ACM SenSys 2018收录我校学者论文

其他作者也来自信息学院,包括王璞瑞、冯立磊、吴越、徐燮阳和沈洋。

  ACM
SenSys是计算机嵌入式和传感器网络领域最顶级的国际会议。该会议每年收录的文章仅有20余篇。本年度论文录用率仅为15.6%,总共收录论文为23篇。被录用的文章均来自世界著名高校及研究院,如加州大学伯克利分校、斯坦福大学、卡耐基梅隆大学、加州大学洛杉矶分校、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、牛津大学、华盛顿大学、美国微软研究院、诺基亚贝尔实验室、美国惠普实验室等。

清华自动化系车路协同自动跟驰驾驶技术成功演示


清华新闻网6月13日电
6月7日,国家智能网联汽车试点示范区一周年活动在上海国际汽车城举办。活动期间,清华大学自动化系张毅教授团队带来的“基于‘车-车’通信和‘车-路’通信的车辆自动编队行驶”项目吸引了嘉宾的广泛关注。本次演示完全基于车辆与车辆和车辆与路侧设备的通信,不借助除差分高精度定位以外的任何车载传感器,实现了车辆的编队自动跟驰,为受控环境下的应用提供一种高效、可行、低成本的解决方案。

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联合国汽车安全处官员试乘自动驾驶汽车。

演示过程中,两辆自动驾驶车辆在示范区的环境下完成了车辆启动、车道保持、车速控制、U型掉头、复杂路径跟驰等典型自动驾驶应用的演示。

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自动化系基于车路协同系统的自动驾驶演示车辆。

自动化系姚丹亚教授介绍说,本次演示完全基于“车路协同系统”,实现了车辆的编队自动跟驰;无人驾驶跟驰车实现了直线跟驰、转向/掉头跟驰及信号灯路口自动安全通过等丰富的驾驶行为;演示充分展现了“车-车”和“车-路”通信技术在自动驾驶上的应用潜力,以及它与传统基于车身传感系统的自动驾驶的结合能力;同时,基于车路协同系统的编队自动跟驰还可为受控环境下的应用提供一种高效、可行、低成本的解决方案。

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自动驾驶车辆跟随前车做转向和掉头功能演示。

据张毅教授介绍,此次演示是国内首次实现基于车路协同系统的受控环境下自动驾驶功能的展示,是自动驾驶技术发展的重要里程碑。传统的自动驾驶多是基于传感器,依据雷达、激光、视频等车载传感器获取驾驶环境信息,进而实现个体车辆的自动驾驶;而基于车路协同系统的自动驾驶功能的实现,使得自动驾驶技术开启了“群策群控”的新阶段。在车路协同系统支持下,多辆自动驾驶汽车通过“车-车”和“车-路”通信技术,可实现信息共享基础上的个体车辆自动驾驶,进而群体车辆间进行协作可实现群决策与群控制,使自动驾驶技术变得更高效、更环保和更安全。

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自动驾驶直线跟驰功能演示。

工信部、联合国汽车安全处、上海市经信委、上海市嘉定区等领导参加了此次活动。清华大学、上海汽车集团、宝马、华为等100余家研究单位和企业的共200余名代表参加了纪念活动。

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智能车路协同系统是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术,全方位实施车车、车路动态实时信息交互,并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理,充分实现人车路的有效协同,保证交通安全,提高通行效率,从而形成安全、高效和环保的道路交通系统。

供稿:自动化系 编辑:襄桦 华山

与其他示范区不同的是,该项目在开放道路进行测试研究,通过复杂的测试场景获取更丰富的数据积累,预计将建成覆盖无锡老城区、太湖新城、高铁站、机场、雪浪测试场等201个路口和3条高架,面积覆盖170平方公里。

该文基于可见光反向散射通信机制的新型车路协同技术,提出一种利用偏振差分的接收机制来提高反向链路的信噪比。原型系统实验结果显示,将此非对称链路的可靠通信距离提高了22%,最远可达近90米。该技术可被广泛应用于车与对道路上自带回射特性的物体之间的动态信息传递,为车路协同提供了一种新方案。

  9月20日,美国计算机协会顶级会议第十六届美国计算机协会嵌入式网络传感器系统会议收录了我校天地一体化信息网络联合研究中心、天地一体化信息网络湖北省工程实验室最新研究成果“基于背向散射的物联网安全强化机制”。该论文为ACM
SenSys 2018收录的来自我国大陆唯一第一单位长文论文。

