高,并且太陽(yáng)光對(duì)其的影響有限,然而其成本高昂并且所需空間大,其不足是對(duì)不存在距離差別的平面中的目標(biāo)不能準(zhǔn)確辨識(shí);微波感知指的是以發(fā)射微波的方式獲取間距信息,從而對(duì)環(huán)境進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別,其和激光感知近似能夠獲取三維事物的有關(guān)數(shù)據(jù),然而無(wú)法識(shí)別平面中的物體。另外,精準(zhǔn)度比較高的定位技術(shù)與地圖技能是汽車識(shí)別周圍信息的主要方法。
因?yàn)槠囋谛羞M(jìn)時(shí)速度很快,周邊環(huán)境會(huì)在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生較大變化,當(dāng)前的感知技術(shù)在物體感知精準(zhǔn)度與檢測(cè)精準(zhǔn)度方面無(wú)法達(dá)到無(wú)人駕駛的要求。外部環(huán)境感知技術(shù),僅可以對(duì)距離較近的可視環(huán)境下的物品進(jìn)行檢測(cè),并且是在無(wú)法管控的空間形態(tài)下實(shí)施的,會(huì)由于行為外部樣貌的多元化與光照程度的改變會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)的困難程度增高,若不關(guān)注此些影響要素,會(huì)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的性能造成一定程度的不良影響,同時(shí)會(huì)給智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)的安全帶來(lái)不安全隱患。然而伴隨人工智能技術(shù)的不斷提升,愈來(lái)愈多的學(xué)者把機(jī)械學(xué)習(xí)方法運(yùn)用到感知技術(shù)中,目的是優(yōu)化常規(guī)算法對(duì)路邊障礙物、機(jī)動(dòng)車、行人的感知成效。
該技術(shù)是利用汽車所具有的感知儀器獲取的周圍環(huán)境信息、車輛行駛狀態(tài)和無(wú)人駕駛機(jī)動(dòng)車的行進(jìn)傾向,在確保駕駛快速、舒適、安全的狀況下,對(duì)機(jī)動(dòng)車行進(jìn)方向和駕駛行為所作出的科學(xué)判斷。車輛自主決策技術(shù)是自動(dòng)駕駛車輛的大腦,因此在智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)中占據(jù)著重要的地位。車輛智能決策方案包括終端到終端的方案和規(guī)則方案。規(guī)則方案需要人工來(lái)搭建一個(gè)復(fù)雜的架構(gòu),需要設(shè)計(jì)上千個(gè)模塊,具有較高的可解釋性。終端至終端的方案,和人們的駕駛模式十分近似,能夠看到駕駛?cè)藛T所看到的情景,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析之后,能夠作出和駕駛?cè)藛T近似的駕駛行為。新興的自動(dòng)駕駛方案可將概率過(guò)程、博弈過(guò)程及馬爾科夫決策過(guò)程應(yīng)用到車輛行為規(guī)劃的決策算法中,將其他駕駛意圖整合到?jīng)Q策算法中,可以實(shí)現(xiàn)車輛之間在沒(méi)有通信的狀態(tài)下也可協(xié)同決策。
控制執(zhí)行技術(shù),是車輛智能決策的輸出結(jié)果,對(duì)車輛的行駛速度及行駛方向進(jìn)行控制,使其跟蹤規(guī)劃的速度曲線和路徑,安全地到達(dá)設(shè)定的地點(diǎn)。智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)地控制執(zhí)行技術(shù)包括橫向控制及縱向控制。橫向控制是通過(guò)對(duì)車輪的轉(zhuǎn)向角度及橫擺力矩的控制,在保障乘車的舒適度及竟是的穩(wěn)定性的情況下,使自動(dòng)駕駛車輛施工行駛在規(guī)劃的路徑上??v向控制是主要是控制自動(dòng)駕駛車輛的行車速度,使得車輛與前后車輛之間可以保持安全的距離,進(jìn)而可以有效防止交通事故的發(fā)生。
該技術(shù)是把外部感知技術(shù)所獲取的情況,利用V2X通信協(xié)議實(shí)現(xiàn)共同享用,以對(duì)系統(tǒng)資源進(jìn)行全面的有效運(yùn)用,提升道路通暢度,同時(shí)提升機(jī)動(dòng)車行進(jìn)安全水平。該技術(shù)經(jīng)過(guò)推動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)交通平臺(tái)的建設(shè),提升土地的運(yùn)用效率,從而提升交通通行速度,防止車輛產(chǎn)生碰撞,降低交通事故發(fā)生的概率,提升車輛行駛安全水平。目前針對(duì)機(jī)動(dòng)車協(xié)同技術(shù)的探究,集中于車速聯(lián)合決策、交通信號(hào)優(yōu)化、車輛路權(quán)優(yōu)先決策等層面,依托車輛和道路、車輛和車輛、車輛和行人間的信息交互性能,提升車輛識(shí)別能力,提升車輛行駛安全程度。
