车联网在智能网联汽车应用中的挑战

2019-04-17王小臣蒋树国王建海

客车技术与研究 2019年2期

王小臣，蒋树国，王建海

(中国汽车技术研究中心北京工作部，北京 100070)

随着我国智能网联汽车(intelligent and connected vehicle,ICV)发展规划的提出，车联网(V2X)技术得到国家的大力支持，各车企也大规模地开展车联网技术的应用和推广[1-4]。但由于对车联网概念的理解不够深入，业务大部分集中在监控类的初级阶段。要实现智能网联汽车发展目标，需要综合分析未来实际道路交通需求，立足产业现状，利用车联网的技术优势，从满足未来业务要求、系统可升级的角度，重新考虑汽车整体规划，避免走弯路。这样就要求企业综合考虑法律法规、智能交通发展、汽车整体架构等各种因素，制定合适的战略规划。

1 车联网在智能网联汽车中的重要性

智能网联汽车是自动驾驶技术和车联网技术相互促进，共同解决交通出行的融合解决方案，是目前世界上认为最有可能成为新技术应用的市场。

1.1 车联网概念

车联网系统是通过人、车、路信息交互，实现车辆和基础设施之间、车辆与车辆、车辆与人之间的智能协同与配合的一种智能交通体系[5]。车载通信系统实现了智能交通子系统之间的信息交互,通过综合各个通信节点信息(车、路、行人及网络数据)，统一分析车辆行驶过程中存在的风险，并及时避免事故的发生[6]。

车联网中最为基本的车载单元(onboard unit,OBU)尤其重要，它不仅仅是车辆和其他信息节点及网络的联系枢纽，还有随时向网络汇报自己状态和数据的任务。车载单元包括以下几个子系统，如图1所示。

图1 车载单元系统架构示意图

1) 无线通信单元：接收和发送空中信号。一个车载设备里可以装配一个或者多个无线通信子系统。

2) 定位系统:通常包含全球导航卫星系统(GNSS)接收器，用以提供车辆的位置、方向、速度和时间等信息。可以通过车速信号、惯性测量单元、差分定位系统等方式来实现增强定位技术。

3) 车载处理单元：运行程序以生成需要发送的空中信号，以及处理接收的空中信号。

4) 天线：实现射频信号的接收和发送。

车载设备单元通过接口与应用控制单元相连，应用控制单元中的运行程序，经过相关计算获得车辆周围环境的实际状态，并通过人机交互界面(DVI)来实现对驾乘人员的提醒，包括图像、声音、振动等方式。同时应用控制单元也需要把和安全相关的环境参数传递给车辆的决策系统，以便智能网联汽车根据环境参数判定该车下一步的操作，并把该车辆相关参数再次通过车载设备单元向网络进行广播，网络中的其他车辆也可以接收到该车辆的运行轨迹和一些影响其他车辆的有关变量。

1.2 自动驾驶汽车存在的问题

即使自动驾驶汽车的环境感知技术不断完善，目前自动驾驶车辆仍存在如下4个方面的问题：

1) 环境传感器使用环境有局限性。如激光雷达遇到浓雾、雨、雪天气，将导致传感器无法工作。因此，仅靠传感器难以获得各种环境下车辆自动驾驶所需要的环境变量。

2) 环境传感器准确度有待提高。如在北京参与自动驾驶测试的汽车，经常会把树叶、沙袋等误判成障碍物而采取紧急制动或避险等措施。

3) 环境传感器获得环境参数的范围有局限性。在城市复杂交通环境下，自动驾驶汽车用雷达、视觉、Lidar等各种传感器只能够对行驶环境中可视的物体进行识别并感知，这种环境感知存在盲区。据Junqing Wei 等[7]、R. H. Rasshofer等[8]对自动驾驶汽车的行驶环境感知研究得知:自动驾驶的车辆感知系统不仅仅包含可视、超视距、近距离、远距离的道路环境信息，还要囊括周围移动车辆、行人、障碍物以及车辆自身位置和各种状态信息[9]。

4) 突发事件无法进行预测。在实际交通中，存在不可预见性的事件(如突然并线)和视线盲区(如十字路口及道路拐角)等，这些突发事件是自动驾驶事故发生的主要原因。目前的智能决策系统由于无法预测参与交通的其他主体的运动轨迹而导致事故发生。

1.3 车联网的重要性

造成上述现象的主要原因是目前的自动驾驶汽车只是单方向感知车辆周围的信息，并不能够与参与交通系统的各个单元进行多方向、多层次的沟通，而车联网就是很好的解决方案。

车联网技术是在无线蜂窝广域通信网络的基础上，配合车载终端、路侧单元及智能交通设施，组成一个广域互联互通的网络，车联网实现了车车、车路、车人及车与互联网之间的信息传输，进而提供车辆和云端数据的交互操作，为提升车辆超视距及交通参与者变化趋势的感知能力提供了新的科学技术手段。

车联网是车内网、车际网和车载移动互联网三网合一的动态网络。按照相关的标准使信息在车、路、人、交通设施与互联网之间进行交换，以云计算及大数据的分析为基础，来实现智能化的交通管理控制、车辆控制和信息服务的一体化网络。车联网的环境感知是通过无线通信方式实现信息交互，采用此方式不仅可获取传统传感器难以获取的宏观交通环境信息，还可实现车辆、路侧单元及交通设施等信息共享。车联网的应用从信息服务逐渐转变到提供智能网联汽车的环境感知手段，成为智能网联汽车自动驾驶必不可少的辅助手段。

