首页 | 新闻 | 新品 | 文库 | 方案 | 视频 | 下载 | 商城 | 开发板 | 数据中心 | 座谈新版 | 培训 | 工具 | 博客 | 论坛 | 百科 | GEC | 活动 | 主题月 | 电子展
返回列表 回复 发帖

无人驾驶时间简史(2)

无人驾驶时间简史(2)

单定点交通控制时期
最早的交通信号灯出现在1868年英国伦敦威斯敏斯特区,为调度马车的运行而设立,由煤气点燃发光的,仅仅工作了20余天便因为煤气爆炸而夭折。所以,很多人认为1914年出现在美国俄亥俄州克利夫兰市(Cleveland,Ohio)的电气交通信号灯才是交通控制系统的真正发轫。而我国直到1929年才在上海市第一次安装交通信号灯。

交通信号灯的出现,使得“令行禁止”成为了交通冲突点的新型路权分配和提示方式。通常,交通信号控制用在道路空间上不同方向交通流冲突的交叉口,用来在时间维度上给不同方向的交通流分配道路通行权。

传统的交通控制系统将道路上的连续多个车辆视为流体,通过局部时空中的流体密度、速度和流率来简化描述车辆的运动。为了避免车辆在路口发生碰撞,一般根据车流方向划分不同的相位,在一段时间内依次切换各个相位,以便不同方向的车辆通过。切换一遍所有相位的时长称为周期,其中去掉红灯黄灯,路口能被利用的有效时间和周期的比值称为绿信比。

交通信号灯的引入一方面改善了交叉口通行秩序,另一方面降低了驾驶员信息负荷,从而减轻驾驶负担。在安装了交通信号灯的道路交叉口,潜在冲突区域的路权决定有了“权威认证”。路权由原先驾驶员之间的“分布式”谈判转变为“集中式”指派。从此,人们只需按照统一的红绿灯规则,和前车保持距离行进,无需花费时间和精力和其他方向的司机进行沟通,大大降低了道路交叉口的事故率。而居于高处、有着明亮颜色的红绿灯能够被通过道路交叉口的众多驾驶员一致看到并明确认知,很好地解决了消息交互和确认的问题。

但早期的信号灯由警察根据目视所及的有限信息,进行手动控制。每个警察仅能控制一个路口的信号灯。这种控制方式缺乏足够的交通信息感知能力和联动控制机制,难以提高交通效率。其后很长一段时间,交通信号的三个主要参数:周期、相位和绿信比,均被设置为定时切换,时段内固定的方式 。这一工作方式虽然较人工控制简单,但仍然不能最大化交通运行效率。

智能交通控制时期
随着智能交通系统概念的深入普及,使得对于城市交通的控制转向信息化和智能化的方向。交通信号控制开始采用计算机联网控制,根据磁感应线圈、摄像头等采集的数据计算交叉路口的实时交通流量,研发相应的交通流量分配模型来确定信号配时方案,动态调整交通信号的三个主要参数:周期、相位和绿信比,实现整个交通路网的配时优化。

美国Purdue大学的Saridis教授及其团队是最早开始智能交通信号控制研究的小组之一。其后,英国运输与道路研究所研制的SCOOT系统和澳大利亚RTA所研制的SCATS系统成为了业界使用最广的智能交通信号控制系统。SCOOT系统和SCATS系统以其动态实时自适应控制的特点,对城市交通信号控制的推动与发展起到了实质性作用。日本、美国、欧洲其他地区的也随之发展和普及起来。目前中国的智能交通系统发展迅速,在北京、上海、广州等大城市已经建设了先进的智能交通系统。

当今的智能交通控制系统更加复杂。例如美国亚利桑那大学王飞跃等提出“无交通信号灯的未来交通设想”,其ATLAS开发的RHODES智能交通控制系统就包括:智能交通数据收集和处理,智能预测交通流量变化,智能计算最优配时方案等多个模块,组合起来以求最佳的协同不同路口的信号灯,实现“智能联网联控”。

