智能汽車發展

一. 5G車聯網對自動駕駛技術發展的影響

基於專用短程通信（Dedicated Short RangeCommunications, DSRC）的車聯網技術存在一些不足之處，基於 5G 網絡的車聯網技術可以提供更快的傳輸速率，對自動駕駛的發展具有很好的助推作用。
車聯網的定義是：藉助新一代信息和通信技術，實現車內、車與車、車與路、車與人、車與服務平臺的 V2X（Vehicle to Everything）全方位網絡連接，提升汽車智能化水平和自動駕駛能力，構建汽車和交通服務新業態，從而提高交通效率，改善汽車駕乘感受，爲用戶提供智能、舒適、安全、節能、高效的綜合服務。網絡連接、汽車智能化、服務新業態是車聯網的三個核心。
車聯網是物聯網在汽車領域的典型應用，其核心關鍵是V2X 無線通信技術，包括 DSRC、5G-V2X、LTE-V2X ( LongTerm Evolution, 長期演進)等藉助於 V2X 無線通信技術，可以突破單一汽車在智能化發展方面的非視距感知、車輛信息共享等技術瓶頸，助力實現汽車自動駕駛功能的推廣應用。
應用場景如圖 1 所示

當前，國際成熟的 V2X 無線通信技術有兩種技術路線選擇，一是基於 IEEE 802.11p 的 DSRC 技術，二是我國參與推動的基於 LTE 的 V2X 無線通信技術（LTE-V2X）。

1.1 基於 DSRC 的車聯網技術

DSRC 由物理層標準 IEEE 802.11P 和網絡層標準 IEEE1609 構成。在此基礎上，美國汽車工程師協會（Society of Automotive Engineers, SAE）發佈的 SAE J2735 和 SAE J2945 兩個標準規範了信息內容和結構。DSRC系統包含了車載裝置（Onboard Unit, OBU）和路側裝置（Road Side Unit, RSU），兩者提供信息的雙向傳輸，RSU 再將交通信息傳送至後端平臺。
DSRC技術得到美國政府的大力支持，2016 年 12 月美國交通部計劃通過強制立法讓美國所有輕型車在 2023 年裝配車用 DSRC 技術，歐洲和日本也陸續跟進。DSRC 技術的優勢在於可靠性高、傳輸實時性強，主要由福特、豐田等車企進行推動。但由於 DSRC 的物理層技術與人們生活中常用的 WiFi 相同，通信距離優勢不明顯，覆蓋距離短，實際應用中需要針對路邊設施進行大規模改造和投入。

1.2 基於 LTE 的車聯網技術

LTE-V2X 是由 3GPP（3rd Generation Partnership Project）基於 LTE 技術研究而成，它分爲 LTE-V-Cell 和 LTE-V-Direct，前者利用現有的頻譜和基站進行蜂窩通信，後者則作爲自組織網絡在小範圍內進行 V2X 通信。LTE-V2X 能重複使用現有的蜂巢式基礎設施與頻譜，營運商不需要布建專用的路側設備 RSU 以及提供專用頻譜。LTE-V2X 主要解決交通實體之間的“共享傳感”問題，可將車載探測系統（如雷達、攝像頭）從數十米、視距範圍擴展到數百米以上、非視距範圍，成倍提高車載 AI 的效能，實現在相對簡單的交通場景下的輔助駕駛。

1.3 5G 車聯網

4G的不足
（1）傳輸帶寬不足：5G車輛網的實時娛樂互動單用戶要求M 級的速率要求，當前 4G 空口的帶寬有限，尤其邊緣用戶上行受限，需要採用 5G 的 NR 實現空口速率的 100 倍提升。同時單用戶的速率提升，而所有用戶數據均要通過集中的核心網關轉發，對於核心網的集中傳輸壓力大。
（2）網絡時延過大：5G 車輛網自動駕駛控制需要 10ms 的時延。當前 4G 所有的業務需要經過多層網絡傳輸，傳輸時延大，無法滿足低時延控制指令的要求。

二.智能汽車自動駕駛技術的發展與挑戰

1.自動駕駛技術及其現狀

自動駕駛技術是人工智能、車聯網技術、路徑導航系統、雷達與GPS定位系統等的結合，需要汽車搭載先進的車載傳感器，控制器，執行器等裝置，並與網絡相連，實現車與車、人、路的智能信息交換，從而使得汽車擁有智能控制、智能決策、不同環境感知等能力，以減少駕駛員的駕駛操作，在提高
駕駛體驗的同時，也降低了由於駕駛員疏忽而引發事故的風險。

