智能交通系统：连接车辆与自动驾驶技术的发展与应用

### 智能交通系统——从车辆连接到自动驾驶技术的全面解析 #### 1. 车辆连接技术的发展历程 近年来，车辆连接技术取得了显著的进展。2015 年，美国大多数通用汽车 2015 款车型都可以使用 LTE 热点。特斯拉 S 车型在未来的编程更新后，配备了支持自动驾驶的设备。不过，这一年也暴露出了一些安全问题，ADAC 分析师发现宝马服务器存在漏洞，可被复制并实现远程开锁，这一功能被称为 e - Call。此外，梅赛德斯 - 奔驰的远程停车辅助应用程序允许驾驶员在车外控制停车。安全研究人员查理·米勒和克里斯·法拉西克甚至能从 16 公里外的电脑远程控制一辆切诺基吉普车的刹车、收音机、挡风玻璃和雨刮器。萨米·卡姆卡尔还制造了一种设备，可通过 iPhone iOS 应用程序远程捕获与宝马、梅赛德斯 - 奔驰 mbrace、Uconnect 和 Viper 相关的车辆远程控制系统。同年，梅赛德斯 - 奔驰推出了首款具备车与外界通信功能的新款 E 级车，特斯拉汽车也发布了带有自动驾驶技术的 7.2 版本空中软件更新。 到了 2016 年，黑客们发现了不同车型的各种漏洞，这些漏洞使他们能够控制汽车功能，甚至将车开走。特斯拉发布了带有召唤功能的 7.1 版本软件，允许用户在车外控制停车。2017 年，G + D 移动安全公司成为宝马及其互联驾驶服务值得信赖的 e - SIM 管理合作伙伴。 #### 2. 联网车辆的工作原理 联网车辆系统仍在不断发展中，许多研究工作有待完成。其安全相关框架可能基于专用短程通信（DSRC）技术，这是一种类似于 Wi - Fi 的技术，能让车辆直接与其他车辆和道路使用者进行通信，无需依赖蜂窝网络或其他基础设施。不可靠的应用程序可能会依赖各种远程技术。 私家车、卡车、公共交通等各类车辆可以通过车内设备或售后配件相互“交流”，持续共享重要的安全和交通数据。联网车辆还能与交通信号灯、施工区域、收费站、学校区域等系统进行远程通信。传输的车辆数据经过加密处理，因此车辆不会被追踪，该系统能为联网车辆的驾驶员提供半径约 300 米范围内其他联网车辆的 360 度感知信息。这个安全系统能保护个人数据隐私，当驾驶员偏离车道时会通过视觉显示、座椅振动或声音提醒他们注意潜在危险，但驾驶员始终对车辆保持控制。 此外，这项技术还能支持有限的自动化操作，帮助驾驶员快速应对潜在碰撞。例如，交叉路口移动辅助应用程序会在进入交叉路口危险时提醒驾驶员；禁止超车应用程序会在超车不安全时发出警告；紧急电子刹车灯应用程序能让驾驶员提前得知前方车辆减速情况；盲点警告应用程序能让驾驶员了解盲点区域的情况。在铁路平交道口，即使驾驶员看不到或听不到火车，联网车辆应用程序也能提醒他们。在恶劣天气条件下，如黑冰路面，系统可以收集多辆联网车辆的数据，帮助判断潜在危险，并提前向驾驶员发出警告。车辆的道路天气信息还能发送到交通管理中心，协助监控和管理交通风险，系统可以执行调整交通信号、改变限速、通知安全维护团队、派遣维护车辆以及向驾驶员广播安全警告等操作。 #### 3. 智能汽车技术概述 智能汽车是智能交通系统的核心技术之一，它是一个广泛的概念，指的是能够部分或全部完成一项或多项驾驶任务的综合车辆技术。过去 20 - 25 年里，智能汽车领域逐渐兴起，成为机器人应用的重要领域。汽车是 20 世纪最重要的产品之一，它催生了庞大的产业，改变了人们的生活方式。如今，全球汽车数量超过 8 亿辆，预计未来十年这一数字还将增加。为了应对这一挑战，人们开始研究如何实现驾驶任务的自动化。 智能汽车被定义为具备优化感知和推理能力的车辆，以及能够实现自动驾驶任务的操作设备，如保持安全车道、避障、应对拥堵交通、跟随前车、评估和避免危险状况以及选择合适车道等。构建智能汽车的主要动机是提高驾驶安全性、舒适性和效率。 #### 4. 基础自动驾驶车辆技术 智能车辆技术通常与自动驾驶车辆功能的开发相关。智能车辆主要具备以下特点： - **感知能力**：能够感知车辆自身状态和周围环境。 - **通信能力**：具备与环境进行通信的能力。 - **规划与执行能力**：能够规划并执行最合适的操作。 智能车辆技术是一个快速发展的领域，汽车行业、学术界和政府机构都在积极探索。全球各地举办的众多无人地面车辆（UGV）竞赛也激发了人们对智能汽车技术的普遍兴趣。虽然目前汽车公司尚未将完全自动驾驶汽车作为主要目标，但这项技术的部分组件正在迅速应用于乘用车，以在关键时刻辅助驾驶员。在汽车行业，联网汽车技术的应用也成为了下一代车辆保护系统的发展方向。 #### 5. 智能驾驶员模型（IDM） 智能驾驶员模型（IDM）是智能车辆模拟中最常用的模型之一，因为它是最简单且事故率最低的模型之一，能在单车道情况下产生逼真的加速度曲线。IDM 与自适应巡航控制（ACC）车辆的特性更为相似，而与人类驾驶车辆的特性有所不同，因为它没有特定的反应时间，并且以连续可微的加速度函数表示。通过改变某些参数，IDM 可以用作 ACC 或人类驾驶车辆的模型。此外，修正后的 IDM 还可用于模拟联网自动驾驶车辆（CAV）。 IDM 的基本函数如下： \[a_{IDM}(s, v, \Delta v) = \frac{dv}{dt} = a \left[1 - \left(\frac{v}{v_0}\right)^d - \left(\frac{s^*(v, \Delta v)}{s}\right)^2\right]\] \[s^*(v, \Delta v) = s_0 + vT + \frac{v\Delta v}{2\sqrt{ab}}\] 在大多数情况下，IDM 能产生合理的加速和减速速率。但当车辆当前间距远小于期望间距时，减速速率会变得过高，不符合实际情况。为了解决这个问题，阿恩·凯斯廷和马丁·特雷伯将 IDM 与恒定加速度启发式（CAH）模型相结合，以限制过大的减速速度。CAH 模型的基本假设是前车不会在几秒钟内突然改变加速度。 CAH 模型有三个基本条件： - 所考虑车辆和前车的加速度在未来一段时间（通常为几秒）内不会改变。 - 任何时候都不需要安全时间提前量或最小距离。 - 车主会立即响应（零响应时间）。 对于给定的实际间距、当前速度、前车速度和加速度值，能帮助避免碰撞的最大加速度由以下公式给出： \[a_{CAH}(s, v, v_1, a_1) = \begin{cases} \frac{v^2_{eal}}{v^2_1 - 2s_{eal}} & \text{if } v_1(v - v_1) \leq -2s_{eal} \\ \frac{e_{al}(v - v_1)^2\Theta(v - v_1)}{2s} & \t