随着智能、网络通讯等技术的发展,智能交通系统在交通信号控制行业得到越来越广泛的运用。基于互联网、大数据以及云计算的交通信号控制系统,可以对道路系统中的交通状况、交通事故、气象状况和交通环境进行实时的监视,依靠先进的车辆检测技术和计算机信息处理技术,获得有关交通状况的信息,并根据收集到的信息对交通进行有效控制,如信号灯控制、发布诱导信息等,乃至根据手机定位、微博留言等数据对于交通系统的性能进行评估和调整。

然而即便如此,全球每年的交通事故率依然高居不下。交通效率和安全问题始终困扰着交通管理者和出行者。其重要原因之一在于交通信号控制仍然存在相当的局限性。

1)交通信号灯控制范围有限。通常来说,信号灯一般只布设在道路交叉口和快速路出入口匝道这些容易出现路权冲突导致碰撞的位置。可事实上,路权冲突导致的交通事故却可能出现在道路任何位置,并不局限在有信号灯控制的道路范围内。

2)交通信号灯对路权的定义仍有模糊和不合理之处。其中最著名的应该就是所谓的“黄灯时两难境地”(Yellow interval dilemma),即,当车辆以一定速度接近交叉口时恰逢黄灯,如果急停则刹车距离不够,还可能会对后车造成安全隐患;如果硬闯则面临闯红灯的危险,使得驾驶员陷入无所适从的两难境地。虽然研究者提出了多种改变交通信号灯设置的算法,但依然不能杜绝“黄灯时两难境地”的出现。

3)交通信号灯的信息交互方式仍有值得改进之处。在逆光、雨雪、浓雾、沙尘等视线不佳场景和恶劣天气下,驾驶员很难及时分辨信号灯状态,无形中增加了交通事故发生概率。

4)交通信号灯的配时优化是一大难题。配时不合理,会导致道路资源时空利用率降低,特别是在交通流不平衡的交叉口尤为明显。即使采用感应式控制和各种新型智能算法,在解决如下三个挑战之前,也难以做到路权的精确分配,道路资源仍有相当程度的浪费:

挑战之一是如何精确地确定车辆到达某一路口的时间,以便采取合理的控制信号;
挑战之二是需要在交叉口和快速路匝道之外,将路权的分配和通讯贯穿于驾驶全过程;
挑战之三是将道路上的连续多个车辆视为流体之后,不能精确衡量和控制每个车辆的运动,未能充分利用有限的道路资源。

传统交通控制面临的上述难题,亟待新概念、新技术来破解。

车路协同时期
最近10多年飞速发展的车联网(Vehicle to Everything,V2X)技术,以及车路协同系统的兴起和发展为上述前两个问题的解决带来新的契机。

车-车之间(Vehicle to Vehicle,V2V)、车-路之间(Vehicle to Infrastructure,V2I)的信息交互和协同控制,使得每一辆车都可以实时感知到周边车辆的运动信息、交叉口信号灯状态以及道路环境信息;同时,车辆自身信息也能够通过通信手段传递给周边车辆和路侧设备。这意味着我们能更加合理和准确地决定路权。

首先,全时空感知的信息获取使得我们减少乃至避免了误判某一特定时空区域发生碰撞的可能。路权分配的粒度大大细化,路权分配将覆盖整个道路时空,解决任意时间和空间的路权分配问题。

其次,交通控制系统可以借助车路协同实时获取车辆的位置,运行速度等信息,进一步优化计算信号灯的配时。


图 | 2014 年 IEEE 智能交通年会上中国多家高校和企业联合演示的基于车路协同技术的交通信号提示和车辆速度导引控制



再者,我们可以在没有信号灯的地方,将路权归属信息迅速传达给交通参与者。车路协同技术的发展使得人、车、路等交通要素之间形成一张巨大的网络,信息感知、信息交互和信息共享无处不在。路权的提示将变得更加直观易解,人类驾驶员的负担将减到最低。图 3 展示的车路协同系统能将信号灯状态无线传输给附近车辆,以便驾驶员调整车辆速度,以最舒适的方式通过交叉路口。
返回列表