李大成:车联网和多产业的融合创新应用
车联网是多产业的融合,现在的车联网不是简单的去解决车端设备或是路测设备的安装问题,而是要跟不同的产业,包括传统的智能交通、自动驾驶、ETC、汽车电子标识等进行融合,才有可能更好的让产业放大和发展。
对此,高新兴科技集团股份有限公司车联网行业总监李大成在自动驾驶与车路协同市场发展论坛上进行了主题演讲。
以下为李大成的演讲实录,赛文交通网进行了不改变原意的整理(有删减)。
我们知道,车联网实际上是汽车产业、交通产业、信息产业和通讯产业的融合,随着国家政策的不断利好,汽车电子产业发展获得智能、网联、安全的新契机,汽车产业新商业模式和数据开放模式也将成为重要方向。
同时,其中车路协同的核心之一智慧道路将呈现爆发式建设。
据中信建投证券研究报告显示,2020-2025年,城市内交叉路口新增部署数量超过5万个,C-V2X改造投资规模预测将超过100亿;高速公路/城市快速路新增部署公里数超过10万公里,C-V2X改造投资规模预测将超过1100亿。
另外,从车端来看,2020-2025年,前装市场规模将达到850亿;届时我国汽车保有量预计达到3.6亿辆,按渗透率40%计算,后装市场规模将达到1440亿。
总的来看,现在全国四五十多个城市正在建设智能网联应用示范区先导区,我们非常看好车联网的市场和未来几年的发展空间。
而车路协同是实现智慧公路和自动驾驶的核心要素之一,从车的层面来看,现在自动驾驶的技术一直在逐步发展,从有人驾驶逐步过渡到完全自动驾驶;从路的层面来看,未来的公路会更加智慧化,包括精准感知、全程受控等等。
结合着实际案例,我来介绍一下车联网与“智能交通”融合创新方面的应用。
首先,我们主要从微观、区域和全局三个层面进行传统智能交通的研究。
微观层面:点状交通信息感知与交互;
车联网能够将车辆行驶的环境信息、附近的交通运行情况、周边的交通事件等信息及时传送给车辆,从而使得车辆能够做到及时感知、快速合理决策。
比如,非常典型的城市交叉路口场景应用就涵盖感知、传输、计算三大核心能力;针对城市交叉路口的信号控制,行人避让及转向盲区等特点,通过车联网系统及环境感知系统相结合的方式,实现交通信号下发、防碰撞预警、行人检测预警及弱势交通出行者保护应用。
如下图,通过布局路端传感器、路侧通信单元以及边缘计算设备,融合激光雷达、毫米波雷达、红绿灯信号机、交通标识标牌等全系列感知形成车路协同一体化应用。
另外,也可以对隧道内的交通事故、异常驾驶等行为进行安全监测,包括建立起对交通参与者信息、道路状况、异常天气、道路施工等路网运行的感知体系,对交通环境与道路设施状态进行监测。
区域层面:局部交通运行态势的协同控制;
传统智能交通系统中所集成的各类交通控制系统与车联网进行结合和打通,从而对局部的交通运行态势进行调度或控制。
比如,针对城市主干道的交通诱导,绿波控制,修路及封路及限速等特点,通过车联网系统及汽车电子标识相结合的方式,实现交通诱导、绿波通行、限速提醒、事故提醒、汽车电子标识流量检测及车辆优先通行应用。
另外,也可以对高速车道(匝道)进行智能管控,实现实时监控精准分流,单个匝道智能化管控、多级匝道智能化协同管控、应急车道临时借用等功能。整套系统由信号灯、毫米波雷达、计算及控制设备、LED显示屏和电子警察抓拍等多部分组成,实现数据采集、高速路况感知、后台管控和信息提示的自动化。
以广州生物岛为例,平台汇聚了区域交通信息,实现局部交通一体化防控。该系统以AR增强现实、大数据分析技术为核心,以视频地图引擎为基础,从而将高点视频内的建筑物、人、车、突发事件、警力等细节信息叠加展示,形成纵览全局和掌控细节的全方位立体化综合指挥系统。
全局层面:基于云控平台的大范围交通管理与决策;
车辆等交通参与者、道路感知、环境信息、交通事件等各种信息将汇聚于云控平台实现全局的决策和控制。
从宏观层面来看,车联网的云控平台,会随着业务发展和数据量的不断积累,将来跟各个城市里面的系统,尤其是交通大学,包括城市运营中心、交通大脑、公安交管、交通运输以及互联网等业务进行深度对接,实现全局的交通运行监控、交通运行优化、交通管理。
通过车联网的技术,我们可以获取车辆准确的实时位置信息,包括轨迹都能有效的反馈出来,有了这些准确的数据后,我们再做相应的整个城市的交通态势分析与预测,比如进行车流分析、拥堵趋势、预警预测、影响评估,建立预报预警体系。
下面,我来介绍一下车联网与“自动驾驶”产业的融合创新应用。
如今,车路协同赋能自动驾驶,增强交通安全,已成为共识,大概有20多种主动安全预警提醒,全面提升交通安全和效率,可以减少96%的交通事故。
自动驾驶有很多种不同的形态,我们首先来看一下Robotaxi。
我们和文远知行合力深化生物岛车联网示范区的建设运营,共同探索网联式自动驾驶典型业务场景,深入推进车联网赋能自动驾驶,拓展车-路、车-车、车-云通信的应用范畴,将生物岛5G自动驾驶应用示范岛。
