本文綜述了智能網(wǎng)聯(lián)交通技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢。智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)的技術(shù)體系架構(gòu)是一個(gè)集車輛自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)化和系統(tǒng)集成化三維于一體的高新技術(shù)發(fā)展架構(gòu)。其關(guān)鍵技術(shù)模塊包括感知模塊、融合預(yù)測模塊、規(guī)劃模塊和控制模塊等4個(gè)關(guān)鍵部分。智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)提出從「普通的車、聰明的路」，或者說是「聰明的系統(tǒng)」起步，逐步發(fā)展到「聰明的車、聰明的路」的高級(jí)階段，其對提高道路交通效率、改善交通安全、節(jié)約能源等均具有積極意義。
智能交通系統(tǒng)是緩解交通擁堵、提高交通安全、改善交通污染的重要技術(shù)手段。隨著人工智能、移動(dòng)互聯(lián)、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的迅速發(fā)展，以自動(dòng)駕駛為主要特點(diǎn)的新一代智能交通系統(tǒng)逐漸成為解決交通問題新的突破口。
智能交通系統(tǒng)的發(fā)展包含 3 個(gè)階段：
第 1 階段為動(dòng)態(tài)感知，即實(shí)現(xiàn)覆蓋全網(wǎng)道路的交通信息實(shí)時(shí)獲取，并建立動(dòng)態(tài)感知的大數(shù)據(jù)平臺(tái)；
第 2 階段為主動(dòng)管理，即提供主動(dòng)規(guī)劃、主動(dòng)交通管控、主動(dòng)指揮調(diào)度、主動(dòng)公眾服務(wù)等動(dòng)態(tài)管理服務(wù)；
第 3 階段為智能網(wǎng)聯(lián)，即實(shí)現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)、車路協(xié)同、自動(dòng)駕駛等。
智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)的終極發(fā)展形式，是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在交通運(yùn)輸領(lǐng)域的重要應(yīng)用。其通過雷達(dá)、視頻等先進(jìn)的車、路感知設(shè)備對道路交通環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)高精度感知，按照約定的通信協(xié)議和數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)車與車、車與路、車與人以及車與道路交通設(shè)施間的通訊、信息交換以及控制指令執(zhí)行，最終形成智能化交通管理控制、智能化動(dòng)態(tài)信息服務(wù)以及網(wǎng)聯(lián)車輛自動(dòng)駕駛的一體化智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。廣義上，智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)涵蓋了智能網(wǎng)聯(lián)汽車系統(tǒng)與智能網(wǎng)聯(lián)道路系統(tǒng)，即智能網(wǎng)聯(lián)車 [1]、車聯(lián)網(wǎng)、主動(dòng)道路管理系統(tǒng)、自動(dòng)公路系統(tǒng)等均包含于智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)。
本文提出了智能網(wǎng)聯(lián)交通的技術(shù)體系架構(gòu)，分析了其技術(shù)特點(diǎn)及發(fā)展優(yōu)勢，對其關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢進(jìn)行了梳理，并對中國發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)提出了思考與建議。
1、智能網(wǎng)聯(lián)交通技術(shù)體系架構(gòu)
圖 1 智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)三維體系發(fā)展架構(gòu)
智能網(wǎng)聯(lián)交通技術(shù)體系集中應(yīng)用了人工智能、傳感技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計(jì)算技術(shù)及自動(dòng)控制技術(shù)等，是一個(gè)集車輛自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)化和系統(tǒng)集成化三維于一體的高新技術(shù)發(fā)展架構(gòu)，其體系發(fā)展架構(gòu)如圖 1 所示。
1.1 三維一體發(fā)展架構(gòu)
1）車輛自動(dòng)化
車輛的自動(dòng)化發(fā)展從低到高可以分為駕駛資源輔助、部分自動(dòng)化、有條件自動(dòng)化、高度自動(dòng)化和完全自動(dòng)化 [2] 5 個(gè)階段。
a）駕駛資源輔助階段：在適用的設(shè)計(jì)范圍下，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可持續(xù)執(zhí)行橫向或縱向的車輛運(yùn)動(dòng)控制某一子任務(wù)（不可同時(shí)執(zhí)行），由駕駛員執(zhí)行其他的動(dòng)態(tài)任務(wù)。
b）部分自動(dòng)化階段：在適用的設(shè)計(jì)范圍下，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可持續(xù)執(zhí)行橫向或縱向的車輛運(yùn)動(dòng)控制任務(wù)，駕駛員負(fù)責(zé)執(zhí)行目標(biāo)和意外檢測與響應(yīng)（target and accident detection and response， OEDR）任務(wù)并監(jiān)督自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。
c）有條件自動(dòng)化階段：在適用的設(shè)計(jì)范圍下，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以持續(xù)執(zhí)行完整的動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)，用戶需要在系統(tǒng)失效時(shí)接受系統(tǒng)的干預(yù)請求，及時(shí)做出響應(yīng)。
d）高度自動(dòng)化階段：在適用的設(shè)計(jì)范圍下，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以執(zhí)行完整的動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)和動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)支援，用戶無需對系統(tǒng)請求做出回應(yīng)。
