★鷹駕科技(深圳)有限公司
1 方案目標和概述
1.1 行業痛點
城市特種車輛運行過程中,存在大量嚴重的安全隱患,如駕駛盲區、疲勞駕駛、管理松散、調度不利等問題。僅在深圳市,就有超過1.5萬輛渣土車、3000輛攪拌車,根據交通管理部門的數據,深圳市的交通安全事故率已經接近新加坡水平,其他車輛比如乘用車事故率大幅下降,工程車輛的事故率反而連年上升,主要是由駕駛盲區、疲勞、分神、超速、車輛狀況等原因造成。
利用5G-V2X車路協同實現特種車輛的智能網聯體系,提升特種車輛運行的安全性、高效性和精準性,從而建立一道特種車輛“護航通道”,助力智慧交通的建設,推動智慧城市的快速發展。
5G-V2X特種車輛智能網聯,是基于5G無線通信、傳感探測等技術進行車路信息獲取,并通過車車、車路信息交互和共享,實現車輛和基礎設施之間智能協同與配合,達到優化利用系統資源、提高道路交通安全、緩解交通擁堵的目標。車路協同涵蓋智能網聯汽車與智能網聯道路,能夠提升駕駛安全、提高交通效率,加速自動駕駛落地,并加強監控管理。
(1)提升駕駛安全,車路協同可以感知范圍內全部交通參與方,沒有視覺和視線的局限。
(2)提高交通效率。單車智能到車路協同,整個交通系統從單挑最優轉向系統最優。車路協同優化道路資源分配,建立車車、車路實時信息交互渠道,實現路口協助交通,全域交通優化調控等,極大地提高車輛與道路使用效率。
(3)加速自動駕駛落地。路側單元對整體道路流量、交通事件、路況進行預判,作為安全冗余,降低車輛配置。
(4)加強監控管理。特種車輛實時監控,實現車輛安全使用、車輛調度和人員有效管理。
同時通過5G-V2X智能網聯特種車輛的項目示范應用,可解決的行業痛點包括以下幾個方面:
(1)駕駛安全問題。特種車輛,如渣土車、攪拌車,由于駕駛員勞動強度大,駕駛素質不高等,經常容易造成交通事故。
(2)道路監控問題。道路建設方面缺乏有效的監控和配套的措施,受道路環境影響,如風、雨、霧天或陰天視線不清、道路狹窄、彎道影響視線、路面積水、積冰雪、轉彎半徑小、道路坡度大等,存在交通安全隱患。
(3)交通堵塞問題。社會車輛使用率增加,道路交通堵塞給人們造成非常大的不便和困擾。影響出行心情,造成駕駛員煩躁,就會出現違規行駛,增加交通安全事故的發生幾率。
針對以上問題,本項目通過示范運營,為特種車輛建立完善的5G車路協同運行體系。
(1)通過5G智能車載終端,監控駕駛員違規駕駛,檢測車輛周圍盲區、行人和道路狀況,及時進行報警提醒司機行人注意安全。
(2)通過5G路側單元和邊緣計算平臺,實時地監控道路車輛、行人、路況信息,及時排除道路造成的交通安全隱患。
(3)通過5G大數據分析平臺,精準預測道路交通狀況及態勢,實施智能交通疏導、交通管制。出現交通事件,智能上報出警,提升執法效率。
2 方案詳細介紹
2.1 主要功能
(1)特種車輛終端智能系統:360°全景提供車輛盲區圖像信息;疲勞駕駛檢測,檢測司機駕駛狀態;高級駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance System,ADAS)檢測司機駕駛行為;盲區監視系統(Blind Spot Detection,BSD)檢測行人和電動車;智能交互系統實現車路網之間的信息交互等功能。
(2)5G-V2X邊緣計算系統:檢測道路車輛堵塞、交通事件等狀態,探測路面信息(積水、冰凍或積雪);交通信標發布道路狀態信息,實現交通誘導,交通信號燈控制調度等功能。
(3)云端大數據分析與決策系統:提供高精定位地圖,模擬道路虛擬場景,統計車路狀態數據,實現交通事件報警、車企管理等功能。
5G-V2X特種車輛智能聯網功能框架圖如圖1所示。
圖1 5G-V2X特種車輛智能聯網功能框架圖
2.2 設計理念
(1)創新理念
· 提出特種車輛全場景感知與輔助決策機制:駕駛員疲勞檢測,實時記錄反饋駕駛員精神狀態;全景拼接無盲區,車輛無視野死角;車道、車輛、行人、交通標識檢測,輔助駕駛決策,快速響應,降低事故發生率。
· 提出5G-V2X特種車輛邊緣計算與協同優化策略:對道路和車輛的數據進行實時處理和收集,而不必再傳送到云計算中心進行相應操作,提升城市公交行車安全和運行效率,駕駛更安全、更高效、更經濟、更便捷。
· 構建面向特種車輛的海量數據挖掘與態勢分析體系:搭建起全方位感知平臺系統,實現對車輛、道路的全面信息管理,展示車輛運行狀態及公交線路況信息等。
(2)設計框架(如圖2所示)
圖2 5G-V2X特種車輛智能聯網設計框架
2.3 項目方案
(1)開發策略
圍繞特種車輛安全主題,以“車-路-網”協同為主要開發策略,由點帶面,為特種車輛保駕護航。
