胡蓉 成彬

2019年《交通強(qiáng)國(guó)建設(shè)綱要》明確了到2035年，我國(guó)要基本建成交通強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略目標(biāo)，并提到加強(qiáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車（智能汽車、自動(dòng)駕駛、車路協(xié)同）研發(fā)，形成自主可控完整的產(chǎn)業(yè)鏈。

北京、上海、重慶、深圳等地先后出臺(tái)了自動(dòng)駕駛汽車道路測(cè)試管理相關(guān)規(guī)定，對(duì)測(cè)試主體、測(cè)試車輛、測(cè)試人員、測(cè)試申請(qǐng)、違法及事故處理等方面都有明確要求。各地政府積極推動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展與管理工作，在市場(chǎng)、企業(yè)和政府的三重影響下，智能網(wǎng)聯(lián)汽車將迎來(lái)快速發(fā)展期。經(jīng)過(guò)近三年來(lái)各類應(yīng)用示范區(qū)項(xiàng)目的探索與實(shí)踐，業(yè)內(nèi)已認(rèn)可“聰明的車+智慧的路” ——由路側(cè)感知輔助自動(dòng)駕駛車輛的解決方案。

下面，我們將著重分析車路協(xié)同的路側(cè)邊緣技術(shù)如何實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)駕駛重載卡車、網(wǎng)聯(lián)車輛提供實(shí)時(shí)行車輔助服務(wù)，為公眾出行服務(wù)平臺(tái)、交通管理系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛監(jiān)管系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐，安全輔助與效率引導(dǎo)支持。

一、路側(cè)邊緣計(jì)算系統(tǒng)基本構(gòu)成

路協(xié)同路側(cè)邊緣計(jì)算設(shè)施基于全量、連續(xù)環(huán)境信息，依托邊緣計(jì)算及AI技術(shù)，準(zhǔn)確識(shí)別路網(wǎng)交通狀態(tài)、事件、車輛等信息，提供數(shù)據(jù)采集、融合、預(yù)處理、分發(fā)等基本功能。

車路協(xié)同智能路側(cè)設(shè)備主要有傳感器、計(jì)算單元、V2X通訊單元等組成。傳感器作為路側(cè)設(shè)備解析路網(wǎng)環(huán)境信息的數(shù)據(jù)源，根據(jù)部署位置、設(shè)備高度、調(diào)節(jié)角度，獲取目標(biāo)區(qū)域的動(dòng)態(tài)信息，并發(fā)送給計(jì)算單元，主要包括攝像頭和毫米波雷達(dá)；計(jì)算單元作為車路協(xié)同路側(cè)設(shè)備核心組件，實(shí)現(xiàn)傳感器采集的環(huán)境數(shù)據(jù)解析、融合及V2X報(bào)文編輯，包含采集傳感、計(jì)算決策、通信匯聚、安全認(rèn)證、狀態(tài)檢測(cè)等；V2X通訊單元可為車輛提供LTE-V、4G融合網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)信息車路雙向的快速傳遞，同時(shí)還提供時(shí)鐘校準(zhǔn)信息；計(jì)算單元擴(kuò)展可通過(guò)接入交換機(jī)實(shí)現(xiàn)更多的攝像頭或其他傳感設(shè)備的接入；機(jī)箱提供設(shè)備統(tǒng)一的電源、網(wǎng)絡(luò)接入，為設(shè)備正常運(yùn)行提供散熱、防水、防雷功能。

路側(cè)邊緣計(jì)算的軟件系統(tǒng)和硬件算力又該如何考慮呢？

（一）軟件系統(tǒng)

軟件系統(tǒng)要滿足：計(jì)算單元支持高幀率、高分辨率視頻數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理，可連接攝像頭、微波雷達(dá)及多種傳感設(shè)備、可變交通標(biāo)志、車道燈等多種交通控制設(shè)備，也可連接云控平臺(tái)獲取交通指令信息。計(jì)算單元可實(shí)現(xiàn)信息編輯、信息優(yōu)先級(jí)設(shè)置，控制V2X通信信息播發(fā)，同時(shí)可根據(jù)既定規(guī)則和傳感設(shè)備信息識(shí)別結(jié)果進(jìn)行交通設(shè)施控制。

