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中国移动吴毅基于分级决策的5G自动驾驶体

新闻
来源: 作者: 2018-12-06 16:11:08

通信世界消息(CWW)6月22日,在2018年(暨第六届)IMT-2020(5G)峰会现场。“绽放杯”5G应用征集大赛获奖项目进行展示。中国移动通信集团重庆有限公司高级工程师吴毅介绍了获奖项目《基于分级决策的5G自动驾驶体系构建及应用》。

演讲全文如下:

今天我很高兴来到这里分享我们的项目,我是来自于重庆移动的吴毅,我们这个项目是基于分级决策的5G自动驾驶体系构建及应用。

首先我们看一下自动驾驶,目前自动驾驶很火,但是也是问题频发,2016年特斯拉出了一个比较著名的交通事故,行驶的特斯拉将左转的白色卡车看成白云,没有刹车就直接撞上去,导致驾驶员当场死亡。2018年,优步的自动驾驶汽车也出现了问题,它在行驶过程中侦测到了行人,但是没有刹车,由于计算决策的不完善造成了行人的当场死亡。由此可见,目前的自动驾驶技术还不够成熟。

我们回顾一下自动驾驶主要存在哪三个主要的问题。目前业界公认的自动驾驶问题主要集中在三个方面:

第一个方面是在于感知部分。由于道路环境的复杂多变,我们需要加装多个传感器,即使是加装了多个传感器也会造成问题,比如说特斯拉把左转的白色卡车当成白云。还有就是计算决策复杂,造成优步直接撞死行人的情况。第三个问题在于单车智能,车车、车路之间缺乏信息交互,如同一个个独立的信息孤岛,造成多车协作的困难。以上的这些问题直接导致目前的自动驾驶商业化程度低,普及率并不高。

如何解决这三个问题呢?我们主要是考虑引入5G,形成一个基于车载终端+核心云+边缘云的架构,并在边缘云侧,结合自动驾驶的感知、控制、决策三个部分,形成三个不同的主体。

第一部分,在于五维时空的构建,通过5G的大带宽和低时延,收集车车、车路之间相应的信息,通过信息的融合构建五维时空地图。它的来源主要是三个方面,一是域内的信息,包括行车的定位,速度,加速度,以及行驶轨迹。

第二部分是来源于车辆车载的原有信息。

第三部分是来自于道路两侧的信息,包括红绿灯、雷达、传感器,可以弥补车载传感器的不足。

通过五维时空地图的构建,可以完成行驶决策和区域交通规划功能。主要来自于两个途径,第一个是在为客户提供五维时空地图;第二个部分就是在于我们在边缘云侧,让车企,包括设备商,包括第三方加载它们自己的应用。总之,通过边缘计算,使驾驶决策放到移动的边缘侧,这样有效降低了目前在自动驾驶当中所存在的决策受限的问题。

控制方面,主要是完成车车、车路的协同,包括红绿灯规划、动态线速以及朝夕车道,解决控制问题。通过五维时空体系的构建,如同形成一个智慧的云上大脑,指挥区域内的汽车如何做,还解决了两个问题,一是解决了道路环境复杂的问题;二是解决了目前在自动驾驶中存在的计算复杂决策受限的问题。

为什么说分级架构是非“5”不可呢?所有的都依托边缘云的计算、存储功能。所以说,这个边缘计算需要利用5G的高带宽和低时延实现信息之间的有效交互。同时,5G的络切片技术可以实现对多种业务动态的响应,实现资源的保障。这是5G的技术特性所决定的。

我们也在针对5G的自动驾驶,项目组在去年已经开始了相应的标准化的编制工作,所谓兵马未动标准先行。项目的协议也被写入了国际电联组织,我们的边缘计算也被切入了体系架构之中。

除了标准以外,我们项目也在开展对应的业务示范,去年北京通信展上,我们搭建了一个自动驾驶的沙盘,这个沙盘当时也向国务院马凯副总理和工信部部长苗圩汇报了思路,也得到了领导的认可。2018年的贵州数博会上搭建了基于封闭场景的络驾驶环境验证我们的自动驾驶,这个项目当时也是得到很多媒体的报道,包括央视。标准制定以后怎么落地,这是我们项目一直所遵循的目标。标准制定以后怎么落地,我们计划分三步实施我们的项目,国家委、发改委会启动国际规模组示范工程,我们作为5G车联牵头单位,根据国家发改委的要求在北京、雄安、天津、重庆进行示范,雄安主要是针对高速公路,重庆主要是针对复杂的道路环境。

此后,我们会跟五个城市当地的政府合作,验证5G分级自动驾驶体系在公交方面的应用,目前在成都BRT的项目,通过跟成都公交公司集团的合作,解决目前公交车的节能、安全、准点的问题。

在2020年,随着5G标准的成熟以及相应的产业链体系的不断完善,我们5G的商用化步伐会正式展开,我们也会以2025年作为一个关键时间节点,在这个时间段推广分级决策的5G自动驾驶体系的应用。

我们的商业模式,我们的系统是基于边缘云计算功能,所有这些信息会在边缘云侧,对于这个计算存储服务,主要是考虑两个途径,第一个途径就是我们在边缘云上可以开放我们的接口,为车企,包括第三方行业用户所使用,这里面满足计算存储的信息。第三,目前使用大数据,通过数据的整合,可以把很多智能联的数据信息进行深入的挖掘。目前重庆的长安汽车、东风汽车也愿意和我们形成这样的模式,利用我们的分级决策架构为他们提供数据,为他们区域内自己的车提供相应的服务。

关于车联的市场前景,中国汽车存量目前是2亿,每年新增的车辆是3000万,预计将有50%不同级别的自动驾驶车作为信息服务的提供商、计算存储服务商、数据服务提供商,按每台车来收费,预计大概是在5000元/年。我们估算的产生的服务行业收益大概是在750亿元,这是一个规模很大的市场。

关于智慧交通的社会效应,目前车联是5G的典型应用,它的使用可以彰显出我们在5G方面的实力。第二,会助力智能汽车产业的发展,现在长安东风广汽车企开启了智能联汽车的跟踪。推动工业和信息化的融合;降低目前的拥堵,以及事故概率,提升人民的幸福指数。

我们后续也会考虑进一步和汽车企业,包括高校,以及公共交通和通信行业进行深入合作,保持我们领先计划的实施。实际上,中国的汽车产业是相对落后的,但是中国的通信产业是相对领先的,我们希望借助基于分级决策的5G自动驾驶体系助力中国汽车产业实现弯道超车。

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