5 G-V 2 X應用場景和通信需求研究

丁啟楓，杜 昊，呂玉琦

（國家無線電監測中心檢測中心，北京 100041）

1 引言

隨著近些年我國車聯網產業的迅猛發展，關鍵技術的突破頻率日益加快，作為當前解決道路安全研究熱點的C-V2X技術，已然伴隨著加速到來的5G時代從LTE-V2X進化為5G-V2X，利用5G低時延、高可靠、容量大的特點，5G-V2X將會在更多應用領域給C-V2X帶來新的技術革新和功能需求。

2 5G-V2X通信特點及應用場景

5G-V2X的通信模式具有五大特點：一是可以根據場景需求自適應控制通信可靠性和覆蓋范圍；二是支持廣播、組播和單播工作；三是支持有效的資源分配和高密度場景下的有效連接；四是能夠支持亞米級高精度定位（＜0.1m）；五是支持不同的3GPP無線接入網絡技術，支持不同的覆蓋范圍和復雜網絡類型。

基于3GPP TS22.886文件內容描述，5G-V2X將支持四大領域共計22個場景。4個主要領域分別為編隊駕駛、先進駕駛、遠程駕駛和傳感器共享。同時根據需求分析，5G-V2X也將能為L1-L5的自動駕駛提供全方位的網聯化信息。

3 編隊駕駛領域主要應用場景

3.1 eV2X技術下的編隊駕駛

編隊駕駛就是讓車輛猶如整廂火車般形成編隊并保持動態行駛，編隊車輛之間需實時保持其行駛速度、方向、車輛動作（包括加速、制動等）等信息共享，因此車輛間仿佛用一條無形的繩索連接起來，通過這樣排列方式，就可以極大縮短車輛間距，削減燃料消耗，并且所需的駕駛司機數量也可以減少。編隊駕駛技術包含三個方面：

（1）組建或離開：車輛間要想組建成一個編隊駕駛，需要他們彼此交換想要編隊的意圖，以及確定編隊的領隊和跟隨者。當某輛車到達了目的地或者想要離開編隊時，它要將意圖及時傳達給編隊中的其他車輛。在編隊正常駕駛時，須保持車輛間的動態信息隨時進行交換共享。

（2）通告或警告：在編隊正常駕駛時，其他不屬于該編隊的車輛應意識到編隊的存在，否則這個車輛可能會誤入到編隊之中并打斷了編隊的正常駕駛。因此，駕駛編隊應當讓編隊通信范圍之外的車輛感知。

（3）隊內通信：編隊正常駕駛時，編隊內的車輛需要將到達目的地、是否或何時作出加速或制動的舉動等信息進行上傳。此外，由于編隊領隊要比其他跟隨車輛消耗更多的燃料，所以在需要的時候領隊車可以要求另一輛車來擔當領隊，并且這種類型的通信僅需在兩輛車之間進行，無需驚動其他隊內車輛。

為預防隱私數據外泄等潛在威脅，編隊駕駛時的通信數據應當加密并且只能由編隊中的車輛來進行解密。此外，由于信息的私密性，編隊的通信范圍應在車頭與車尾之間，而且要保持在視頻范圍內，這是因為編隊的長短可能會隨著編隊的移動而發生改變，因此為了分布有效的資源信息，以便對編隊中信息的分發區域進行動態控制。[1]具體通信參數要求如表1所示：

表1 部分通信參數要求

3.2 編隊駕駛內部的信息交換

行駛在道路上的車輛，可以隨時隨地組成編隊進行駕駛，編隊的創建者將負責整個編隊的管理。創建者須實時將編隊成員提供的周邊交通數據進行更新并上傳到路邊單元（RSU）；同時，創建者也要實時從路邊單元接收路況及交通信息，并分享至其他編隊成員。所有編隊成員也可以自行通過V2V分享最新信息。

編隊成員可以通過兩種方式獲取信息。一種是通過V2V方式，另一種是接收來自編隊創建者獲取的路邊單元信息，這兩種獲取的信息都將被用作建立完善高精密度動態駕駛地圖。車與車之間的信息交換將被稱作新的Q&A模式。具體通信參數要求如表2所示：

表2 部分通信參數要求

4 先進駕駛領域主要應用場景

4.1 自動駕駛連接協同避撞（CoCA）

為了讓車輛更準確地評估事故隱患概率并啟動相應協同操作，除了通常需要用到的CAM技術、DENM安全信息、傳感器數據、一系列的諸如剎車加速等指令外、車輛間也需要通過3GPP V2X通信技術將橫向和縱向控制信息在道路交通應用中進行交換分享。具體通信參數要求如表3所示：

表3 部分通信參數要求

4.2 自動駕駛下的信息共享

有限自動駕駛情景可以理解為處于SAE2級和SAE3級的自動駕駛水平，假設其車輛間距離較寬（例如大于車輛速度*兩秒），并且具備初級的數據交換能力。完全自動駕駛情景可以理解為處于SAE4級和SAE5級的自動駕駛水平，假設其車輛間距離較寬（例如大于車輛速度*兩秒），并且具備高分辨率的數據交換能力。[2]具體通信參數要求如表4所示：

