【汽车自动驾驶技术】智能网联汽车与开放式汽车应用平台---华国栋

南京栎树交通互联科技有限公司 华国栋

1. 智能网联汽车的应用特性 
　　首先是整个智能网联汽车的应用层次结构，实际上分为两大层级，一是信息，二是控制。信息分非驾驶相关类的，车联网技术从2009-2010年开始兴起，经过这些年的发展，非驾驶的应用非常丰富了，在驾驶相关的这块又分为传感探测类和决策预警类，在控制层面，分为五级，从驾驶辅助到完全的自动驾驶。智能网联汽车通过智能化与网联化两个技术路径，协同实现信息和控制的功能。

图1 智能网联汽车应用层次结构

　　目前我们正在做的工作是实现从单车智能化到智能网联汽车，我们的智能化和网联化正在逐步融合，我们的车辆在自身传感器探测的基础上，通过跟许多外部节点进行信息交互，实现了更加全面的环境感知，更好地支持车辆决策和控制。单车智能化包括环境感知、判断、执行，大量的技术、产品和一些科研成果正在涌现，最终目标是实现V2X智能网联化。
　　在单车自主控制的状态下，每个车都是一个独立的信息孤岛，依赖自身的传感器获取的信息是非常有限的。我们要实现智能网联的协同控制，实现V2X，以丰富信息来源，我们通过各种各样的通讯、传感手段或者说通过跟汽车的整个执行机构的交互手段丰富信息，我们可以实现提前预警，并在紧急情况下可以进行紧急的控制，提升我们的安全。
2.常见智能网联汽车的应用场景
　　市面已有的成熟成果，并且在不同的场景得到应用，包括自适应巡航、自动紧急刹车、车道保持、自动泊车，与防碰撞预警、偏离预警、行人碰撞预警、疲劳预警等等，这涉及到许多场景与应用，我们也参与过很多产品的研发和工作。

图2 智能汽车的控制中心-ECU系统

　　接下来介绍一些典型的应用场景，我们跟全国非常大的动力系统厂家在合作，主要进行ECU系统远程诊断监测，包括故障分析、大数据分析，ECU是汽车电子控制的核心，有处理电路、微处理器，其中有很多嵌入式的程序，比如目前全国7000多万辆商用车里大量的用到了ECU控制系统，有的商用车被发现燃油消耗过高，或者在运行过程中有故障和问题，可能其机械结构是正常的，但是内置的ECU程序有问题。所以我们在整个系统运营过程中不断地对各种版本的ECU程序进行刷写，提升运行的效率。

