车联网报告杨放春.ppt
车联网：智能驾驶与服务计算,杨放春2017年6月1日,2,关于我们,3,网络与交换技术国家重点实验室,四个研究方向：网络体系结构、网络服务、网络管理、网络安全实验室面向国家需求，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）,4,融合网络与业务支撑技术系统平台,网络层,终端层,业务层,电信智能业务,电信增值业务,跨行业制造服务,5,车联网跨界与博弈面向车的驾驶控制智能化：智能车面向人的驾驶行为智能化：车联网服务,内容,6,汽车的发展趋势,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,7,车联网跨界,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,车联网=车内网+车际网+车云网,8,车联网的通信类型,车内通信（Communication inside a networked vehicle）E2E（Equipped devices to Equipped devices）E2T（Equipped devices to Temporarily devices）车外通信（Communication from/to outside of a networked vehicle）V2V（Vehicle-to-vehicle）、V2I2VV2I（Vehicle-to-infrastructure）、V2R、V2N、V2CV2H（Vehicle-to-home）V2G（Vehicle-to-grid）V2P（Vehicle-to-pedestrian）,直接通信DSRCWired Communication网络通信3G、4G、5GWLAN广播通信CMMB、DABGPS,V2P,9,车联网博弈,什么是车联网（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：面向车的驾驶控制智能化（智能车）面向人的驾驶行为智能化（车联网服务）,什么是手机智能？围绕通信功能的智能化围绕使用者移动行为需要的智能化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？围绕汽车功能的智能化（终极目标是无人驾驶）围绕使用者驾驶行为需要的智能化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,解决方法：在信息空间引入虚拟车的中观粒度认知计算：增强微观认知计算精准宏观认知计算,物理空间,信息空间,认识论与方法论,12,车联网跨界与博弈面向车的驾驶控制智能化：智能车面向人的驾驶行为智能化：车联网服务,内容,13,智能车等级划分,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,自动驾驶,从解放脚、到解放手和眼,辅助驾驶,注：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）,14,汽车高级辅助驾驶系统通常包括：导航与实时交通系统TMC，智能车速控制ISA（Intelligent speed adaptation或intelligent speed advice）车辆通信系统（Vehicular communication systems）自适应巡航ACC（Adaptivecruise control）车道偏移报警系统LDWS（Lanedeparture warning system）车道保持系统（Lanechange assistance）碰撞避免或预碰撞系统（Collision avoidance system或Precrash system）夜视系统（Night Vision）自适应灯光控制（Adaptivelight control）行人保护系统（Pedestrian protectionsystem）自动泊车系统（Automatic parking）交通标志识别（Traffic sign recognition）盲点探测（Blind spot detection）驾驶员疲劳探测（Driverdrowsiness detection）下坡控制系统（Hill descentcontrol）电动汽车报警（Electric vehicle warningsounds）系统,15,自主驾驶中的人工智能技术,高精度地图：地图传感器（道路和指示标示）,对特斯拉事故的反思,16,1、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,17,车载驾驶脑,CT1 表示周边障碍物的位置和高度；CT2 表示周边障碍物的相对速度；CT3 表示地面交通标线、信号灯和交通标志牌的位置和内容；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；CT5 表示人工驾驶的记录轨迹；CT6 表示记忆棒,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判断车辆可拥有的路权空间及其变化趋势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,路权雷达图,中国的智能车研究,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/百公里,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,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,全局环境状态,驾驶脑,决策,？,20,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,21,车联网跨界与博弈面向车的驾驶控制智能化：智能车面向人的驾驶行为智能化：车联网服务,内容,Telematics（狭义车联网）发展困境,CarPlay、Android Auto投影,OBD外接,整合智能后视镜,车联网 IoV1.0,渗透率低Telematics渗透率不足13%续费率低TSP服务续费率不足10%缺乏面向用户的刚性需求30/30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、,23,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“服务整合”目标的差异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,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,根本原因：Telematics的TSP服务一直局限于B2C模式 面向个人用户非经常性（非驾驶）需求、提供持续性收费的服务,24,车联网服务的核心推动力？,车载娱乐服务缺乏不可替代性（可被智能手机替代）,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,25,国际上关于车联网服务的定义,PoS（面向乘客的服务，Passenger-oriented services）,TES（面向交通效率的服务，Traffic efficiency services）,VMoS（面向车辆管理的服务，Vehicle maintenance-oriented services）,多媒体音视频新闻天气社交游戏,车辆/驾驶员状态监控车辆定位/围栏在线保养,车辆编队车距保持智能限速,在线地图实时交通状况推送智能化路线推荐事故、路障提醒,车路协调控制紧急救援,VoS（面向车的服务，Vehicle-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,26,车联网服务需要归位：面向人的驾驶行为服务,27,IoV2.0：最优拼车推荐服务计算(汽车共享）,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,虚拟车最优聚集发现,28,IoV2.0：精准交通拥堵预测与疏导服务计算,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,29,IoV2.0：群智感知精准路况服务计算,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,基于虚拟车群体行为特征分析发现道路交通事件基于边缘计算完成事件传播范围发现与传播,30,IoV2.0：群智协同辅助决策服务计算,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”,31,IoV2.0：面向行业的有序充电服务计算,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,32,用户驾车行为分析,IoV2.0：面向行业的用车行为服务计算,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,33,欧洲的车联网服务试验,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,用户为用户创造价值,行业为行业创造价值,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,36,从服务计算的视角看车联网体系结构,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,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,37,实验室目前开展的研究工作,人车混合行为模型（三体：物理空间+信息空间+意识空间）基于QoE的服务流保障机制（计算能力置换通信能力）虚拟车群智交互认知及其计算环境车联网边缘云计算架构车联网的群智协同感知移动聚集模式和出行行为模式挖掘车联网服务组合与推荐基于车联网的城市服务计算基于LTE-V的车联网服务提供机制车联网安全车联网仿真环境,Q&A,
