面向5G遠程自動駕駛的CPSS控制系統(tǒng)研究

楊良義,鄧長禎,劉飛洋

(1.汽車噪聲震動和安全技術國家重點實驗室， 重慶 401122；2.中國汽車工程研究院股份有限公司， 重慶 401122)

信息物理融合系統(tǒng)(cyber physical systems，CPS) 是將信息基元與物理元素融為一體，并基于信息系統(tǒng)和物理系統(tǒng)之間的相互作用與反饋，進而實現對物理系統(tǒng)的精確認知和有效控制的前沿技術。2008年,美國成立的CPS指導小組在《cyber-physical systems executive summary》中，把CPS應用放在交通、國防、能源、醫(yī)療、農業(yè)和大型建筑等多個領域[1]。CPSS(cyber-physical-social systems)是CPS的延伸，增加了人類社會屬性，為解決具備社會屬性的復雜問題提供了一種新的方法和手段[2-3]。當前CPSS發(fā)展還處在初級階段，研究的成果有限，缺乏系統(tǒng)性的設計方法[4]。有一些學者認為，CPSS可用于滿足個性化需求，如將CPSS應用于展廳為游客提供更好的服務，應用于工業(yè)機器人生產線，滿足人類對產品個性化需求[5]。有研究將CPSS應用于城市大數據，以期為居民用戶提供主動服務[6]，也有研究將CPSS應用于智能家居的清潔場景之中[7]。在交通和汽車領域，李克強等[8]提出了車路云一體化融合的智能網聯(lián)汽車云控系統(tǒng)，探討了該系統(tǒng)典型特征，設計了車路云融合架構，并研究了邊緣云上的車路融合感知與時變時延下車輛控制等技術。王飛躍等[9]基于CPSS考慮車輛、駕駛員和信息之間的交互作用，提出了平行駕駛的概念和框架，用于未來的協(xié)同網聯(lián)式自動駕駛。韓雙雙等[10]基于CPSS 的平行智能車概念，研究了通過道路和交通設施對環(huán)境實現充分感知，實現車輛更高級別智能駕駛的技術。王曉等[11]研究了將基于CPSS智能車輛網聯(lián)管理與控制方法，并給出了平行車聯(lián)網的概念、框架、功能與流程。5G具有高帶寬、低時延等特點，在5G-V2X的應用場景中，定義了3類V2X服務，其中之一就是支持自動駕駛、遠程駕駛、車輛編隊等先進V2X服務。針對5G-NR(uu)在車輛遠程遙控駕駛方面的應用和5G通信技術對該場景的適用性方面，也有相關技術研究[12]。伴隨著5G技術的商業(yè)化應用的推廣和自動駕駛汽車系統(tǒng)架構的不斷演化，延伸出了許多新的5G應用場景。其中5G遠程自動駕駛技術就是一個新的典型應用場景，其不僅可以實現在特定場景下的自動駕駛功能，在面對復雜感知、決策或控制問題時，又可以實現人類駕駛員的接管和修正，應用前景廣闊。

但是總體來看，關于基于CPSS理念的自動駕駛車輛具體應用場景和工程技術研究相對較少，尤其缺少將CPSS、5G通信技術、自動駕駛技術相結合的工程技術研究和應用實踐。針對以上技術現狀和問題，本文提出采用CPSS的相關理念和屬性，基于5G通信網絡、車輛自動駕駛融合感知、智能決策和控制等技術，設計車輛自動駕駛控制系統(tǒng)。將各種道路交通物理對象、車輛狀態(tài)、駕駛員駕駛等多種多源異構信息要素進行融合，進而實現人和機器共同協(xié)同控制自動駕駛車輛。

