1、车联网：智能驾驶与服务计算杨放春关于我们2北京邮电大学Beijing University of Posts and Telecommunications网络与交换技术国家重点实验室State Key Laboratory of Networking and Switching Technology网络技术研究院Institute of Network Technology交换与智能控制研究中心Switching and Intelligent Control Research Center网络与交换技术国家重点实验室n四个研究方向：网络体系结构、网络服务、网络管理、网络安全n实验室面向国家需
2、求，依托行业背景，重点开展学术研究、技术开发和系统研制工作1992年：正式运行并对外开放 （程控交换技术与通信网国家重点实验室）1995年：通过国家验收1998年：通过世行项目验收2002年：通过国家评估 （2004年更名：网络与交换技术 国家重点实验室）3网络安全控制网络体系结构网络运行管理融合网络与业务支撑技术系统平台4l 2002年开始，扩展到融合异构网络，支持行业应用l 研发成功融合网络业务支撑环境l 基于该技术的电信增值业务销售额达14.8亿元跨行业，跨领域演化l 智能制造产业互联网平台l 车联网平台网络层终端层业务层电信智能业务 电信增值业务 防伪溯源 车联网导航监控跨行业制造服务
3、l 20年前开始，致力于在电信网中引入集中快速的业务提供能力l 研发成功智能网产品，并于1996年转让技术和成立合资公司l 基于该技术的智能网产品占国内市场的95%，全球累计销售达40亿元5l车联网跨界与博弈l面向车的驾驶控制智能化：智能车l面向人的驾驶行为智能化：车联网服务内容5:47:25汽车的发展趋势6汽车的发展趋势：新能源化、网络化、智能化车联网解读：网络化（狭义：网联化）（广义：CPS）汽车 信息终端智能化（狭义：无人驾驶）（广义：驾驶智能化）辅助驾驶 无人驾驶车联网跨界7先进公共交通系统(APTS)先进交通管理系统(ATMS)先进交通信息服务系统(ATIS)紧急救援系统(EMS)先
4、进车辆控制系统(AVCS)电子收费系统(ETC)前座系统交通信息与导航服务后座系统多媒体通信及娱乐服务机械引擎系统安全驾驶与车辆维保服务车载信息服务Telematics车载辅助驾驶系统传感器、VANET安全驾驶汽车制造业智能交通ITS、VANET汽车电子标识智能系统互联网业V2R V2I V2VV2N V2C V2P高效管理交通运输业无人驾驶芯片、操作系统车载信息服务Telematics出行服务电信业网络终端Telematics=TELEcommunication+inforMATICS 狭义的车联网（通信+内容）IoV（Internet of Vehicles）物联网的垂直行业领域车内网车际
5、网车云网车联网=车内网+车际网+车云网车联网的通信类型l 车内通信（Communication inside a networked vehicle）E2E（Equipped devices to Equipped devices）E2T（Equipped devices to Temporarily devices）l 车外通信（Communication from/to outside of a networked vehicle）V2V（Vehicle-to-vehicle）、V2I2V V2I（Vehicle-to-infrastructure）、V2R、V2N、V2C V2H（Veh
6、icle-to-home）V2G（Vehicle-to-grid）V2P（Vehicle-to-pedestrian）l 直接通信 DSRC Wired Communicationl 网络通信 3G、4G、5G WLANl 广播通信 CMMB、DAB GPS5:47:268V2P车联网博弈三个基因交叉 三种网络融合 三股力量主导 三种需求驱动汽车工程车内网CAN、LIN、FlexRay汽车制造企业汽车电子企业企业需求智能交通车际网DSRC、VANET、V2X国家行政部门标准制定机构政府需求信息通信车载移动互联网/车云网3G、4G、5G、Internet网络运营商平台集成商服务提供商用户需求9什
