5G時代無人駕駛背景下道路改造可行性探索

丁曉琦 于秀麗 李明月 王繁澤

(東北林業大學,黑龍江 哈爾濱 150040)

1 概述

項目背景：2019年10月31日，中國移動、聯通、電信三大運營商在中國國際信息通信展覽會上正式公布了5G商用套餐。這個舉動代表著中國5G的商用時代的正式到來，同時，隨著現代技術的發展，無人駕駛技術越來越多地被考慮進去，并正在被許多專業學者探究。在這兩個大背景下，5G時代下無人駕駛汽車將在不久的將來普及，我們的生活環境將會被極大的改變，首當其沖的是道路系統改造問題。這必是未來急需解決的科技難題，同時也是一個技術難題，必須在智能城市化的背景下加以解決。

目前，在5G商用背景下，車路協同方案成為全球智慧交通的共識之路。國內對于5G時代無人駕駛技術背景下道路改造的探索主要有以下：2019年，我國工信部部長苗圩在博鰲亞洲論壇上透露，5G最大的應用是移動狀態的物聯網，而移動物聯網最大的市場可能是車聯網。以無人駕駛汽車為代表的5G技術應用，可能成為比較早的應用。而在推動無人駕駛汽車的開發方面，必須要涉及人和車、車和車、車和路之間的通訊。他已經與交通運輸部部長達成了重要的共識，即在中國的公路上要加快推動數字化、智能化的改造，把道路標識、紅綠燈、管理規則通過智能化改造固化下來。與此同時，交通運輸部在全國布局認定了6家封閉場地測試基地，提升道路測試的安全水平，加強車路協同式自動駕駛的研發測試，研究制定了自動駕駛封閉測試場地建設技術指南(暫行)。我國也開展了新一代國家交通控制網和智慧公路的試點工作，推動5G通信和北斗導航等技術的應用，結合2022年冬奧會和第29屆世界智能交通大會，會同北京、上海等一些地方在京禮高速、東海大橋、雄安新區等推進一批自動駕駛和車路協同試點項目。國外對于5G時代無人駕駛技術背景下道路改造的探索也有成果，美國出臺了一系列智能交通戰略規劃，確立以汽車智能化、網聯化為核心的智能交通領域發展方向，并將5.905 GHz～5.925 GHz的頻段專用于C-V2X無線通信技術。

對此我們進行探索研究，綜合以上的研究資料，發現其中涉及到道路改造后對交通影響的內容少之又少，因此我們把5G時代無人駕駛背景下道路的改造可行性探索作為本項目的研究內容，進行可行性分析。

2 vissim道路交通檢仿真模型構建

vissim是德國PTV公司開發的一款微觀的,基于時間間隔和駕駛行為的仿真建模工具,用以城市交通和公交交通運行的交通建模軟件。從各種交通條件來看，可以分析道路安裝、交通構成、交通信號、公交車站等城市交通和公共交通的運行情況，是衡量交通工學設計和城市規劃方案的有效手段，vissim使用的核心模式是生理—心理駕駛行為模型評價標準為高峰小時系數(PHF)，該系數是分析道路通行能力時，高峰小時內交通量不均衡的修正系數。

具體建模流程分為以下10個：

1)調查或預測交通量，交通參數設置，初始配時;

2)新建文件與導入底圖；

3)導入底圖繪制路網；

4)輸入路網交通量(期望車速分布，車輛交通設置)；

5)路徑決策；

6)控制類型設置(優先原則或信號燈設置)；

7)評價分析，設置輸出文件；

8)仿真運行并輸出評價文件；

9)檢查仿真是否合乎需求，調整設計方案；

10)輸出優化后的方案。

根據以上步驟繪制流程圖，如圖1所示。

3 研究對象

通過人工計數法對東北林業大學北門和興路段高峰時間段的汽車交通量進行觀測的方法，人為收集數據，根據流程建立分段交通量觀測表的車輛種類圖，建立相應擁擠時間段的數據庫。以現存道路數據為主,利用vissim分析該路段的交通特性和變化規律。

3.1 研究對象的選取

由于時間的限制，我們先選擇在晚高峰進行調查。同時將調查車輛分為大貨車，小貨車，大客車，中客車，小客車和公交車進行統計，我們分為兩組，兩人一組，第一組調查東向車流量，第二組調查西向車流量。

3.2 調查時間的選取

我們選擇具有典型意義的晚高峰時間段2019年10月22日18：30～19：30以10 min為時間間隔將其劃分為6個時間段進行1 h的交通流量記錄。

觀測點鳥瞰圖如圖2所示。

3.3 交通流量統計和表示

為了更加科學的對交通流量數據進行整理和分析，我們將所有車輛折合成小汽車數量，詳細數據見表1，表2。

表1 觀測點1數據

表2 觀測點2數據

3.4 實驗過程

首先進行路網交通量輸入，本次模擬實驗以上述2019年10月22日18：30～19：30東北林業大學北門和興路晚高峰時段車流量為主進行數據輸入并進行仿真模擬,并對改造前后的高峰小時系數進行橫向對比。