1 5G遠程自動駕駛系統(tǒng)架構

5G遠程自動駕駛系統(tǒng)的分層架構如圖1所示，可以分為4個功能層級，分別是物理層、網絡層、信息層和決策控制層。其中物理層主要包含的是車輛本身及其雷達、攝像等傳感器，制動、動力等執(zhí)行系統(tǒng)，車輛行駛的道路環(huán)境及其V2X通信設施、信號燈等設備；網絡層主要包含的有可實現遠程通信的5G(uu接口)網絡終端與基站，可實現車輛與車輛、交通基礎通信的LTE-V 2X(PC5接口)網絡終端與基站，可實現車輛內部線控的和信息交互的車載CAN/LIN網絡；信息層主要包含的有5G遠程自動駕駛車輛行駛道路的高精度地圖信息、車輛狀態(tài)信息、道路及交通設施狀態(tài)信息以及自動駕駛車輛行駛周邊的交通參與物狀態(tài)信息，實現自動駕駛車輛感知信息的融合識別；決策控制層，包含有遠程遙控駕駛系統(tǒng)和自動駕駛車輛自主決策控制系統(tǒng)2個部分，在車輛行駛軌跡、狀態(tài)不符合預期時或需要人工干預車輛運動時，遠程遙控駕駛系統(tǒng)可以人工進行干預和修正控制策略。

圖1 5G遠程自動駕駛系統(tǒng)分層架構

CPSS理論世界主要由3個部分組成，即物理世界、精神世界和人工世界，其基本架構如圖2所示[2]，3個世界由物理空間和網絡空間耦合而成。理論層面，面向CPSS的自動駕駛系統(tǒng)、車聯(lián)網系統(tǒng)在文獻[9-11]中均論述和研究，相關自動駕駛系統(tǒng)的研究更多是從智能交通信息感知層面實現車輛自動駕駛，減少車輛的傳感器配置，降低車輛成本。針對車輛自動駕駛這樣一個典型應用場景，本文提出了面向5G遠程自動駕駛的CPSS控制系統(tǒng)架構，如圖3所示。可將各種道路交通物理對象在多種信息要素綜合作用下協(xié)調運行，并增加了遠程駕駛員的主觀認知和判斷，自動駕駛系統(tǒng)在控制車輛行駛的同時，遠程駕駛員可以根據主觀判斷，隨時修正車輛的運行狀態(tài)。因此，具有CPSS的典型特征，可將真實物理世界、虛擬人工世界及精神世界的各類活動，通過信息空間與物理空間之間的交互融合，形成一個典型的自動駕駛車輛的CPSS空間。

圖2 CPSS系統(tǒng)組成

圖3 面向5G遠程自動駕駛的CPSS控制系統(tǒng)架構

2 5G遠程自動駕駛系統(tǒng)架構設計

整個遠程自動駕駛系統(tǒng)由道路交通環(huán)境、自動駕駛車輛系統(tǒng)、通信組網系統(tǒng)和遠端駕駛控制系統(tǒng)4個部分組成。為實現車輛的遠程自動駕駛功能，需要對自動駕駛車輛進行重新設計和改造，硬件系統(tǒng)如圖4所示，5G遠程自動駕駛系統(tǒng)架構如圖5所示。道路交通環(huán)境包含了道路其他車輛、智能道路交通系統(tǒng)和其他交通參與者。智能道路系統(tǒng)的路側控制器可以通過路側攝像頭、道路雷達獲取道路上的交通參與者狀態(tài)信息，讀取道路標識牌和信號燈狀態(tài)信息，并通過路側RSU(road side unit)進行廣播，輔助自動駕駛車輛感知道路交通狀態(tài)。道路車輛可以通過車載OBU(on board unit)廣播車輛狀態(tài)信息，不具備通信功能的普通車輛狀態(tài)，通過智能道路交通系統(tǒng)或自動駕駛車輛傳感器被感知和識別。遠端駕駛控制系統(tǒng)主要由駕駛模擬艙、自動駕駛車輛行駛環(huán)境及狀態(tài)顯示系統(tǒng)、遠端控制系統(tǒng)等組成，用于實現遠端駕駛員對自動駕駛車輛的運動狀態(tài)監(jiān)測、實時控制和干預。為保證系統(tǒng)的高可靠和低時延，外場車輛與遠程控制系統(tǒng)之間通過5G網絡實現通信連接。

圖4 自動駕駛車輛硬件系統(tǒng)

圖5 遠程自動駕駛系統(tǒng)架構

3 車輛感知及控制系統(tǒng)設計

車輛的感知和控制包含對車輛周圍環(huán)境的感知識別，對影響車輛行駛關聯(lián)交通目標物識別及交通參與物行為預測，對車輛行駛路線的規(guī)劃和決策，對執(zhí)行器的控制及網聯(lián)的人機交互功能，自動駕駛控制軟件邏輯模塊結構如圖6所示。