7、么是车联网（智能化+网络化）服务10汽车智能化应该广义理解为驾驶智能化驾驶智能化的两个方向：1.面向车的驾驶控制智能化（智能车）2.面向人的驾驶行为智能化（车联网服务）什么是手机智能？l 围绕通信功能的智能化l 围绕使用者移动行为需要的智能化l 两者嫁接的分享智能化 用户为用户创造价值的商业模式 什么是汽车智能？l 围绕汽车功能的智能化（终极目标是无人驾驶）l 围绕使用者驾驶行为需要的智能化l 两者嫁接的分享智能化 用户为用户创造价值的商业模式 （未来谁OTT谁？）（曾经OTT电信运营商的苹果生态）11宏观关注社会空间解决城市交通社会生活系统的感知处理交通流诱导规律、出行规律、聚集规律微观关注
8、物理空间解决车的状态感知与控制处理交通规则、安全规则、应急规则中观关注信息空间解决人车群体协同处理个体-群体协同决策解决方法：在信息空间引入虚拟车的中观粒度认知计算：l 增强微观认知计算l 精准宏观认知计算物理空间物理空间信息信息空间空间认识论与方法论12l车联网跨界与博弈l面向车的驾驶控制智能化：智能车l面向人的驾驶行为智能化：车联网服务内容5:47:27智能车等级划分13具备 1 种以上自动化控制功能完全由驾驶员驾驶以汽车为主体多种操作功能融合油门+方向盘控制驾驶操作和环境观察由系统完成人需要应答所有的系统请求无人驾驶（自主驾驶）无方向盘、油门和刹车等装置油门控制智能驾驶自动驾驶自主驾驶注
9、：SAE（国际汽车工程师学会）定义的六等级划分可理解为第3级根据系统要求人响应的程度高低拆分为两个级别美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）ADAS（Advanced Driver Assistant System）汽车高级辅助驾驶系统通常包括：l 导航与实时交通系统TMC，l 智能车速控制ISA（Intelligent speed adaptation或intelligent speed advice）l 车辆通信系统（Vehicular communication systems）l 自适应巡航ACC（Adaptivecruise control）l 车道偏移报警系统LDWS（Laned
10、eparture warning system）l 车道保持系统（Lanechange assistance）l 碰撞避免或预碰撞系统（Collision avoidance system或Precrash system）l 夜视系统（Night Vision）l 自适应灯光控制（Adaptivelight control）l 行人保护系统（Pedestrian protectionsystem）l 自动泊车系统（Automatic parking）l 交通标志识别（Traffic sign recognition）l 盲点探测（Blind spot detection）l 驾驶员疲劳探测（D
11、riverdrowsiness detection）l 下坡控制系统（Hill descentcontrol）l 电动汽车报警（Electric vehicle warningsounds）系统自主驾驶中的人工智能技术15高精度地图：地图传感器（道路和指示标示）2022-11-29对特斯拉事故的反思161、超声波传感器位于前后保险杠附近。2、前视摄像头位于挡风玻璃上的后视镜下方。3、雷达安装在前格栅中部重新认识驾驶：主要是技巧、记忆、经验，而不是感知和计算，更不只是先视后觉车载驾驶脑17l CT1 表示周边障碍物的位置和高度；l CT2 表示周边障碍物的相对速度；l CT3 表示地面交通标线、
12、信号灯和交通标志牌的位置和内容；l CT4 表示电子地图中与驾驶有关的的道路要素位置标定及路口信息映射；l CT5 表示人工驾驶的记录轨迹；l CT6 表示记忆棒l 实时有效融合车辆上多种类别、不同安装位置传感器的感知信息l 判断车辆可拥有的路权空间及其变化趋势l 根据人类自然认知规律构造近处细粒度、远处粗粒度的变粒度栅格中国的智能车研究n智能轿车猛狮京津高速台湖收费站至东丽收费站段路试使用摄像头、雷达以及GPS，总里程114公里，平均时速79.06公里，最高时速110公里，自主超车12次，邻道超车21次，换道操作36次，油门操作1816次，刹车操作30次，转向操作11812次，油耗9.69升
