“【2021世界智能网联汽车大会】东南大学曲栩：智能网联时代的智能道路及交通优化控制技术探讨”

9月25日至28日，2021年世界ICV大赛在北京举行。 本届大会围绕产业重建、融合应用、共生三个章节展开，设有开幕式、主论坛和7个主题峰会、6个特色专题会场和2个闭门会议，设有图灵奖国际专家1人、国内外院士7人、近150人的国际国内ICV和ICC 以下是联通智网科技股份有限公司总经理张然懋的演讲实录，请参考。

图片来源:东南大学副教授、交通学院党委副书记兼副院长、东南大学-威斯康星大学智能网络交通联合研究院副院长曲栩

语音副本:

各位专家，早上好。

我很高兴受组织委员会的邀请参加大会。 我用来自东南大学的曲子很生动。 东南大学都是道路交通很长的大学，最近两次在教育部的学科判断中排名第一，或者是a+的学校。 今天，我想特别从我的立场出发，从道路交通或道路的立场出发，简单讨论一下我们智能网络时代的智能道路，以及交通优化控制的方向。 我想和大家分享。

今天的报告从以下三个方面展开，一是介绍了当前道路运输工具，以及交通的快速发展趋势，指出了面向车道协同自动驾驶的智能道路系统是如何分级、以什么样的形态运行、从交通的角度受到了什么方向的关注。 最后在车道上合作共享驾驶和交通优化控制技术。

首先，我们来看看道路运输工具和智能交通系统的快速发展趋势。 我们知道汽车。 我们的道路运输工具呈现四化的快速发展趋势。 分别是智能化、互联网化、共享化、电动化。 特别是智能化和互联网化带来了旅行的变革，大家的旅行更方便，更舒适。 在这种情况下，我们的道路系统也同样发生了趋势。 首先，从目前的智能道路系统来看，只对交通系统存在哪些问题，而从高速公路的角度来看，只对目前的交通系统存在较大问题进行简单拆解的情况越来越多。 站在工作的一方的立场上，大家都重视硬件，重视软件。 公路投资者越来越喜欢硬件，对软件系统的兴趣不是很高。 二是道路上有一系列的摄像头传感器，但是收集到的这些数据，质量不是特别好，数据重视度不够，不能使用，不好用。 第三个好处是道路上有大量的监控摄像头和一系列的感知装置，但是充分利用所有的设备，是我们不叫监狱进行控制，没有进行比较有效的控制。 第四个方面是，即使进行了一定的控制，其优势往往是人工或经验控制的，是不明智的，目前的智能交通系统并不是智能交通系统。

在这样的前提下，道路交通系统呈现出以下快速发展趋势。 第一个是新闻化。 包括数字化和互联网化。 它本身面向道路基础设施。 新闻化实际上是我们将来进行一系列智能交通、自动驾驶、车道协同的基础，而新闻化的水平，实际上支撑着我们不同智能化的应用。 第二智能化，这种智能化被定义为面向交通系统优化的智能化，也就是面向整个交通系统的优化APP，目前仍以积极的交通管制为其核心。 第三自动化，这与越来越多的ICV密切相关，是面向车辆的自动驾驶，自动化是面向车辆级三自动驾驶APP的，需要高度的新闻化和互联网化的支撑。 这是未来道路交通系统迅速发展的趋势。

最后还有交通管理和控制的趋势。 交通管制趋势相对粗犷，趋于精细化管制，道路上的交通设施、标志招牌、附属设施越来越精细化。 另外，从被动静态控制向主动动态控制变化，以往的道路限速是静态的，另外，本来面向移动集团的信号增加了，我的交通信号发出来是为了通过这个链路，或者看到这个指示，应该遵循的 未来的交通管制措施很可能是个性化的，通过互联网对车辆考虑速度引导的控制，并根据其指令进行优化。 未来的交通管制呈现出这样迅速的发展趋势。

第二，是面向汽车道路协同自动驾驶的智能道路系统。 介绍中国道路学会自动驾驶事业委员会在2019年末进行的事业。 对智能网系统进行了排名。 在这里，从道路各个方向，特别是智能化、新闻化、自动化方向排名的东南大学正好是中国道路学会自动驾驶事业委员会的主任委员单位，我们做了一些工作。 与汽车自动驾驶等级有比较明显的差异，汽车围绕车辆自动化能力进行了等级划分，道路等级从公司方向进行了等级划分。 一是对新闻化程度进行排名，新闻化程度具有什么样的数字化、或者感知能力、什么样的互联网化能力。 二是智能化分级，越来越多的以优化整个交通系统的能力为中心。 最后和汽车有点像的是，给工作方向定了等级。

