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从C-V2X到5G
为明日的无人车铺路

【作者: Maged Zaki】2016年08月18日 星期四

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根据世界卫生组织公布的数据,道路交通事故是15至29岁青年人的首要死亡原因,全球每年有超过120万人因车祸而丧生。 V2X技术从最早的802.11p一路演进到蜂巢式网路V2X(C-V2X),不仅能协助提升道路交通的安全与效率,还能减少空气污染并带来更好的驾车体验。


V2X将是打造未来安全车联网的基础,它不只让车辆间能够相互沟通,还能与行人、道路基础建设及云端互通讯息。麻省理工学院《技术评论》杂志更将V2X列入2015年度十大突破科技金榜,该刊评论:车辆间的通讯科技所产生的影响力更胜大家常听到的先进自动驾驶技术。



图1 : V2X的主要精神便在于汽车在行驶上,能更为安全,减少事故发生机率。 (Source:blog.nxp.com)
图1 : V2X的主要精神便在于汽车在行驶上,能更为安全,减少事故发生机率。 (Source:blog.nxp.com)

从V2X到C-V2X

V2X是建构完全自动运输科技的关键技术。随着侦测雷达技术出现许多进展,加上光达(雷射光侦测与测距)与摄影纪录系统的推波助澜,让无人车的实现又更近一步,但有一点要留意,那就是这些侦测器都有无法穿透障碍物的限制,而V2X能补强这些侦测器的不足,带来360度全方位不受障碍物限制的侦测能力,让车辆能预见前方更远处的路况,包括交叉路口以及天候不佳时的行车状况。


如此先进的V2X技术早已开始被应用于生活中,以Wi-Fi为基础的802.11p平台更能协助达到V2X所要求的低延迟特性。为改进未来美国轻量化车款的道路安全性,美国国家公路交通安全局准备在今年针对专用短程通讯(DSRC)制定规范。


除此之外,未来还须持续发展相关技术以因应各种不断增加的无人车安全要求以及驾车环境,5G的出现将是促成这波革新的关键角色,而迈向5G将以3GPP 所发表的14项规格中C-V2X部分作为起点,预估将在今年底之前完成。


C-V2X的全新定义

C-V2X将定义两种新的传输模式,两者并行运用将能支援更多的汽车使用情境:


第一种传输模式能促成车辆之间、车对人,以及车与道路基础建设进行直接通讯。我们正以LTE装置对装置直接通讯为基础,再融入多项革新技术加以改进,不论车辆是高速行驶中、交通尖峰时段,甚至处于行动网路讯号涵盖范围之外,还是能相互即时通讯。


第二种传​​输模式是利用现有LTE网路超高的讯号覆盖率,即使远在前方数英里发生事故也能立即收到警讯,还能导引驾驶前往开放停车空间,以及其他诸多功能。为了支援这种模式,我们正针对车辆通讯着手优化LTE广播技术。


为了加快技术演进,高通积极推动让C-V2X能在3GPP网路运作,运用我们在​​LTE Direct与LTE Broadcast的领导优势,带领业界研发各种C-V2X技术。


车辆碰撞或是惊险闪过会造成两种截然不同的结果,其中的时间差距仅数毫秒。 C-V2X的通讯距离大约为DSRC的两倍,故能提供攸关生死的反应时间让驾驶人避开事故。除了安全之外,C-V2X还支援诸多使用情境-从更好的情境侦测到改进交通管理,还有各种连网云端服务。


5G所带来的,不仅是有高速的传输速度,像是极低延迟亦是一大卖点,考量车辆行驶的即时性与稳定性,甚至是未来的无人车,5G都将扮演关键角色。

另外,C-V2X还将提供一个整合连网平台,打造更安全的「未来无人车」。以C-V2X为基础,未来的5G将为车联网带来更多可能性,5G极致的处理量、低延迟与高可靠性将让汽车能分享大量的即时资料,达到高水准的完全自动化驾驶,举例来说:


共同预防碰撞机制:对无人车而言,一部车单独进行闪避撞击,可能对其他车辆造成危险。协同式的碰撞规避让所有涉及车辆同步调整自身的驾驶行为,以协作的方式一起闪避撞击。



图2 : 行人安全本就是车联网所诉求的重点之一,到了5G时代,这项课题,或许有机会被充分解决。 (Source:www.repairerdrivennews.com)
图2 : 行人安全本就是车联网所诉求的重点之一,到了5G时代,这项课题,或许有机会被充分解决。 (Source:www.repairerdrivennews.com)

缩短车辆安全间距:在自动驾驶环境中,由于车辆能相互通讯,因此在公路上能缩短前后车距并保持同速行驶。高密度的车阵能让行车间距缩短至仅仅一公尺,不只造就更高的交通效率,还能节省燃油与提升道路安全。


透视前车:在小车紧跟大车(例如卡车)后方的行车状况中,小车无法「看到」大车前方正要穿越马路的行人。在这类情况下,卡车的摄影机在侦测到状况时,能立即和后方的车辆分享行人的影像,并发送警讯给后车驾驶人,同时在挡风玻璃上以虚拟实境的影像显示出行人正要穿越马路的画面。


除了率领业界发展C-V2X并协助定义迈向5G的途径,我们还针对未来的车联网提供更高阶的装置内建智能与整合机制。我们在认知技术的诸多创新,包括持续感测、电脑视觉、机器学习等领域,将协助实现我们对更安全、更自主化车辆的发展愿景。


(本文作者为美国高通公司技术行销总监,负责行动运算内容创作与传播,以产业动态的策略分析为基础。)


*刊头图片来源(Source:newrepublic.com)


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