13、/百公里n智能客车i-BUS郑州市郑开大道城铁贾鲁河站到开封市开远门站路试世界第一辆10米长公交客车在开放式城际快速路环境下的无人驾驶试验使用配置有2个摄像头、4部激光雷达、1部毫米波雷达以及组合导航系统，途经26个信号路口，完成了跟车行驶、自主换道、邻道超车、路口通行、定点停靠等试验科目，总里程32.6公里，最高时速68公里/小时，换道操作2次，自主超车1次。北京邮电大学计算机学院院长中国工程院院士中国人工智能学会理事长n百度无人驾驶车实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自主驾驶。从位于北京中关村软件园的百度大厦附近出发，驶入G7京新高速公路，经五环路，抵达奥林匹克森林公园，并随后按原路线
14、返回。往返全程均实现了多次跟车减速、变道、超车、上下匝道、调头等复杂驾驶动作，完成了进入高速（汇入车流）到驶出高速（离开车流）的不同道路场景的切换。测试时最高速度达到100公里/小时基于高精地图车载驾驶脑的局限性物理空间信息空间 感知局限：“有眼观六路，缺耳听八方“遇到陌生的路口 不能优化驾驶经验 遇到陌生的危险场景物理车控制感知认知全局环境状态感知认知？扩展驾驶脑环境态势感知技术融合V2X信息，增强微观认知计算眼观六路，耳听八方，感知：”眼观六路，耳听八方“遇到陌生的路口 优化驾驶经验 遇到陌生的危险场景21l车联网跨界与博弈l面向车的驾驶控制智能化：智能车l面向人的驾驶行为智能化：车联网服
15、务内容5:47:31Telematics（狭义车联网）发展困境CarPlay、Android Auto投影OBD外接整合智能后视镜n渗透率低Telematics渗透率不足13%n续费率低TSP服务续费率不足10%缺乏面向用户的刚性需求n30/30法则2010年TSP爆发，但目前超过30万用户的TSP只剩安吉星、宝马互联驾驶、奔驰智能互联从T1.0到T3.0中国联通TSSP平台业务分析和规划报告（微软）TSP提供的主要服务：行车记录、查看车况、远程控制、查看驾车习惯、一键接人、娱乐信息、车辆卫士、n前装主机厂的行业壁垒整车厂“安全”诉求与TSP“开放服务”诉求的差异整车厂“质量受控”目标与TSP
16、“服务整合”目标的差异n后装服务的红海同质竞争粘性无法来自于车辆硬件服务雷同，已有流量入口间难以合作23互联网企业抢占车联网入口：百度：无人车+百度大脑，免流量费，精准推送服务阿里：车载操作系统，车联网里的“苹果”模式腾讯：携手富士康，互联网+汽车智能制造，植入社交圈 Telematics车联网服务的核心推动力？24l 车载娱乐服务缺乏不可替代性（可被智能手机替代）l 汽车行业推动的是以车为中心的需求，不完全是消费者的实际需求国际上关于车联网服务的定义2013/10/925PoS（面向乘客的服务，Passenger-oriented services）TES（面向交通效率的服务，Traffic
17、 efficiency services）VMoS（面向车辆管理的服务，Vehicle maintenance-oriented services）p 多媒体音视频p 新闻天气p 社交游戏p p 车辆/驾驶员状态监控p 车辆定位/围栏p 在线保养p p 车辆编队p 车距保持p 智能限速p p 在线地图p 实时交通状况推送p 智能化路线推荐p 事故、路障提醒p p 车路协调控制p 紧急救援p u 面向政府的服务安全监管全局交通信息救援城市环境计算u 面向第一方的服务娱乐辅助驾驶 u 面向第二方的服务车队管理车辆监控与调度u 面向第三方的服务金融服务保险服务保养服务维修救援VoS（面向车的服务，V
18、ehicle-oriented services）RSS（面向道路安全的服务，Road safety services）ITU-T Y.2281汽车作为交通工具的重要属性（不够突出）：驾驶安全和优化出行车联网服务需要归位：面向人的驾驶行为服务26n IoV 1.0：信息感知呈现与服务信息内容服务车况检测、导航、车辆卫士、行车记录、行车轨迹、疲劳驾驶监控、驾驶行为记录演进特点：弥合用户间的信息不对称，提供用户为用户创造价值的环境精准交通拥堵预测与疏导n IoV 2.0：人车群体行为认知与服务最优拼车推荐分时租赁服务有序充电群智感知分享车队学习道路体验管理虚拟车计算环境IoV2.0：最优拼车推荐服
