車聯網關鍵技術及應用研究

張進，蔡之駿，楊波

（廣州汽車集團股份有限公司汽車工程研究院，廣州 廣東 511434）

前言

隨著通信技術的發展，相關技術在智能交通領域加快應用，車聯網技術逐漸成為行業研究熱點，通過車聯網實現車路人互聯，可以顯著提高行車安全，優化交通狀況，減少汽車能耗[1]。

車聯網的發展有三階段，車載信息服務階段，主要是面向駕駛員提供車載信息服務娛樂等；輔助駕駛階段，由面向駕駛員轉變為人和車，提供娛樂以外的輔助駕駛決策和控制功能；無人駕駛階段，決策主體將由人變為機器，通過感知、決策和控制實現無人駕駛。

當前，正處于輔助駕駛階段，國家相關網絡、標準和法規在逐步建立中，國內外芯片制造商也已在研究滿足車聯網標準的核心通訊及控制芯片。已經有相應的模組或產品推出，可用于前期技術研究和演示。

本文首先介紹了車聯網的背景和基本概念，然后分析了車聯網的關鍵技術和應用，最后展望了車聯網的發展趨勢。

1 車聯網定義

車聯網[2]（Internet of Vehicles）概念引申自物聯網，是以車內網、車際網和車載移動互聯網為基礎，按照約定的通信協議和數據交互標準，在車-X（X：車、路、行人及互聯網等）之間，進行無線通訊和信息交換的大系統網絡，是能夠實現智能化交通管理、智能動態信息服務和車輛智能化控制的一體化網絡，是物聯網技術在交通系統領域的典型應用。

中國信息通信研究院在《車聯網白皮書2017》[3]中給出的車聯網定義是：借助新一代信息與通信技術，實現車和車通信V2V（vehicle-to-vehicle）、車和路通信V2I（vehicle-toinfrastructure）、車和行人通信 V2P（vehicle-to-pedestrian）、車和網絡通信V2N（vehicle-to-network）的V2X（vehicle-toeverything）全方位網絡連接，提升汽車智能化水平和自動駕能力，構建汽車和交通服務新業態，從而提高交通效率，改善汽車駕乘感受，為用戶提供智能、舒適、安全、節能、高效的綜合服務。V2X技術通過將“車-人-路-云”等交通要素有機地結合起來，能有效構建智慧交通體系，并使車輛獲取比單車感知更多的信息。

2 車聯網體系架構

車聯網系統是通過 RFID（ Radio Frequency Identifica-tion）、GPS（Global Positioning System）、傳感器、攝像頭等裝置，采集車輛自身狀態和周圍環境信息[4-5]；將狀態環境信息發送至中央處理器；分析和處理后，可以計算得到各車輛的最佳線路、路況等。如圖1所示，車聯網的架構可以分為三個層次：數據采集的感知層，數據交流的網絡層，數據處理的應用層。

