【云驻共创】 5G时代下的智能网联汽车

【云驻共创】 5G时代下的智能网联汽车

在现代生活中，汽车已经逐渐成为我们日常生活的代步工具，而 5g网络也开始走进我们的生活，今天就让我们来看一看5g和新能源汽车在一起碰撞会产生怎样的火花，5g又会怎样改变我们的生活吧。

国际国内车联网公司概况:

说起新能源汽车，国外想到的肯定是特斯拉，而国内则是蔚来。特斯拉作为自动驾驶电动汽车的领头羊在全球技术处于领军地位，其导航、巡航、防撞、倒车辅助、车速辅助、智能温度、紧急制动、盲点警报、代客模式以及3D导航等都处于全球领先水平。

蔚来则是国内电动车的佼佼者，旗下产品蔚来： ES8更是搭载自动辅助驾驶系统NIO Pilot，首装Mobileye EyeQ4自动驾驶芯片；搭载人工智能系统NOMI，集成语音交互系统和智能情感引擎，NOMI系全球首载人工智能系统，自主处理车辆使用需求，持续学习车主习惯兴趣，其公司下可换电池技术更是大大方便了用户，节约了用户的时间。

特 斯 拉 远 程 诊 断

国际国内车联网技术背景：

目前，全世界在自动驾驶的解决方案主要有三大类：单车智能、基于V2V的智能网联汽车、车路协同。其中，车路协同分为以路为主的车路协同和以车为主的车路协同。

1）车路协同与自动驾使

智能车路协同体系支撑的新一代智能交通系统核心四要素主要包括：

①人--智慧出行服务 MaaS:行为管理与诱导(行人、驾驶员、自动驾驶算法)系统；

②车--智能网联汽车 V2X:智能车载终端系统；

③路--智能网联设施 I2X:智能路测设施系统；

④环境--智能车路协同平台：区域交通与城市交通管理与控制决策可视化推演系统。

当前，国内外广泛关注智能车路协同体系支撑的新一代智能交通系统总体结构研究，总体上包含以下三条技术路线：

①人--智慧出行服务 MaaS+环境--智能车路协同管控平台组合路线；

②车--智能网联汽车 V2X+环境--智能车路协同管控平台组合路线；

③路--智能网联设施 I2X+环境--智能车路协同管控平台组合路线

其具体流程如下图：

新 一 代 智 能 交 通 体 系 结 构

车联网5g开发优势与前景：

车联网5g与人工驾驶有什么优势呢，其主要体现在两方面：面向效率和面向安全。

具体如下图所示：

车 路 协 同 关 键 技 术

可能有些读者觉得这些图片过于抽象深奥，文字太过专业化而难懂。在此可以举几个例子：

有很多有车的朋友都有停车难的问题，到处找也找不到停车位，基于车路协同信息就能轻松解决这个问题，它会通过5g型号发送给你显示附近哪个地方可以停车，有多少空车位，以及和你的距离。或者前面发生了交通事故或者道路拥堵，车路系统也能提前告知，绕行，让你更有效率，节约时间。

又或者前面汽车出现故障紧急刹车，而你在后面看不见，导致连环追尾，在车路协同信息下就好办多了，前车一旦发生意外刹车，其车载系统将会将车辆状况用5g网络以毫秒级的延时发送给附近所有车主，根本不用看到就提前刹车，从而避免了交通事故，此类例子很多，不一一例举，总之5g车联网极大的方便了人们的生活和提高人们出行的安全程度。

前装5G网联汽车模块开发研究的介绍:

既然5G网联汽车有这么多好处，那它是怎样实现的呢？

车联网系统的基本架构主要分为感知层、网络层以及应用层。

感知层：传感器(车载传感器、路侧传感器)、传感器网络、传感器网关。通过传感器，RFID、车辆定位等技术，获取车辆位置、道路环境、车辆行驶状况等车辆自身和道路交通信息，为车联网提供全面的数据信息。

网络层：车载网络、互联网、无线通信网组。处理和传输感知层的数据，为车联网提供应用支撑。

应用层：根据用户的实际需求，选择相应的子系统接口，提供所需服务，具体应用功能包括智能交通、远程诊断监控、车载娱乐、事故处理与救援等。

车 联 网 系 统 基 本 架 构

5g与网联汽车关系:

自动驾驶为什么需要5G呢：

1）交互式感知：体验提升。降低时延；降低道路不确定性；车辆可进行轨迹交互、状态交互。

2）不受距离和环境约束：能力增强。弥补传感器受距离和环境的约束；满足AR/VR游戏、电影、移动办公等车载信息娱乐，以及高精度地图需求

3）摆脱单车智能：智能协作。促进单车智能到协作智能演化；5G使得无人驾驶的可能性大大增强，可以协助对城市固定路线车辆实现部分智能云控制。

4）5G边缘计算和切片技术为自动驾驶提供保障：基于5G的高清视频传输，让自动驾驶不仅能“眼观六路”，还能“耳听八方”，实现100%安全

5G 车联网结构构成:

5G 车联网又可以分为３个部分：

车内网：车辆通过内置的车载单元（on-board Uunit, OBU）与移动终端进行通信；

车际网： 一定范围内的车辆通过设备到设备（Device to Device，D2D）的通信技术进行相互之间的消息传输；

车载移动互联网：5G 基站连通道路系统和互联网，充当中继的功能。

5 G 车 联 网 络 划 分

5G车联网关键技术:

1）无线通信技术C-V2X ：蜂窝车联网无线通信技术（C-V2X，Cellular Vehicle to X）实现了车—人—路—云之间的通信，通过获得的实时道路状况、路人状况等相关的交通信息完成驾驶任务，是智能网联汽车行业未来的关键技术。

2) 环境感知技术：环境感知技术是实现无人驾驶的关键技术之一，感知 功能的实现主要依托于激光雷达、毫米波雷达、摄像机、 RFID等技术来搜集周围环境的信息，从而为无人车的路径优化、导航定位和决策控制提供数据支持。

环 境 感 知 影 像

3）端到端的网络切片技术：网络切片（Network Slice）是指5G为了满足不同场景应用的需要，将一个物理网络分割成若干个独立的虚拟网络，逻辑上隔离的接入网、传输网和核心网，是每个网络所必备的要素，如果其中一个虚拟网络出现故障，不会影响到其它虚拟网络正常运转。

4）SDN（软件定义网络)：SDN（软件定义网络)具有灵活性、可编程性、适应 性等优点，可以分别负责转发和控制，SDN控制器中集聚了网络控制能力，因此能够凭借控制不同的QoS业务来处 理各种业务的转发路径，使得各切片业务相互独立，互不干扰，从而满足不同QoS业务的需求。

5）NFV（网络虚拟化）技术：NFV（网络虚拟化）技术是脱离了硬件设备的一种将网络功能虚拟化的技术，简单来说就是通过软硬件解耦，把专有硬件设备中的网络功能分割出来，不再依赖于硬件，而是将这些网络功能统一放到通用平台上。

6）云计算/雾计算技术：云计算在车联网中通过与V2X融合，可以实现车-车，车-路侧设施，车﹣人之间的资源互联共享。车辆调度，实时路况数据，实时高精地图，车辆路径规划等一系列影响决策的关键数据处理都是由云计算来完成的。

云/雾计算

6）边缘计算技术:移动边缘计算是指将云计算能力从核心网转移到移动边缘网，将网络业务下沉到更接近移动端用户的无线接入 网侧，旨在提供低时延、无拥堵的网络服务。

边缘计算在车联网应用中示意图

技术突破方向与指标：

车辆网发展趋势：平滑演进到5G，逐步向自动驾驶升级。

以深度学习为代表的 AI 技术快速发展和应用：在环境感知领域，深度学习方法已凸显出巨大的优势。

深度学习方法需要大量样本库，对数据采集和存储提出了较高需求；

1）深度学习方法还存在内在机理不清晰、边界条件不确定等缺点，需要与其他传统方法融合使用以确保可靠性，且目前也受限于车载芯片处理能力的限制。

2）激光雷达等先进传感器加速向低成本、小型化发展。

3）自主式智能与网联式智能技术加速融合，通过V2X通信：在时间维度，获知车辆信息、交通控制系统信息、气象条件、拥堵预测等状态信息。在空间维度，感知交叉路口各种盲区环境信息，掌握交通态势。

率先应用区域：

高速公路的车道线、标示牌等结构化特征清晰，交通环境相对简单，适合车道偏离报警（LDW）、车道保持系统（LKS）、自动紧急制动（AEB）、自适应巡航控制（ACC）等驾驶辅助系统的应用。目前市场上常见的特斯拉等自动驾驶汽车就是L1~L2级自动驾驶技术的典型应用。    而在特定的城市低速区域内，提前设置高精度定位、V2X等支撑系统，采集高精度地图，实现在特定区域内的自动驾驶，如自动物流运输车、景区自动摆渡车、园区自动通勤车等。    加快出台智能网联汽车相关标准与测试规范：车-车、车-路、车与平台交互时必须有标准的数据格式与协议，应加快研究确定通信协议标准，研究制定相关标准。

未来前景展望：

看了这么多，相信读者对5g网联汽车已经有了初步的了解，随着5g网联汽车技术水平的提高和软硬件设备的逐渐完善，相信在不远的将来，可以一边玩手机或者在汽车上睡睡觉就能轻松到达目的地的时代就要到来了。

本文整理自华为云社区内容共创活动第三期之【线上直播】博士带你看透5G网联汽车有多“智能”。

查看活动详情：https://bbs.huaweicloud.com/live/HDZ_live/202103131435.html

5G 交通智能体

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