實(shí)際的駕駛中,駕駛?cè)藛T信息的獲得方式主要是視覺(jué),比如車輛周圍情況,機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車、行人、標(biāo)志及路況信息都是通過(guò)視覺(jué)來(lái)獲得。而攝像頭的線性密度較為豐富,其數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超其他傳感器,但識(shí)別和估算的目標(biāo)種類較多,目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別的算法變得更為復(fù)雜。激光雷達(dá)具有較高的分辨率和良好的識(shí)別效果,逐漸成為自動(dòng)駕駛車輛專用傳感器,但其成本較高,使其沒(méi)有得到廣泛地應(yīng)用。當(dāng)下激光雷達(dá)正在朝著低成本、小型化的固態(tài)掃描形式發(fā)展,卻還存在成本的問(wèn)題。計(jì)算機(jī)視覺(jué)模塊未廣泛運(yùn)用到自動(dòng)駕駛中,激光雷達(dá)的功能與研發(fā)費(fèi)用逐漸向商業(yè)化方向邁進(jìn)。為此,多傳感器的集成是商業(yè)化無(wú)人駕駛實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)、安全運(yùn)行的理想選擇。
智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng),能夠獲取時(shí)間與地點(diǎn)方面的重要信息,不但能夠提升車輛的感知水平,還能夠?yàn)槎噍v車的協(xié)同感知奠定基礎(chǔ)。V2X通信技術(shù)是的車與車、車與路況信息實(shí)現(xiàn)了交互共享,從時(shí)間維度上提前獲得并預(yù)測(cè)周圍車輛的運(yùn)行情況、交通控制系統(tǒng)及氣象信息等。在地點(diǎn)維度上能夠獲取車輛遮擋盲區(qū)、彎道盲區(qū)、交叉路口盲區(qū)等地點(diǎn)的具體信息,讓各自動(dòng)駕駛車輛間實(shí)現(xiàn)互相間的協(xié)同,這樣可以提升車輛駕駛安全水平。智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)與自動(dòng)化智能技術(shù),形成了新的自動(dòng)駕駛技術(shù),但由于通信傳輸距離及傳輸延誤的影響,只能保障在一定精度條件下才能使得自動(dòng)駕駛系統(tǒng)獲得全面的交通情況,進(jìn)行相關(guān)的研究及應(yīng)用。
車路一體化自動(dòng)駕駛交通系統(tǒng),讓車輛和道路的協(xié)同管控、協(xié)同決策、協(xié)同感知成為了現(xiàn)實(shí)。該系統(tǒng)將路側(cè)感知設(shè)備作為中心,將車輛感知作為輔助,以達(dá)成車路一體化感知,在很大程度上提升了車輛感知水平。車路協(xié)同決策一體化是立足于交通安全維度,對(duì)核心點(diǎn)、核心路段等加以集中改進(jìn)。車路協(xié)同控制一體化是依據(jù)道路最優(yōu)決策的命令,再結(jié)合車輛能源消耗情況和有關(guān)影響要素,確保車輛運(yùn)行的綠色、環(huán)保、安全。
總而言之,智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)是智能化交通系統(tǒng)的理想發(fā)展模式,是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在交通出行領(lǐng)域的關(guān)鍵應(yīng)用,能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)人駕駛、車輛聯(lián)網(wǎng)等,是應(yīng)對(duì)交通擁堵問(wèn)題的新途徑。當(dāng)下我國(guó)的自動(dòng)駕駛及智能交通上與發(fā)達(dá)國(guó)家相比,還存在一定的差距,但隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,在不久的未來(lái),我國(guó)的智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)一定可以實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)駕駛及智能交通。