圖1 車聯網架構

2.1 感知層

感知層通過各類傳感器和終端實現對車輛及周圍環境信息的采集和預測，以及車輛行駛數據及狀態數據，對數據進行預處理后傳輸給網絡層。需要用到各類傳感器和RFID標簽等。

2.2 網絡層

網絡層實現接入網絡，收集、分析和傳輸數據至服務器中，在服務器中記錄和管理數據，實現車聯網系統內各個節點的信息交互，保證信息的及時性和準確性。

2.3 應用層

應用層分為應用程序和人機交互兩部分，應用程序進行數據處理，人機交互是直接與用戶進行交互的平臺，提供導航、通信、監控及車輛控制的功能。

由于車輛安全性至關重要，且車輛行駛環境難以完全覆蓋，決定了車聯網的技術要求更高更嚴格，車聯網的特點如下：

2.3.1 高動態

車聯網中網絡節點以車輛為中心，節點移動速度快、拓撲變化更多、路徑時效更短。

2.3.2 環境干擾大

車輛節點間的通信受到周邊建筑、天氣、交通等諸多因素的影響，車輛通信環境變化大則需要車聯網魯棒性更高。

2.3.3 網絡安全性[6]和可靠性要求高

車輛行駛過程中網絡拓撲是持續快速變化的，可能會出現連接中斷的情況，確保網絡的安全性和穩定性勢在必行。

3 車聯網關鍵技術

車聯網的關鍵技術主要有：高精定位技術、傳感技術及信息整合、車載終端系統及語音識別技術、通信及其應用技術、云計算及云平臺技術、安全技術、標準體系。

3.1 高精定位技術

車聯網中，車輛及路邊設施等定位信息是車聯網應用的基礎，定位的準確與否直接決定了應用場景的可靠性，因此高精定位技術在車聯網中顯得至關重要。目前主流的高精定位技術主要采用RTK（Real-time kinematic）+慣導的形式。

圖2 RTK系統組成[7]

3.2 傳感技術及信息融合

傳感技術包括車輛傳感器網絡和環境傳感器網絡，車輛傳感器網絡用于提供車內外環境狀況信息，環境傳感器網絡用于感知和傳遞道路狀況信息；信息融合需要車聯網控制器對接收到的車輛、行人和路側設備信息進行融合處理，篩選出一定距離內或時間范圍內的潛在威脅。

3.3 車載終端系統及語音識別技術

現車載終端多為非開放、非智能系統，并不適用于開放的車聯網智能終端。語音識別技術在車載終端系統人機交互上尤為重要，且非常適用于汽車日常駕駛中，將有力推動車聯網發展。

3.4 通信及其應用技術

通過無線通信技術，可以實現終端與云服務器間的信息交換，車聯網的通信技術主要分為兩種：DSRC（Dedicated Short Range Communications），專用遠程通信技術，是一種歐美日采用的主流車載無線網絡通信技術，但各國的技術標準不同，不能完全兼容。LTE-V（Long Term Evolution-Vehicle）技術，是基于LTE和5G的車聯網技術，建設成本低、能緊跟變革，遠距離傳輸可達性更好，非視距傳輸可靠性更高，適應于更復雜的安全應用場景，是我國采用的技術路線。

3.5 云計算及云平臺技術

由于車載終端能力有限，車聯網的很多應用都需采用云端計算技術，通過云計算能整合更多信息和資源提供及時的服務。云計算能夠極大地提高處理速度和效率，提供準確實時的數據和服務，廣泛應用于智能交通調度、大規模車輛路徑規劃、路況分析、車輛診斷等方面。通過云平臺能夠實現豐富的延伸功能，通過服務整合實現服務創新。

3.6 安全技術

車聯網應具有防御網絡攻擊、保護用戶隱私、數據傳輸準確的功能。車聯網安全問題主要集中在車聯網隱私保護，如位置隱私、用戶數據隱私、身份隱私，通信安全如車載網絡通信安全、遠程通信安全，硬件與軟件安全。安全可靠的系統，是車聯網發展的基礎。

3.7 標準體系

車聯網系統信息和節點多樣，必須建立一套統一、安全的標準體系才能夠實現不同終端的信息交互。當前中國汽車工程學會和國際合作式智能交通系統已經在制定 V2X應用層和應用數據交互標準。

4 車聯網技術應用

車聯網的應用分為三大類：駕駛應用、交通應用、商業應用。以下著重介紹車輛網在智能駕駛輔助及交通管理方面的應用，并列舉了常用的算法模型。

4.1 駕駛應用

車聯網在駕駛方面的應用有：智能駕駛輔助系統、車隊輔助駕駛、車輛定位導航、遠程操控及其他。其中，在智能駕駛輔助系統中，目前智能駕駛系統感知部分主要采用各類傳感器，如攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、高精定位等。但傳感器精度及范圍有限，且易受環境影響。而車聯網系統通過與周邊車輛及設施進行通信，擴大了對交通環境的感知范圍，能夠提前獲知周邊出車輛狀態信息和道路狀況，顯著增強車輛智能駕駛輔助功能，如：前向碰撞預警、交叉路口碰撞預警、左轉輔助、盲區預警/變道輔助、逆向超車預警、緊急制動預警、異常車輛提醒、車輛失控提醒、道路危險狀況提示、限速預警、闖紅燈預警、弱勢交通參與者碰撞預警。

