簡單談談5G/C-V2X技術與自動駕駛的關係

一、什麼叫自動駕駛

自動駕駛分爲 6 個等級:
在這裏插入圖片描述
在這裏插入圖片描述

  • Level 0:人工駕駛,無駕駛輔助系統,僅提醒。

  • Level 1:輔助人工駕駛,可實現單一的車速或轉向控制自動化,仍由人工駕駛(如定速巡航、ACC)。

  • Level 2:部分自動駕駛,可實現車速和轉向控制自動化,駕駛員必須始終保持監控(如車道中線保持)。

  • Level 3:有條件自動駕駛,可解放雙手(hands off),駕駛員監控系統並在必要時進行干預。

  • Level 4:高級自動駕駛,可解放雙眼(eyes off),在一些預定義的場景下無需駕駛員介入。

  • Level 5:全自動駕駛,完全自動化,不需要駕駛員(driverless)。

二、自動駕駛基本原理

關於自動駕駛的基本原理,需瞭解三大關鍵詞:傳感器、數據融合(Data Fusion)、100%安全性決策。

1、傳感器

自動駕駛需要的傳感器系統主要有三種類型:攝像頭、雷達和激光雷達。

1.1、攝像頭

攝像頭是自動駕駛必備的傳感器,包括前視、後視和 360 度攝像系統,後視和 360 度攝像頭主要提供 360 度外部環境呈現,前視攝像頭主要用於識別行人、車輛、道路、交通標誌等。

1.2、雷達(RADAR)

自動駕駛需要多個雷達傳感器,其功能是無線探測和測距,主要用於盲點檢測、防碰撞、自動泊車、制動輔助、緊急制動和自動距離控制等應用。目前的雷達系統主要基於 24GHz 和 77GHz,相較於 24GHz,77GHz 在測量距離和速度時具有更高的精度,以及更高的角分辨率,且還具備天線尺寸小、干擾小等優點。

1.3、激光雷達(LiDAR)

LiDAR,即 Light Detection And Ranging 的縮寫,它是一種基於激光的系統,除發射器(激光器)外,系統還具備高靈敏度的接收器。LiDAR 主要用於測量靜止和移動物體的距離,並通過處理提供所檢測物體的三維圖像。

LiDAR 應用於自動駕駛所面臨的挑戰是,如何克服在雨雪、霧、溫度等環境影響下識別較遠距離的物體,同時,這玩意成本太高,目前不適合汽車領域的大規模部署。

2、數據融合(Data Fusion)

數據融合就是將不同傳感器(如雷達、攝像頭和激光雷達)數據進行智能化合成,實現不同信息源的互補性、冗餘性和合作性,從而做出更好、更安全的決策。比如攝像頭具有分辨顏色(識別指示牌和路標)的優勢,可易受惡劣天氣環境和光線的影響,但雷達在測距、穿透雨霧等有優勢,兩者互補融合可作出更精確、更可靠的評估和判斷。

3、100%安全性決策

一旦出現交通事故,重則導致人身傷亡,因此,自動駕駛對技術安全的要求相當苛刻,需實現接近 100%的安全性。

簡而言之,自動駕駛就是通過傳感器收集全面的環境信息,再對信息融合處理,並作出接近 100%安全性決策。

目前多數人所談的自動駕駛,都是基於汽車本地端的傳感器、數據融合來實現決策的。

但是,你有沒有想過,這種單憑本地端實現的方式存在一些侷限性。

當汽車橫穿十字路口時,自動駕駛能預知從左側高速駛來的大卡車嗎?

由於易受雨、雪、霧、強光等環境影響,攝像頭能始終準確識別指示牌和紅綠燈嗎?

再舉一個例子。

當自動駕駛在高速路上以 130 公里 / 小時行駛時,攝像機 / 雷達融合無法安全地檢測到前方超過 120 米距離外的停車,這將觸發超過 5 米每平方秒的緊急制動,這是無法接受的。

總之,道路環境異常複雜,雷達、攝像頭和激光雷達等本地傳感系統受限於視距、環境等因素影響,要實現 100%安全性,自動駕駛需要彌補本地傳感器所欠缺的感知能力。

簡單的理解,本地傳感系統讓汽車實現了“眼觀六路”,但自動駕駛還需要“耳聽八方”。

這就需要 C-V2X 閃亮登場。

三、C-V2X 能做什麼?

