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            王華:面向未來智能交通的路內(nèi)智能基礎(chǔ)設(shè)施

            發(fā)布時(shí)間:2018-02-24 13:27

            11月23日,由中國(guó)智能交通協(xié)會(huì)、國(guó)家智能交通產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟主辦的2017第十二屆中國(guó)智能交通年會(huì)“人工智能+交通”創(chuàng)新發(fā)展論壇上,哈爾濱工業(yè)大學(xué)交通信息與控制工程系常務(wù)副主任 王華教授發(fā)表《面向未來智能交通的路內(nèi)智能基礎(chǔ)設(shè)施》的演講,本文為速記整理,未經(jīng)演講者本人審核。

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            哈爾濱工業(yè)大學(xué)交通信息與控制工程系常務(wù)副主任 王華 教授

            隨著科技的迅猛發(fā)展, 特別是進(jìn)入21世紀(jì),科技在高鐵,行航運(yùn)、航空、管道高精尖技術(shù)等領(lǐng)域起到了重要的引領(lǐng)應(yīng)用,交通行業(yè)的自動(dòng)駕駛、大數(shù)據(jù)及車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。但道路服務(wù)形態(tài)沒有根本性的變化。提供的服務(wù)的內(nèi)容單一,就是為了實(shí)現(xiàn)從A地到B地的位移,目前道路交通的狀態(tài)仍以第三方檢測(cè)手段為主,人們所講的智能交通無外乎是線圈、卡口各檢測(cè)器,包括視頻的檢測(cè)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(dá)、承重、視頻,從整個(gè)路網(wǎng)的級(jí)別來說,仍然是一個(gè)斷面信息而不是整個(gè)路網(wǎng)全方位的信息。從道路角度講,往往是服務(wù)的提供方,但得不到其他的信息,只是一個(gè)單向傳感的層面去傳遞信息,并不是一個(gè)交互性的信息。人工智能的三個(gè)層面下面這一層就是智能道路,蓬勃發(fā)展的網(wǎng)聯(lián)汽車、自動(dòng)駕駛技術(shù)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(cè)方式,被動(dòng)的方式,對(duì)于未來交通,我認(rèn)為我們智能性的道路應(yīng)該是什么樣的呢?真正實(shí)現(xiàn)智慧的,能夠交互式的,車、人、我形成真正的互動(dòng),在物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)下實(shí)現(xiàn)互動(dòng),從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)道路全方位的感知,從而提升服務(wù)形式的豐富性,以及對(duì)個(gè)性化出行的幫助。如何實(shí)現(xiàn)呢?就相當(dāng)于人的批復(fù)一樣,有千萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元細(xì)胞,可以感知到外面的世界,能不能從這個(gè)角度出發(fā),將交通網(wǎng)絡(luò)看成是皮膚,利用人工智能的技術(shù),讓其具備感知功能,使整個(gè)路網(wǎng)也感知到它,路網(wǎng)信息化后,自然可以為服務(wù)者、車輛提供更好、更安全的服務(wù)。
              在此基礎(chǔ)之上,我們提出一個(gè)框架,即在整個(gè)路網(wǎng)上,遍布我們的神經(jīng)元,使得傳感器感知路面變化,車輛一旦駛?cè)朐训?,?huì)有相應(yīng)的提示,比如以無線信息的方式,燈光的變化等提示預(yù)警,使其安全進(jìn)入匝道。一旦道路前方出現(xiàn)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?shù)母拍?,作為框架的神?jīng)元細(xì)胞,可以滿足感知、交互功能的路內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施。這個(gè)具有高密度、大規(guī)模、多樣性檢測(cè)參數(shù)的物聯(lián)網(wǎng)感知層作為它的感知基礎(chǔ),另外利用無線信息的交互,從廣域網(wǎng)和局域網(wǎng)的角度進(jìn)行了通信手段的物理層。然后我們?cè)倮妹嫦蚪煌ü芸?、環(huán)境監(jiān)測(cè)、精確地理位置信息服務(wù)等相關(guān)需求的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層。從而我們利用這個(gè)來實(shí)現(xiàn)從智能道釘?shù)街腔劢煌?,從而到智慧城市,從神?jīng)元的層面到大腦的層面。
