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车路协同困难重重

2021-02-02 16:16:54 administrator 47

任何新技术出现,都会有需要迈过坎,我们称之为技术的改进与升级,只有这样才能不断在场景应用磨合中,与市场需求同步和一致。主要有以下几点:


其一,法律制度与政策标准谨慎制定与技术创新快速的矛盾。也就是说,建设步子迈得太大,技术的天马行空,但法律和政策如何最有合理有效的约束,形成大众遵守的行为规则、追溯体系和征信体系是一个复杂又不得不做的政府课题。


其二,伦理道德问题制约商业化和大规模普及,以往高速公路运营企业主要建设、养护道路设施,出行者通过付费享受通行服务。车路协同阶段会提供新服务,也会有一些新参与单位。比如通信运营商可以赠送手机、赠送后装车载设备,并通过物联网收流量费的方式来获得收益。


车载终端公司可以通过人机交互提供出行服务,还可以利用服务区、景区、保险公司通过产品推荐、景点推荐,向第三方信息服务商收取相关费用,同时获得用户出行的大数据信息,从而为产品的营销和定制提供大数据决策;最后就是紧急施救服务。未来车路协同商业模式仍需要不断探索,因为高速公路的收费标准很难调整,车路协同如何做到可持续发展是应该思考的问题。


其三,公共信息安全与公民个人隐私也面临威胁。车路协同技术源于国外,荷兰A58高速公路做了车辆编队行驶和车路协同,基于手机端的车路协同来显示道路上的限速信息,同时也支持自动驾驶,涉及到道德伦理和隐私的问题在实际项目应用,还是出现不少难解之题。在国内我们如何破局,还得慎行。


其四,公安交通管理和执法服务面临新机遇。这方面的转变有很多,举一例来说明,比如车路协同让交通管理到治理理念上的转变。原有的公安交通管理信息相对封闭,信息都用于自身的交通管理应用,使用完以后伴随着管理任务的结束就失去了信息应用价值。


车路协同下的信息可以用于交通出行者的一些出行服务,比如说交通的疏导、控制,还有事件这些交通管理信息,就可以转化为服务交通出行者出行的服务信息。另外,伴随着自动驾驶、车联网、网联汽车技术的发展,车载终端的感知能力、智慧化程度越来越高,这些手段也极大的丰富了交通管理信息采集,可以提升城市交通状态精准的认知,进而提升智慧交通的决策,提升交通管理效率,也推动交通的变革。


其五,对驾驶人员技能重新定位。到自动驾驶阶段以后,驾驶证考试要求是否要适当进行调整,比如对自动驾驶与酒驾的新认识。


其六,在技术层面,目前来看端边云的架构比较合适。车路协同主要涉及三个端口:车端、路侧端和云端,其中路侧端和云端因为车路协同环境下计算节点下沉至边缘层(即路侧)的需求而经常被同时提及。


再考虑到三个端口间信息传输渠道的重要性,对于车路协同系统平台更完善的拆解方式是以下三个核心组成部分:智能车载系统(车端)、智能路侧系统(路侧端+云端)和通信平台。其中,智能车载系统负责车载端的海量数据实时处理和多传感器数据融合,保证车辆在各种复杂的情况下稳定、安全行驶;智能路侧系统负责路况信息搜集与边缘侧计算,完成对路况的数字化感知和就近云端算力部署。


通信平台负责提供车-车、车-路间实时传输的信息管道,通过低延时、高可靠、快速接入的网络环境,而真实交通场景下,由于参与者数量众多、行人和路况随机性强等特点,车载操作系统必须具备在100毫秒内完成从指令接收、任务运算处理到决策执行的整个过程,要不然,数据采集与分析到处理如果不及时,那车路协同变毫无意义还处处显危机。


当然,技术层面车路协同面临的问题不止零星半点,也不一一介绍,毕竟这个新技术还在摸着石头过河阶段,看上去很美的事物,实际建设中困难重重,就好比智能手机,系统开发极为复杂,呈现给用户体验,却是简单高效,这也是车路协同需要追求的技术路径。

星志交通


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