e）完全自動(dòng)化階段：自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能在所有道路環(huán)境執(zhí)行完整的動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)和動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)支援，駕駛員無需介入。
2）網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)化
網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)化發(fā)展主要包含信息輔助、有限的互聯(lián)傳感、豐富的信息共享和全網(wǎng)優(yōu)化性互聯(lián) 4 個(gè)階段：
a）信息輔助階段：駕駛員通過路側(cè)設(shè)備獲取路況信息，從而輔助駕駛和決策。
b）有限的互聯(lián)傳感階段：駕駛員和車輛通過車內(nèi)設(shè)備，以及路側(cè)設(shè)備，獲取相關(guān)信息，從而進(jìn)一步輔助駕駛及進(jìn)行決策。
c）豐富的信息共享階段：駕駛員和車輛之間通過車內(nèi)設(shè)備、路側(cè)設(shè)備、全網(wǎng)信息中心以及車輛間信息共享設(shè)備獲得更多層面的信息。不同車輛之間，通過各自認(rèn)可的駕駛方式進(jìn)行駕駛和決策，其中駕駛方式包括駕駛員駕駛、車輛自行駕駛、車輛服從全網(wǎng)信息中心指令駕駛。
d）全網(wǎng)優(yōu)化性互聯(lián)階段：全交通網(wǎng)絡(luò)的信息不再過載和重復(fù)，駕駛員和車輛獲得優(yōu)化后的信息，迅速地進(jìn)行安全駕駛和最優(yōu)的行駛決策。
3）系統(tǒng)集成化
圖 2 智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)集成化發(fā)展階段示意圖
系統(tǒng)集成化的發(fā)展需要經(jīng)歷交通關(guān)鍵點(diǎn)層系統(tǒng)集成、路段層系統(tǒng)集成、交通走廊層系統(tǒng)集成和全局宏觀層系統(tǒng)集成 4 個(gè)階段，見圖 2 所示
a）交通關(guān)鍵點(diǎn)層系統(tǒng)集成階段：網(wǎng)聯(lián)車輛在交通關(guān)鍵點(diǎn)與路側(cè)設(shè)備進(jìn)行信息交互，獲得指令和必要信息，在各個(gè)交通關(guān)鍵點(diǎn)處解決具體事件，保障各微觀節(jié)點(diǎn)的交通暢通和安全。該階段的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)交通關(guān)鍵點(diǎn)以及周邊小區(qū)域的交通優(yōu)化控制。
b）路段層系統(tǒng)集成階段：網(wǎng)聯(lián)車輛與微觀交通控制中心聯(lián)結(jié)，獲取指令與信息，通過指令在路段層面解決微觀問題。這一階段的目標(biāo)是以單個(gè)路段為單位對交通進(jìn)行管理和控制。
c）交通走廊層系統(tǒng)集成階段：網(wǎng)聯(lián)車輛與中觀控制中心聯(lián)結(jié)獲取出行路徑規(guī)劃。中觀控制中心合理控制走廊層面的交通流量，提前預(yù)測擁堵事件，合理建議全局系統(tǒng)進(jìn)行全局規(guī)劃。本階段針對路網(wǎng)交通運(yùn)行具有重要影響的交通走廊，由上一階段的路段控制整合形成，從而支持更高級(jí)的控制算法，實(shí)現(xiàn)走廊層面的交通優(yōu)化管理與控制。
d）全局宏觀層系統(tǒng)集成階段：從最高層級(jí)優(yōu)化交通分配，提高出行效率，降低人員出行成本和社會(huì)物流成本，實(shí)現(xiàn)全路網(wǎng)范圍的全局優(yōu)化管控。
1.2 系統(tǒng)關(guān)鍵模塊
圖 3 智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)發(fā)展路徑
就技術(shù)發(fā)展路徑而言，目前智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)分為 2 個(gè)發(fā)展方向，即智能網(wǎng)聯(lián)汽車和智能網(wǎng)聯(lián)道路，如圖 3 所示。IT 企業(yè)、車企和運(yùn)營企業(yè)主要開展以車為主的智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)研究；道路交通行業(yè)以路為主進(jìn)行智能網(wǎng)聯(lián)道路系統(tǒng)研究。智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)融合了智能網(wǎng)聯(lián)汽車與智能網(wǎng)聯(lián)道路的技術(shù)優(yōu)勢，協(xié)調(diào)發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。
智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)包括感知模塊、融合預(yù)測模塊、規(guī)劃模塊和控制模塊等 4 個(gè)關(guān)鍵部分。在系統(tǒng)集成化不同階段，關(guān)鍵模塊參與程度不同，如表 1 所示：
表 1 智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)關(guān)鍵模塊參與程度
1）感知模塊：實(shí)現(xiàn)道路線形估計(jì)及環(huán)境感知、靜態(tài)交通狀態(tài)及動(dòng)靜態(tài)障礙物檢測與識(shí)別、車輛狀態(tài)估計(jì)及運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償、高精地圖或無地圖定位等功能，為路側(cè)單元融合預(yù)測模塊提供必要的數(shù)據(jù)支撐，并為路側(cè)單元規(guī)劃模塊提供真實(shí)交通模型。
2）融合預(yù)測模塊：實(shí)現(xiàn)路側(cè)感知信息與車輛感知信息融合、多傳感器前向信息融合、多傳感器多方向信息融合、多車信息融合、車輛軌跡預(yù)測、路段交通狀態(tài)預(yù)測、路網(wǎng)交通狀態(tài)預(yù)測等功能。路側(cè)單元與車輛感知設(shè)備的信息融合能夠提升感知精度，路段多車輛信息融合實(shí)現(xiàn)路段狀態(tài)精準(zhǔn)識(shí)別。
3）規(guī)劃模塊：路網(wǎng)層規(guī)劃以路網(wǎng)效率、安全和能源消耗為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化；路段層規(guī)劃根據(jù)路網(wǎng)層規(guī)劃模塊結(jié)果，對車輛隊(duì)列、跟車間距等參數(shù)進(jìn)行規(guī)劃；路側(cè)單元規(guī)劃以車輛軌跡預(yù)測算法為核心，完成車輛行為及運(yùn)動(dòng)的規(guī)劃、推理、決策等。
4）控制模塊：路網(wǎng)層實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)交叉口協(xié)調(diào)控制；路段層實(shí)現(xiàn)車隊(duì)隊(duì)列控制；路側(cè)單元發(fā)送控制指令到車載單元，實(shí)現(xiàn)對汽車方向盤、油門、剎車等執(zhí)行機(jī)構(gòu)的控制。緊急狀態(tài)下，如通信中斷時(shí)，控制權(quán)移交至車載單元，車載單元以安全為目標(biāo)控制車輛。