同时,我们还在生物岛完成AR一体化指挥系统部署,实现多维数据感知,全息呈现生物岛实景地图,AR一体化指挥系统作为车联网与智能交通的创新融合运用的粘合剂,护航生物岛车联网示范区的交通运维管理。
另外,在智能网联公交方面我们也做了一些应用探索。
我们主要结合公交线路、车站和公交场三块内容来进行改造提升,包括改善公众的乘车体验、提升车次的准确率、降低车辆的事故发生率、提升提高车辆的通行效率、优化车辆的管理服务等等。
比如,我们跟广州公交集团做了广州BRT智能网联示范项目,在几个路口做了红路灯信号下发、绿波引导、闯红灯预警、公交尾部屏信号灯、行人检测预警、交叉路口防碰撞等功能。
从通过车联网共享城市交通信号灯信息入手,以提升公交车运行效率、到站准时率和主动安全性能为目标,逐步实现车联网与信号灯控制系统、公交调度系统的深度融合,为乘客出行提供更加便捷的服务,为公交调度提供更实时准确的信息支持,让民众公交出行更“靠谱”。
再来看一个我们的无人驾驶小巴-RoboBus,这一块致力于解决最后一公里,尤其是从地铁出来之后到达工作场所、商业区等目的地,还有从旅游景区到停车场等这样一些固定的线路。
另外,我们还打造了5G智能市政车应用,抢占无人驾驶的智慧高地,比如对环卫车进行智能监测与工作线路规划,对洒水车进行避让作业车预警。
还有5G AI巡逻机器人,作为“自动驾驶单元”进行低速自动驾驶演示,同时利用巡逻机器人提供全景无死角自动巡逻和安防监控保障。
还有高速上的货车编队行驶,基于V2X 及 5G 通信技术,使车辆间距小于 10 米,风阻小,可有效降低油耗,并采用自动驾驶技术,节省人力,提升效率。
最后,我主要介绍一下车联网与“ETC和汽车电子标识”的融合创新应用。
ETC与V2X在路侧进行融合,通过V2X通信来承载ETC信息,RSU根据路侧MEC的指示进行ETC交易或者广播V2X消息。
如果RSU收到的是V2X消息,则进行常规V2X消息广播;
如果RSU收到的是ETC交易指示,则操作PSAM,同时借助V2X的广播信道通过自定义消息集与OBU进行交互,再由OBU通过串口将扣费消息转发给ETC电子标签,经多轮交互最终完成ETC交易流程。
同时,ETC与V2X云端融合,可实现多种业务应用。
比如,To B时,针对车企、互联网企业、车后服务供应商、通信运营商、互联网企业提供车联网大数据以及ETC相关数据等;To G时,为公安、交通等政府部门针对性的提供智能网联车辆、道路、交通流量等综合数据;To C时,提供出行服务推送、应急突发提醒、实时路径优化等服务。
另外,汽车电子标识作为车联网的身份根,为交通管理提供基础技术支撑,现在国内的某城市正在做这方面的应用探索,希望能跟智能网联汽车结合起来做扩展。
总结一下,实际上车联网是多产业的融合,现在的车联网不是简单的去解决车端设备或是路测设备的安装问题,而是要跟不同的产业,包括传统的智能交通、自动驾驶、ETC、汽车电子标识等进行融合,才有可能更好的让产业放大和发展。
我们在实际的应用中也发现,产品的形态会不断发生变化,RSU、交通信号机和MEC在未来很可能会结合在一起,包括OBU也很有可能和ETC、汽车电子标识结合在一起。
虽然产品形态会不断的发生变化,但我觉得这将会非常好的推进整个产业的快速发展。
- 延伸阅读
- 关于“跨子区相位差”提升信号绿波协调效果的探索实践
- C-V2X商用落地照进现实,中国车企如何变道超车?
- 朱志星:面向车路协同环境的道路交通安全管理探索
- 数据评估是如何辅助信控优化决策的?
- 浅谈需求响应式公交背后的技术
- 区块链在交通领域的应用探析
微信二维码
新浪微博
交通包打听
企业新闻
+更多唐山市开平区与智慧互通签订10亿元智能路网(IRN)项目
近日,河北省唐山市开平区人民政府与智慧互通科技股份有限公司签署《关于智能路网(INR)建设的框架合作协议》,签订10亿元智能路网(IRN)项...
省内首个城市云脑通用能力服务平台上线 海信智慧城市助力
一本账管理、一站式浏览、一揽子申请、一键式审批、一平台管控……在抢占数字经济风口、加速数字化转型、以数字赋能激活城市发展新动能的征...
爱泊车联合江苏移动开展海安市城区智慧停车系统项目
近日,智慧互通科技股份有限公司(爱泊车)与江苏移动信息系统集成有限公司达成协议,联合开展海安市城区智慧停车系统(三期)建设项目。...
海信参编!《智慧城市标准化白皮书(2022 版)》发布
日前,由国家智慧城市标准化总体组指导,中国电子技术标准化研究院、山东省计算中心(国家超级计算济南中心)、海信网络科技等多家单位共同编制
海信王雯雯:后疫情时代下的公交数字化实践
8月24日,第十一届(2022)中国智能交通市场年会在杭州举行,海信网络科技公司智慧交通事业本部总经理王雯雯受邀出席,发表了《后疫情时代
研究报告
