希迪智驾张长隆：车路协同V2X深度应用及其实践

长沙智能驾驶研究院 网联交通事业部总经理 张长隆

2019第四届ADAS与自动驾驶论坛在上海召开，论坛由中国通信工业协会智能网联专委会（CCIA）与佐思产研主办。论坛旨在加强自动驾驶汽车国内外自动驾驶领域意见领袖、行业专家、创新企业领军人物、科技创业明星、创新人士之间的交流互动、搭建汽车智能创新开发合作平台，通过活动促进自动驾驶汽车产业创新升级，以科技之名，为汽车行业赋能，探寻自动驾驶大规模产业化的实现路径。

在论坛现场，希迪智驾（CIDI、长沙智能驾驶研究院）网联交通事业部总经理张长隆发表了题为“车路协同V2X深度应用及其实践”的演讲，分享他对车路协同发展的一些观点。

希迪智驾成立于2017年10月，由著名创业导师李泽湘教授领衔创办，是最早获得国内重卡自动驾驶路测牌照的企业之一。公司以智能驾驶科技创新及应用为导向，致力于打造能落地的智能驾驶商用车及关联技术产品。2018年公司车路协同产品（OBU、RSU）形成销售，营收达3000万元，同年实现基于5G的车路云协同V2X应用。2019年相继发布"V2X+交叉路口"、“V2X+智慧高速”解决方案，打造车路协同式道路交通，按照车路协同的技术路径积极推动自动驾驶的发展。

以下是演讲全文，在不改变原意的情况下进行了编辑：

首先把几个概念，在这里分享下我个人的观点。

V2X，V代表车，它来源于通讯进行，叫车辆移动自主网通讯技术，这个技术已经研究一、二十年了，直到2010年，美国在硅谷标准基础上，经过十年检测研究，制定了一个标准，所以正式颁布了V，我们俗称的DSRC。之后，包括标准制定，芯片厂商，芯片出来以后有OBU、RSU，之后应用慢慢多了起来。X表示车与万物互联，是双向的东西，不是单向的东西，我们V2X是建立车与万物的交互平台，至于交互什么，根据具体应用来说，但是前提一点，我要给你，同时你要给我，目前国内一些厂商还只能单向通讯，不是真正的V2X。

这两年关于V2X，叫法很多，有叫网联技术、车路协同、车联网。事实上，叫车路协同也不是，只能代表V2I，因为V2X包括车车协同、人车协同、车云协同、路云协同、人云协同等多个内容。还有车联网，车联网这个词，五六年前、十年前就有，那时候叫汽车上网，就是我们实现的V2N功能，五年前硅谷也实现不了V2I、V2V、V2P。还有经常有人问我，

5G有什么用呢？目前来说，5G包含三个技术，一个是大连接、大带宽，还有一个DS。目前，市面上已经商业化标准制定的只有大连接EM，这个就是可以理解成我们4G的扩展版，把4G网络通讯提高了，传输带宽增加了。实际上EM只是实现V2N，还没有实现V2V和V2I、V2P，目前这块儿国际标准还没有制定。据说可能今年下半年或者明年才会讨论标准的投票，之后在芯片厂商，到最后的留片，我估计也要两三年以后的事情。目前能用的只有DSRC和V2X。

智能网联汽车，这是大家知道的，智能网联汽车在学术界没有这个词的，学术界只有网联汽车和自动驾驶或者是无人驾驶汽车，学术界没有叫智能网联汽车，这是中国人自己定义的。提到智能网联汽车就认为是自动驾驶汽车，其实根本不是这回事儿，智能网联汽车两个定义词一个是智能，说得很模糊，可以是L1，也可以是L2，还有L3、L4、L5都可以，但是网联这块儿是做了详细的定义，网联就是V2X，所以我们讨论智能网联汽车的时候，往往资本或者是媒体焦点同于自动驾驶汽车，这只是片面的，我们应该同时重视到这个车是指V2X网联汽车。

下面讲ADAS在自动驾驶的应用，前面两个专家说了自动驾驶这块儿V2X确实这几年发展很快，实际上分四个步骤：

第一是传递车的状态，比如现在看到七大测试厂，以及车路协同的企业，在媒体面前展示的东西，只是第一阶段，只是把车自身参数传递出去，广播出去。

第二是传递什么呢？重点传递内容根据不同进展是不同的，当车智能以后，车有传感器了，车把它传感器感知到的障碍物信息告诉其他的车。

第三是意图数据，当车自动化程度越高，按照约定轨迹行驶的时候，把我车的行驶轨迹广播出去，和其他车进行共享。

第四是协同数据，到L4阶段，车大部分是云控或者物控实现的，这时候把我所有车的自身决策数据，通过广播出去分享。

目前来说的话，协同的辅助驾驶，包括OBU、RSU以及智能网联应用场景软件组成。目前来说，V2X主要是V2V和V2I功能。V2N是车与云之间的内容，实际上就是商业模式，这里是云互联，可以给汽车厂、修理厂、4S店、保险公司等提供实时信息的交互，相应带来的一些商业模式。

然后讲一下自动驾驶。刚才两个专家，图森和易图通说了，他们是专家，我是做协同的。我这里提一个思路，传统的自动驾驶方案，是传感器加高精地图，车加高精定位，能在地图中显示出来，车加上各种传感器，把障碍物信息、位置信息感知出来，相当于是在高精地图做的定位标志，这是传统的路线。

