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P: La importancia de la coordinación vehículo-carretera para que la conducción autónoma alcance un alto nivel se ha ido concienciando gradualmente en la industria, pero la industria aún carece de una comprensión integral de la coordinación vehículo-carretera. ¿Cómo explicar sistemáticamente el concepto de colaboración vehículo-carretera de Qianfang Technology?
Sun Yafu: Cuando se trata de la coordinación entre vehículos y carreteras, es posible que haya algunos conceptos que deban aclararse. La inteligencia de la bicicleta generalmente se refiere al problema de la conducción autónoma lograda por la propia inteligencia del vehículo, es decir, la conducción autónoma avanzada o la conducción sin conductor (las etapas L4 y L5 de la conducción autónoma definidas por SAE). Cuando se habla de coordinación vehículo-carretera para la conducción autónoma, generalmente se hace referencia a confiar en la inteligencia de los vehículos y las carreteras para resolver problemas de conducción autónoma.
Para lograr un alto nivel de conducción autónoma, primero debemos tener automóviles digitales y, en segundo lugar, los automóviles digitales deben seguir o adaptarse a las carreteras digitales. En el proceso histórico de desarrollo del transporte por carretera siempre ha existido la coordinación vehículo-carretera o la adaptación vehículo-carretera.
¿Cuál es el camino hacia la digitalización? Las carreteras digitales deberían poder proporcionar información digital sobre las instalaciones, el estado operativo y el control del tráfico a los automóviles digitales, en lugar de depender simplemente de los propios sensores del automóvil para volver a percibir y reconocer señales, carteles, semáforos y otra información en la carretera diseñada para un perspectiva humana.
Nuestra comprensión de la coordinación vehículo-carretera se divide generalmente en tres o cuatro niveles:
1) Nivel de interacción de la información digital del tráfico en la carretera: la carretera digitaliza su propia información y la transmite. a la carretera a través de la comunicación vial Las terminales montadas en vehículos incluyen información digital sobre infraestructura como señales, señalización, barandillas y semáforos, así como información sobre eventos dinámicos de tráfico, construcción y control de tráfico.
2) Nivel de coordinación de percepción vehículo-carretera: la percepción de la bicicleta se ve fácilmente afectada por los obstáculos y el clima (lluvia y niebla), lo que hace que los autos laterales bloqueen y los autos delanteros bloqueen el campo de percepción, lo que hace que el auto se miedo a los detectives fantasmas. Incapacidad para tomar decisiones de conducción más decisivas. A través del enfoque colaborativo de la detección en el vehículo y la detección de la superficie de la carretera, se logra la fusión de la percepción y el disfrute y, en última instancia, se logra la capacidad de percepción desde la perspectiva del vehículo, mejorando la seguridad y la capacidad de conducción del vehículo.
3) Nivel de control de coordinación vehículo-carretera: las decisiones de planificación de rutas para bicicletas pueden causar fácilmente conflictos de derecho de vía y congestión de rutas. Se puede lograr un transporte seguro y eficiente tomando decisiones de velocidad, carriles y planificación de rutas para vehículos micro (intersecciones/carriles), meso (secciones de carretera/regiones) y macro (urbanos). Pero en el control colaborativo mencionado aquí, el poder de toma de decisiones del control sigue siendo el automóvil, en lugar del control absoluto del automóvil en la carretera.
4) Nivel de control de vehículos: En entornos cerrados o semiabiertos sin otros participantes de tráfico incontrolables y con bajas velocidades de vehículos, como puertos, zonas mineras, aeropuertos, estacionamientos, etc. , todos los vehículos pueden ser controlados desde el borde de la carretera. El vehículo puede reducir en gran medida sus propios sensores, o incluso no tener sensores o su propio control de planificación y toma de decisiones, y el borde de la carretera puede realizar plenamente la percepción, la planificación, la toma de decisiones y el control. sólo necesita ejecutar.