3.1 基于多源數據融技術的感知系統(tǒng)研究

遠程自動駕駛系統(tǒng)的環(huán)境感知方案采用多激光雷達、多視覺、多毫米波雷達和V2X的感知方案。多激光雷達融合結果和前、后向毫米波雷達、前向視覺識別結果、OBU信息進行目標級數據融合。該環(huán)境感知系統(tǒng)輸出的結果可以覆蓋車輛360°的感知范圍，可以識別車輛周圍及更遠范圍的障礙物、車道線、交通標志等信息。傳感器數據融合算法框架如圖7所示。

圖6 自動駕駛控制軟件模塊框圖

圖7 感知數據融合算法框架

在多源數據融合感知方面，尤其以激光雷達點云數據的處理和算法最為復雜，為滿足自動駕駛車輛對環(huán)境充分感知的需求，重點研究了多激光雷達的點云數據融合處理算法。為了實現在不影響檢測效果的前提下，提高實時性，首先利用 VoxelGrid 濾波器對點云進行降頻采樣處理，公式如下：

(1)

式中:xi、yi、zi為柵格內的第i個點的坐標值；N為柵格內點的數目；x、y、z為柵格重心的坐標。

進一步對點云數據進行柵格化處理與有效區(qū)域柵格過濾，選取激光點云的z坐標值作為過濾與分割的依據，對地面、建筑物等的點云進行濾除。將激光掃描的區(qū)域在x-y平面上劃分為0.2 m×0.2 m的網格。采用融合密度聚類和區(qū)域生長算法將具有相同特征的連通區(qū)域分割出來，保證了良好的邊緣信息，區(qū)域分割效果如圖8所示。

圖8 激光點云數據聚類處理效果

3.2 5G遠程駕駛控制系統(tǒng)策略研究

5G遠程自動駕駛車輛包含一套軟硬件控制系統(tǒng)，可實現3種工作模式，即遠程遙控駕駛模式、自動駕駛模式、人工遠程遙控修正自動駕駛狀態(tài)模式。車輛軟件控制策略如圖9所示，自動駕駛模式，可以實現自動路徑規(guī)劃，運動狀態(tài)感知和車輛自動控制。在遠程遙控駕駛模式，可以支持遠程駕駛員通過遠程駕駛模擬倉和5G網絡，實現對車輛的遠程遙控駕駛。在自動駕駛模式下，如果遠程駕駛員發(fā)現車輛的控制軌跡與理想軌跡有偏差，可以通過遠程駕駛模擬倉操作方向盤、油門踏板或自動踏板，主動增加調節(jié)量，修正縱橫向組合控制效果。車輛在自動駕駛模式下，當車輛遇到無法識別的場景、系統(tǒng)出現故障或遠程駕駛員希望主動干預時，可以切換到車輛遠程駕駛模式，進行遠程接管控制。

圖9 5G遠程自動駕駛車輛控制策略

4 實驗結果與分析

為了驗證5G遠程自動駕駛系統(tǒng)方案的可行性和控制效果，改造了一款自主品牌的車輛底盤線控系統(tǒng)。并在i-VISTA智能網聯(lián)汽車示范區(qū)封閉區(qū)域內搭建了5G專用通信網絡，開展了相關驗證試驗。選取5G遠程自動駕駛系統(tǒng)的通信時延、主動安全性能、軌跡跟蹤性能等關鍵功能和性能，開展了系統(tǒng)驗證試驗。遠程駕駛室及自動駕駛車輛如圖10和圖11所示。

4.1 通信時延遲性能測試

為了確保遠程駕駛系統(tǒng)的可靠性和系統(tǒng)穩(wěn)定性，需要5G網絡提供低時延的數據傳輸。因此，對5G網絡通信端到端的傳輸延時進行了測試，測試結果如圖12所示。從測試情況來看，最短傳輸時延時7 ms，最長10 ms，平均時延8 ms，整體來看，平均傳輸時延在10 ms以下，該5G專用通信網絡，可滿足自動駕駛車輛控制的要求。

