陸金

摘 要：本文從現(xiàn)代城市交通背景和面臨的問題分析入手，預(yù)測用戶未來交通出行需求的變化，探討汽車自動駕駛技術(shù)發(fā)展趨勢，未來交通變革的任務(wù)與實(shí)施路徑。通過對未來智能交通場景構(gòu)架設(shè)計(jì)，研究全感應(yīng)式智能道路，全配套交通資源，動態(tài)可控的交通管理，高度集成的一站式服務(wù)，勾勒未來智能交通場景。從政府如何解決交通資源均衡布局與共享，前瞻性交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與技術(shù)改造，再定義智能交通規(guī)則，提高未來城市交通服務(wù)與管理效能作了思考。

關(guān)鍵詞：自動駕駛 智能交通 場景設(shè)計(jì)

Future Design of Intelligent Traffic Scene System under the Background of Autonomous Driving

Lu Jin

Abstract：This article starts with the analysis of the modern urban traffic background and the problems it faces， predicts the changes in users' future transportation needs， discusses the development trend of auto-driving technology， and the tasks and implementation paths of future transportation reforms. Through the framework design of future intelligent transportation scenes， the article will study full-sensing intelligent roads， complete supporting transportation resources， dynamic and controllable traffic management， and highly integrated one-stop services to outline future intelligent transportation scenes. The article studies about how the government solves the balanced distribution and sharing of transportation resources， forward-looking transportation infrastructure construction and technological transformation， redefines intelligent transportation rules， and improves the efficiency of urban transportation services and management in the future.

Key words：autonomous driving， intelligent transportation， scene design

1 交通背景分析

1.交通難。隨著城市化快速發(fā)展，人民生活水平提高，出行方式發(fā)生新改變，家庭汽車擁有量大幅增加。上班、上學(xué)高峰時(shí)間相對集中，無法錯(cuò)峰出行，導(dǎo)致交通經(jīng)常性堵塞，特別是區(qū)域中心城市，一小時(shí)以上交通圈成為常態(tài)，事故頻發(fā)，交通效率低下，影響了人們的工作與生活，造成時(shí)間和資源的高度浪費(fèi)。

2.停車難。由于城市車位配套規(guī)劃問題，導(dǎo)致目的地停車難，亂停車現(xiàn)象比較普遍，影響交通管理和城市美化，給環(huán)境帶來不安全因素。目前，政府只能通過違章處理，從經(jīng)濟(jì)和駕駛證書扣分來被動治理，治理效果不好，還受到人們的質(zhì)疑和抱怨，導(dǎo)致政府公信力下降。

3.交通資源匱乏。為了滿足大眾需求，提高交通效率，政府投入大量資金用于城市交通道路建設(shè)和反復(fù)性升級改造，花費(fèi)人財(cái)物等社會資源加強(qiáng)公共交通治理。為了緩解交通壓力，交通管理部門根據(jù)交通流量，在一定的時(shí)限，采用了單向行駛、可變道、公共交通專用通道等手段來緩解這個(gè)矛盾，但是交通資源仍然匱乏，不能滿足社會對便捷交通的需要。

2 汽車自動駕駛技術(shù)發(fā)展趨勢

自動駕駛汽車通過人工智能技術(shù)、車載雷達(dá)、傳感器以、攝像頭等系統(tǒng)閉環(huán)控制，對路面環(huán)境實(shí)時(shí)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、計(jì)算反饋、指令控制，進(jìn)而保證車輛安全運(yùn)行，未來的汽車自動駕駛技術(shù)一定會無限接近或越過人的智慧水平。

1.汽車智能與智慧駕駛。當(dāng)前的自動駕駛技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成熟，借助完整的自動駕駛解決方案，能系統(tǒng)的規(guī)劃、感知、定位、控制和自動駕駛，5G和V2X算法為車輛提供云端遠(yuǎn)程管理平臺，實(shí)現(xiàn)安全穩(wěn)定的出行。智能汽車采用高精定位、搭載AI控件等技術(shù)，通過決策規(guī)劃系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)車輛控制與安全管理。以傳感器為媒介，感知駕駛信息，采集交通實(shí)時(shí)信號，實(shí)時(shí)傳遞給行車計(jì)算機(jī)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析處理，發(fā)出精準(zhǔn)指令，控制車輛行為模式。智能汽車具有360°無死角的感知環(huán)境，自動駕駛技術(shù)逐步接近或越過人的智慧水平，能快速反應(yīng)外部環(huán)境條件變化和交通信息。[1]

2.身份識別與安全行駛。為實(shí)現(xiàn)自動駕駛，首要條件是汽車能快速識別并響應(yīng)實(shí)時(shí)路況和障礙物。智能汽車配置傳感器，以攝像頭、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)來感知攝取數(shù)據(jù)，然后通過ADAS系統(tǒng)對障礙物身份識別。車輛收到目標(biāo)信息后，結(jié)合本車的行駛數(shù)據(jù)信息，進(jìn)行信息處理，利用信息融合技術(shù)，計(jì)算出車與障礙物的距離和速度等狀態(tài)信息，進(jìn)行障礙碰撞危險(xiǎn)估計(jì)，發(fā)出識別指令，車輛接受指令后，防碰撞系統(tǒng)緊急響應(yīng)，有效避免碰撞發(fā)生，確保車輛安全行駛。

3.深度學(xué)習(xí)與升級發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)芯片、ADAS平臺和造車技術(shù)的成熟，自動輔助導(dǎo)航和駕駛系統(tǒng)將傳統(tǒng)汽車行業(yè)帶來顛覆性的創(chuàng)新，使汽車自動適應(yīng)智能召喚、自動交通信號燈提示、停車標(biāo)志識別控制、監(jiān)測限速標(biāo)志等交通規(guī)則，完成自動巡航、自動轉(zhuǎn)向、自動輔助變道、自動泊車、召喚等功能。系統(tǒng)根據(jù)不同類型潛在威脅做出相應(yīng)警報(bào)和反應(yīng)，為提高無人駕駛自適應(yīng)性，系統(tǒng)對相關(guān)行駛數(shù)據(jù)收集，完成模型深度學(xué)習(xí)記憶，為智能汽車的升級發(fā)展提供數(shù)據(jù)和技術(shù)參考。