在车路协同里面，刚才易图通也提了一个概念，就是局部动态地图。

局部动态地图LDM（Local Dynamic Map）

局部动态地图分四层，底层是传统静态数据，道路信息；第二层是相对静态的建筑物以及道路标识；第三层是相对动态的比如红绿灯状态、临时性、阶段性、暂时性的状态，还有因为道路天气原因导致道路湿滑等信息；最顶层包括经过路段的车辆以及经过路段的行人等，他们的状态信息。

局部动态地图跟我们的自动驾驶地图是一样的，如果我们局部动态图由路测设备实现，我实现好以后通过V2X发给车辆是不是实现了自动驾驶？或者说降低自动驾驶的成本？或者降低自动驾驶的难度？ 

这边是我们这块儿在研究的方向，我的网联车，车加上OBU，加上所有感知端，通过V2I传给网联汽车，这样就实现了某种程度的自动驾驶。智慧的车，聪明的路，聪明的路可以降低智慧车的商业化落地，降低智慧车的难度，某种角度来说解释了这样的原理。这是我们做的LDM图，上面有基于高精地图加上动态的行人、车辆、红绿灯信息。

智能交通应用主要是解决城市交通拥堵问题，传统的ITS图，里面包括路测、车辆、行人，传统的只是把系统用到互联网，CITS做什么呢？实际上是万物互联了，每道系统之间彼此互联互通，CITS中，我们每个路测设备交通里面智能感知传感器节点，同时我的车也是智能节点。CITS实现了互联互通以后的功能，有安全应用、效率应用、数字出行等。

学术界出的非常多的研究课题，一是解决城市交通中的交叉路口管理的拥堵问题，二是道路通行问题。

交叉路口方面（整个学术界分带信号灯和不带信号灯）：

第一面对着自动驾驶车辆通过交叉路口的通行和交通安全、主动安全的问题。

第二面向网联汽车、自动驾驶汽车遇到的问题。

第三如何通过V2X防止行人被车辆撞到。

第四是可以实时根据交通流量，动态的改变交通信号灯控制。

第五是公交优先的问题或者紧急车辆优先的问题，这些都通过V2X或者V2I实现。

道路方面：

第一，基于V2X的交通密度的感知。

第二，交通实时模型的预测以及预防。

第三，行驶道路上的车辆中，如果我们通过V2I，动态给车辆实时的测速建议，可以提高车辆等待红绿灯实现及交通的道路通行力。此外，还有紧急车，如救护车，通过特殊行驶道路的时候，要求社会车辆倒出来，是通过V2X实现。

第四，所有V2X实现联网以后，大数据怎么用？这里我推荐大家一本书，才出版的英文书。

下面讲一下我们这几年做了什么事情。

第一我们推出了OBU和RSU。我们是双模，也支持LTE，LTE-V和DSRC，我们V2V实现了720P的视频传输，同时设备里面定制了RTK，高清定位模组。

我们OBU同样也是支持三模，我们OBU内置了RTK的高清定位模组，可以作为高清定位的RTK基站，差分定位信息可以通过V2I实现。

目前我们设备已经在长沙"7+1"，"1"是指国家智能网联汽车（长沙）测试区，部署了27台RSU，21台OBU，提供网联V2X相关的辅助驾驶应用及测试业务。“7”是指我们在全国首条开放道路智慧公交示范线的7.8公里上部署了31台iRSU和5台OBU。

第二，我们不仅做了OBU、RSU，还做了智能化这块。这块今年颁布了两个系统，智能网联道路管理系统和智能网联交叉路口管理系统。整个架构是车端计算+iRSU边缘计算+云计算+移动端，决策机构是车端、路端和云端。

CISS：将智能网联交叉路口的V2X技术和道路的智能感知技术融合在一起，做了一个系统，主要三个功能：1.协同感知2.红绿灯动态配时 3.局部动态地图（LDM）   

我们CIDI的CISS设备，里面有激光雷达、摄像头还有航母波雷达，感知车辆和行人，绿色点是行人，蓝色点是车辆，红色是红绿灯信息与倒计时，把LDM传到自动驾驶或者普通驾驶车辆，就能提高车辆智能化水平。

CISS的功能，分为主动安全的功能辅助驾驶的功能，还有交通效率类，智能信号灯，以及公共服务类安全，同时，这个系统针对三种车，一种是自动驾驶车，一种是网约车，还有一种是社会车辆，社会车辆必须装上我们一个APP。

CRSS：主要针对高速公路，刚才各位专家也说了，高速公路场景主要是测路距，这个功能就提供测数据的功能。

CIDI智慧高速建设设置了三步战略。

第一步，车路协同式高速：路侧端进行全路段交通态势感知，并将感知结果通过V2X通信传递给自动驾驶车辆进行决策。

第二步，半自动化式高速：自动驾驶车辆自主决策控制为主，路侧端感知决策控制为辅，自动驾驶车辆根据自身感知结果以及路侧传递来的高精度局部动态地图与控制指令(结合云端协同调度结果)，进行最终融合决策。

第三步，全自动化式高速（超级高速）：道路侧制作详细的LDM，在高精度LDM上面做决策，最终控制结果，发给车辆，就是车最终在高速路上像传送带一样的，由路来指挥它。

CISS的功能分为三个超视距：第一超视距视频感知，第二超视距障碍物检测，第三超视距可行驶检测。

超视距的障碍物检测，通过V2X，像图森车载摄像头能实现一千公里的超视距感知，CIDI也可以实现一千公里的超视距感知，通过路测的摄像头或者激光雷达、毫米波雷达，感知路上的障碍物把障碍物识别出来，并且经过精准定位，通过V2X将一公里外的信息传给自动驾驶。

可信息化道路，因为高速公路经常发现一些因为车辆事故或者是施工导致车道可行驶区域车道的变化，这块儿同样也可以发给V2X。

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