La razón por la que la capa de control de coordinación vehículo-carretera está separada de la capa de control vehículo-carretera es porque los conceptos de coordinación vehículo-carretera y la inteligencia de bicicletas están en realidad implícitos en la semántica. Cuando se trata de sentir la inteligencia de la bicicleta, no hay absolutamente ninguna necesidad de coordinación entre el vehículo y la carretera. Hablando de coordinación vehículo-carretera, se puede entender fácilmente como un vehículo controlado por carretera. El número de sensores en el lado del vehículo puede reducirse considerablemente o incluso ser innecesarios. La inteligencia de la bicicleta y la coordinación entre el vehículo y la carretera son antagónicas. Creemos que para la conducción autónoma de alto nivel, la inteligencia de las bicicletas debería ser el foco principal en esta etapa, complementada con la colaboración entre vehículos y carreteras. El valor de la colaboración entre vehículos y carreteras radica en proporcionar un mejor soporte vial para los vehículos autónomos, haciendo que la conducción autónoma sea más segura y conveniente. Esto no significa que sin esta colaboración entre vehículos y carreteras no se pueda lograr una conducción autónoma de alto nivel.
Cabe señalar que durante mucho tiempo será difícil lograr una conducción sin conductor en múltiples escenarios basándose únicamente en la inteligencia artificial. La digitalización de las carreteras es una base y acelerará la industrialización de la conducción autónoma de alto nivel, en lugar de resolver en última instancia la conducción autónoma de alto nivel. Actualmente las carreteras están diseñadas para las personas. Para adaptarse verdaderamente a las carreteras y a los vehículos, las normas de tráfico y la ingeniería del tráfico también deberían cambiar. Las carreteras del futuro no sólo serán digitales, los mecanismos de gestión y operación del tráfico también cambiarán con la llegada de la conducción autónoma de alto nivel.
Desde la perspectiva del desarrollo coordinado vehículo-carretera, la primera capa de coordinación vehículo-carretera corresponde a la conducción autónoma L1 y L2; la segunda capa de coordinación vehículo-carretera corresponde a la conducción autónoma L3, L4 o superior. Coordinación vehículo-carretera La tercera capa de coordinación corresponde a L4 y L5 de la conducción autónoma. Los coches inteligentes conectados y las carreteras inteligentes conectadas se promoverán mutuamente y mejorarán en espiral sus respectivos niveles de inteligencia digital. Por lo tanto, cuando el coche se desarrolla al extremo, la carretera también se desarrollará al extremo. No habrá ninguna situación en la que el nivel de inteligencia sea muy alto y el nivel de inteligencia sea muy bajo.
P: Desde una perspectiva perceptiva, ¿cómo cooperan las terminales de automóviles y el borde de la carretera?
Sun Yafu: En la historia del desarrollo coordinado de automóviles y carreteras, el desarrollo de los automóviles siempre ha estado por delante de las carreteras. Por lo tanto, en las primeras etapas del desarrollo de la colaboración entre vehículos y carreteras, la detección en las carreteras debe complementar la detección de vehículos y no debe reemplazar la detección de vehículos. Por un lado, es difícil garantizar que los indicadores de detección en la carretera cumplan con los requisitos de calidad de las regulaciones de vehículos y, por otro lado, también es imposible garantizar la transmisión de información en tiempo real y a nivel de milisegundos, información que debería ser; detectado dentro del rango de detección del vehículo no puede depender simplemente de la detección en la carretera.
Los eventos dentro del rango de detección del vehículo generalmente están dentro del rango de tiempo que requiere medidas de control rápidas, especialmente cuando se conduce a altas velocidades. Desde el final de la carretera hasta el final del vehículo, no solo aumenta el retraso de la percepción, sino que también aumenta la dificultad de la fusión de la percepción, lo que no es útil para el procesamiento de eventos. La colaboración de percepción de la colaboración vehículo-carretera debe resolver el problema del horizonte y la oclusión/invisibilidad del campo de visión.