1.3?系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)融合智能汽車與智能道路的技術(shù)優(yōu)勢，涉及汽車、道路交通、計(jì)算機(jī)、通訊等諸多領(lǐng)域，其包括六大關(guān)鍵技術(shù)及兩大保障體系。
1）六大關(guān)鍵技術(shù)
a）全時(shí)空智慧感知技術(shù)：以路側(cè)感知設(shè)備為主實(shí)現(xiàn)全路網(wǎng)全息信息感知，主要包括道路環(huán)境感知、路側(cè)單元 360° 圖像采集、車輛狀態(tài)感知、高精度定位、
車路協(xié)同感知、動(dòng)靜態(tài)交通狀態(tài)感知等技術(shù)。
b）大數(shù)據(jù)技術(shù)：智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)需完成大批量數(shù)據(jù)處理，實(shí)時(shí)挖掘有效交通信息，實(shí)現(xiàn)融合預(yù)測和路網(wǎng)優(yōu)化控制等功能，主要包括人工智能、深度學(xué)習(xí)算法、智能預(yù)測、數(shù)據(jù)融合、圖像識(shí)別、自適應(yīng)優(yōu)化控制等技術(shù)。
c）云平臺(tái)技術(shù)：系統(tǒng)集成化終極階段時(shí)，需要大量的存儲(chǔ)和計(jì)算資源，利用云平臺(tái)技術(shù)實(shí)現(xiàn)路側(cè)設(shè)備、路段和路網(wǎng)信息共享和交互等功能，主要包括智能網(wǎng)聯(lián)交通可視化技術(shù)、智能網(wǎng)聯(lián)云平臺(tái)大數(shù)據(jù)中心、基于智能網(wǎng)聯(lián)云服務(wù)大數(shù)據(jù)框架等。
d）動(dòng)態(tài)交互處理技術(shù)：路網(wǎng)層、路段層及路側(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，實(shí)現(xiàn)區(qū)域路網(wǎng)最優(yōu)是系統(tǒng)主要特點(diǎn)之一，動(dòng)態(tài)交互處理技術(shù)十分關(guān)鍵，主要包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互、全方位數(shù)據(jù)處理、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)布、深度數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。
e）I2X（infrastructure to everything） 通信技術(shù)：智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)中不僅需要車車通訊（vehicle to vehicle，V2V），路車通訊 （infrastructure to vehicle，I2V） 和路側(cè)設(shè)備通訊（infrastructure to infrastructure，I2I） 也很重要，通信技術(shù)主要包括專用短程通信技術(shù)（dedicated short range communications， DSRC）、第 4 代移動(dòng)通信技術(shù)-LTE 網(wǎng)絡(luò)制式 （the 4th generation mobile communication technology-long term evolution， 4G LTE）、 第 5 代移動(dòng)通信技術(shù)（the 5th generation mobile communication technology，5G） 等。
f）智能控制技術(shù)：車隊(duì)控制、車輛縱向控制、車輛橫向控制、區(qū)域路網(wǎng)信號(hào)控制等技術(shù)。
2）兩大保障體系（如圖 4 所示）
圖 4 智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)
a）智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)相關(guān)測試評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與法規(guī)體系：加強(qiáng)車路一體化智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)相關(guān)法律、倫理和社會(huì)問題研究，建立保障車路一體化智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)健康發(fā)展的法律法規(guī)和倫理道德框架。
b）智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)信息安全保障技術(shù)體系：形成智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)信息安全管理要求，制定相關(guān)信息安全技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，完善信息安全測試規(guī)范，建立智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)信息安全應(yīng)急響應(yīng)體系。
2、智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)技術(shù)特點(diǎn)及對道路交通系統(tǒng)的影響
2.1 技術(shù)特點(diǎn)
目前世界上主要的自動(dòng)駕駛技術(shù)路線大多是以車為智能主體的解決方案。其主要應(yīng)用毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、視頻攝像機(jī)等先進(jìn)的車載感知設(shè)備，將汽車打造成極為聰明的移動(dòng)智能體。而智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)與以車為主的自動(dòng)駕駛技術(shù)路線有所不同，其提出從「普通的車、聰明的路」，或者說是「聰明的系統(tǒng)」起步，逐步發(fā)展到「聰明的車、聰明的路」的高級(jí)階段，其主要技術(shù)特點(diǎn)如下：
1）智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)具有車路協(xié)同感知能力，其將部分原本僅安裝在智能車輛上的感知設(shè)備布設(shè)到道路基礎(chǔ)設(shè)施上（路側(cè)端），這樣路側(cè)固定的感知設(shè)備可為所有通行的車輛提供感知支持，通過車路協(xié)同感知使智能車輛的感知能力更強(qiáng)，而普通車輛不需安裝昂貴的感知設(shè)備也能夠獲得較為全面的感知能力。
2）智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)具有協(xié)同規(guī)劃、全局決策的能力。通過整合路段或路網(wǎng)的車輛運(yùn)動(dòng)信息（位置、速度、加速度）、相對運(yùn)動(dòng)信息（相對位置和速度）以及環(huán)境和道路基礎(chǔ)設(shè)施信息，計(jì)算全局系統(tǒng)最優(yōu)的自動(dòng)駕駛方案，最終形成智能化交通管理、智能化動(dòng)態(tài)信息服務(wù)和網(wǎng)聯(lián)車輛自動(dòng)駕駛的一體化智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。