C-V2X,C 即 Cellular,V2X 就是 vehicle-to-everything,指車與外界的信息交換,它是基於蜂窩網絡的車聯網技術。

C-V2X 指從 LTE-V2X 到 5G V2X 的平滑演進,它不僅支持現有的 LTE-V2X 應用,還支持未來 5G V2X 的全新應用。它基於強大的 3GPP 生態系統和連續完善的蜂窩網絡覆蓋,可大幅降低未來自動駕駛和車聯網部署成本。

與雷達、激光雷達等傳感器不同,我們可以把 V2X 視爲一種無線傳感器系統的解決方案,它允許車輛通過通信信道彼此共享信息,它可檢測隱藏的威脅,擴大自動駕駛感知範圍,能預見接下來會發生什麼,從而進一步提升自動駕駛的安全性、效率和舒適性。C-V2X 被認爲是自動駕駛的關鍵推動因素之一。

C-V2X 能做什麼呢?還是繼續舉例吧。
在這裏插入圖片描述
如上圖,道路前方彎道處停有一輛拋錨的汽車,但由於正好處於彎道,汽車本地的攝像頭、雷達等傳感器無法檢測到,眼看一場車禍正要釀成悲劇。

幸運的是,我們有 V2X。
在這裏插入圖片描述
V2X 通過通信網絡共享信息,具有“耳聽八方”的能力,此時汽車顯示屏上會提示前方有車輛,並啓動減速和轉向,安全通過。

再來一個案例。
在這裏插入圖片描述
如上圖,前方的大卡車擋住了視線,而對面正駛來一輛汽車,此時要超車,毫無疑問是非常危險的。

當駕駛員剛打左轉燈準備超車時,V2X 通過顯示屏立即提示,前方有來車,不能超車…

直到危險解除後,才順利超車,安全通過。

四、C-V2X 技術簡介

V2X 主要包括 V2N(車輛與網絡 / 雲)、V2V(車輛與車輛)、V2I(車輛與道路基礎設施)和 V2P(車輛與行人)之間的連接性。
在這裏插入圖片描述
2015 年,3GPP 在 Rel. 14 版本中啓動了基於 LTE 系統的 V2X 服務標準研究,即 LTE-V2X,國內多家通信企業(華爲、大唐、中興)參與了 LTE-V 標準制定和研發。2016 年 9 月,首版涵蓋了 V2V 和 V2I 的 V2X 標準發佈;2017 年 6 月,進一步增強型 V2X 操作方案發布。

在 Rel. 14 中,V2V 通信基於 D2D( Device-to-Device)通信,其爲 Rel.12 和 Rel.13 版本中的 Proximity Services (ProSe) 近距離通信技術的一部分。新的 D2D 接口被命名爲 PC5 接口,以實現可支持 V2X 要求的增強型功能,這些增強型功能包括:支持高達 500Km / h 的相對車速、支持 eNB 覆蓋範圍內的同步操作、提升資源分配性能、擁塞控制和流量管理等。

在 Rel. 14 中,LTE-V2X 主要有兩種操作模式:通過 PC5 接口點對點通信(V2V)和通過 LTE-Uu 與網絡通信(V2N)。

基於 PC5 接口的 V2V 通信也包括兩種模式:管理模式(PC5 Mode 3)和非管理模式(PC5 Mode 4),當網絡參與車輛調度時稱爲管理模式,當車輛獨立於網絡時稱爲非管理模式。在非管理模式下,基於車輛間的分佈式算法來進行流量調度和干擾管理;在管理模式下,通過 Uu 接口的控制信令由基站(eNB)輔助進行流量調度和干擾管理。
在這裏插入圖片描述
C-V2X 還將持續平滑演進到 5G V2X,將對功能進一步增強,以支持低延遲和高可靠性 V2X 服務。