1.軟件系統(tǒng)構(gòu)成

車路協(xié)同邊緣計(jì)算軟件需要包含車路協(xié)同算法、通信管理、定制業(yè)務(wù)應(yīng)用、高精地圖服務(wù)、設(shè)備管理、安全管理、邊緣計(jì)算框架。

邊緣計(jì)算運(yùn)行框架將邊緣計(jì)算能力拓展至用戶現(xiàn)場(chǎng)，提供臨時(shí)離線、低延時(shí)的計(jì)算服務(wù)。提供邊緣節(jié)點(diǎn)管理、邊緣應(yīng)用管理、應(yīng)用對(duì)接等功能。幫助用戶更輕松的管理海量邊緣，更高效的開發(fā)邊緣應(yīng)用。

高精地圖服務(wù)需要完成地圖信息實(shí)時(shí)更新；高精地圖包含路網(wǎng)精確的三維表征，精度達(dá)厘米級(jí)，包含道路、車道、信號(hào)燈、曲率等道路要素。

安全管理要以安全啟動(dòng)、內(nèi)核加固、編譯安全手段保障操作系統(tǒng)安全；以完整性保護(hù)、應(yīng)用程序加固、核心秘鑰安全芯片存儲(chǔ)、動(dòng)態(tài)異常監(jiān)控、編譯安全手段保障應(yīng)用安全；以加密通訊雙向認(rèn)證、安全OTA、消息認(rèn)證、攝像頭接入認(rèn)證、應(yīng)用防火墻手段保證外部數(shù)據(jù)安全；以用戶身份認(rèn)證、登錄行為審計(jì)手段保證用戶身份安全；以全盤加密、算法模型保護(hù)手段保證知識(shí)產(chǎn)權(quán)安全。

車路協(xié)同-自動(dòng)駕駛算法可直接處理攝像頭碼流數(shù)據(jù)，進(jìn)行道路障礙物及車輛識(shí)別，包括3D位置、朝向、類別、速度、加速度和軌跡等；道路信息識(shí)別：車道線，道路邊界，可行駛區(qū)域，交通標(biāo)志牌，路面標(biāo)志等；特殊車輛識(shí)別是識(shí)別消防車等；道路事件檢測(cè)要支持修路、擁堵和事故等事件檢測(cè)；結(jié)構(gòu)化處理：根據(jù)檢測(cè)結(jié)果形成車輛的位置、速度、加速度和事件位置等信息的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；可行駛區(qū)域計(jì)算：根據(jù)識(shí)別結(jié)果形成車道級(jí)可行駛區(qū)域信息；車流統(tǒng)計(jì)：可記錄通行車輛類型、時(shí)間，并輸出統(tǒng)計(jì)報(bào)表；并支持多路感知融合：可對(duì)多個(gè)連續(xù)路側(cè)設(shè)備的結(jié)構(gòu)化處理結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，形成統(tǒng)一的感知結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；路網(wǎng)控制策略管理：根據(jù)不同種類、級(jí)別交通事件觸發(fā)的交通控制策略。

通信管理在現(xiàn)階段適用于野外環(huán)境的高速無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)主要分為DSRC、LTE-V和5G技術(shù)。其中，DSRC、LTE-V已商用，信號(hào)穩(wěn)定且技術(shù)相對(duì)成熟；5G通信技術(shù)目前尚未商用。當(dāng)前眾多試點(diǎn)場(chǎng)景主要選擇LTE-V通信模塊，根據(jù)自動(dòng)駕駛及網(wǎng)聯(lián)場(chǎng)景需求，基于CSAE-53標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行應(yīng)用層報(bào)文編解碼。

2.邊緣計(jì)算算法

以對(duì)象檢測(cè)能力為基礎(chǔ)的的車路協(xié)同算法其業(yè)務(wù)流程如下：

物理檢測(cè)識(shí)別進(jìn)行道路障礙物及車輛識(shí)別，包括 3D位置、朝向、類別、速度、加速度和軌跡等；道路信息識(shí)別包括車道線，道路邊界，可行駛區(qū)域，交通標(biāo)志牌，路面標(biāo)志等；道路事件檢測(cè)包括修路、擁堵和事故等事件檢測(cè)；特殊車輛識(shí)別：可識(shí)別消防車、警車、救護(hù)車等；對(duì)象檢測(cè)準(zhǔn)確率>90%；事件檢測(cè)準(zhǔn)確率>90%。