接下来详细介绍等级。 首先，让我们来看看最基础的，也就是最底层的u新闻化、无智能、非自动化io级别的定义。 现在的道路是以前流传的道路新闻管理方法，也就是说我们的基础设施和车辆之间没有任何新闻往来，没有任何控制等相关内容。 需要注意的是，这种连续性与我们io的定义和道路等级无关。 我们可以把一条非结构化道路、一条标志标线、一条非常完善的结构化道路、许多感知新闻通信的设备道路实际上定义为io的状态。 在这种情况下，道路基础设施没有监控，没有传感，没有积极的书信传递，道路方面没有任何车辆控制，也没有提供数字新闻。 这是i0。

接下来是i1。 它具备了初步的数字化、智能化、自动化环境。 我们定义为，交通基础设施具备微观传感和基础预测功能，可以支持低空之间和低时间分辨率的交通新闻服务、交通管理和驾驶支持。 这里首先道路必须提供最基础的这种静态交通基础数据。 这包括我们的道路宽度、桥梁位置、如图所示的标志标线情况，还可以通过道路矿山的感知设备，以及环境进行动态的新闻收集。 这是交通新闻的收集，包括交通量和车辆速度。 在智能化方面，有边缘初级预测，可以提供新闻服务和初级自主交通管制服务，也就是说道路上的部分新闻发布可以为司机提供一定的新闻服务。 自动化可以在此时通过车道通信提供一定信号传输时可变限速的新闻。

到了i2级，部分互联网化、智能化、自动化已经具备，交通基础设施具备很多杂感传感器和深度预测功能，通过与车辆系统交流新闻，可以实现更高的空之间和时间分辨率的自动运行。 高精度的感知包含车辆水平的感知能力，能够感知车辆的横向、纵向的运动。 在交通系统层面，可以具体实施包括我们数据的高度融合、深度预测、交通事故风险、稍微精细化的交通管理。 对自动化来说在有限的场景内实现了智能网络车辆的交接和控制，实现了有限场景的自动驾驶和决策优化。

i3级是属于更高级的道路智能化、具备高级互联网化的交通基础设施，可以在几毫秒内提供周边车辆的动态新闻和控制指令，在包括专用道路在内的主要道路上实现有条件的自动驾驶，

i4和i5在感知上高于i3级，通信延迟非常小，对于控制源来说，可以通过我们对交通协调的控制，达到更好的全局优化，实现特定场景的高度自动驾驶。 到了i5，实现了完全的自动驾驶，来自道路的辅助和我们的ICV驾驶越来越多。

在这种水平的情况下，智能道路系统将发生新的变化，最基本的道路基础设施除了正常的基础设施外，未来的基础设施还可能会变多。 我们刚才提出了道路rsu，整合感知，整合包括专用道路位置在内的机械设备，停止这些漏洞未来探讨的方向例如是路边设备，从主流的观点来看，有摄像头、激光雷达、毫米波雷达，还有

不仅关注设备，实际上我们整个高速公路交通工具也会发生新的变化。 例如，我们的高速公路系统，在设置专用道路时，如果要与现在涉及的专用道路区分开来，这就涉及到很多交通工具方面的业务，通过一点点的桥梁设计，可以从城市道路直接进入高速公路系统。 在普通道路上，通过特殊的标志标线可以引导智能网络车辆走上更好的道路。 例如，标线系统不仅可以给驾驶员自身提供识别，还可以为车辆、车辆的摄像机、传感器提供服务。 其中，例如有一些地上的特殊符号，可以提供相应的指令。 可以机读，可以指令变更路线，包括收钱站，包括交通标志，都有一点更新的变化和快速的发展。 除硬件外，实际上协同感知技术、通信技术、规划决策技术还需要更快的发展。

第三，公路配套辅助驾驶和交通优化的快速发展方向。 未来的交通控制不仅面向群体，而且面向个人的也在增加。 面向个人的移动服务出现了向驾驶服务的转换。 其中，简单介绍一下应用的场面。 如何通过路边感知设备，通过车载数据解决为车辆驾驶提供一定的驾驶服务？ 感知技术需要通过路边端实时准确地感知车辆空之间的位置，也包括决策技术。 未来，我们的车辆要提供驾驶服务准确的服务，就必须有描绘空之间车辆分布，提供更准确的驾驶服务的能力。 包括硬件系统、软件系统的一点辅助，这是一个方面。

最后，这方面可能有点前沿。 将来，我们的道路上增加了那么多ICV。 我们如何应用这些ICV来优化交通系统，使ICV不仅仅是载体，而是作为道路移动的控制器来妥善控制。 其中举个简单的例子，作为高速公路的主控制器，如何利用ICV来控制高速公路的速度，或者主线的流量？ 高速公路发生拥堵后，非常重要的管理手段是控制限速，在未来互联网时代可以利用智能互联网连接车辆，在一定的控制模式下达到最佳控制模式。 通过这种智能网络车辆的控制，对道路上的交通流进行一定的控制，形成一定需要的低密度区域，或者控制交通的快速发展方向，最终实现我们道路交通流的优化过程。

上面是我的分享。 谢谢你。

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