自動駕駛背景下的智能交通場景系統未來設計

陸金

摘 要：本文從現代城市交通背景和面臨的問題分析入手，預測用戶未來交通出行需求的變化，探討汽車自動駕駛技術發展趨勢，未來交通變革的任務與實施路徑。通過對未來智能交通場景構架設計，研究全感應式智能道路，全配套交通資源，動態可控的交通管理，高度集成的一站式服務，勾勒未來智能交通場景。從政府如何解決交通資源均衡布局與共享，前瞻性交通基礎設施建設與技術改造，再定義智能交通規則，提高未來城市交通服務與管理效能作了思考。

關鍵詞：自動駕駛 智能交通 場景設計

Future Design of Intelligent Traffic Scene System under the Background of Autonomous Driving

Lu Jin

Abstract：This article starts with the analysis of the modern urban traffic background and the problems it faces， predicts the changes in users' future transportation needs， discusses the development trend of auto-driving technology， and the tasks and implementation paths of future transportation reforms. Through the framework design of future intelligent transportation scenes， the article will study full-sensing intelligent roads， complete supporting transportation resources， dynamic and controllable traffic management， and highly integrated one-stop services to outline future intelligent transportation scenes. The article studies about how the government solves the balanced distribution and sharing of transportation resources， forward-looking transportation infrastructure construction and technological transformation， redefines intelligent transportation rules， and improves the efficiency of urban transportation services and management in the future.

Key words：autonomous driving， intelligent transportation， scene design

1 交通背景分析

1.交通難。隨著城市化快速發展，人民生活水平提高，出行方式發生新改變，家庭汽車擁有量大幅增加。上班、上學高峰時間相對集中，無法錯峰出行，導致交通經常性堵塞，特別是區域中心城市，一小時以上交通圈成為常態，事故頻發，交通效率低下，影響了人們的工作與生活，造成時間和資源的高度浪費。

2.停車難。由于城市車位配套規劃問題，導致目的地停車難，亂停車現象比較普遍，影響交通管理和城市美化，給環境帶來不安全因素。目前，政府只能通過違章處理，從經濟和駕駛證書扣分來被動治理，治理效果不好，還受到人們的質疑和抱怨，導致政府公信力下降。

3.交通資源匱乏。為了滿足大眾需求，提高交通效率，政府投入大量資金用于城市交通道路建設和反復性升級改造，花費人財物等社會資源加強公共交通治理。為了緩解交通壓力，交通管理部門根據交通流量，在一定的時限，采用了單向行駛、可變道、公共交通專用通道等手段來緩解這個矛盾，但是交通資源仍然匱乏，不能滿足社會對便捷交通的需要。

2 汽車自動駕駛技術發展趨勢

自動駕駛汽車通過人工智能技術、車載雷達、傳感器以、攝像頭等系統閉環控制，對路面環境實時信息進行數據采集、計算反饋、指令控制，進而保證車輛安全運行，未來的汽車自動駕駛技術一定會無限接近或越過人的智慧水平。

1.汽車智能與智慧駕駛。當前的自動駕駛技術已經發展成熟，借助完整的自動駕駛解決方案，能系統的規劃、感知、定位、控制和自動駕駛，5G和V2X算法為車輛提供云端遠程管理平臺，實現安全穩定的出行。智能汽車采用高精定位、搭載AI控件等技術，通過決策規劃系統，實現車輛控制與安全管理。以傳感器為媒介，感知駕駛信息，采集交通實時信號，實時傳遞給行車計算機進行大數據分析處理，發出精準指令，控制車輛行為模式。智能汽車具有360°無死角的感知環境，自動駕駛技術逐步接近或越過人的智慧水平，能快速反應外部環境條件變化和交通信息。[1]

2.身份識別與安全行駛。為實現自動駕駛，首要條件是汽車能快速識別并響應實時路況和障礙物。智能汽車配置傳感器，以攝像頭、激光雷達和毫米波雷達來感知攝取數據，然后通過ADAS系統對障礙物身份識別。車輛收到目標信息后，結合本車的行駛數據信息，進行信息處理，利用信息融合技術，計算出車與障礙物的距離和速度等狀態信息，進行障礙碰撞危險估計，發出識別指令，車輛接受指令后，防碰撞系統緊急響應，有效避免碰撞發生，確保車輛安全行駛。

3.深度學習與升級發展。隨著計算機芯片、ADAS平臺和造車技術的成熟，自動輔助導航和駕駛系統將傳統汽車行業帶來顛覆性的創新，使汽車自動適應智能召喚、自動交通信號燈提示、停車標志識別控制、監測限速標志等交通規則，完成自動巡航、自動轉向、自動輔助變道、自動泊車、召喚等功能。系統根據不同類型潛在威脅做出相應警報和反應，為提高無人駕駛自適應性，系統對相關行駛數據收集，完成模型深度學習記憶，為智能汽車的升級發展提供數據和技術參考。