No es necesario agregar muchos sensores adicionales al costado de la carretera para la coordinación vehículo-carretera. Solo es necesario extraer la información del evento detectada por sensores de video, radar, clima y superficie de la carretera existente. y utilice el equipo de comunicación vehículo-carretera para enviarlo al costado del automóvil. La percepción del retraso a nivel de evento, a nivel de carril y de segundo nivel se puede realizar en el borde o en la nube. Es necesario agregar o mejorar los sensores de video, radar y dispositivos informáticos de borde existentes en la segunda capa de la carretera para la coordinación entre el vehículo y la carretera, de modo que puedan detectar información de retraso a nivel de objetivo, de centímetros y de milisegundos. generalmente desplegados en áreas de flujo de tráfico complejo y tramos de carretera. En el desarrollo colaborativo de vehículos y carreteras, no todas las intersecciones y tramos de carretera necesitan estar equipados con sensores, sino que los sensores deben estar dispuestos en diferentes niveles y ubicaciones según las necesidades de los vehículos autónomos.
P: Sin embargo, todavía existe la opinión de que, al depender de la inteligencia de las bicicletas hasta cierto punto, los equipos inteligentes en la carretera pueden lograr la colaboración entre el vehículo y la carretera mediante la instalación posterior. ¿Qué opinas sobre esto?
Sun Yafu: Depender de la inteligencia de las bicicletas para resolver el problema de la conducción autónoma avanzada es en realidad una propuesta falsa. En el futuro, los automóviles lograrán una mejora cualitativa mediante la eliminación. Al comparar los automóviles actuales y los automóviles inteligentes, la razón es la misma: la transición de la cabina al automóvil no se puede lograr mediante una instalación posterior.
El borde de la carretera es relativamente flexible. No solo puede expandir la carretera y cambiar la forma física, sino también mejorar la capacidad de percepción agregando equipos. Qian Fang aboga por el uso de software para definir la infraestructura de transporte con el fin de satisfacer las necesidades de expansión de la infraestructura futura mediante el reemplazo y la superposición continuos. Se ha actualizado de una intersección funcional a una intersección de energía inteligente para lograr el disfrute y la integración de la capa sensorial. Para construir una infraestructura de transporte definida por software, si hay nuevas demandas en el futuro, puede descargar o implementar una nueva aplicación para implementar nuevas funciones y actualizar versiones iterativas, en lugar de volver a implementar un dispositivo con nuevas funciones. La intersección inteligente propuesta por Qian Fang se puede comparar con un teléfono inteligente, con sus módulos de detección, computación y control distribuidos en el espacio de la intersección. Los sensores, dispositivos informáticos, dispositivos de control y dispositivos de comunicación se pueden reemplazar según sea necesario, y se pueden implementar funciones mediante la implementación de nuevas aplicaciones.
En la era de la inteligencia, los productos en sí son inteligentes y la creación de inteligencia está relacionada con los datos, la potencia informática y los algoritmos, especialmente datos y escenarios. Con la iteración continua de datos, algoritmos y potencia informática, la lógica de producción de los futuros productos inteligentes no es ofrecer algo perfecto a la vez. Los usuarios también son productores. En el escenario de uso, se generan datos y la nube coopera con algoritmos de entrenamiento repetidos para aprender de forma continua e iterativa a resolver problemas de cola larga, de modo que el producto finalmente alcance un estado casi perfecto.
Este es el modelo de los coches Tesla y los teléfonos móviles de Apple, y también es la lógica subyacente de la era del consumo de Internet. Cuando entremos en la era de la Internet industrial, los productos que ahora producimos según la era industrial también deberían romper la lógica original de la industrialización del desarrollo de productos.
P: Desde la perspectiva de la inteligencia de bicicletas, el costo de L3 a L4 aumentará significativamente. ¿Se enfrentará el mismo problema la coordinación vehículo-carretera?
Sun Yafu: Tanto la inteligencia de las bicicletas como la colaboración entre vehículos y carreteras requieren una evolución y un desarrollo continuos, y es difícil esperar un desarrollo a gran escala en cualquiera de los caminos.