3）智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)下的車輛控制由安裝在道路基礎(chǔ)設(shè)施上的路側(cè)控制系統(tǒng)和車載的控制系統(tǒng)共同完成。這樣可以更有利于多輛智能車間的協(xié)同換道、協(xié)同避險(xiǎn)等協(xié)同控制。同時(shí)由于感知信息可以通過路側(cè)系統(tǒng)進(jìn)行多車間的共享，根據(jù)共享的感知信息，車輛可以以更小的跟馳安全車距進(jìn)行編隊(duì)行駛，更有效地提高道路通行能力。
4）智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)是車路一體化的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，其感知系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、通訊系統(tǒng)、信息安全系統(tǒng)等可實(shí)現(xiàn)車路多重備份配置，使系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定性更高，保證自動(dòng)駕駛車輛的安全運(yùn)行。
2.2 對道路交通系統(tǒng)的影響
智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)有助于提高道路通行效率
研究表明，車輛自動(dòng)化可以大幅提升道路通行能力，Shladover 等分析在 10%、50% 和 90% 的市場占有率情況下，僅部署協(xié)作式自適應(yīng)巡航控制（cooperative adaptive cruise control，CACC）的車輛便能夠分別增加 1%、21% 和 80% 的道路通行能力 [3]。車輛的網(wǎng)聯(lián)化可使自動(dòng)駕駛車輛通過車-車通信獲取周圍車輛的運(yùn)行信息，并考慮周圍車輛對目標(biāo)車輛跟馳和換道行為的影響，把握預(yù)測駕駛員的未來駕駛行為，相應(yīng)準(zhǔn)確量化目標(biāo)車輛加速度產(chǎn)生變化，從而有效進(jìn)行平滑速度控制和改善交通流穩(wěn)定性 [4-7]。
Talebpour 和 Mahmassani 研究發(fā)現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)車和自動(dòng)駕駛車都能提高交通流穩(wěn)定性和提高道路通行能力，具有網(wǎng)聯(lián)化和自動(dòng)化功能的車輛相比單一功能的車輛在交通流穩(wěn)定性和道路通行能力有明顯提升，并且網(wǎng)聯(lián)化車輛相比自動(dòng)化車輛具有更好的控制效果 [8]。
Wang 等提出了兩種跟馳控制系統(tǒng)（自動(dòng)化和網(wǎng)聯(lián)化），分別在 5%、10%、50%、100% 的智能網(wǎng)聯(lián)車輛占比情況下進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果表明網(wǎng)聯(lián)化控制系統(tǒng)比自動(dòng)化控制系統(tǒng)能夠增加系統(tǒng)的交通流量 [9]。Ran 和 Tsao 研究表明自動(dòng)駕駛技術(shù)配合專用道大幅減少駕駛反應(yīng)時(shí)間和降低行車間距，進(jìn)而提升道路通行能力（相關(guān)計(jì)算示例如圖5所示）[10]。
Pueboobpaphan 等的研究表明，通過汽車與道路設(shè)施（V2I）的車輛通信，優(yōu)化控制主線及匝道車輛速度，可以有效減少系統(tǒng)旅行時(shí)間 [11]。Wang 等基于車路通訊技術(shù)構(gòu)建一種網(wǎng)聯(lián)化可變限速控制系統(tǒng)，提出了消解運(yùn)動(dòng)波的動(dòng)態(tài)車輛速度控制策略，結(jié)果表明該控制系統(tǒng)能夠有效提高道路通行能力[12]。
Xie 等開發(fā)了一個(gè)集中式縱向合流匯入控制器，在決策周期范圍內(nèi)（10s）實(shí)現(xiàn)全部自動(dòng)駕駛車輛的速度最大化，通過上游4個(gè)區(qū)域的設(shè)置使車輛以恒定速度通過合流區(qū)，研究結(jié)果表明在車輛延誤、平均速度和通過流量方面均優(yōu)于無控制情況[13]。Letter 等基于車路通訊技術(shù)提出高速公路車輛縱向協(xié)同合流匯入算法，通過路側(cè)檢測設(shè)備實(shí)現(xiàn)車輛實(shí)時(shí)通信，研究結(jié)果表明在非擁堵條件下，該車路控制方法能夠減少旅行時(shí)間，提高平均行程速度和通過交通量 [14]。
智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)有助于改善道路交通安全
美國公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration，NHTSA） 對自動(dòng)駕駛和智能網(wǎng)聯(lián)交通技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了評(píng)估，研究結(jié)果認(rèn)為：隨著自動(dòng)駕駛車輛比例的提升，將可以有效減少因道路交通事故導(dǎo)致的死亡人數(shù)；到 2050 年，道路交通事故死亡人數(shù)預(yù)計(jì)可減少為目前的 50%，每年減少約 1.7 萬人；因道路交通事故產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)損失每年預(yù)計(jì)減少約 1900 億美元[15]。
Li 等研究表明在 10%~100% 的車輛市場占有率情況下，僅部署自適應(yīng)巡航控制（adaptive cruise control，ACC）的車輛能夠在一定條件下減少 39.7%~67.8% 的高速公路交通碰撞風(fēng)險(xiǎn)。而部署自動(dòng)化車輛和道路可變限速（variable speed limit，VSL）的協(xié)同控制策略，能夠減少 48.1%~77.4% 的交通碰撞風(fēng)險(xiǎn)。對于不同的協(xié)作式自適應(yīng)巡航車輛市場占有率（10%~100%）[16]，Li 等研究發(fā)現(xiàn)部署該車輛便能夠在指定交通情況下減少 19.3%~97.5% 的交通碰撞風(fēng)險(xiǎn)，而同時(shí)部署協(xié)作式自動(dòng)化車輛和道路 VSL 策略對交通系統(tǒng)進(jìn)行協(xié)同控制，能夠減少 36.5%~98.5% 的高速公路碰撞風(fēng)險(xiǎn) [17]。研究結(jié)果說明隨著自動(dòng)駕駛車輛比例的提升，能夠有效減少交通碰撞風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，進(jìn)而有助于降低交通事故發(fā)生的概率，并且基于車路協(xié)同角度進(jìn)行控制，能夠降低車輛速度變化幅度和平滑交通流，進(jìn)一步改善交通安全。
智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)還有助于節(jié)約能源消耗
智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)的各模塊功能主要由路側(cè)設(shè)備實(shí)現(xiàn)，從而減輕車輛設(shè)備冗余，提升車輛輕便化、靈活度，減少車輛能源消耗和尾氣排放。
