特约专栏 | InVerSiV项目介绍——V2X与智能交通

原创  InVerSiV项目介绍——V2X与智能交通

➡本文主要内容（约2300字，8分钟阅读）

一个很有趣的命题：人的情绪是通过大脑汇聚身体各种细小的感受而得来，人的自我意识往往也与我们如何内部处理这些感受相关，但是我们在社会中的自我认知却往往或多或少的取决于别人如何认识/对待自己。

如果硬要牵扯到汽车上的话，就好比说不管自动驾驶控制和感知系统做的再完备，考虑的场景再全面，场景理解和轨迹规划能力再强大，最终真正落实到千家万户之前，一定还是需要同时考虑到自车与道路设施及其他交通参与者进行交互的能力的。

之前在sasetech社区写了一篇RobustSense项目的介绍解读（传送门在这里：​​RobustSENSE-具有高可靠性和鲁棒性的自动驾驶感知系统​​），里面也拿汽车和人体做了对比。其实想想并不是很恰当，因为人眼毕竟不会发射激光，人类也还没有像鲸鱼或者蝙蝠那样的回声定位系统，但是摄像头跟人眼的机理可能是类似的。

然而我还是想要这样对比，因为比较容易理解。如果说雷达摄像头这些好比是汽车的眼睛，底盘好比是腿脚，域控制器好像是神经节一样的东西，而V2X就好比是大脑中的语言交互中心。V2X即Vehicle-to-Everything, 是指车辆与周围环境中的各种实体进行通信和交互的技术，包含V2V（车辆与车辆之间的通信Vehicle-to-vehicle，通过与周围车辆的连接，车辆可以相互交换信息，如位置、速度、加速度等，从而实现协同驾驶和自动化驾驶的功能。这对于提高交通安全性、减少交通事故具有重要意义）, V2I（车辆与基础设施之间的通信Vehicle-to-Infrastructure，通过与交通信号灯、路边传感器等基础设施的连接，车辆可以获取实时的交通信息，如交通拥堵情况、道路状况等，从而提供更准确的导航和驾驶建议），以及V2P Vehicle-to-Pedestrian, V2N Vehicle-to-Network等各种应用场景。

与V2X这个主题相关，本文是希望介绍一下一个德国政府投资的科研项目”InVerSiV” – Intelligent Traffic Infrastructure for Safe Connected Driving with Megacities，直译过来就是特大城市中可供安全互联行驶的智能交通设施。InVerSiV的项目目标，是开发一个本地化的可供车辆、行人和其他交通参与者使用的道路环境模型，通过安全可靠的无线通讯收集和共享道路环境信息。每个交通参与者都可以分享自身的环境信息（比如通过车辆自主传感器）去拓展其他参与者的本地模型，这样即使原本对单个交通参与者不可见的区域也可以使用，从而使得交通变得更安全和平顺。项目周期为2016年中期到2019年中期，对比RobustSense的项目周期为2015到2018。

为了能够搭建一些展示场景，InVerSiV项目创新性地使用了一些智能交通设施（如下图1中的集成有太阳能驱动传感器技术和无线通信能力的智能街灯/红绿灯），以及可以与交通参与者直接通信的云边缘计算（Could edge，下图2）。

图1 集成有太阳能驱动的传感器和无线通信能力的智能街灯

Cloud edge是指云计算的边缘部分，即将云计算的能力和服务推向离用户更近的地方。传统的云计算模式是将所有的计算和存储任务集中在远程的数据中心中，而cloud edge则将一部分计算和存储任务放在离用户更近的地方，例如用户设备、边缘服务器或边缘节点。Cloud edge的目的是减少数据传输的延迟和带宽消耗，提高用户体验。通过将计算任务放在离用户更近的地方，可以更快地响应用户请求，减少数据在网络中的传输时间。此外，cloud edge还可以提供更高的可靠性和安全性，因为数据不需要经过远程的数据中心，而是在本地处理和存储。Cloud edge的应用场景包括物联网、边缘计算、视频流媒体等。在物联网中，大量的传感器和设备产生的数据可以在边缘节点上进行处理和分析，减少对云端的依赖。在边缘计算中，将一部分计算任务放在边缘服务器上可以提高响应速度和可靠性。在视频流媒体中，将视频内容缓存到边缘节点上可以减少视频的加载时间和卡顿现象。

图2 InVerSiV展示图：特大都市中的”Crossing”场景

为了有效利用现有基础设施，项目使用智能驾驶辅助系统中常见的环境传感器，进行调整并集成到利用太阳能供电的模块中。为了确保可以安全地检测到所有交通参与者，来自距离和速度测量传感器（基于光学、电磁或超声波原理）和融合后的数据会被被评估之后集成到环境模型中，这一点RobustSense项目也提过。

V2X道路环境模型包含：

1. 道路拓扑结构：模拟道路的布局和连接关系，包括道路的长度、宽度、车道数、交叉口、路口等信息；

2. 车辆位置和状态：模拟车辆在道路上的位置、速度、加速度、方向等状态信息，以及车辆的类型、尺寸、负载等属性；

3. 交通流量：模拟道路上的车辆流量，包括车辆的数量、密度、速度、流量等信息；

4. 道路条件：模拟道路的物理条件，包括路面状况、坡度、曲率、限速等信息；

5. 交通信号灯：模拟交通信号灯的状态，包括绿灯、红灯、黄灯等；

6. 道路障碍物：模拟道路上的障碍物，包括行人、自行车、动物、路障等；

7. 环境感知：模拟车辆对道路环境的感知能力，包括传感器的类型、位置、范围等信息。

讲到这里，不能不提的就是安全。因为涉及到车辆和基础设施之间的信息交换，因此隐私和安全问题是一个重要的考虑因素。如何保护车辆和驾驶员的隐私，以及防止恶意攻击和数据泄露，是V2X技术发展的重要挑战之一。”InVerSiV”着重在研究必要通讯通道（Wi-Fi 802.11p, 3GPP LTE-V2X）以及干扰下的安全通信，以及基于这种环境模型提供的涵盖安全功能和创新实时交通引导的服务，以在特大城市内创造安全高效的交通环境。

图3 InVerSiV项目赞助方

作为一名大龄科幻电影艺术爱好者，我始终觉得汽车的最终形态应该是类似变形金刚或者钢铁侠的铠甲，这样就可以契合开头中汽车与人体的类比思想。只要我们将每个部分（比如眼睛和腿脚）都做到尽善尽美，组合起来的汽车说不定就能像人类躯体那样供我们驱使。将来我们驾驶着大黄蜂那样拉风的机甲车在路上，在空中，甚至在宇宙中行驶都是有可能的。但是自己拉风毕竟很孤独啊，所以需要实时跟基地还有optimus prime甚至megatron对话。所以V2X技术在交通领域具有巨大的潜力，可以提高交通安全性、减少交通拥堵、改善驾驶体验等。随着技术的不断发展和应用场景的扩大，相信V2X技术将会得到进一步的推广和应用。

王叶 / 作者

闻继伟 | 校阅

免责声明：如涉及侵权请及时与我们联系反馈，我们会在第一时间做更正声明或做删除处理。文章版权及解释权归原作者及发布单位所有，如需转载或引用本文的任何内容，请注明出处。

文章转载自公众号：Sasetech