La L4 de los vehículos autónomos debe verse en diferentes escenarios, como la L4 en el puerto, la L4 de baja velocidad en el parque y la carga no tripulada de almacén a almacén en la autopista. L4 aparecerá relativamente rápido en estos entornos cerrados o semicerrados.
Pensamiento inverso, la razón por la que L4 aparece rápidamente en estas escenas es porque el entorno de la carretera está controlado. Los automóviles deben implementar gradualmente la automatización y las carreteras también deben implementar gradualmente la automatización. Se construirán carreteras y las funciones serán más potentes. Finalmente, la carretera puede controlar el automóvil, y el automóvil en sí puede funcionar sin conductor, sin distinción entre vehículos primarios y secundarios.
Desde una perspectiva de costos, la función de coordinación de vehículos en la carretera en las etapas L1 y L2 está en el nivel de interacción de información, el costo es bajo y se puede promover a gran escala; Promovido a gran escala en el lado del vehículo, y el costo es controlable. Mejora significativamente el rendimiento de la terminal.
Desde la mejora gradual de la percepción de intersecciones complejas en la carretera hasta la mejora de las capacidades de percepción de los vehículos L3 y L4, en la carretera de mejora gradual de las dimensiones, bajo la premisa de la inteligencia digital, el costo no aumentará. convertirse en un obstáculo para el progreso tecnológico.
P: ¿Qué referencia tiene para otras ciudades la experiencia y el modelo de Qian Fang de crear una zona de manifestación nacional en Beijing?
Sun Yafu: No puedo aprender. Podemos compartir algunas experiencias. Desde 2015, Qianfang Technology ha estado explorando el camino de la conducción autónoma de vehículos inteligentes conectados desde la perspectiva de la colaboración vehículo-carretera. En 2016, Qianfang Technology llevó a cabo el trabajo de operación y servicio de la Zona de Demostración Nacional de Automóviles Inteligentes y Transporte Inteligente (Beijing-Hebei) y estableció el Centro de Innovación de la Industria de Automóviles Inteligentes de Beijing junto con muchas empresas líderes en Beijing.
A finales de 2021 y 65438+2, con la ayuda del Centro de Innovación, los vehículos autónomos de Beijing han acumulado un kilometraje de conducción segura de más de 3,9 millones de kilómetros (excluidos los vehículos no tripulados de baja velocidad). representa el 16% de los vehículos inteligentes conectados del país. Más de la mitad del kilometraje total de prueba de más de 7 millones de kilómetros en el área de demostración de prueba respalda la cantidad de matrículas y tipos de prueba de vehículos autónomos en Beijing.
Centro de Innovación de la Industria de Vehículos Inteligentes Conectados de Beijing
La misión del Centro de Innovación al comienzo de su establecimiento es proporcionar a terceros pruebas, verificación e inspección del "ciclo de vida completo". y evaluación de vehículos inteligentes conectados. Los servicios operativos están diseñados para lograr una conducción autónoma de alto nivel, hasta la verificación técnica y la industrialización de la conducción sin conductor. Sea el primero en el país en proponer una aplicación de demostración de prueba colaborativa inteligente en red entre vehículos y carreteras basada en un entorno de demostración de prueba paso a paso "campo-área de carretera".
En 2020, se estableció en la Zona de Desarrollo Económico y Tecnológico de Beijing (Yizhuang), la primera área regional de pruebas abierta de China que apoya la conducción autónoma colaborativa entre vehículos y carreteras, con un área inicial de 40 kilómetros cuadrados. Técnicamente, la colaboración vehículo-carretera en Yizhuang, Beijing, implementa la interacción de información y percepción de información vehículo-carretera. En cuanto al modelo de construcción de infraestructura vial de colaboración entre vehículos y carreteras, otra experiencia que Yizhuang está explorando y que vale la pena aprender es la construcción de infraestructura de detección urbana unificada, como equipos de video de vigilancia, equipos de aplicación de la ley externos, equipos de video de bayoneta, radares y video. Equipos de prueba, semáforos, postes de luz, etc. , que anteriormente se construían por separado según la división de usuarios. Este nuevo modelo de construcción reducirá la duplicación de la construcción y reducirá el costo de construcción de la infraestructura de transporte en la carretera que respalda la coordinación entre vehículos y carreteras.