简单来说,搭配了LTE-V2X系统的车型,能够通过获取实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息,自动选择路况最佳的行驶路线,从而大大缓解交通堵塞,提高驾驶安全性和交通效率。

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SenSys是传感器网络和物联网领域最有影响力的国际会议,旨在解决传感器智能系统各层面的问题,涉及无线通信和网络、嵌入式系统和硬件、能量收集和管理、分布式系统和算法等;每年仅收录20余篇文章。本届会议论文录用率为15.6%,被录用的文章来自伯克利加州大学、斯坦福大学、卡耐基梅隆大学、洛杉矶加州大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、牛津大学、华盛顿大学、美国微软研究院等。

  论文作者为电信学院、光电国家研究中心的博士生骆志青、王巍教授、硕士生屈俊、江涛教授和香港科技大学的张黔教授。文中提出了一种利用背向反射标签来提高物联网设备安全方法。具体而言,作者通过利用功耗低、体积小、价格便宜的背向反射电路标签,刻意创造无线多径信号的方式,来鉴定物联网设备身份,从而提高物联网通信过程的安全。该方法克服了传统办法中如需要昂贵的多天线阵列、需要高性能的硬件设备完成加密算法等困难。其目的在于在利用简单的无线信号传播特征也能鉴定物联网设备在通信过程中遭受到的主动攻击,如拒绝服务请求等。论文的创新之处在于,变害为利,转变思路,通过利用常造成通信困扰的多径效应来提高物联网通信安全。在理论和实验过程中,研究人员均验证了所提出的方法可以准确的检测出物联网设备在通信过程中遭受的主动攻击。作者基于上述方法自主研发了射频板,并研制了原型机进行系统测试。

同一天,阿里巴巴AliOS宣布将与英特尔、大唐电信集团展开智能交通-车路协同领域的战略合作,未来将全面布局智能道路交通网络建设,致力于打造数字化和智能化的交通体系。百度百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇也宣布2018年底将正式开源
Apollo 车路协同方案,向业界开放百度 Apollo 在车路协同领域的技术和服务。

日前,在计算机协会主办的第16届嵌入式网络传感器系统国际会议上,北京大学信息科学技术学院、高能效计算与应用中心许辰人研究院课题组凭借学术论文《基于偏振差分接收机制的长距离回射式车路协同通信系统》,被授予“最佳演示系统奖”;第一作者为信息学院2015级本科生陈国俊。

截至目前,无锡已完成了全球最大规模的城市级车联网LTE-V2X网络建设,覆盖无锡市区200多个信号灯控路口,车路协同路侧管控基础设施及智慧交通信息服务平台升级完成。项目以“人—车—路—云”系统协同为基础,开放了40余项交通管控信息,提供了26类应用场景,实现了V2I、V2V、V2P之间的12类双向通信服务。

14日,第一财经记者从2018世界物联网博览会的新闻发布会上获悉,全球首个车联网LTE-V2X城市级应用示范项目将在大会期间首次正式亮相。

他告诉记者,如果车路协同配备了“完美视角”路侧感知设备以后,利用高清摄像头等多种传感器加上交通大脑的计算识别能力,可以感知到路口范围内全部的交通参与方,并实现多种分析功能,把这些信息通过
V2X
通信实时的共享给路口的全部车辆,也可以根据实时的交通情况对全市的信号灯进行调节,提高交通效率。

技术方案提供商也看到了新的机会。华为云核心网产品线物联网平台领域总经理王强在论坛演讲时表示,车路协同下的智能交通会催生新的行业角色出现,“智能交通场景它一定是从单一静态的场景向实时融合的场景进行演进的。那么这种趋势下,自动驾驶的发展和车、路、网、人、云的协同,将催生我们新的物种,就是智能交通的运营商。”

提到车路协同,最先要把握商机的就是车企。

这是LTE-V2X的应用场景一瞥。所谓V2X(Vehicle to
Everything),是实现车路协同的关键性基础,是未来交通运输系统下的关键技术,
主要包含V2V(车-车)、V2I(车-基础设施),V2N(车-互联网)、V2P(车-行人)。由公安部交科所、中国移动、华为、无锡交警、中国信通院、天安智联等六家单位牵头发起的无锡车联网(LTE-V2X)示范应用项目是城市级的车路协同平台。