進行建模：以上訴觀測記錄得到的數據和和興路主要道路樣式為基礎建立一條長度為1 000 m的含有三個信號交通路口的雙向六車道城市交通干線，車道寬度和是交叉路口按照中國標準公路寬度(雙向六車道是2×11.25 m)標準數據作為道路改造前的道路模型參數設置，并對其進行實驗分析(道路模型鳥瞰圖見圖3，交叉路口模型鳥瞰圖見圖4，路徑決策設置見圖5，交通信號設置見圖6)。

3.5 仿真運行輸出評價文件

通過輸出文件，我們可以發現在各車道上，傍晚高峰期的車輛流量很大，交通流量接近飽和狀態。道路交通高密度，處于穩定的流動狀態，從模擬情況看，東西方向車流量大，沒有足夠的通行能力。據美國《道路通行能力手冊》介紹,15 min的高峰交通量是造成交通阻塞的重要因素,在城市道路中,高峰小時系數(PHF)一般為0.8～0.98為正常值,其值較低是標識在高峰小時中具有較大的可變性,容易造成阻塞。高峰小時系數公式如下所示：

東向PHF=1 850/(552×(60/10))=0.558。

西向PHF=1 947/(433.5×(60/10))=0.749。

分析實驗結果得出結論和現實所檢測到的情況類似，晚高峰期間各條道路非常擁擠，PHF值低于正常值，東西雙向交通量不平衡，高峰集中現象明顯。

針對分析數據和現實監測情況的缺點和不足，我們根據第五代通信技術和無人駕駛技術的實現為前提，對現有城市雙向六車道進行道路改造。

1)取消道路中間的隔離帶及兩側停車位；2)減少橫向車道的距離和數量；3)取消某些現存公路設施(加油站，服務區，地鐵站，交通標識，紅綠燈等)；4)增加兩條雙向自行車道；5)基于L5級無人駕駛技術進行汽車參數設計(減小跟車距離為1/2車距)；經過以上改進，改造后道路行駛模擬圖如圖7所示。

考慮到無人駕駛汽車特殊的行車模式和決策方式，我們將不再采用車輛換算關系對改造后的道路進行模擬，并以改造后西向道路數據為參考得出以下結果，改造后的西向道路數據如表3所示。

表3 改造后西向道路數據

改造后道路同交通輸入量的PHF值。

西向PHF=1 947/(334×(60/10))=0.972。

3.6 評價方案

本部分通過對vissim軟件分析和多方搜尋查證，得出以下結論：1)本文將車道進行改造，雖然減少了車道數，但是改造后的車道仍能滿足在L5級自動駕駛級別的車流量需求。2)車道改造后，原有的道路資源被更好的利用規劃，進一步促進友好型智能型城市建設。3)車道被改造成智能化道路后，能夠很好的改善早晚汽車擁堵問題，不僅在道路方面改善了擁堵問題，還與互聯網相結合，更好的掌握道路情況。

4 結語

4.1 改造建議

1)取消道路中間的隔離帶及兩側停車位。取消雙向道路中間的隔離帶和雙側停車位，可以增寬原來的下車使用空間，令原有道路空間的多樣化使用，由此進一步加強綠色出行帶來的城市空氣質量的提升和友好型智慧型城市的建設。2)減少橫向車道的距離和數量。根據L5級自動駕駛的智能程度假設，以及vissim模型數據的分析，無人駕駛車與車之間的跟車距離和橫向的車距可以進一步減小。實驗表明在相同條件下，減小跟車距離為1/2車距，單條車道的相同時間的車流量可以增加為原來的3倍～4倍，提高單條車道的行車效率。3)取消某些現存公路設施(加油站，服務區，交通標識，紅綠燈等)。加油站，服務區等傳統道路附屬空間也隨新型道路結構的再規劃取消，取而代之的是城市空間多樣化的發展，如新型動態社區和公園的建設和城市綠化覆蓋率的進一步提升。將車道改造成智能型道路，并取消紅綠燈，可以解決城市道路高峰時刻的汽車低速行駛所產生的超標尾氣排放問題和緩解交通壓力。4)道路兩旁商鋪的新型發展模式，無人車的多樣性。“未來商店”是指零售企業通過運用最新的信息技術和智能技術而實現的一種新型商業模式。

4.2 可行性研究

本文通過對vissim軟件分析和多方搜尋查證，得出以下結論：

1)本文將車道進行改造，雖然減少了車道數，但是改造后的車道仍能滿足在L5級自動駕駛級別下車流量需求，因此說明本文對道路進行改造是具有一定可行性的。

2)車道改造后，原有的道路資源被更好的利用規劃，進一步促進友好型智能型城市建設。隨著經濟的快速發展，交通壓力越來越大，為了緩解交通壓力，節約投資和建設綠色環境，道路改造項目可以不斷普及，創造明顯的經濟效益和社會效益。

3)車道被改造成智能化道路后，能夠很好的改善早晚汽車擁堵問題，通過與互聯網相結合，能使車輛更好的掌握道路情況，靈活駕車，減少在道路上浪費的不必要時間。

4)此次的研究成果有望在我國未來智能化城市發展與5G城市的打造上提供參考意見。