圖10 5G遠程駕駛控制室

圖11 5G遠程自動駕駛試驗樣車

圖12 5G網絡通信時延測試

4.2 自動駕駛車輛主動安全性能驗證

為了驗證自動駕駛車輛的主動安全性能，采用了駕駛機器人、RT、EVT目標車和4A目標假人在專業(yè)測試場地，設計了多個典型安全性驗證場景，關閉自動換道功能，開展了主動安全性能場地驗證試驗。

4.2.1目標車跟停場景測試

自動駕駛車輛跟隨前方目標車輛行駛。目標車速度由30 km/h逐步減速到0，并保持靜止10 s以上，然后目標車再加速到60 km/h行駛，測試結果如圖13所示。從測試結果來看，被測主車可以跟隨目標車加減速行駛，并避免發(fā)生碰撞。

圖13 跟隨目標車加減速行駛

4.2.2靜止目標車避撞場景測試

駕駛機器人控制測試主車，從遠處以40 km/h的速度，勻速靠近前方靜止的目標車輛，測試結果如圖14所示。從測試結果來看，主車可以準確識別到前方靜止目標車，在試驗開始后的13.5 s時刻，主車開始自動減速，并最終在距離目標車1 m左右的距離自動剎停，避免了碰撞的發(fā)生。

圖14 靜止目標車避撞測試

4.2.3低速目標車避撞場景測試

駕駛機器人控制目標車在前方以20 km/h速度勻速行駛，測試主車以60 km/h速度從遠處逐漸靠近低速行駛的前方目標車輛。如圖15所示，試驗開始后第12 s，測試主車發(fā)現存在碰撞風險，采取緊急剎車動作，兩車最近縱向距離達到1 m左右，避免了碰撞發(fā)生(測試結果如圖16所示)。

圖15 低速目標車避撞測試

4.2.4行人目標橫穿避撞場景測試

駕駛機器人控制測試主車以60 km/h的速度勻速行駛，在接近路口時拖拽系統(tǒng)牽引前方目標假人以5 km/h速度橫穿主車行駛路徑，測試主車發(fā)現與橫穿行人存在碰撞風險，在25 s時刻采取緊急剎車動作，避免了碰撞發(fā)生，測試結果如圖16所示。

圖16 行人橫穿場景避撞測試

4.3 自動駕駛車輛目標軌跡跟蹤行駛

基于i-VISTA自動駕駛示范園區(qū)環(huán)境，設計了自動駕駛車輛的運行目標軌跡，如圖17所示。基于該軌跡測試5G遠程自動駕駛車輛的軌跡跟蹤性能和與遠程遙控駕駛控制性能。

在自動駕駛模式下車輛沿設定軌跡行駛，方向實際角度與計算出的軌跡目標角度關系如圖18所示。在160、250 s處，分別觸發(fā)人工遠程接管控制需求，遠程遙控駕駛員通過5G網絡遙控駕駛車輛，分別遠程駕駛10 s和20 s，然后切入自動駕駛模式，繼續(xù)執(zhí)行自動駕駛控制。從整體表現來看，自動駕駛系統(tǒng)可以實現快速切換和準確響應。自動駕駛模式下，方向盤的實際轉角和轉向請求角度如圖19所示，可以實現快速、準確的轉角跟蹤響應。

圖17 自動駕駛車輛在i-VISTA測試區(qū)行駛軌跡

圖18 轉向角度請求與方向盤實際角度

圖19 方向盤轉向跟蹤效果

5 結論

針對自動駕駛車輛控制系統(tǒng)架構問題，結合CPSS相關理論方法、5G通信技術、自動駕駛車輛感知和控制技術，提出了面向5G遠程自動駕駛的CPSS車輛控制系統(tǒng)解決方案。并基于一款車輛的線控底盤，進行了自動駕駛車輛改造，配置了自動駕駛車輛感知和控制系統(tǒng)，開發(fā)了感知、決策、控制等算法。采用專業(yè)化測試場地和設備，開展了實車驗證試驗，驗證了5G網絡通信時延、車輛主動安全性能和自動駕駛車輛目標軌跡跟蹤性能。結果表明：本文提出的基于CPSS理論方法的5G遠程自動駕駛控制系統(tǒng)具備較好的技術可行性，可以滿足自動駕駛控制系統(tǒng)的設計需求。