En los últimos cinco años, el Centro de Innovación ha apoyado a Beijing en la solución de tres problemas en las industrias de conducción autónoma e Internet de los vehículos: dificultad para salir a la carretera, dificultad para la evaluación y dificultad para las pruebas. Beijing ha introducido la primera política del país para las pruebas en carretera de vehículos de conducción autónoma y también ha completado un conjunto de normas y especificaciones técnicas para las pruebas y evaluación de la capacidad de conducción autónoma, estableciendo un sistema triple de pruebas, verificación y demostración desde puertas cerradas. sitios de prueba para abrir caminos de prueba y áreas de prueba abiertas del sistema ambiental.
Creemos que estos esfuerzos han llevado la conducción autónoma de China desde la etapa de investigación y desarrollo de tecnología clave a la etapa de verificación de productos y modelos de negocios. Al mismo tiempo, también promueve cambios en la investigación y desarrollo tecnológico y en los modelos de construcción y operación de infraestructura de transporte vial basados en la coordinación vehículo-carretera.
P: Según la experiencia operativa de la Zona de Demostración de Beijing, ¿cómo debería una ciudad construir su propia industria de redes inteligentes? ¿Cuál es el pensamiento del sistema de Qianfang Technology?
Sun Yafu: La conducción autónoma de alto nivel de automóviles ya es una tendencia definitiva. El alto grado de automatización de los automóviles requiere la mejora de la infraestructura del tráfico en las carreteras, la gestión del tráfico, los servicios de tráfico y los mecanismos de operación del tráfico. Del mismo modo, también promoverá la actualización de las industrias originales de la nube (plataforma de control en la nube), redes (Internet de los vehículos, Internet de las cosas, 5G), gráficos (mapas y posicionamiento de alta precisión) y pruebas (pruebas de conducción autónoma y evaluación), y también dará origen a otros nuevos en el mercado de servicios de operación a nivel de billones: inversión en infraestructura digital, operación de construcción y mercado de servicios de transporte sin conductor.
La industria inteligente conectada, representada por los automóviles inteligentes conectados, el transporte inteligente y el Internet de los vehículos, se encuentra actualmente en la etapa de verificación de productos y modelos de negocio. Una vez completada, marcará el comienzo de un período de rápida evolución. desarrollo de la industrialización. Durante este período, necesitamos el apoyo de infraestructura inteligente, políticas piloto y supervisión, escenarios de alto valor, modelos de negocio viables y una ecología industrial completa. Estos requieren que el gobierno tome la iniciativa en la preparación del escenario.
Si analizamos las redes inteligentes y las ciudades inteligentes en conjunto, podemos ver que los automóviles, las carreteras y las ciudades se apoyan mutuamente, se refuerzan mutuamente y son inseparables. Sólo así podremos resolver los problemas de quién construirá la infraestructura para la coordinación vehículo-carretera, cómo calcular los insumos y productos, etc.
Basándonos en nuestra experiencia en la operación de la Zona de Demostración de Beijing en los últimos años, creemos que para construir la industria de redes inteligentes de una ciudad, se pueden implementar cuatro pasos, además de un modelo de negocio.
El primer paso: establecer organización y mecanismo operativo. La construcción industrial es un proceso a largo plazo que requiere organizaciones gubernamentales de arriba hacia abajo y equipos profesionales de operación y gestión. Las principales organizaciones gubernamentales deben poder ofrecer políticas piloto y explorar nuevos modelos de negocio. El equipo de operación y gestión de un tercero social debe ser una entidad operativa social dirigida por empresas líderes en la cadena industrial local y debe comprender las necesidades de la industria y las tendencias de desarrollo.