其中，車輛碰撞預警是目前 V2X最主要的應用場景之一。以直道下的前碰撞預警場景為例，一般使用最小安全距離[8]和TTC（Time-to-Collision）模型判斷碰撞風險，原理如下：

最小安全距離模型是結合駕駛員反應時間及計算主車主動制動后的安全距離，如圖3所示：

圖3 最小安全距離模型[8]

其中T為駕駛員反應時間，t1為制動協調時間，t2為減速增長時間，d0為安全距離，as為主車制動加速度，VH與VR分布為主車和遠車的當前速度，D為主車與遠車的當前距離，通過動力學模型可得最小安全距離S公式為：

若D＞S，則說明主車與遠車目前沒有碰撞風險，主車不會預警；反之則說明主車和遠車有碰撞風險，主車會對駕駛員進行碰撞預警的提醒。

TTC模型計算方法類似，引入相對速度Vrel=VH-VR與相對加速度arel=aH-aR，其中aH與aR分別為主車和遠車的當前加速度。通過動力學模型可得：

通過判斷 TTC時間與駕駛員反應時間等判斷是否有碰撞風險。注意如果計算出TTC＜0或者無解則說明遠車正在遠離或兩車已經碰撞。測試V2V場景準確度時較常采用TTC模型。

4.2 交通應用

車聯網在交通方面的應用有：交通管理、救援提示、車隊管理、停車提示等。車聯網可以提供實時動態的交通信息，管理中心可以據此更好地完成交通提示及調度，優化城市交通狀況。其中，交通管理中可以有效使用V2I的功能優化交通流。

以綠波車速引導為例，車輛可以獲取當前路段紅綠燈的相位及剩余時間等信息，從而優化交通流。以綠波車速加速引導為例，原理如下：

圖4 綠波車速加速引導[9]

如圖所示，T1，T2分別為單周期內綠燈與紅燈持續時間[9]，ΔT為交叉口I1與I2的信號燈時間差，L12為交叉口I1與I2之間的距離；同一車道內，在綠燈期間通過I1交叉口而沒有駛離主干道的第一臺車與綠燈剛亮起之間的時間差為t1；同理，在綠燈期間通過I1交叉口而沒有駛離主干道的第二臺車與第一臺車經過I1交叉口的時間差為t2，tm+1為在綠燈期間通過 I1而沒有駛離主干道的最后一臺車與在紅燈期間通過I1且進入主干道的第一臺車的時間差，tn為上一臺車與在紅燈期間通過 I1且進入主干道的最后一臺車之間的時間差，B為同一車道上的前后兩車之間的安全距離。部分車輛經過I1交叉口后進行加速，以新車速通過I2交叉口。第一臺通過I1交叉口的車輛速度為：

第二臺通過I1交叉口的車輛速度為：

最后一臺在該綠燈期間通過I1交叉口的車輛速度為：

同理，第一臺在下一紅燈期間通過I1交叉口的車輛速度為：

最后一臺在下一紅燈期間通過I1交叉口的車輛速度為：

4.3 商業應用

車聯網在商業方面的應用主要有：移動支付、租車、保險及廣告等。車聯網所提供的豐富海量信息會催生出新的商業模式及應用，在未來有廣闊的發展空間。

5 結論

未來車聯網應用主要在無人駕駛、移動出行和延伸服務中。隨著汽車的智能網聯能力提升，無人駕駛僅靠車輛自身傳感器很難精準實時地感知周圍環境，車聯網技術對于實現無人駕駛有重要作用。同時，隨著電動汽車的普及，車聯網可以解決充電難的問題。最后，由車聯網延伸出的其他服務也將逐漸成熟。車聯網技術將更云端化和智能化，將有效促進智能交通的發展，為構建智慧城市提供有力的技術基礎和保障。