  如何提高出行效率?靠警察叔叔管、用智能摄像头监督、通过交通信号灯调节显然已经不够了。政府、企业、技术方案提供商不约而同地把目光落到了让聪明的车行驶在智慧的路上,而这正依托了物联网技术。

充满商机

在高亚光看来,“不去规模化地试,小打小闹永远也发现不了规模化、应用过程中的问题。无锡构建城市级的试验平台的意义是巨大的。从无锡市政府,到省里和工信部对示范区建设,对产业的发展和技术的研发方面有很多的期待。我想,未来这一项目的先行先试能打开一个新的产业通道和机会。”

对于车路协同的社会及交通价值,李震宇比喻,如果说以往百度自动驾驶的价值是让路上的车辆都能变成由“二十年驾龄老司机”驾驶的话,那么车路协同则像是又给每辆车配备了一个开了“天眼”的交警,“他”将站在“完美”视角保障安全、疏导交通,高效分配道路资源。

原标题:阿里、百度瞄准车路协同发展商机,首个车联网LTE-V2X城市级应用示范亮相无锡

研发车路协同,就要同时拥抱聪明的车和智能的路。未来,百度通过开源自己的车路协同方案,将分享在大量自动驾驶道路测试中积累的实际经验和能力,同参与车路协同研发的合作伙伴一起打造一条有中国特色的、基于车路协同的自动驾驶落地之路。

车路协同

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奥迪、福特、一汽、沃尔沃等10多家主流车企以前装市场为切入点,深度参与了无锡的项目建设,开展车车、车路、车人、车网的信息交互与呈现,为LTE-V2X项目商业应用奠定了市场基础。

“我们为什么要来试这个?因为无锡地方很小,道路资源更紧迫,道路也不可能永远在建。道路资源利用效率的最大化,这不是仅仅靠管理,也要市民素质提升,还有技术的保障。”高亚光说。

V2X并非要到无人驾驶之前才能体验。事实上,
车路协同是我们区别于美国无人驾驶方案的另一种实现路径。“一辆普通的汽车,不需要像美国人的无人驾驶汽车那样经历车辆本身的复杂、昂贵改造就可以实现智能出行。对于20~30万元的车主来说,他们对价格非常敏感,不会高价安装相应的设备,一个传感器可能比车都贵,也影响技术的商用普及。但依靠物联网核心技术,通过基础设施的完善,实现车与人、与路、与网络的信息交互和智能协同,就可以实现智慧升级,带来智慧交通管理水平的提升。”同行的华为工作人员告诉第一财经。

“交通的效率来自于交通的秩序,靠传统的方式覆盖不了大量的车子上路。一定要有一个新的方式,要很好地把车、路、人几个方面协同起来,实现交通共治,而不是人为管理。自觉参与需要技术的保障,这个技术就是我们今天说的LTE-V2X。”
无锡市人民政府副市长高亚光说。

百度自动驾驶技术总监陶吉在分享百度研发车路协同领域的关键洞察时表示,需要车端、路侧和通信链路三管齐下,而车端经验尤其重要。只有车端的多场景实践,才能对路侧感知设备精度和通信链路效率提出更精准的需求,并对路侧设备信息反馈的实际效果进行验证。

截至2017年底,无锡物联网营业收入2437亿元,拥有物联网企业超过2000家,发明专利申请量2500多件,承接的物联网工程遍及全球60多个国家700多座城市,其中国家级重大应用示范工程21个,牵头制定国际标准“物联网参考架构”,正式掌握顶层架构标准主导权,已累计建成、获得20多个物联网相关国家级品牌。返回搜狐,查看更多

单车智能则主要通过使用车载传感器和摄像系统感知周围环境做出迅速调整,比如国外Uber进行的无人驾驶研究就是通过激光雷达来检测并避险。

什么是车路协同?不会开车的记者试乘了一辆LTE-V2X的实验车体验了一把。在车上,有一块显示屏实时显示车辆的行驶位置,同时还有动态语音播报不时提醒“前方绿灯还有5秒”,“后方20米有救护车”,“人行道左侧有行人通过”……听起来似乎和手机地图里的语音提示有些类似,但与我们熟悉的单车智能又不大相同。

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