2 车联网应用需要考虑的关键问题

2.1 汽车总线网络架构的挑战

传统汽车CAN总线传输速率为500 kbps，最大传输速率1 Mbps。由于智能网联汽车大量的数据采集及分析处理，所以需要采用更高带宽的车载网络来适应大数据传输。引进并改进成熟民用以太网承担汽车大数据传输，成为必然趋势。车载以太网不仅成本低，而且技术和标准成熟，因此得到越来越多汽车企业的重视和采用。

图2所示为未来智能网联汽车以以太网为主网络的网络架构。各个功能模块作为网络架构中的节点，按照各自的功能完成数据的采集分析，形成特定的数据交换和通信方式，通过以太网总线来完成数据的传输。而传统动力底盘系统CAN(P-CAN)及车身舒适系统CAN(B-CAN)子网络要求可靠性高、时延小、数据量小，所以继续沿用传统的CAN总线。这样既满足了环境感知系统和决策系统的大数据量传输要求，也可以保障传统汽车执行机构的可靠性[10]。

图2 智能网联汽车网络架构

但由于以太网传输没有QOS保障，所以目前车载以太网还面临着电磁兼容及可靠性等方面的挑战，这是各车企在产品设计中必须要考虑的问题。

2.2 信息安全的挑战

以汽车为节点的车联网的发展，使汽车之间以及汽车与外界的信息交互将更加频繁和复杂，并且各个节点之间的信息交互是通过空中的无线通信完成，在这种信息交互的过程中，外部攻击、被植入恶意木马病毒及个人隐私被盗窃等风险面临非常大的挑战。因此，为了加强车联网信息及控制系统工作的安全性，对车联网环境下智能网联汽车信息安全的研究是必要的。

如K.Koscher等[11]通过一段简单的代码成功实现了对车载电控系统的破坏性攻击，完成了诸如关闭汽车刹车系统、篡改车速表读数、打开空调、播放收音机中的音乐或把乘客锁在汽车里等破坏行为。

目前全世界针对个人信息隐私的保护要求越来越高。随着车联网功能的不断强大，要实现智能网联汽车的愿景，就要求各个车联网汽车不断地公开各自的信息。为了在保护个人隐私和车联网的便利性两方面取得平衡，需要在法律不断完善的基础上，提供安全可靠的信息安全保护机制，建立完备的信息加密手段，来防止空口、传输等各个节点的信息泄露。这是一个庞大的法律及加密标准的建设过程。

2.3 车联网通信标准之争

车联网分为DSRC和C-V2X两个标准和产业阵营。

DSRC专用短程无线通信标准，以IEEE802.11p为基础，经过十多年的发展，形成以NXP/ST/瑞萨/车企等为核心的成熟产业链，车载产品丰富，具备不需要基础网络建设来提供车车通信的技术手段。目前已具备统一的国际标准，各种产品之间的互换性、兼容性强；同时具有产品多样化、专业化的特点。目前该标准在美国、欧盟及日本等发达地区已经进入到实际应用阶段。但是该标准不能及时接入互联网，不能和公共基础网络形成良好的交互操作[12]。

C-V2X标准是利用LTE-V的基础，在4G(5G)基础网络上提供完整的V2X业务。该标准较好地解决了DSRC不能随时和Internet链接的问题。随着通信技术的不断完善，该标准将更适用于车联网中的各种应用场景。也是由于该技术依赖于无线通信技术的不断演进，而导致目前车载终端种类缺乏正式商用的产品，国内只有大唐和华为能够提供基于LTE-V的通信模块，但还没有成熟的车载单元供客户选择。目前国际3GPP组织已经将C-V2X标准正式采纳为国际公用通信标准，全球多个国家及运营商也正式采纳该标准，国际主流移动通信网络设备商也有相关的设备可以部署网络，只是在商用终端的芯片上还没有成熟的产品[4]。

2.4 智能决策系统深度融合的挑战

智能决策是智能网联汽车的核心部分，其功能是对采集的信息进行进一步处理，对所获取的信息进行分析比较，形成正确的决策，并传递给控制执行部分，从而实现自动驾驶功能。

智能网联汽车逻辑架构如图3所示，可以看到车辆周围的环境参数可通过上层的环境感知层(雷达、摄像头等传感器)获得；也可通过V2V，V2I和V2P等车联网的反馈获得；还可通过互联网、专业APP等反馈获得。但是针对同一环境参数，这3类数据如有冲突，如何判定这3类数据的关系将会影响到智能网联汽车的决策。针对这类数据量大、反应迅速、不时发生数据冲突的现象，必须有一个很好的深度融合解决机制，否则就会发生交通事故。

图3 智能网联汽车逻辑架构

因此，从系统架构的层面来看，汽车智能驾驶是在整车层面上进行控制，实现这一目标的前提是整车层面上的协同控制[13]。智能决策系统作为核心技术，具有协同控制及行驶优化技术、多目标优化理论及方法、车辆自主运动决策与高精度横纵向跟踪控制技术、综合分析车辆与环境信息的功能。

2.5 应用不成熟的问题

目前存在问题的是5G网络建设还不具备规模，车联网的应用仍然不够深入，主要是应用在纯电动车辆的监控上，只是简单地读取车辆OBD的数据传递到网络上[14]。若要实现车联网的V2X功能，则必须要和车辆的智能决策系统充分地交互工作，同时还要时刻掌握车辆的状态和下一步的动作，这样才能在实际交通中避免事故。

另外汽车产业的壁垒很高，很难达成统一的智能决策判断标准，这为车联网的应用造成很大的障碍。V2V通信时虽然可以在车辆之间进行沟通，但是没有统一的标准；也没有统一的处理时延控制；各车企的优化算法也存在差别，这样会存在一定的隐患。所以需要不断完善车联网的标准，打破车企之间长期存在的壁垒，才能够加速智能网联汽车的发展。