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王華:面向未來智能交通的路內智能基礎設施

發布時間:2018-02-24 13:27

11月23日,由中國智能交通協會、國家智能交通產業技術創新戰略聯盟主辦的2017第十二屆中國智能交通年會“人工智能+交通”創新發展論壇上,哈爾濱工業大學交通信息與控制工程系常務副主任 王華教授發表《面向未來智能交通的路內智能基礎設施》的演講,本文為速記整理,未經演講者本人審核。

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哈爾濱工業大學交通信息與控制工程系常務副主任 王華 教授

隨著科技的迅猛發展, 特別是進入21世紀,科技在高鐵,行航運、航空、管道高精尖技術等領域起到了重要的引領應用,交通行業的自動駕駛、大數據及車聯網技術。但道路服務形態沒有根本性的變化。提供的服務的內容單一,就是為了實現從A地到B地的位移,目前道路交通的狀態仍以第三方檢測手段為主,人們所講的智能交通無外乎是線圈、卡口各檢測器,包括視頻的檢測器,但是這些都是外在的,并非其自身所擁有的。此外道路的信息獲取也是斷面的,包括雷達、承重、視頻,從整個路網的級別來說,仍然是一個斷面信息而不是整個路網全方位的信息。從道路角度講,往往是服務的提供方,但得不到其他的信息,只是一個單向傳感的層面去傳遞信息,并不是一個交互性的信息。人工智能的三個層面下面這一層就是智能道路,蓬勃發展的網聯汽車、自動駕駛技術與我們道路的滯后形成了非常尖銳的矛盾。
目  前是信息單向傳遞的層面,從道路角度來看只是斷面的檢測方式,被動的方式,對于未來交通,我認為我們智能性的道路應該是什么樣的呢?真正實現智慧的,能夠交互式的,車、人、我形成真正的互動,在物聯網架構下實現互動,從而實現整個道路全方位的感知,從而提升服務形式的豐富性,以及對個性化出行的幫助。如何實現呢?就相當于人的批復一樣,有千萬個神經元細胞,可以感知到外面的世界,能不能從這個角度出發,將交通網絡看成是皮膚,利用人工智能的技術,讓其具備感知功能,使整個路網也感知到它,路網信息化后,自然可以為服務者、車輛提供更好、更安全的服務。
  在此基礎之上,我們提出一個框架,即在整個路網上,遍布我們的神經元,使得傳感器感知路面變化,車輛一旦駛入匝道,會有相應的提示,比如以無線信息的方式,燈光的變化等提示預警,使其安全進入匝道。一旦道路前方出現交通事故,后面的車輛就可迅速得知此信息。
  我們提出了智能道釘的概念,作為框架的神經元細胞,可以滿足感知、交互功能的路內基礎設施。這個具有高密度、大規模、多樣性檢測參數的物聯網感知層作為它的感知基礎,另外利用無線信息的交互,從廣域網和局域網的角度進行了通信手段的物理層。然后我們再利用面向交通管控、環境監測、精確地理位置信息服務等相關需求的物聯網應用層。從而我們利用這個來實現從智能道釘到智慧交通,從而到智慧城市,從神經元的層面到大腦的層面。
  智能道釘作為道路上每一個神經元,使得道路網能夠感知,能夠通訊,能夠思考。在此基礎上還具備交通信息檢測功能、行車路線誘導功能、行車安全距離提示功能、道路前方異常提示功能,交叉路口行駛輔助功能、停車場停車誘導功能還有高精度位置導航功能。比如前方誘導功能,車輛進入匝道的時候往往會出現一個猶豫時間,須判斷應該繼續行駛還是該駛出匝道,猶豫期間就容易出現交通事故。
  這種應用是通過兩種方式,第一種是通過燈光對駕駛人進行相應的引導,另一種方式是通過無線通訊的方式給車輛以提示。這樣就可以漸進式的為以后的無人駕駛,或者說自動駕駛的網聯汽車提供相應的信息服務。
  另外就是行車安全距離提示,車輛在行駛的時候不自覺同前車距離過近,在高速公路上由于安全距離過近,造成反應不及時。利用智能道釘作為一個神經元感受到每個車輛在道路上的具體位置,得知車輛位置和速度,后面有一個拖尾效應,當你后面車輛與前車距離過近的時候通過車燈提醒駕駛員,另外通過無線通訊方式提示駕駛員。
  高速公路的異常情況比如故障停車或者是違章停車極有可能造成重大的連環撞車事故。今年1月初的時候,黑龍江就出現了100多輛車連環撞車,事故起因是有一輛車是拋錨,加之天氣原因,后方車輛無法得知前方車輛狀況,導致路滑沒有足夠的距離,就造成連環撞車事故。若道路具備感知功能,便可通過及時判斷交通事故,把信息及時相互傳遞,這是一個鏈式的網絡連接方式,我們就像跳級一樣,一級一級向后傳遞,告知后方車輛前面的事故或者道路的異常情況。
  路和車的關系是什么關系?我的一個觀點,路是飯店老板,車是顧客,我們老板是呆傻,而我們的顧客是越來越聰明,這樣的情況是不應該出現的。
  當路上遍布傳感器和進行無線通訊方式時,可以進行高精度定位導航的技術應用,導航基本上都是基于北斗、GPS,導航的精度只能在10米左右,但是由于城市道路的遮擋和信號衰減、多路徑現象,使得我們的定位導航不能達到更精確的定位。而智能道釘結合藍牙5.0的優勢就可以實現更精確的定位,其定位方式是通過位置質問的數據進行車輛的定位。我們在實驗場進行實驗,我們是在2米的范圍內,它的置信概率是95%,一個車道3.7公里,完全可以把車輛定位在一個車道上利用智能定位的智能道釘,當車輛進行變道操作,小藍點就有定位的變化,在底下車庫沒有GPS信號的情況下,就可以利用此神經元細胞進行處理。

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圖1 基于位置指紋的智能道釘車輛定位技術

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圖2 車道位置誤差

  下圖是基于智能道釘的斑馬線,當行人出現的時候,對車輛進行提示。這是我們利用智能道釘進行路內停車的檢測,并對深圳的愛國路上車流量信息進行檢測,現在我們的實測數據能夠達到97%以上。

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圖3設置智能道釘的斑馬線

作為道路資深的神經元細胞智能道釘它其實就是以物聯網的核心技術作為基石,實現路網感知、信息融合、數據傳輸和數據分析。來為我們未來智能交通提供一個智慧、物聯、低成本、全感知的綜合解決方案。

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