根據不同的特種車輛在不同道路或場景應用的需求,自主研發或聯合開發車輛智能終端系統。對于工程機械車輛,配合5G終端設備,實現可靠性高、網絡速度快、延時低的遠程無人遙控或無人駕駛操作。對于消防車車輛,通過5G-V2X車路協同,實現消防出警、救災現場、作戰中心和保障工作等各種終端融合,構建情報信息暢通、技術手段先進、反應快速靈敏、高效的全局最高指揮調度系統。對于渣土車等車輛,通過車輛周圍視野盲區準確檢測周邊行人和車輛,同時檢測司機駕駛疲勞,解決車輛安全事故問題。如圖3所示。
圖3 5G-V2X特種車輛智能聯網示范場景
(2)項目設計
特種車輛終端智能系統,通過在特種車輛上安裝先進的攝像頭或雷達等傳感器、控制器、執行器等裝置,對車輛周圍信息,包括車輛前方、后方、左右鄰道信息,以及行人、交通標識牌等道路信息進行檢測采集,把采集信息與車輛行駛狀態(位置、速度、加速度、剎車、方向盤轉角、左右轉向燈、故障信息等)及行為識別信息進行識別、分析、對比,計算距離時間形成預判告警。通過車載通信系統和車載人機信息交互終端,實現與人、車、路等的智能信息交換,使車輛具備智能的環境感知能力,能夠自動分析車輛行駛的安全及危險狀態,保證車輛在各種復雜的情況下穩定、安全行駛。如圖4所示。
圖4 5G特種車輛智能車載系統框架
5G-V2X邊緣計算系統,采用多學科交叉與融合,采用無線通信、傳感探測等先進技術手段,實現對人、車、路的信息的全面感知和車輛與基礎設施之間、車輛與車輛之間的智能協同和配合,通過邊緣計算中心的分析決策,優化并利用系統資源、提高道路交通安全和效率、緩解道路交通擁擠的目標,將控制指揮與道路交通條件的需求相匹配,從而實現交通的安全、環保、高效。如圖5所示。
圖5 5G特種車輛邊緣計算系統框架
云端大數據分析與決策系統,通過高精度定位導航數據,結合V2X邊緣計算系統采集路況信息,融合搭建起全方位感知平臺系統,可以完成障礙物識別、分類,車道線檢測,紅綠燈及道路指示標牌的識別等操作。對超視野距離的車輛及路況進行數據交互,同時可實現對車輛的全面信息管理,并實時展示車輛運行狀態及公交線路況信息等。5G通信平臺負責提供車-車、車-路間實時傳輸的信息管道,通過低延時、高可靠、快速接入的網絡環境,保障車端與路側端的信息實時交互。如圖6所示。
圖6 5G特種車輛云端大數據系統框架
(3)體制機制
形成政校企產學研一體的運行機制,充分發揮學校的科研力量及人才體系,充分利用行業政策導向,充分開展企業試點示范運營。將前沿技術快速轉化,推向市場,帶動產業演進。
(4)工作方法
以特種車輛主動安全為宗旨,以“車-路-網”協同感知為手段,全面開展特種車輛示范應用,帶動行業轉型,形成行業標準。
(5)迭代方案
第一代:特種車輛ADAS主動安全系統
第二代:特種車輛V2X遠程交互系統
第三代:特種車輛5G-V2X車路協同系統
第四代:特種車輛智能網聯全場景態勢感知與決策系統
3 代表性及推廣價值
3.1 應用效果分析
據相關數據分析,智慧交通可使車輛安全事故率降低20%以上,交通堵塞減少約60%,短途運輸效率提高近70%,現有道路網的通行能力提高2~3倍。
隨著中國經濟發展,城鎮化推進,中國公路里程及汽車保有量仍將保持增長趨勢。初步測算到2030年,中國公路里程達到615萬公里,汽車保有量達到3.8億輛。假設每公里公路需要路側單元2個,每50公里需要設置邊緣計算單元一個,到2030年,中國路側單元RSU應用滲透率為30%,汽車搭載OBU(集成ADAS)、高清地圖滲透率為5%,對應的車路協同主要IT設備投資規模(累計值)如下:2025年,中國車路協同主要IT設備(RSU、OBU、高精地圖、邊緣計算單元)累計投資規模為912億元,到2030年,車路協同主要IT設備累計投資規模達到2834億元。
3.2 社會價值
(1)降低事故:和太平洋保險合作,在保費優惠的情況下,在深圳全市范圍內推廣鷹駕環視ADAS。深圳自卸車協會目前按照四級來區分各建筑工程公司,A+、A、B、C類,如果出現致人死亡事故,直接給C類評級,每年每輛車保費至少提高2萬左右。原有的自卸車智慧終端系統不能有效解決盲區問題,2020上半年出現30起重大交通事故,造成32人死亡。鷹駕360環視首先在國平通建筑公司全面安裝,事故降低90%,得到交警和交委高度好評。到目前為止,深圳渣土車總共安裝近千輛,同比平均事故下降86%。僅深圳當前市場存量就有1.5萬輛。如果向全國推廣,數量更加龐大。目前是單機版360ADAS,如果加入車路協同和智能駕駛輔助,零事故指日可待。
(2)提高效率:有效減少偷料、偷油、不按照路線行駛等問題,減輕駕駛者的勞動強度,提高管理效率。例如:廣西中石化車隊全部安裝鷹駕360車聯網系統后,達到零事故、零偷油的顯著效果。深圳消防支隊和廣西消防總隊全部安裝,工作效率也大幅提高。
(3)促進就業:設備的生產、安裝和維護都需要大量的技術工人,以存量市場為例,每安裝一輛特種車需要2~3個技術工人工作3~4個小時,2000萬輛特種車輛需要數十萬技術工人的加入。加上車路協同的安裝養護,可增加就業上百萬。
(4)增加稅收:萬億級市場規模,會增加幾百億稅收。
摘自《自動化博覽》2022年7月刊