知荐 | ADAS系统中的智能网联技术应用原理及实例分析

ADAS系统对控制是通过利用传感器(包括雷达、摄像头、高精地图等)对前方目标进行探测和环境判断,智能网联汽车V2X主要依靠搭载车联网V2X系统,来实现车-人,车-车,车-路,车-平台的信息交换,来提高汽车行驶的安全性,提高道路通向效率等。

从先进的探测与控制角度来看,基于汽车的短程通信技术(又称V2X),可以实现汽车与外界的连接,从而支撑汽车ADAS系统实现传感与互联最完美的融合。因为单纯依靠与ADAS系统中传感器探测是存在很多探测盲区和探测误区的,这也使得这种探测方式没有办法保证汽车的安全以及避免发生事故的。研究表明,通过V2X和ADAS系统的完美结合,90%以上的事故可以避免,所以V2X与ADAS的融合是未来汽车产业发展的趋势。通过V2X连接以后,汽车不管是在事故方面还是燃油消耗等方面都会有所下降,效率也会有所提升。

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汽车智能化、网联化存在相关性,通过智能交通,车联网等技术将其进行融合,可以实现很好的智能驾驶任务。当前智能网联汽车V2X代表车辆与车辆通信(V2V)、车辆与基础设施通信(V2I)、车辆与行人(V2P)、车辆与应用平台通信(V2N)。

V2V是指一种不受限于固定基站的通信技术,为移动中的车辆提供一端到另一端无线通信,这样车辆间始终保持通信,而无需通过基站进行信息交换传递,最典型的应用是在车辆防撞系统上。智能汽车需通过安装最新的防碰撞程序来使车辆提前“通信”,在事故多发的交叉路口,如果车主能够提前获知其他车辆的状态信息,那么就可以及时作出应对措施,以减少安全事故的发生。V2V设备主要使用专用短程通信DSRC(Dedicated Short Range Communications)来向附近车辆传送数据,例如位置、方向和速度。该数据将被以每秒10次的频率广播至到附近的车辆。通过利用V2V无线通信中的模块(如ZigBee技术)结合卡尔曼滤波技术可以大大提高信息获取的便捷性和准确性,确保系统可靠性。

V2I是指车辆与道路、交通灯、路障等基础设施之间的通信,用于获取交通灯的信号时序、路障位置等道路管理信息,ADAS系统中的交叉路口碰撞预警、闯红灯预警等功能结合V2I功能可以提前更加准确地获得报警信息;
V2P是指车辆与行人或非机动车之间的通信,主要是提供安全警告,考虑到城市交通环境中,车载传感器与行人之间时常会有障碍物(建筑物、车辆、路测设施)阻碍视线,或者行人不在传感器有效检测范围内,导致无法估计潜在的人-车冲突风险。利用V2P技术研究典型的人-车碰撞场景中的行人冲突风险辨识和保护方法,相较于传统的行人避撞方法,可以在不良视角情况下准确检测汽车和行人的相对运动状态,有效估计和预测行人的碰撞风险程度。基于车联网的行人避撞系统需要考虑最小通信延时的要求,即在人-车冲突紧急情况下,能够有效保证系统的实时性。V2N是指通过网络将车辆连接到应用平台或云端,能够使用应用平台或云端上的娱乐、导航等功能;如在ADAS系统中的出现安全碰撞时,需要根据实际情况记录碰撞时相应的状态信息,并实时上传到云端进行保存,以便后续对碰撞过程进行追溯。这里使用了V2N网联技术后,就可以实现实时在线上传到云端。智能汽车ADAS系统对通信系统要求如下表:

分类

应用

通信类型

频率Hz

延时ms

精度m

通信范围m

低延时、高精度

LTE/DSRC/5G

前碰撞预警系统

V2V

10

100

1.5

300

盲区监测/换到辅助

V2V

10

100

1.5

150

紧急碰撞辅助

V2V

10

100

1.5

150

闯红灯预警

V2I

10

100

1.5

300

交叉路口碰撞预警

V2V、V2I

10

100

1.5

150

骑行者碰撞预警

V2P、V2I

10

100

5

150

异常车辆预警

V2V

10

100

5

150

道路危险状况提醒

V2I、V2V

10

100

5

300

低延时、高精度

LTE/DSRC/5G

基于信号灯的车速引导

V2I

2

200

1.5

150

限速预警

V2I

1

500

5

300

前方拥堵提醒

V2I

1

500

5

150

高速路收费站提醒

V2I

I

500

5

150

V2X技术的主要特点是:(1)网络拓扑不稳定;(2)外部环境干扰严重;(3)行车轨迹可预测;(4)以小数据包为主。由此发展出了两种研究方向,即专用短程通讯(DSRC)技术和基于蜂窝移网的(LTE-V2X)技术。1专用短程通讯(DSRC)专用短程通讯(Dedicated Short Range Communication, DRSC)是一种高效的短程无忧通信技术,它可以实现在特定小区域内对高速运动下的移动目标识别和双向通信,如车辆与车辆(V2V),车辆与基础设施(V2I)双向通信,实时传输图像、语音和数据信息,将车辆和道路有机连接。DSRC系统主要由车载单元(OBU,On-Board Unit)、路测单元(Road-Side Unit,RSU)以及DSRC协议3部分组成。目前DSRC关键指标可支持车速 200km/h,反应时间 <50ms,数据传输速率平均12Mbps(最大27Mbps),传输范围 1km。也就是说在V2X通信中的距离为数百米,车辆通过DSRC以每秒10次的频率,向路上其他车辆发送位置、车速、方向等信息,当车辆接收到其他车辆发出的信号,在必要时(如马路转角有其他车辆驶出,或前方车辆突然紧急刹车、变道时)车内会以闪烁灯信号、语音提醒或是座椅、转向盘震动等方式提醒驾驶员注意。如下图表示了一种典型的ADAS系统探测盲点案例,假设B车是装有ADAS系统的车辆,图中B车与A车同时过弯,A消失在B车传感器所能探测到的范围内,同时B车也没办法探测到C车,此时可能出现如下情况:1)若未考虑使用DSRC短程车辆通信,则B车认为A车已驶离,当前车道内无新增可跟踪目标,故B车按照驾驶员设置的速度进行加速,这种情况并不是我们所期望的,因为如果A车在前方减速或C车行驶至路开口时,B车可能会和A车或C车相撞;2)若考虑使用DSRC短程车辆通信,则B车首先接收A车相对车速和距离信息(Va,Sa),同时接收C车相对车速和距离信息(Vc,Dc),此时,B车需要同时根据如上两组数据信息判断下一时刻需要执行多大的速度Vb和减速度ab才能保证最终的安全车距,避免与其余两车碰撞。


2LTE-V技术LTE-V(Long term Evolution-Vehicle,长期演进-V2X)是我国具有自主知识产权的V2X技术,是基于TD-LTE(Time Division-Long Term Evolution,分时长期演进)的ITS(Intelligent Transport System,智能交通系统)解决方案,属于LTE后续演进技术的重要应用分支。LTE-V按照全球统一规定的体系架构及其通信协议和数据交互标准,在车辆与车辆(V2V),车辆与基础设施(V2I),车辆与行人(V2P)之间组网,构建数据共享交互桥梁,助力实现智能化的动态信息服务、车辆安全驾驶、交通管控等。LTE-V最大的优点在于可以整合现有的通信基站,能够实现低成本、逐层级的改造。另外通信距离较长,信号传输速率快使这项技术具备了较高的可研究性。而其局限性主要在于高速车况下反应延迟时间长,通信安全问题等。目前国内外均进行了较多的研究,如国内的华为、大唐等企业,国外的高通、LG等。

LTE-V系统由用户端、路测单元(RSU)和基站3部分组成,LTE-V针对车辆应用定义了两种通信方式蜂窝链路式LTE-Cell和短程直通链路式(LTE-Direct),其中LTE-V-Cell通过Uu接口承载传统的车辆网Telematics业务,作用于传统的移动宽带授权频段,LTE-V-Direct通过PC5接口实现V2V、V2I直接通信,促进实现车辆安全行驶。在LTE-Direct通信模式下,车辆之间的信息交互基于广播方式,可采用终端直通模式,也可经由RSU来进行交互,大大减少了RSU数量。LTE-V技术能够满足智能交通多样化的应用需求,结合蜂窝和直通技术,全面支持智能网联汽车行驶安全、信息娱乐、后台监控等多种业务,如下图所示。

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LTE-V技术在智能网联汽车上的应用场景如下图所示。场景1:基于车车通信的紧急车辆接近警示 

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场景2:基于交叉口交通信号的车辆安全通行 

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场景3:基于车路协同的车速引导控制 

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3LTE-V技术与专用短程通讯(DSRC)比较目前,国外供应商对DSRC技术关注度较高,美国、日本有关DSRC的基础设施的研究应用较为先进,已发展出了较为成熟的技术体系,足够实现车际与车路互联。另一种技术方案是近几年发展较为迅速的LTE-V2X技术,其最大的优点在于可以整合现有的通信基站,能够实现低成本、逐层级的改造。另外通信距离较长,信号传输速率快使这项技术具备了较高的可研究性。而其局限性主要在于高速车况下反应延迟时间长,通信安全问题等。

特点

LTE-V技术

DSRC技术

优势

l 采用蜂窝技术、可管控;

l 充分利用基础设施,V2I实施有优势;

l 移动型好,安全性高;

l 可平滑演进至5G;

l 电信产业(系统、芯片和运营商)支持

l 成熟度高,NXP等芯片商已开发满足汽车专用芯片;

l 可提高商用产品;

l 美国交通部大力推进,可能在美国强制安装;

l V2V应用场景较为成熟;

劣势

l 尚未成熟

l 跨部门协调难度大

l CSMA/CA机制存在隐藏节点、数据竞争碰撞问题;

l 5.9GHz频段穿透性、传输距离受限,且由于干扰器原因,在我国商用可能受阻;

l 后续演进路线不明;

l V2I场景技术实施难度大



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