2 自動駕駛技術主要研究方向

• 環境感知能力
  自動駕駛車輛的環境感知分爲自主式環境感知和協同式環境感知。
  自主式環境感知主要依賴於車載的各種傳感器，如激光雷達，視覺傳感器，超聲波傳感器和慣導定位設備等實現。要使自動駕駛汽車具有更加準確的環境感知能力，一方面是提高傳感器的感知能力，一方面是改進感知所用的算法，以此來極大限度提高自動駕駛汽車的感知能力。但僅依靠單個車輛對環境的感知能力無法應對實際中的各種情況，所以需要車輛擁有遠遠超過人所能及的視距和視野，能夠感知人所不能發現的障礙與危險，而車聯網與車輛進行協同感知恰能彌補自主式環境感知的不足，所以如何通過車聯網與車輛實現協同感知是成爲提升車輛感知能力的重點突破口。
• 自動駕駛地圖
  中國統一的自動駕駛的地圖目前還沒建立
• 車聯網
  車聯網是由車輛位置、速度和路線等信息構成的巨大交互網絡，包括WIFI、LTE—V、DSRC以及正在發展的5G網絡等。**聯網通過互聯網技術，可以收集所有車輛、道路和環境的信息，**並利用計算機技術在信息網絡平臺上對數據進行分析、處理、共享，然後對車輛進行有效的引導和管理。
• 基於車聯網的定位技術
  有了高精度的自動駕駛地圖，那與之配套的應該有高精度的導航定位系統。目前，所通用的美國GPS大衆導航定位系統精度在5～10 m級範圍內，兼容了北斗和GPS的大衆導航系統也只能將精度範圍縮小至3～5 m級，實際應用中由於大氣誤差、衛星星曆誤差等，精度誤差會更大，無法與自動駕駛地圖需要到達的10 cm以內的精度相匹配，當然GPS導航定位系統的定位本就不是服務於今後的無人駕駛**，所以我們需要採用定位於服務無人駕駛的導航定位定位系統。**

3.自動駕駛汽車傳感器技術分析

• 激光雷達
  激光雷達是激光探測及測距系統的簡稱，主要構成要素包括髮射系統、接收系統和信號處理系統激光雷達系統的核心組件主要有激光器、掃描器及光學組件、光電探測器及接收IC，以及位置和導航器件等，可提供高分辨率的幾何圖像、距離圖像、速度圖像；其工作原理是飛行時間法，即根據激光遇到障礙物後的折返時間，計算目標與自己的相對距離。激光光束可以準確測量視場中物體輪廓邊沿與設備間的相對距離，輪廓信息組成點雲並繪製出3D環境地圖，精度可達到釐米級別。
  
• 攝像頭
  車載攝像頭是實現預警、識別類ADAS功能的基礎器件。攝像頭工作原理是景物通過鏡片組生成光學圖像投射在CMOS光電傳感器上，經過模數轉換後變爲數字信號，再由DSP將信號處理成特定格式的圖像在顯示屏上顯示。通過對採集圖像進行計算機算法分析，車載攝像頭能夠識別行人、自行車、機動車、道路軌跡線、路牌、信號燈等環境信息，進而支撐實現車道保持輔助、車道偏離預警、前向碰撞預警、行人碰撞預警、全景泊車、駕駛員疲勞預警等功能。
  
• 毫米波雷達
  毫米波雷達是工作在30～300GHz毫米波波段探測的雷達，其頻率高於無線電、低於可見光和紅外線，兼有微波制導和光電制導的優點；其工作原理是通過振盪器產生頻率隨時間逐漸增加的信號，並根據返回波形和發出波形的頻率差計算障礙物的距離。按工作頻段劃分，常見的車載毫米波雷達包括3類
  一是短程毫米波雷達（24GHz頻段），安裝在車輛的後保險槓內，用於汽車盲點監測、變道輔助。
  二是中程毫米波雷達（76～77GHz 頻段），裝配在車輛前保險槓，用於探測與前車距離及前車速度，實現緊急制動、自動跟車等主動安全功能。
  三是長程毫米波雷達（77GHz頻段），其相較短程毫米波雷達分辨準確度提高 2～4 倍，測速和測距精確度提高 3～5 倍，是車載毫米波雷達技術演進的最終方向。
• 超聲波傳感器
  超聲波傳感器是利用超聲波的特性，將超聲波信號轉換成其它能量信號的傳感器，具有頻率高、波長短、繞射現象小等特點，對液體、固體的穿透性較強，用於自動駕駛汽車可幫助車輛探測外部環境並指導車輛對此做出適當的反應。超聲波傳感器初期主要用於車輛制動輔助系統和倒車雷達，用來檢測障礙物避免碰撞和擦蹭，目前已被研究應用在自動泊車和自動剎車系統。

如毫米波雷達是唯一全天候工作的傳感器，測速、測距的精度遠高於攝像頭和激光雷達；攝像頭有更高的分辨率，能夠感知顏色，主要用於交通信號燈和其他物體的識別；激光雷達能夠提供三維尺度感知信息，對環境的重構能
力更強，但價格高昂；超聲波傳感器在速度很高的情況下測量距離有一定的侷限性，且傳輸速度容易受天氣情況的影響，但技術成熟、價格低廉，在短距離測距應用優勢明顯。4種視覺類傳感器性能和功能優缺點的
比較參見表2、3。


結論我國自動駕駛汽車傳感器產業發展應從3個方面着手佈局：
一是加強自動駕駛汽車傳感器設計製造技術攻關，推動我國汽車傳感器產業升級。重點圍繞激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感等產品領域，突破激光二極管、雪崩二極管、高端CMOS圖像傳感芯片、DSP芯片，77GHz雷達等核心部件，以及自動化設計試驗仿真、軟件算法等關鍵配套技術。
二是加快自動駕駛汽車多傳感器融合技術研發及產業化發展，支持集成攝像頭與激光雷達的硬件模組研發生產，推動降低激光雷達硬件成本的下降及規模量產。
三是完善汽車傳感器產業鏈佈局，提升產業協同創新能力。支持企業開展器件設計、製造封裝工藝、系統集成等聯合攻關，提升產品性能，降低生產成本，提高產業整體競爭實力。