相關(guān)研究表明：車輛自動(dòng)化在 L4 階段時(shí)，所需安裝的設(shè)備需要額外消耗 3%~20% 的能源，而智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的節(jié)能駕駛、車隊(duì)行駛和交叉口互聯(lián)等功能能夠節(jié)省大約 9% 的能源消耗 [18]，因此能夠大大減少能源消耗。
Wang 等提出了一種基于橫向最優(yōu)控制的高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（advanced driving assistant system， ADAS），研究表明在低密度（20 輛/km）情況下，可以減少 19.5% 的二氧化碳排放量；在高密度（40 輛/km）情況下，可以減少 9% 的二氧化碳排放量 [19]。
Rios-Torres 等基于車路協(xié)同集中式控制器提出一種改善安全且減少油耗的合流匯入控制算法，以加速度平方和最小化作為目標(biāo)函數(shù)以及距離作為約束條件，確保每次僅有一個(gè)車輛占用合流匯入?yún)^(qū)域，結(jié)果表明該方法相比于無控制情況能夠?qū)④囕v油耗降低 49.8% [20]。
Khondaker 和 Kattan 基于車路通信技術(shù)實(shí)時(shí)預(yù)測車輛的運(yùn)動(dòng)軌跡，以車輛群體總旅行時(shí)間最少、總事故風(fēng)險(xiǎn)最小和總?cè)剂吓欧抛钌贋槟繕?biāo)約束條件，開展高速公路主線車輛群體可變限速控制研究，相關(guān)結(jié)果表明該控制能夠有效減少車輛能源消耗 [21]。
3.1 環(huán)境感知技術(shù)
環(huán)境感知系統(tǒng)的任務(wù)是利用攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器以及 I2X 和 V2X 通信系統(tǒng)感知周圍環(huán)境，通過提取路況信息、檢測障礙物，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車提供決策依據(jù)。自動(dòng)駕駛在感知技術(shù)方面主要有 3 大技術(shù)流派：Google 和百度等公司選用激光雷達(dá)為主的感知技術(shù)方案；蘋果、Uber、Roadstar 等公司選用多傳感器融合進(jìn)行環(huán)境感知；特斯拉、馭勢科技、Auto X 等公司選用攝像頭為主的技術(shù)方案。
在視覺感知領(lǐng)域，由于近年深度學(xué)習(xí)在視覺感知領(lǐng)域取得較大的進(jìn)展，相對于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，深度學(xué)習(xí)在視覺感知精度方面具有較大的優(yōu)勢。深度學(xué)習(xí)被認(rèn)為是一種有效的解決方案，能夠滿足復(fù)雜路況下視覺感知的高精度需求，特別是傳統(tǒng)算法識(shí)別較為困難的目標(biāo)物識(shí)別 [22-23]。
在傳感器領(lǐng)域，激光雷達(dá)憑借其分辨率高的優(yōu)勢，成為越來越多自動(dòng)駕駛車輛的標(biāo)配傳感器，針對不同傳感器感知能力和成本的差異，目前也涌現(xiàn)了不同車載傳感器融合的感知方案，用以獲取豐富的周邊環(huán)境信息。
高精度地圖與定位也作為自動(dòng)駕駛中重要的環(huán)境信息來源，可針對視線盲區(qū)和不良視線等情況下進(jìn)行環(huán)境信息采集，用以彌補(bǔ)視覺和雷達(dá)識(shí)別的劣勢。目前自動(dòng)駕駛通過比對車載全球定位系統(tǒng)（global positioning system，GPS）、慣性測量單元（inertial measurement uint，IMU）、激光探測與測量（lightdetection and ranging，LiDAR）或攝像頭的數(shù)據(jù)精確進(jìn)行定位，從而實(shí)現(xiàn)高精度的三維定位表征。國內(nèi)外幾大圖商都在積極推進(jìn)建設(shè)面向自動(dòng)駕駛的高精度地圖，將為自動(dòng)駕駛車輛提供高精度定位方案。
3.2 智能決策技術(shù)
基于車輛周邊環(huán)境和路側(cè)感知信息，結(jié)合自動(dòng)駕駛車輛的行駛意圖及其當(dāng)前位置，考慮安全、舒適、節(jié)能、高效的行駛目標(biāo)，系統(tǒng)對車輛做出最合理的智能決策。目前自動(dòng)駕駛主要有兩大主流的智能決策方案：基于規(guī)則（rule based）的方案和終端到終端（end-to-end）的方案。
其中 rule based 方案需要人工搭建一個(gè)非常復(fù)雜的架構(gòu)，需要人工設(shè)計(jì)上千個(gè)模塊，可解釋性較高。End-to-end 解決方案更接近于人類的駕駛習(xí)慣，即觀察到人類觀察的場景，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理后，產(chǎn)生類似于人類的駕駛行為。
而新興的自動(dòng)駕駛 end-to-end 方案能夠?qū)⒏怕蔬^程（probabilistic process）、博弈過程（game-theoretic process）、馬爾可夫決策過程（Markov decision process）逐漸被應(yīng)用到車輛行為規(guī)劃的決策算法中 [24]，能夠考慮其他駕駛意圖并整合到相關(guān)決策算法中，從而實(shí)現(xiàn)車輛之間無通信的情況下的協(xié)同決策。
車載決策系統(tǒng)和路側(cè)決策系統(tǒng)的分工協(xié)作是需要研發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)之一。
3.3 控制執(zhí)行技術(shù)
控制系統(tǒng)任務(wù)是將行為決策的宏觀指令解釋為帶有時(shí)間信息的軌跡曲線，從而控制車輛的速度與行駛方向，使其跟蹤規(guī)劃的速度曲線與路徑。具體而言，控制執(zhí)行技術(shù)是解決在一定的約束條件下優(yōu)化某個(gè)范圍內(nèi)的時(shí)空路徑問題，包括：1）車輛在一定時(shí)間段行駛軌跡（位置信息）；2）整條軌跡的時(shí)間信息和車輛姿態(tài)（到達(dá)每個(gè)位置的時(shí)間、速度、加速度、曲率等）。
現(xiàn)有自動(dòng)駕駛汽車多數(shù)采用傳統(tǒng)的控制方法，如比例-積分-微分（proportional-intergoal-derivative，PID）控制、滑?？刂啤⒛：刂?、模型預(yù)測控制、自適應(yīng)控制、魯棒控制等 [1]。
中國目前對制動(dòng)和控制關(guān)鍵技術(shù)已有一定研發(fā)基礎(chǔ)，但是博世、德爾福等國外大型企業(yè)可根據(jù)實(shí)際交通情況調(diào)整參控制器參數(shù)，并應(yīng)用在主動(dòng)安全系統(tǒng)，與其相比，中國在控制穩(wěn)定性和市場規(guī)模方面仍有較大差距。車載控制系統(tǒng)和路側(cè)控制系統(tǒng)的協(xié)同控制是需要研發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)之一。
3.4 I2X 和 V2X 通信技術(shù)
所有東西的基礎(chǔ)設(shè)施（I2X）和車輛基礎(chǔ)設(shè)施（V2X）指道路和車輛與系統(tǒng)內(nèi)對其有影響的其他事物進(jìn)行信息交互，是多種路側(cè)和車載通信技術(shù)的統(tǒng)稱，具體包括車輛基礎(chǔ)設(shè)施（I2V）、車輛與基礎(chǔ)設(shè)施（vehicle to infrastructure，V2I）、車輛對車輛（V2V）[25-27] 等。