　　智能汽车的辅助驾驶系统我们发展无人驾驶或者是辅助驾驶，很多车都是用改装的方式实现的，我在上个月听了一个讲座，当时演示了很多改装车辆时的视频或者照片，有的车在行驶过程中把树撞倒了，有的撞墙了，有的过坑的时候颠簸非常大，我们的改装实际上都是通过加装各种雷达、传感器、视频处理的一些设备诸如此类的后改装方式，并没有实现对整个ECU系统的控制，这一领域的协议对各个厂家来说都相对比较封闭的，并不对外开放的。
　　我们跟ECU厂家一起讨论，是否可以制定ECU系统标准数据互操作的接口，使我们的无人驾驶车辆在升级改装的时候，可以使用标准接口进行调用，以防止出现或者减少出现刚才所提到的情况发生。无人驾驶车在改装过程中会出现很多现实问题，所以我们希望制定ECU系统的标准数据库操作接口，并提供给各个无人驾驶改装的单位来进行调用。
　　在视觉系统上，夜视及雨天、雾天等各种情况下处理各种路况的时候，目前还没有很好的应对技术我们应对夜视有三个技术路线，一是微光夜不木测基础、被动热成像夜视技术，与主动红外夜视技术，各有各的优缺点，我们也有相对比较成熟的算法或设备。我们正在跟一个高校合作，该高校为我们提供星光级的处理，使得在不良的视觉条件下，能够把图像进行清晰化，甚至把车牌识别出来，我们也在探索其在整个车辆上的应用。
　　这是雾霾图像的处理系统，我们国家整体环境污染情况非常严重，这是由综合因素造成的，据说车辆排放所造成的雾霾污染物占整体的2%左右，这个数据是不准确的，我们这两天也跟天津很知名的高校开展了课题的合作，是关于尾气排放的实时监测，包括碳排放和氮氧化物的排放，我们实测车辆在商用车行驶过程中排放的数据，我们市面上的很多车行驶过程中的排放数据可以在整个试验场测试出来，，这会带来很严重的环境污染问题，冬天到了，江苏的雾霾天气越来越多了。
　　通过在我们的专项处理设备里面加载图象处理法，针对雾霾多发的情况，通过算法对车辆前方的采集图像进行实时清晰化处理，以保证行车的安全。
　　在高精准定位方面，我们是从2012年左右开始研究北斗定位的，我们也很高兴告诉大家，到目前为止中国整个卫星导航定位的各种性能指标已经达到了跟GPS同等的水平，所以在亚太地区我们用北斗跟用GPS的效果是一样的。大概在七八年前，有一个高校的老师跟我们说北斗的误差非常大，但是现在已经能做到厘米级的精度，这也跟北斗系统建设整个大的体系有关。
　　我们在上半年的时候，曾在一个城市的公路车辆上面，安装了将近1000台车辆的纯北斗定位的装置，我们在实测过程中的定位精度已经达到了跟GPS同等的水平。这两年国内在推高精度定位，首先要进行基础设施的建设，一是全国的地级增强网，在云南有一个城市帮它规划被称之为公交信号优先，实际上有一个非常重要的因素，即定位的精准要高，通过传统的普通定位有时候会有偏移、误差，定位精度要高，除此之外运算速度要快，如果通过差分纠偏，20秒过去，公交车都已经跑了很远一段距离了。
　　我们高精度定位芯片原来是由瑞士相对垄断的，价格也非常高，现在我们已经在进行国产化了，国产化的第一批芯片已经出来了，我们公司正在配合芯片公司做测试，成本也下降了很多，我们在这方面也做了大量的工作，特别是在无人驾驶、辅助驾驶这一领域，高精度定位是必不可少的基础设施和手段。
　　我们也参与过很多TSP系统的建设，国外的就这几家规模比较大，提供的服务也很多，包括追踪、故障诊断、呼叫中心等，这是做的比较大的TSP服务厂商，国内还有一些其他的TSP服务厂商，模式存在问题，只针对自己的车做服务，限制了大规模的应用。除此之外还有采取收费的模式，有的服务第一年是免收年费的，第二年续费的时候，续费率非常低。所以目前来看没有一个能够通用的TSP平台，都是每个厂商建了一个个独立的平台，限制规模的扩张。
　　交通化正在实现交通大数据的很多示范工程，我们也参与了一些城市交通大数据平台的建设，原来有大量的交通工具和交通基础设施，都是建很多孤立的系统，数据不能实现互联互通，数据标准也是五花八门的，非常杂，现在交通部正在逐步推进一个城市或者一个省的交通数据的集中化管理。数据集中以后产生的数据量非常大，包括位置、视频等各种各样的数据，其实集聚起来以后可以分析挖掘产生很多附加的产品，常见的是路况的服务产品，我们一般都是通过手机端查路况，这为我们提供交通出行的服务。
　　有些特定行业，实际上是非常需要无人驾驶车的，主要的目标是降低成本，再者是提高工作效率，这是特种车辆厂家对我们提出的功能需求，即辅助驾驶系统的功能需求，其中包括视频、位置、显示、无线通讯、扩展通讯、电源系统、远程升级等等，我们从特定行业来看，要求是非常复杂的，所以我们今后无人驾驶要推商用车应该是比较容易实现的，能够实现最后的产业化，如果一个研发、一个产品或者一个体系解决方案不能实现产业化的话，就难以持续。
　　这是我们定制的一套模拟设备装置，里面包含各种各样的功能。我们在智能网联汽车整个产业发展当中还是存在一些问题，第一个是我们的一些理论、算法、设备原始创新成果比较少，集成的比较多一些。第二个是在产业生态上面，还没有形成具有国际影响力的生态圈和产业链。第三个是受传统业务模式的影响，传统的车厂或者零配件企业、芯片、通讯企业信息孤岛普遍存在，大家不愿意共享自己的数据，所以制定的数据标准、通讯标准都是五花八门的，这就需要我们进一步规范，来规避制约因素，实现未来的网联化的汽车。
3.构建开放式汽车应用平台 
　　所以我们认为要充分地实现与互联网、云计算、大数据、物联网包括电商的融合，实现跨越式的发展。在构建开放式汽车应用平台方面实际上分几个层面，一是基础设施方面，通讯、定位、交通基础设施是必不可少的。对于应用服务平台，我们分成三类，第三方汽车应用软件、算法都属于这个范畴，包括我们的ECU的程序都属于软件，构建开放应用平台，供我们需要发展智能网联汽车的各种特定行业应用、调用服务，将信息传给控制终端，并为其提供一个前端接入的接口。最终海量的汽车用户通过移动智能终端和车载交互终端在各个行业当中完成应用。

图4 智能网联汽车关键技术问题

　　所以要解决五大关键基础问题，第一个是开放汽车应用平台技术，打破信息孤岛，提供一站式的应用。第二个是汽车社交网络，车车通信，可以理解为汽车社交网络，构建整个数据可视化、实施场景、人机交互的网络。通讯信号经常会出现不良的情况，怎么通过融合通讯的方式进行解决，保证稳定可靠。数据源非常多，所以要实现多源信息采集和存储传输，包括在通用不良的条件下怎么实现离线的存储以及普传。我们的标准数据互联技术，与实现所有的传感通讯、ECU控制，数据接口标准化来降低智能汽车网联化的难度。
　　实际上车联网已经发展大概有七八年了，传统的有车载前装模式和后装模式，都存在一些问题，所以一直未探索出车联网的盈利模式。我们今后要实现智能网联汽车的新模式，其核心是要有商业模式，能实现产业化，能产生经济效益，就是可持续的。所以我们提出的观点是要开放共享，实现一站式应用、融合通讯，实现共性标准，广泛适配，最后实现数据共享。
4.智能网联汽车应用生态链 
　　我们提出来的汽车应用生态链的图，第一要有基础设施，包括卫星定位网络、移动通信，还包括交通的基础设施，面向乘用车和商用车，构建开放式汽车应用平台，提供丰富包括各种各样的算法、程序、传感，和视频处理，以及出行生活的应用，我们在一站式平台上都可以调用，以支持整个生态圈的发展，同时整车、零部件包括一些互联网的服务，都属于汽车技术与产品的供应商，面向海量的驾驶人提供满足用户的差异化需求。

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