表4 部分通信參數要求

5 遠程駕駛領域主要應用場景

5.1 eV2X技術下的遠程駕駛

遠程駕駛是由人或者云計算對車輛進行遠程操作的駕駛模式。由于自動駕駛需要使用大量的傳感器和諸如目標識別等復雜的算法，而利用人為的進行遠程操作便可大大減少傳感器及算法的數量。例如，當車輛通過車載攝像頭將實時視頻傳送給遠程操控者，操作者無需進行任何復雜的機器運算便輕松了解車輛的潛在危險，同時基于這些實時視頻，遠程操作者還可以隨時向車輛發送指令。遠程駕駛相比自動駕駛可以運用在更多特定的場景，比如在公共汽車場景中，公共汽車會遵循預先設定好的靜態路線及特定車道行駛，因此運營公共汽車所需的要求就會和自動駕駛不同，對于這類情況，遠程駕駛所提供的實時視頻流不僅包括車輛外部圖像，還有車內圖像，這樣在運營公共汽車時利用遠程遙控就可以針對乘客上下這種多樣化的場景及時作出判斷。此外，當云計算取代人工操作后，更可以對多個車輛進行統籌協調。假如所有的車輛都提供他們的時刻表和目的地，云計算就可以協調每輛汽車的出行路線，通過統籌協調技術將大幅減少潛在出現的交通擁堵情況，縮短車輛出行的整體時間，并間接地提高了燃油效率。

5.2 遠程監控技術（TeSo）

雖然保障交通安全及無障礙駕駛是每一輛自動駕駛汽車的職責所在，但是遠程監控技術可以幫助人們在短時間內遠程控制自動駕駛汽車。遠程監控技術可使像除雪等道路建設（通過一個人遠程操縱多輛自動駕駛汽車）應用方面變得更有效率。具體通信參數要求如表5所示：

表5 部分通信參數要求

6 傳感器共享主要應用場景

6.1 自動駕駛下的傳感器及狀態圖共享

自動駕駛下的傳感器及地圖共享（SSMS）能夠去共享未經處理或者已處理的信息來建立整體環境感知。該技術是針對ETSI和ISO技術報告及標準中提出的本地動態地圖擴展技術概念的呈現，相對于概念，該技術主要變化在于更精確的時空度、更低延遲以及擁有從超本地化的運輸鏈接過渡到“狀態圖”區域網絡的感知能力。傳感器及狀態圖共享將會利用到可靠性傳輸及系統彈性等性能。該技術能夠對精密定位及控制下的低延遲通信提供服務，也可以對像編隊駕駛、道路交通安全信息及人車緊急通信等關鍵任務程序提供技術支持，對于之前應用中所用到的高分辨率傳感器圖像，雖然在使用過程不一定需要進行傳輸，但是由于過多的各式傳感器需要進行連接，所以可預計傳感器及狀態圖共享技術需要消耗很大的數據帶寬。具體通信參數要求如表6所示：

表6 通信參數要求

6.2 集體環境感知技術

車輛可以在鄰近區域實時交換來自用戶類型路側單元（UERSU）的傳感器信息或者傳感器數據，通過這種類型的信息交換方式形成了環境集體感知。該技術可以增強汽車間的環境感知能力從而避免事故隱患。具體通信參數要求如表7所示：

表7 通信參數要求

6.3 自動駕駛下的視頻數據共享

駕駛員的視野范圍在某些交通道路情況下會受阻，比如前方有輛駕駛中的大型卡車。在這些安全關鍵的情景下，受阻車輛可以通過從其他車輛發送來的視頻數據得到有利的技術支持。視頻數據也可以通過某一個具備條件的用戶類型路邊單元收集并發送至車輛。然而僅共享預處理數據是不夠的（比如通過自動目標檢測提取），駕駛員的駕駛判斷還取決于他們的駕駛能力和安全偏好（車距、迎面駛來的車輛速度）。高分辨率的視頻數據共享可以更好地根據駕駛者安全偏好來進行操作決策支撐。反之，低分辨率視頻數據的效果并不出色，因為其低分辨率會讓一些障礙變的模糊，進而有可能會讓駕駛者忽略。此外，也要避免對傳輸的視頻數據進行壓縮，因為這個行為會導致傳輸延遲增高。具體通信參數要求如表8所示：

表8 通信參數要求

7 結束語

隨著近日工業和信息化部關于《車聯網（智能網聯汽車）直連通信使用5905-5925MHz頻段管理規定（暫行）》的出臺，LTEV2X所需的無線電工作頻段已被正式確定，這將無疑為LTEV2X的發展提供了定心丸，而伴隨著5G技術的加速發展，5GV2X 3GPP應用場景和通信需求的基本敲定，結合芯片廠商的車聯網芯片均匹配LTE和5G技術下的V2X應用，未來5G-V2X將代替LTE-V2X成為主流，智能網聯汽車的加速也成為推進汽車產業的首選。