I2X 和 V2X 通信技術(shù)可以通過無線通訊獲得實(shí)時(shí)交通狀況、道路信息、行人信息等一系列交通信息和駕駛控制信息，通過應(yīng)用這些信息進(jìn)而提高駕駛的安全性，減少交通擁堵，提升交通效率并提供車載娛樂服務(wù) [28]。在 I2X 和 V2X 通信標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用上，主要采用 DSRC、4G LTE-V、 和 5G 方案 [29-30]。
3.5 網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)
隨著智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的不斷發(fā)展，針對交通系統(tǒng)的安全攻擊日益增多。當(dāng)智能車輛的車載設(shè)備通過各種無線方式與其他相關(guān)設(shè)備或互聯(lián)網(wǎng)相連時(shí)，網(wǎng)絡(luò)安全問題隨之產(chǎn)生?；ヂ?lián)網(wǎng)原有的安全問題可能會(huì)派生到車載系統(tǒng)中，由于車輛自身是一個(gè)高速移動(dòng)的信息系統(tǒng)，危害性會(huì)隨之?dāng)U大。此外，智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)根據(jù)采集的大數(shù)據(jù)，利用電腦和軟件來進(jìn)行機(jī)械化控制，這可能會(huì)使得安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步加大 [31]。
針對自動(dòng)駕駛網(wǎng)聯(lián)安全，美國于 2013 年制訂了全世界首部汽車智能網(wǎng)聯(lián)信息安全標(biāo)準(zhǔn) SAE J3061 [32]。該標(biāo)準(zhǔn)的主要特征是從信息安全的全生命周期角度提出了相關(guān)的一些物理模型架構(gòu)和開發(fā)流程。歐洲則是從汽車、開放式的汽車信息安全的平臺(tái)、通信的環(huán)境這 3 個(gè)層級(jí)上構(gòu)架智能網(wǎng)聯(lián)信息安全的防護(hù)體系。日本信息處理推進(jìn)機(jī)構(gòu)于 2013 年公布了汽車信息安全模型 Approaches，為推進(jìn)汽車信息安全防護(hù)提供了重要的參考 [33]。
在中國，汽車的信息安全和智能網(wǎng)聯(lián)的信息安全逐漸受到關(guān)注并已成為一個(gè)新的熱點(diǎn) [34]。在交通運(yùn)輸部 IDS 標(biāo)委會(huì)的推動(dòng)下，針對《智能網(wǎng)聯(lián)駕駛信息安全標(biāo)準(zhǔn)體系框架》等研究從體系架構(gòu)、相關(guān)的測試方法和安全標(biāo)準(zhǔn)上給出了明確的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，從而多層面、多部委協(xié)調(diào)推動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)信息安全的標(biāo)準(zhǔn)建設(shè) [35]。
3.6 車路協(xié)同技術(shù)
車路協(xié)同技術(shù)基于無線通信技術(shù)和傳感檢測技術(shù)等獲取車輛和路側(cè)設(shè)施的信息，并通過 V2V、V2I 通信進(jìn)行信息交互和共享，從而優(yōu)化利用系統(tǒng)資源，提高道路交通安全，緩解交通擁堵等[36]。
美國的車路協(xié)同（Vehicle Infrastructure Integration，VII）項(xiàng)目由美國州公路及運(yùn)輸協(xié)會(huì)、美國交通運(yùn)輸部和汽車制造商等多個(gè)機(jī)構(gòu)聯(lián)合開展，利用車輛間和車路間的通信構(gòu)建多個(gè)系統(tǒng)以增強(qiáng)交通安全、交通運(yùn)行效率和道路維護(hù)，同時(shí)滿足車輛制造商和其他的私營企業(yè)的應(yīng)用需求 [37]。
Smartway 是日本的車路協(xié)同項(xiàng)目，是日本建設(shè)智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)工作，用于促進(jìn)土地、基礎(chǔ)設(shè)施、運(yùn)輸和旅游及先進(jìn)安全汽車的發(fā)展。利用由 DSRC、ITS 車載單元、數(shù)碼地圖和路側(cè)傳感器等多個(gè)元素構(gòu)成的平臺(tái)，該項(xiàng)目向車輛、駕駛員和道路管理者提供了多種應(yīng)用服務(wù)。Smartway 系統(tǒng)平臺(tái)涉及的服務(wù)具體包括電子不停車收費(fèi)（electronic toll collection， ETC）等核心服務(wù)和與車輛巡航系統(tǒng)相關(guān)的道路交通信息通信系統(tǒng)（vehicle information communication system，VICS）服務(wù)等 [38]。
歐盟開展的 Esafety 項(xiàng)目用以構(gòu)建基于車路協(xié)同的智能交通安全系統(tǒng)，從避免碰撞、減少傷亡和事故緊急處理等角度提升道路交通安全，具體包含智能速度調(diào)節(jié)系統(tǒng)、安全帶提示、酒精鎖車系統(tǒng)以及事件和行程數(shù)據(jù)記錄儀等，大大提升了道路交通安全 [39]。
3.7 交通系統(tǒng)集成優(yōu)化技術(shù)
交通系統(tǒng)集成優(yōu)化技術(shù)主要利用 V2V 及 V2I 通信技術(shù)，實(shí)時(shí)感知獲取智能網(wǎng)聯(lián)車輛及其周邊車輛的交通狀態(tài)信息，通過交通系統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)形成優(yōu)化控制方案或指令，再通過路側(cè)控制單元發(fā)布交通狀況信息及控制或誘導(dǎo)指令，使得車輛能夠與其他車輛及路側(cè)設(shè)施設(shè)備進(jìn)行協(xié)同運(yùn)作，從而大大提高交通系統(tǒng)的運(yùn)行安全和效率[40]。
目前車路協(xié)同技術(shù)在交通系統(tǒng)運(yùn)營方面的研究和應(yīng)用主要針對高速公路匯入?yún)^(qū)域和城市道路信號(hào)交叉口處的交通流運(yùn)行[41]。高速公路匯入輔助技術(shù)可以為入口匝道及重型交織區(qū)域的車輛駕駛員提供相應(yīng)的咨詢服務(wù)，當(dāng)通信技術(shù)、傳輸技術(shù)和自動(dòng)控制技術(shù)滿足一定的精度要求時(shí)，高速公路協(xié)同匯入控制技術(shù)還可以監(jiān)控和優(yōu)化車輛的匯入軌跡 [42-43]。
弗吉尼亞大學(xué)基于 VISSIM 軟件開展的仿真研究驗(yàn)證了匯入輔助技術(shù)對于提升安全性和運(yùn)行效率方面的效果。同樣是基于微觀仿真環(huán)境，車輛的位置、速度和車頭時(shí)距等信息常被用于解決交叉口處的交通擁堵問題，現(xiàn)有的研究大多以減少車輛延誤和增加信號(hào)交叉口通行量為目標(biāo)，主要形成 3 類算法 [44]：