Paso 2: Formulación de estándares de políticas y gestión de acceso. No hay círculo sin reglas. La formulación e iteración de políticas y estándares conducen a guiar el desarrollo sano y ordenado de la industria. Llevar a cabo una gestión de acceso de demostración de operaciones de prueba basada en estándares políticos para evitar la competencia industrial desordenada y la involución, y proporcionar a las empresas y al público un camino claro de desarrollo industrial.
El tercer paso: construcción del entorno y construcción de la escena. La construcción del entorno de prueba y demostración incluye la construcción de infraestructura inteligente que respalde la coordinación de alto nivel entre vehículos de conducción autónoma y carreteras, la clasificación y replanificación de la organización del tráfico vial, e incluso la ingeniería del tráfico de algunas carreteras, la construcción de estacionamientos, carga y otras instalaciones para la conducción autónoma, etc. Algunas ciudades necesitan construir centros de pruebas cerrados. En combinación con las características locales, se llevarán a cabo demostraciones de operación de conducción autónoma en diferentes escenarios, como alquiler no tripulado, ventas no tripuladas y logística troncal no tripulada.
Paso 4: Supervisión de operación y servicios. Autopilot aún se encuentra en la etapa de verificación de operaciones de prueba y aún no es un producto maduro. Necesita supervisar su proceso de operación de demostración, centrándose en la gestión de accidentes e incidentes, para promover empresas de pruebas para fortalecer la gestión de la seguridad operativa y al mismo tiempo mejorar la tecnología. Cooperar con las políticas de la ciudad y los ministerios para promover el establecimiento de empresas potenciales.
aModelo de negocio: Se refiere principalmente al modelo de operación digital de redes urbanas inteligentes que soporta la conducción autónoma avanzada. Ahora todos podemos entender que la red eléctrica, la red de agua, la red de comunicaciones y la red de carreteras de la ciudad son invertidas, construidas y operadas por una o varias empresas. Esto es normal. De hecho, consideramos la infraestructura digital inteligente de la ciudad, es decir, las palancas de los equipos electrificados y los equipos de carga en la carretera, como una infraestructura invertida, construida y operada por una ciudad pequeña y una o dos ciudades grandes. Esta será la infraestructura de las futuras ciudades inteligentes, que respaldará los vehículos autónomos y los modelos de construcción de infraestructura de transporte inteligente en las carreteras.
En la actualidad, los equipos e instalaciones de información en las ciudades son construidos de forma independiente por múltiples departamentos, como control de tráfico, transporte, seguridad pública y gestión urbana. Los problemas existentes son: por un lado, el bar tiene muchos equipos, los datos no están abiertos y la operación y mantenimiento no están implementados, por otro lado, las necesidades de gestión del tráfico surgen constantemente y la demanda de vehículos; no se pueden cumplir los servicios de colaboración vial.
Bajo el modelo de negocio de operación digital, es necesario establecer empresas operadoras de infraestructura inteligente digital urbana para coordinar los fondos de construcción de información urbana y aprovechar el capital social. Para satisfacer las necesidades de transporte urbano, control de tráfico y servicios de seguridad pública, basados en la red de infraestructura vial, construiremos una base digital urbana que se centre en la infraestructura del borde urbano e integre la red de sensores, el Internet de los vehículos/Internet de Cosas y la red de gestión del tráfico. Los departamentos gubernamentales como los de transporte, control de tráfico y seguridad pública obtienen servicios de datos urbanos mediante la compra de servicios y construyen sus propias aplicaciones de escenario basadas en esta infraestructura digital. Por un lado, puede realizar la integración de la planificación, la construcción y la operación para garantizar la eficiencia del uso del capital, la eficiencia de la operación de los activos y la calidad del servicio; por otro lado, puede transformar la gestión de activos original en operación de activos y crear una tecnología digital; industria de operación de infraestructura urbana.
—Fin—