除了 PC5 和 Uu 接口,C-V2X 技術構架還包括 V2X 控制功能、邊緣應用服務器和 V2X 應用服務器。
在這裏插入圖片描述
C-V2X 技術構架,來源 ngmn V2X 白皮書

V2X 控制功能(V2X control function)位於核心網,其爲實現 V2X 通信向 UE 提供必要的參數以執行相關網絡動作。

V2X 應用服務器可部署於網絡之外,由車企、移動運營商或第三方來運營,從而跨運營商跨車廠,這也解決了過去車企擔心的依賴 C-V2X 會導致自動駕駛業務被電信運營商所控制的問題。

邊緣應用服務器靠近數據源部署,解決了時延和網絡負荷問題,將在許多 V2X 用例(比如實時高清地圖更新等)中發揮重要作用。

五、爲何自動駕駛需要5G

目前基於 LTE 的 V2N 已經覆蓋了很多車聯網用例,比如交通信息提示、地圖更新、OTA 固件更新。未來 V2V 和 V2I 將廣泛應用於車聯網的低時延、遠距離通信場景。

你可以將 C-V2X 看成是連接 V2N 和 V2V/V2I 的粘合劑,其依託於成熟的蜂窩網絡生態,隨着 4G 向 5G 的技術演進,將在未來自動駕駛領域發揮關鍵的作用。

1、5G的速度是最大的優勢

基於 5G 近實時的高清視頻傳輸,V2N 和 V2V 互補(V2N2V),如前所述,讓自動駕駛不僅能“眼觀六路”,還能“耳聽八方”,實現 100%安全性。
在這裏插入圖片描述

2、5G 網絡切片技術提供始終如一的 QoS 保障

與互聯網“盡力而爲”的數據傳輸不同,網絡切片可提供始終如一的低時延和高速率服務保障,這對於安全性要求極高的自動駕駛領域尤爲關鍵。比如,當汽車行駛於網絡擁塞區域(比如演唱會、體育場附近),網絡切片技術仍然能優先保障汽車通信的高速率和低時延性能。
在這裏插入圖片描述
網絡切片 vs 無網絡切片性能監控

3、邊緣計算是自動駕駛的未來

5G 核心網控制面與數據面徹底分離,NFV 令網絡部署更加靈活,從而使能分佈式的邊緣計算部署。邊緣計算將更多的數據計算和存儲從“核心”下沉到“邊緣”,部署於接近數據源的地方,一些數據不必再經過網絡到達雲端處理,從而降低時延和網絡負荷,也提升了數據安全性和隱私性。

這對於時延要求極高、數據處理和存儲量極大的自動駕駛領域而言,重要性不言而喻。未來對於靠近車輛的移動通信設備,如基站、路邊單元等或均將部署車聯網的邊緣計算,來完成本地端的數據處理、加密和決策,並提供實時、高可靠的通信能力。

是的,自動駕駛需要 5G,但說到最後,對於 5G 自動駕駛,挑戰在哪裏?

想到了兩點:

挑戰一,網絡頻繁切換

5G 無線頻率更高、覆蓋範圍小,未來城市的每個燈柱或將就是一個小基站,必然會帶來基站間頻繁切換的問題而影響自動駕駛能力,怎麼破?

C-RAN(Cloud RAN)構架可大幅降低切換開銷。

挑戰二,天線怎麼安裝

今天的 5G 手機面臨的一大挑戰是,天線太多,手機空間太小。未來的汽車也將面臨這樣的問題。

我們掐指算一下,未來的汽車將有多少無線系統?LTE V2X(5.8-5.9GHz)、衛星定位(1.57GHz,1.1-1.2GHz,1.6GHz)、藍牙(2.4GHz)、WIFI(2.4GHz,5GHz)、3G/4G 網絡(700MHz-2.6GHz)、雷達(76-77GHz)、5G NR(3.3-4.9GHz、6-80GHz)、無線充電等等。

這麼多天線系統,在安裝時必須考慮汽車的擋風玻璃、金屬殼對無線信號的衰減影響,怎麼破?

目前還沒有成套的解決方案,但是可以預期的是,不久的將來,新材料天線、與車體集成的天線將應運而生,大家可以拭目以待!

發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章