第1類算法對于超飽和的交叉口，實(shí)時(shí)檢測排隊(duì)狀況并調(diào)整交叉口處的信號(hào)相位，更高效地為車流分配綠燈信號(hào) [45] ；
第2類的車輛分組算法通過實(shí)時(shí)監(jiān)控主干路上的車隊(duì)狀況改善信號(hào)分配；
第3類研究為預(yù)測微觀仿真算法，采用滾動(dòng)時(shí)域的交通控制方案[46]，該類算法利用實(shí)時(shí)的車輛速度和位置數(shù)據(jù)j預(yù)測信號(hào)相位作用的目標(biāo)時(shí)間間隔內(nèi)的車輛延誤，并由此確定下一個(gè)間隔采用的信號(hào)相位。
4、智能網(wǎng)聯(lián)交通關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展趨勢
4.1 基于深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)的決策架構(gòu)發(fā)展與應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)與增強(qiáng)學(xué)習(xí)是熱門的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在處理自動(dòng)駕駛決策方面，通過大量的學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜工況的決策，并進(jìn)行在線的學(xué)習(xí)優(yōu)化。但是其失去了透明性，僅僅依賴于相關(guān)性推理，而非因果推理，導(dǎo)致綜合性能不易評(píng)價(jià)，對未知工況的性能也不易明確。
而新的因果推理決策機(jī)制（如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)）具有模塊化和透明性 2 個(gè)決定性優(yōu)勢，能夠在數(shù)據(jù)處理方面，針對事件發(fā)生的概率以及事件可信度分析上具有良好的分類效果。
模塊化能夠?qū)⑸疃葘W(xué)習(xí)作為一個(gè)子模塊，有效強(qiáng)化輸出結(jié)果的可靠性，避免相關(guān)性的干擾。透明性是另一個(gè)主要優(yōu)勢，主要體現(xiàn)為對整個(gè)決策的過程進(jìn)行分析，及時(shí)糾正非理性學(xué)習(xí)行為。
深度學(xué)習(xí)與增強(qiáng)學(xué)習(xí)可以同時(shí)有效應(yīng)用于車載系統(tǒng)和路側(cè)系統(tǒng)。
4.2 以視覺識(shí)別和激光雷達(dá)為代表的感知技術(shù)快速發(fā)展與應(yīng)用
在實(shí)際駕駛過程中，駕駛員獲取的信息絕大部分來自于視覺，如車身四周的機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車、行人、動(dòng)物、道路標(biāo)識(shí)、道路本身、車道線等。而攝像頭擁有最豐富的線性密度，其數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超其他類型的傳感器?；趫D像信息密度最高的優(yōu)勢，使得視頻視覺識(shí)別處于整個(gè)感知融合的中心地位。但攝像頭需要識(shí)別和估算的目標(biāo)繁多，導(dǎo)致基于目標(biāo)監(jiān)測與識(shí)別的學(xué)習(xí)算法變得十分復(fù)雜。
激光雷達(dá)相對于毫米波雷達(dá)等其他傳感器具有分辨率高、識(shí)別效果好等優(yōu)點(diǎn)，已越來越成為主流的自動(dòng)駕駛汽車用傳感器，但其成本從根本上阻礙了自動(dòng)駕駛汽車的普及與商用。目前激光雷達(dá)正在向著低成本、小型化的固態(tài)掃描或機(jī)械固態(tài)混合掃描形式發(fā)展，但仍存在量產(chǎn)規(guī)模和成本等問題。
由于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用潛力被低估，激光雷達(dá)的成本和性能已逐步支持商業(yè)化，多傳感器的融合其實(shí)是商業(yè)化自動(dòng)駕駛達(dá)到高可靠性的必由之路。多傳感器融合如何同時(shí)在車載系統(tǒng)和路側(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)是比較關(guān)鍵的問題之一。
4.3 基于云計(jì)算技術(shù)的智能網(wǎng)聯(lián)交通云平臺(tái)的發(fā)展與應(yīng)用
云計(jì)算技術(shù)通常采用分布式冗余存儲(chǔ)方式，具有處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享等特點(diǎn)。云計(jì)算技術(shù)提供的服務(wù)包含基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（infrastructure as a service，IaaS）、平臺(tái)即服務(wù)（platform as a service，PaaS）和軟件即服務(wù)（software and services，SaaS）[47]，目前云計(jì)算在交通領(lǐng)域已經(jīng)得到了一些應(yīng)用，如地理信息服務(wù)、路徑誘導(dǎo)服務(wù)和信息發(fā)布應(yīng)用等 [48]。
智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)中大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算的需求，為云計(jì)算技術(shù)從概念層走向應(yīng)用層提供了機(jī)遇，兩者可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)。而云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用在智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)中尚處于初級(jí)階段，
IaaS 層為智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)提供處理、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)和基本計(jì)算資源，允許部署路網(wǎng)層、路段層和路側(cè)設(shè)備通用的應(yīng)用；
PaaS 層提供服務(wù)，允許將路網(wǎng)層、路段層和路側(cè)設(shè)備所需應(yīng)用部署在云端；
SaaS 層可訪問云供應(yīng)商提供的服務(wù)應(yīng)用。
如何建立完善的智能網(wǎng)聯(lián)交通云平臺(tái)、提高云服務(wù)的安全性將是智能網(wǎng)聯(lián)交通技術(shù)發(fā)展的重要方向。
4.4 融合網(wǎng)聯(lián)化智能技術(shù)的自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用
相比于自主式智能車輛對周邊環(huán)境的感知能力，網(wǎng)聯(lián)化智能技術(shù)可以從時(shí)間維度和空間維度獲取更多的交通信息，從而不僅提高單車的感知和決策能力，而且還能為車輛群體協(xié)同感知、決策提供條件。