              智能道釘作為道路上每一個(gè)神經(jīng)元,使得道路網(wǎng)能夠感知,能夠通訊,能夠思考。在此基礎(chǔ)上還具備交通信息檢測(cè)功能、行車路線誘導(dǎo)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(chǎng)停車誘導(dǎo)功能還有高精度位置導(dǎo)航功能。比如前方誘導(dǎo)功能,車輛進(jìn)入匝道的時(shí)候往往會(huì)出現(xiàn)一個(gè)猶豫時(shí)間,須判斷應(yīng)該繼續(xù)行駛還是該駛出匝道,猶豫期間就容易出現(xiàn)交通事故。
              這種應(yīng)用是通過兩種方式,第一種是通過燈光對(duì)駕駛?cè)诉M(jìn)行相應(yīng)的引導(dǎo),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(jìn)式的為以后的無人駕駛,或者說自動(dòng)駕駛的網(wǎng)聯(lián)汽車提供相應(yīng)的信息服務(wù)。
              另外就是行車安全距離提示,車輛在行駛的時(shí)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(yīng)不及時(shí)。利用智能道釘作為一個(gè)神經(jīng)元感受到每個(gè)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(gè)拖尾效應(yīng),當(dāng)你后面車輛與前車距離過近的時(shí)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(huán)撞車事故。今年1月初的時(shí)候,黑龍江就出現(xiàn)了100多輛車連環(huán)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(dǎo)致路滑沒有足夠的距離,就造成連環(huán)撞車事故。若道路具備感知功能,便可通過及時(shí)判斷交通事故,把信息及時(shí)相互傳遞,這是一個(gè)鏈?zhǔn)降木W(wǎng)絡(luò)連接方式,我們就像跳級(jí)一樣,一級(jí)一級(jí)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(guān)系是什么關(guān)系?我的一個(gè)觀點(diǎn),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(yīng)該出現(xiàn)的。
              當(dāng)路上遍布傳感器和進(jìn)行無線通訊方式時(shí),可以進(jìn)行高精度定位導(dǎo)航的技術(shù)應(yīng)用,導(dǎo)航基本上都是基于北斗、GPS,導(dǎo)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(hào)衰減、多路徑現(xiàn)象,使得我們的定位導(dǎo)航不能達(dá)到更精確的定位。而智能道釘結(jié)合藍(lán)牙5.0的優(yōu)勢(shì)就可以實(shí)現(xiàn)更精確的定位,其定位方式是通過位置質(zhì)問的數(shù)據(jù)進(jìn)行車輛的定位。我們?cè)趯?shí)驗(yàn)場(chǎng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),我們是在2米的范圍內(nèi),它的置信概率是95%,一個(gè)車道3.7公里,完全可以把車輛定位在一個(gè)車道上利用智能定位的智能道釘,當(dāng)車輛進(jìn)行變道操作,小藍(lán)點(diǎn)就有定位的變化,在底下車庫(kù)沒有GPS信號(hào)的情況下,就可以利用此神經(jīng)元細(xì)胞進(jìn)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(shù)

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            圖2 車道位置誤差

              下圖是基于智能道釘?shù)陌唏R線,當(dāng)行人出現(xiàn)的時(shí)候,對(duì)車輛進(jìn)行提示。這是我們利用智能道釘進(jìn)行路內(nèi)停車的檢測(cè),并對(duì)深圳的愛國(guó)路上車流量信息進(jìn)行檢測(cè),現(xiàn)在我們的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)能夠達(dá)到97%以上。

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            圖3設(shè)置智能道釘?shù)陌唏R線

            作為道路資深的神經(jīng)元細(xì)胞智能道釘它其實(shí)就是以物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)作為基石,實(shí)現(xiàn)路網(wǎng)感知、信息融合、數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)分析。來為我們未來智能交通提供一個(gè)智慧、物聯(lián)、低成本、全感知的綜合解決方案。

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