物體精準(zhǔn)定位是通過(guò)攝像頭、激光雷達(dá)輸入的原始數(shù)據(jù)，結(jié)合傳感器自身內(nèi)外參數(shù)，計(jì)算得出目標(biāo)物體在世界坐標(biāo)系的精準(zhǔn)坐標(biāo)，車輛、非機(jī)動(dòng)車、行人檢測(cè)位置平均誤差。

多物體實(shí)時(shí)追蹤系統(tǒng)同時(shí)對(duì)感知范圍內(nèi)全部障礙物實(shí)時(shí)進(jìn)行追蹤，為各障礙物分配獨(dú)立的ID，同一點(diǎn)位內(nèi)可追蹤對(duì)象數(shù)量。

多相機(jī)場(chǎng)景融合為保障區(qū)域的連續(xù)覆蓋，同一計(jì)算單元需要同時(shí)連接、處理多個(gè)傳感器的輸入，各傳感器輸出有重合部分，車路協(xié)同算法需要支持多個(gè)相同或不同類型的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，自動(dòng)完成結(jié)果融合和去重。

數(shù)據(jù)加密保障系統(tǒng)通信、數(shù)據(jù)安全，對(duì)處理的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)加密。

（二）路側(cè)邊緣計(jì)算硬件算力要求

邊緣計(jì)算所要計(jì)算的數(shù)據(jù)量異常龐大，用GPU能在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)每一個(gè)像素的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和色彩計(jì)算，GPU的并行計(jì)算架構(gòu)可適應(yīng)這種大規(guī)模并行計(jì)算能力，GPU擅于處理規(guī)則的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和可預(yù)測(cè)的存取模式。

每個(gè)感知點(diǎn)位一般部署N個(gè)攝像頭，一般路側(cè)M個(gè)感知點(diǎn)位共用一套計(jì)算單元。感知數(shù)據(jù)的算力處理要求與圖像質(zhì)量、處理時(shí)間要求、算法復(fù)雜度有關(guān)；同時(shí)從算法的并行程度，計(jì)算復(fù)雜度，內(nèi)存開銷以及迭代次數(shù)對(duì)車路協(xié)同算法需要進(jìn)一步優(yōu)化。

建立邊云一體框架，前端計(jì)算單元算力和存儲(chǔ)能力相對(duì)有限，目前的深度學(xué)習(xí)模型相對(duì)復(fù)雜，需要設(shè)計(jì)多層次的模型，對(duì)處理任務(wù)進(jìn)行劃分，將復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程劃分到云端，將相對(duì)簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)過(guò)程劃分在前端，前端簡(jiǎn)單、云端復(fù)雜的多重模型策略將共同完成數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。

二、應(yīng)用支撐

依托車路協(xié)同智能化路側(cè)設(shè)備的環(huán)境感知、數(shù)據(jù)處置、V2X通信能力，可以為自動(dòng)駕駛重載卡車、網(wǎng)聯(lián)車輛提供實(shí)時(shí)行車輔助服務(wù)，基于前端采集環(huán)境、事件信息，可為公眾出行服務(wù)平臺(tái)、交通管理系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛監(jiān)管系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐。

三、結(jié)語(yǔ)

借助感知、通信、計(jì)算、控制等技術(shù)，基于車路協(xié)同邊緣計(jì)算，利用云計(jì)算大數(shù)據(jù)能力解決系統(tǒng)性的資源優(yōu)化與配置問(wèn)題，將促進(jìn)人、車、路運(yùn)行按需響應(yīng)和動(dòng)態(tài)優(yōu)化，對(duì)接高精地圖，將路側(cè)智能計(jì)算結(jié)果與其它數(shù)據(jù)源進(jìn)行融合計(jì)算與分析，應(yīng)用人工智能算法模型并支持其快速演進(jìn)優(yōu)化，將帶來(lái)更新更好的自動(dòng)駕駛、智能交通類應(yīng)用。

作者單位：中通服咨詢?cè)O(shè)計(jì)研究院有限公司