19、务计算(汽车共享）27l 基于行车历史轨迹的分析（时间、位置起点、位置终点、往返），计算最优聚集匹配l 可用于建立拼车微社区和顺风车微社区（定期、临时、计划）学校门口的拥堵例如，拼车接送同一学校的孩子上学放学。减少出行车辆，分担出行成本支撑拼车微社区和顺风车微社区虚拟车最优聚集发现IoV2.0：精准交通拥堵预测与疏导服务计算28基于虚拟车特征发现时空聚集学习出租车驾驶路线经验知识基于群智计算完成虚拟车协同基于人工智能学习用户行为特征基于用户行为特征选择最优路线建立虚拟车时空相关联盟并执行演化基于联盟的时空演化预测未来状态多虚拟车联盟持续演化并寻求平衡基于演化结果修订最优路线推荐IoV2.0：群
20、智感知精准路况服务计算29边缘计算多车行为特征关联支撑智能驾驶和智能交通边缘计算多车行为特征关联边缘计算多车行为特征关联l 基于虚拟车群体行为特征分析发现道路交通事件l 基于边缘计算完成事件传播范围发现与传播交通事故/封路多车关联并线行为车辆驾驶行为采集道路事件后向广播交通事故/封路事件等红灯时间多车关联减速停止行为红灯排队时间事件路况通告多车关联跟驰行为路况状态事件甲车乙车虚拟车任务发布与应答IoV2.0：群智协同辅助决策服务计算30支撑智能驾驶1）甲车即将进入前方拥堵路段，为了赶时间，犹豫不决是进入主路还是走一段辅路过桥后再进入主路更快。甲车请求已经进入前方辅路的车辆分享路况信息2）基于车
21、联网群智计算，寻找进入该路段且具备感知装备（智能倒后镜）的最佳车辆应答任务3）乙车自动拍照应答路况查询任务，该照片传输到甲车，甲车可通过补偿数据流量方式给乙车“激励”IoV2.0：面向行业的有序充电服务计算31 出租车司机/用户：电动汽车充电时间太长了，开过去5分钟排队1小时？充电运营商：充电站1排队太长了？充电站2怎么没人用？有序充电服务虚拟车与服务进行动态博弈充电分析与套餐策略有序充电推荐时间与路程耗费充电站负载均衡充电站收益高用户等待时间短解决充电危机用户驾车行为分析IoV2.0：面向行业的用车行为服务计算32 分时租赁是公共交通新形态，但如何建站没头绪？每一个租赁站分配多少车？让谁接单
22、能平衡叫车响应时间与收益？租车人交多少押金？基于虚拟车进行租车状况演化租车热点结构分析派单调度预测租户个性服务（价格/保险）行为风险预测接单收益与客户响应平衡站/车配置效率站间调车效率调车预测站车需求预测欧洲的车联网服务试验33拥堵预警、修路预警、事故车预警、天气预警、前方急刹车预警、碰撞前预警、限速提示、红绿灯速度优化，DRIVE C2X计划200余辆汽车，超过750位驾驶员，在芬兰、法国、意大利、荷兰、西班牙以及德国行驶超过150万公里后，为已经历时三年半（2011-2014）。评估C2X的维度：可持续性、效率、安全、经济、便捷、接受程度以及利润效益虚拟车n IoV 1.0：信息感知呈现与
23、服务信息内容服务n IoV 3.0：融入城市计算汽车后市场服务道路交通、空气质量、城市规划等需求的协作感知智慧城市服务协同计算汽车：城市计算的脚印用户为用户创造价值行业为行业创造价值n IoV 2.0：人车群体行为认知与服务精准交通拥堵预测与疏导最优拼车推荐分时租赁信息服务有序充电服务群智感知分享高精地图合作分发自动驾驶编队展望：车联网2.0向3.0的演进车联网信息空间的计算载体：虚拟车虚拟车（人车二元混合模型）虚拟车的交互认知（群智计算）支撑环境（域外交互认知）汽车作为交通工具的驾驶属性汽车人作为网络节点的社会属性驾驶超脑：虚拟车集合及其交互认知计算环境关于在信息空间构建人-车二元体虚拟车环
24、境：F.Yang，et al，An overview of internet of vehicles,China Communications,2014,11(10):1-15.IEEE下载1953次Google他引49次，SCI他引20次从服务计算的视角看车联网体系结构36“终端计算环境”人、车、环境感知直接感知、间接感知参与感知、群智感知车车、车路通信车网通信基于空间位置的协同基于时间关联的协同基于社会关系的协同云端与边缘计算环境车联网不只是通信网，而是人、车、环境的协同计算环境 驾驶超脑实验室目前开展的研究工作n人车混合行为模型（三体：物理空间+信息空间+意识空间）n基于QoE的服务流保障机制（计算能力置换通信能力）n虚拟车群智交互认知及其计算环境n车联网边缘云计算架构n车联网的群智协同感知n移动聚集模式和出行行为模式挖掘n车联网服务组合与推荐n基于车联网的城市服务计算n基于LTE-V的车联网服务提供机制n车联网安全n车联网仿真环境n375:47:43Q&A