基于 V2X 通信技術(shù)進(jìn)行車-車、車-路實(shí)時(shí)信息交互和共享，從時(shí)間維度上提前獲知或預(yù)測周邊車輛運(yùn)行、紅綠燈等交通控制系統(tǒng)以及氣象條件等信息，從空間維度上感知交叉路口盲區(qū)、彎道盲區(qū)、車輛遮擋盲區(qū)等位置的環(huán)境信息，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車輛之間的協(xié)同與配合，能夠大范圍開展車輛主動(dòng)安全控制和協(xié)同控制，包括自組編隊(duì)長度控制、隊(duì)列跟馳與換道策略以及車輛進(jìn)出車隊(duì)決策等。
網(wǎng)聯(lián)化智能技術(shù)與自動(dòng)化智能技術(shù)正加速融合發(fā)展，形成一種新的自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用趨勢。但網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)受通訊傳輸距離以及傳輸延誤和丟包等因素的影響，只有保證一定精度條件下才能幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)更全面掌握周邊交通態(tài)勢，進(jìn)而開展大量相關(guān)的研究和應(yīng)用。
4.5 基于車路一體化自動(dòng)駕駛的交通系統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用
基于車路一體化自動(dòng)駕駛的交通系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)車路協(xié)同感知、車路協(xié)同決策和車路協(xié)同控制一體化等功能。
由政府主導(dǎo)的交通系統(tǒng)控制管理中心能夠更有效地整合車企、IT 企業(yè)管理下的自動(dòng)駕駛資源，從道路系統(tǒng)全局出發(fā)為各類不同出行方式和技術(shù)層次的出行者提供更安全更有效的自動(dòng)駕駛出行服務(wù)：
車路協(xié)同感知一體化技術(shù)是以路側(cè)感知設(shè)備為主、車輛感知為輔，實(shí)現(xiàn)全路全息和全維度的車路一體化感知，改善車輛感知能力的局限；
車路協(xié)同決策一體化以效率、安全和能源消耗作為車路一體化自動(dòng)駕駛的交通系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo)，從路網(wǎng)最優(yōu)角度出發(fā)，對關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、路段層、路網(wǎng)層等交通系統(tǒng)單元進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃與優(yōu)化；
車路協(xié)同控制一體化是結(jié)合道路系統(tǒng)全局最優(yōu)的決策控制指令，根據(jù)單車和群體動(dòng)力學(xué)理論，考慮單車和車輛群體能耗過程及相關(guān)影響因素，實(shí)現(xiàn)車輛運(yùn)行安全、舒適、節(jié)能與環(huán)保的最終目標(biāo)。
5、中國發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)的意義及政府部門的定位和作用
建設(shè)與發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)對于中國具有重要的意義，主要體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：
首先智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)不僅僅考慮單一的機(jī)動(dòng)車自動(dòng)化問題，更致力于提出交通優(yōu)化方案，解決交通問題；
其次，發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)，能夠大幅節(jié)約系統(tǒng)建設(shè)的時(shí)間和費(fèi)用成本，可以讓自動(dòng)駕駛和智能公路系統(tǒng)更快地落地，預(yù)計(jì)可以提前 5~15 年讓不同級(jí)別自動(dòng)駕駛技術(shù)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化；
再次，智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)框架下的一套標(biāo)準(zhǔn)的新型道路系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施，能夠讓各類互聯(lián)網(wǎng)公司及汽車公司生產(chǎn)的自動(dòng)/半自動(dòng)駕駛車輛無障礙的共同行駛，從而更快地推進(jìn)自動(dòng)駕駛技術(shù)的推廣與應(yīng)用；
最后，發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)，能夠更有效地整合車企、IT 企業(yè)管理下的自動(dòng)駕駛資源，從系統(tǒng)全局出發(fā)為各類不同出行方式和技術(shù)層次的出行者提供更安全、更有效的自動(dòng)駕駛出行服務(wù)。
為了更好地發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)，需要明確交通規(guī)劃、建設(shè)、管理等政府部門的定位和作用，其主要包括以下方面：制定智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)發(fā)展目標(biāo)、頂層設(shè)計(jì)及實(shí)施路線圖，引領(lǐng)智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)測試基地建設(shè)，領(lǐng)導(dǎo)相關(guān)示范工程規(guī)劃及實(shí)施，組織進(jìn)行交通法規(guī)修訂及完善，制定支持智能網(wǎng)聯(lián)交通科研及產(chǎn)業(yè)發(fā)展宏觀政策，對不同階段智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)實(shí)施效果進(jìn)行評(píng)估，組織成立相關(guān)行業(yè)協(xié)會(huì)，開展針對智能網(wǎng)聯(lián)交通相關(guān)的民眾宣傳與教育等。
結(jié)語
結(jié)合感知、通訊、人工智能以及系統(tǒng)集成技術(shù)的不斷更新與升級(jí)，智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)為迅速發(fā)展車輛自動(dòng)駕駛、解決交通問題提供了一種新的思路和實(shí)施途徑。
與發(fā)達(dá)國家相比，中國在發(fā)展車輛自動(dòng)駕駛、智能交通等方面還存在一定的差距，但智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)所強(qiáng)調(diào)的車路一體化發(fā)展路線可以充分發(fā)揮中國的體制優(yōu)勢，我們相信，經(jīng)過 10~15 年的發(fā)展，中國的智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)一定能使中國的車輛自動(dòng)駕駛、智能交通發(fā)展實(shí)現(xiàn)「彎道超車」，最終成為如高速鐵路一樣的中國面向世界的名片。
來源：《汽車安全與節(jié)能學(xué)報(bào)》
責(zé)編：小雨
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