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2019全球未来出行大会|华为公司车联网解决方案副部长王新然:车路协同加速智能网联汽车发展,构建协作式智慧交通

更新时间:2019-11-06 09:16:47 浏览:

 

为更好地推动全球范围的跨界协同,理清出行公司、汽车公司、城市等各个主体在未来出行生态中的角色,讨论未来出行方式、出行科技、交通结构、交通战略会发生的重大变化以及整个行业将面临的机遇与挑战,中国电动汽车百人会组织举办2019 全球未来出行大会,以推动出行生态变革、转型创新和国际协同,迎接出行革命。以下为华为公司车联网解决方案副部长王新然演讲内容实录:

各位朋友,大家下午好!很高兴有机会在这里分享一下华为公司关于车路协同解决方案的一些探索。

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首先,介绍一下,当前全球在智能网联汽车的主要发展趋势。在单车智能以及自动驾驶我们知道过去十年,已经解决了大部分的问题,90%的问题。整个智能驾驶的分级是美国汽车工程协会做了一个一到五级的分级,整个产业链从L2、L3,在向这个方向迈进。真正距离商用还有很大挑战,主要挑战是当前的技术上以及感知的成本上还是有很多不可克服的东西。

针对这种情况,在美国交通部在今年提出了一些新的概念。网联自动驾驶的概念,这个概念主要是为了解决单车智能面向自动驾驶的时候面临的巨大挑战。它划分了四个等级,一个是路协同,一个是简单的状态的协同,还有异途的协同还有异途的共同决策。在这个角度,欧美日近期也已经推出了面向未来的自动驾驶和道路规范,提出了一个ISAD的规范,主要是为了将来道路的数字化,交通的智慧化,同时协助自动驾驶来规模地商用。我国也在今年9月份刚刚发布了我们智能网联到了系统分级的一些定义和一些解读。这也在逐渐地完善和协同。

针对这个趋势,华为公司也提出了我们的一些看法。在车跟路协同上我们也有一些不同的等级划分。过去就是最基本的一些物理标识的识别,车和路方面。现在正在做的就是一些车和路协同的数字化协同的方面。路在进行数字化的升级改造。现在,从当前到2023年,可能大概能完成一些道路的数字化改造和状态感知方面的交互。更高级的可能要做一些异途的协同,现在单车智能最大的问题只知道自己,对于周边的超视觉的感知上还是有短板。将来怎么做好更好的协同判断需要更高级的车路配合才能达成。这是关于车路协同的阶段的划分。

华为公司在车路协同解决方案方面聚焦两大场景。我们要构建协作式智慧交通,来使能协同式自动驾驶。目标是为了搭建整个解决方案的架构和平台。从我们的着手点上分场景不断地探索不断地完善我们这个解决方案的整体架构。最终来达成驾驶安全,提升驾驶效能,以及使自动驾驶形成大规模化的商用。这是整个车联解决方案的架构。从车端、路侧、平台以及生态的构建上有一个完整的解决方案的架构。同时刚才谈到的一些解决方案场景上,我们有一些探索应用。

接下来重点介绍一下我们在不同的应用场景里面现在基本的进展情况。率先聚焦的几个场景,一是城市的公交绿波和自动代客泊车还有港口无人驾驶还有高速车辆编队行驶。真正面向车辆商业化车路协同里面做的商业化的探索。同时在国内多个省份有demo的试验还有更多场景的技术研究。这是我们在无锡做的场景验证。在今年会完成400个交通路口,280公里道路,覆盖12大类26项的应用场景,在车和人,车跟车的价值场景都有一些体现。在这些最基本的信息交付协同上都得到了有效的验证。在基本的技术验证上,C-V2X的一些通讯能力还有V2X的Server和交通系统的对接还有自动泊车的case。

看一下精准公交。这个我们在上午我们蒋总也讲了,这在无锡,大家也可以去体验。同时无锡有一个车联网的实验室,可以做更多技术上或者场景的验证。我们精准公交最主要的目的就是让公交变得像轨道交通一样精准可控,让民众在公交的坐乘体验上有很好的体验的提升。这个怎么去做到呢就是靠车路协同,在车端在路网在平台侧我们都有相应的布放。平台要跟公交集团以及交警平台做有效的打通。同时公交可以做到纵向的自动驾驶,不能说自动驾驶,就是纵向的photofree。然后纵向上,也可以有很好的体验。对于这个速度,我们通过综合的云端计算,当前路况和时间的精确度或者红绿灯的协调,我们最终做到它能像轨道交通一般的精准给大家一个更好的体验。

还有一键泊车的场景,当前产业链上可能有三种不同的解决方案。一个是聚焦在单车智能上,过去大家看到了很多场景的演示。还有就是一个通过场侧的控制感知来实现车的自动泊车。华为的自动泊车也是一个场侧和车端的有效配合,但是场侧来解决单车无法克服的关键问题,比如盲区的感知。还有一些障碍物的识别还有就是对于多层停车场以及对于停车路径的规划。假如说是单车的话,对于车位抢占,对于车位利用都没法很好地解决。通过有效配合可以同时来解决这些问题,让它更好地商用。

还有就是在高速场景下,这个是我们在延嵩会有效地开通在冬奥会之前。我们会有自动驾驶编队行驶的场景。因为延嵩道路场景非常复杂,完全靠单车去实现还是有很多困难。我们会完成一个完整的编队行驶和自动驾驶,有效地验证将来面对高速公路,因为在二次事故预防上怎么去有效地帮助提升安全。

最后一个案例就是我们在洋山港做的车路协同的自动驾驶。大家也清楚在面向自动驾驶的道路上港口可能是一个比较率先商用的场景。在港口商用里面,单车也有不好解决的问题。通过车路协同在港口通过自己的专网来组成车路协同的方案,来实现交通灯的识别,闸口抬杆的信号协同还有调度指令还有对气象的感知还有闯红灯或者交通事故的预警都有很好的提醒。

最后,我们整个车联的解决方案,希望在面向未来,实现协作式智能驾驶的目标上同大家一起来加速场景的实现。在下面这几个,一个超视觉的感觉,一个异途的协同上只有车路协同去有效的解决。只有达到这个阶段,才会使我们真正的智能驾驶、自动驾驶有一个大家民众更大规模的体验。我今天的介绍就是这些,谢谢大家!