C-V2X技術於自動駕駛車輛隊列應用

作者:

薛毓弘、胡振煇

刊登日期:2021/03/31

摘要:車輛隊列運行情境常見於跨國或跨州長途卡車運輸中,其具有節能、安全、效率等優點,在台灣除了南北長途物流運輸需求外亦可運用於都市大運量多車接駁。而自駕隊列行駛則更進一步具有節省人力成本、強化安全等優點。隨著5G網路世代來臨,自駕車結合高速車聯網的自駕隊列應用將成為未來自駕車的新商機。本文將介紹整合應用車聯網技術之自駕隊列控制技術以及如何運用於市區避障情境,此外,本文亦將介紹團隊目前於工研院內的半開放道路與新竹南寮漁港運行驗證之成果。
Abstract:The vehicles platoon is widely used in the long haul truck transport which can be benefitial for energy saving, safety, efficiency and so on. Furthermore, the self-driving vehicle platoon can reduce the requirement of drivers, enhance the driving safety. The commercial 5G services in Taiwan was announced in July 2020, which indicated that self-driving vehicles platoon with high-speed vehicular network communication is going to be a new business model. This article will introduce the methodology of how vehicles act inside the platoon fleet in the obstacle avoidance scenario in urban environment. Moreover, this article will reveal the result of our tested run inside ITRI and Nanliao harbor, Hsinchu.

關鍵詞:車聯網、車輛隊列、自駕車
Keywords:C-V2X, Platoon, Self-driving cars

前言
無人載具和自動駕駛為近年國際最熱門的議題之一,根據彭博社統計,至2019年2月,全球已有123個城市曾進行無人載具試運行,主要可分為載人的接駁/叫車服務及載物的物流運輸服務。隨著自駕技術、政策與產業的發展,各國已紛紛投入場域試運行,讓自駕車技術可落地驗證。
另一方面,目前5G車聯網技術已逐漸發展成熟,其低延遲、高頻寬之特性勢必會帶動自駕車結合車聯網通訊技術之應用發展,其中具代表性的就是聯網自動駕駛隊列應用,結合車聯網之自駕車輛隊列可以使多輛自駕車形成車距較短的跟車車隊(vehicle strings),進而提昇道路通行量,降低空氣阻力,緩解不必要的速度波動,減少駕駛員數量,節省長期的人工成本。
目前自駕隊列技術多為使用多輛相同車輛形成隊列,主要測試情境為於高速公路上的長距離貨車物流運輸,行駛路徑與可能遭遇之情境相對單純。隨著次世代移動網路發展與單車自駕技術演進,自駕隊列應用將不再局限於長途高速公路車隊應用,市區公車以隊列方式形成類似無軌多車廂路面電車方式進行接駁載客會是另一熱門應用。然而市區自駕隊列接駁情境將面臨網路通訊穩定性與可靠性、車隊需與市區複雜混流情境互動、路口紅燈導致隊列中斷等挑戰需克服,其中市區複雜混流情境互動為本文探討之議題。
聯網自動駕駛隊列技術及其應用
1.聯網自動駕駛載具架構
聯網自動駕駛載具(Connected and Autonomous Vehicles, CAVs)是個高度整合系統,控制系統(controlling system)、感知系統(perception system)、通訊系統(communication system)、與決策系統(decision system)須共同協作方能達成高可靠度與高安全性之自動駕駛功能[1],架構如圖 1所示。

圖 1 CAV 系統架構[1]

控制模組整合軟體和硬體,包含運動控制演算法和物理致動器(physical actuators),物理致動器執行演算法輸出的縱向(線控油門、線控剎車、檔位)和側向(電子助力轉向方向盤, Electric Power Steering)命令。控制模組接收決策模組輸出的期望控制命令,包含參考軌跡(reference trajectory)、期望路徑(desired path)、離開或加入車輛列隊的決策、自駕車在聯網自駕車輛列隊的期望位置以及到逹特定位置(如交通號誌標線位置或是匝道匯入點)的期望時間。控制模組會計算每一個時間點的縱向和橫向參考加速度和速度,再將其轉換為相對的油門、煞車和轉向控制命令。
感知模組包含各類感測器(perception sensors)、感測器融合(sensor fusion)功能。感知傳感器(perception sensors)最重要的功能是在獲取駕駛環境的訊息,包含使用光達、雷達、相機等偵測周圍物體的位置和速度。對CAV系統而言,還可以利用V2V (Vehicle-to-Vehicle)和I2V(Infrastructure-to-Vehicle)無線通訊得到有關其它CAV或基礎設施的資訊,比如前方車輛的資訊(例如根據前車傳來的速度與定位位置可計算出兩車的相對速度和距離)以及交通號誌的訊息(交通號誌的相位和時間)。感測器融合功能將所有感測器得到的感測數據根據可靠性附予不同權重,得到更高強健性的車輛估測狀態,不會因為某一個感測器失效或故障,導致感知模組的功能表現急速下滑。自駕車可以在不同條件下可以對量測表現較好的感測器增加依賴程度,得到強健的感知訊息。例如自駕車行駛在隧道中無法接收GPS數據,可以利用慣性導航系統(Inertial Navigation System, INS)與輪速傳感器(Wheel-speed Sensor, WSS)的數據並搭配地圖資訊定位,改善CAV的位置資訊。
決策模組根據感知與定位等資訊計算自駕車的期望操控行為(desired motions),決策控制架構可使用行為樹(behavior tree)模型實作,行為樹是一個有向樹(directed tree)的資料結構,節點可以分類為根、控制流節點(control flow nodes)和任務。對於每對連接的節點,傳出節點為父節點,傳入節點為子結點。行為樹的執行從根開始,根以一定的頻率向子節點發送啟用訊號,如果節點尚未執行完成,回覆父節點執行中的狀態;如果完成目標,則返回成功狀態,否則返回失敗,直到最終抵達某個任務節點,完成決策。行為樹有相當好的模組化,每個子樹都可視為一個模組,擁有標準的軟體介面。此外每個節點程式的開發都不需考慮接下來要執行的節點,具有一定的獨立性。
通訊模組提供CAVs即時可靠的無線V2V和I2V通訊。安裝在CAVs上的V2V通訊設備可以接收其它CAV的資訊,同時將自身的狀態資訊發送給其它的CAVs,也可以通過I2V通訊和路邊基礎設施交換資訊[2]。通訊模組也可以提供額外資訊以輔助車載感知系統,包含下列四種情況

…本文未結束

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