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最新歐盟自動駕駛路線圖（更新版草案）

2021-11-02 21:27:59·  來源：智車科技  
　
/ 導(dǎo)讀 /2021年10月初，ERTRAC發(fā)布了最新歐盟自動駕駛技術(shù)路線圖更新版征求意見稿--《Connected, Cooperative and Automated Mobility Roadmap》。ERTRAC歐洲道
/ 導(dǎo)讀 /
2021年10月初，ERTRAC發(fā)布了最新歐盟自動駕駛技術(shù)路線圖更新版征求意見稿--《Connected, Cooperative and Automated Mobility Roadmap》。
 
 
ERTRAC歐洲道路運輸研究咨詢委員會(European Road Transport Research Advisory Council)是歐洲的一個關(guān)于道路運輸?shù)募夹g(shù)平臺，將道路運輸利益相關(guān)者聚集在一起，匯集了來自產(chǎn)業(yè)、研究機構(gòu)以及公共監(jiān)管部門的專業(yè)人員，為歐洲道路運輸研究制定共同愿景。
 
ERTRAC持續(xù)每年對自動駕駛技術(shù)路線圖（Automated Driving Roadmap）進行修正與更新，此次發(fā)布的草案提出了2050年愿景及基礎(chǔ)設(shè)施、驗證和AI與數(shù)據(jù)等方面所面臨的挑戰(zhàn)。提出了2030年目標(biāo)應(yīng)用，包括高速公路與運輸走廊、限定區(qū)域、城市混合交通和鄉(xiāng)村道路等4類關(guān)鍵應(yīng)用場景。并對2040年的拓展應(yīng)用進行了展望。最終提出了實現(xiàn)以上應(yīng)用及愿景所需的影響因素，包括基礎(chǔ)設(shè)施和商務(wù)模式、技術(shù)促成因素、驗證、AI與數(shù)據(jù)。
以下對路線圖草案內(nèi)容進行簡單介紹。
 
范圍和目標(biāo)以及2050年愿景
 
ERTRAC路線圖的主要目標(biāo)是就歐洲互聯(lián)、協(xié)作和自動駕駛交通的長期發(fā)展提供利益相關(guān)者的共同觀點。下表說明了新路線圖的結(jié)構(gòu)及內(nèi)容之間的聯(lián)系。2050年的愿景是我們?yōu)樯鐣崿F(xiàn)的目標(biāo)。這一長期愿景要求采取必要的短期行動，即2030年目標(biāo)，然后展望2040年。
Chapter
Key message
Content
Rationale
1
Vision 2050
Automation domains are linked; transport modes are synchronized自動駕駛領(lǐng)域相互關(guān)聯(lián)；運輸模式同步。
Delivers a long-term picture of road transport and its key challenges
Long-term vision
2
Agenda 2030
Separate domains develop and offer a large variety of use cases獨立領(lǐng)域開發(fā)并提供多種用例
Describes domains, use cases and their specific characteristics描述領(lǐng)域、用例及其具體特征
Operational agenda for research, regulation and investments
3
Outlook 2040
Use cases widen up and grow together用例擴展并一起成長
How use cases and business models will evolve further in the next decade
links the operational agenda with the long-term vision
4
Key Enablers
Enablers that are necessary to resolve the 2050 challenges解決2050年挑戰(zhàn)所需的賦能因素
The key enablers infrastructure, AI and validation will need a permanent development in parallel to market solutions關(guān)鍵的賦能因素包括基礎(chǔ)設(shè)施、人工智能和驗證將需要一個與市場解決方案平行的持續(xù)性發(fā)展，技術(shù)、投資和商業(yè)模式需要齊頭并進
Technologies, investments and business models need to go hand in hand
5
Projects and initiatives
Overview of EU projects, and national, EU and international activities
Shows the quantity and types of activities taking place for the moment in Europe and worldwide
State of play
與此同時，歐盟研究計劃“Horizon Europe”下的新歐洲伙伴關(guān)系“CCAM互聯(lián)、合作和自動移動”（Connected, Cooperative and Automated Mobility）制定了SRIA戰(zhàn)略研究和創(chuàng)新議程（Strategic Research and Innovation Agenda），該議程描述了實現(xiàn)CCAM預(yù)期影響的戰(zhàn)略以及相應(yīng)的活動、資源組合，時間從2021年開始到2030年。
 
本路線圖的《2030年目標(biāo)》應(yīng)被視為對CCAM伙伴關(guān)系SRIA的補充，為在此時間范圍內(nèi)的應(yīng)用提供了一些更具體的機會。
 
在編制本路線圖時，還考慮了其他路線圖，ACEA路線圖的政策和監(jiān)管重點、US CAR研究和英國Zenzic路線圖以及C2C聯(lián)盟的互聯(lián)路線圖和5GAA的C-V2X路線圖。此外，還考慮了Ecorys關(guān)于自動駕駛車輛的研究。
 
2030年應(yīng)用目標(biāo)
《2030年應(yīng)用目標(biāo)/Agenda 2030》是本路線圖的核心，描述了CCAM產(chǎn)品和服務(wù)的不同領(lǐng)域。它們在不同的特性上有所不同，在不同的時間范圍內(nèi)開發(fā)，并提供各種各樣的用例。這些領(lǐng)域總體上代表了研究、標(biāo)準(zhǔn)化、監(jiān)管和投資的運營議程。
本章區(qū)分了四個領(lǐng)域：
  1. 高速公路和走廊/ Highways and corridors——最有可能成為首個臨時駕駛而無需人為駕駛責(zé)任的的工業(yè)化解決方案。
  2. 受限區(qū)域/ Confined areas–各種使用案例，在這些案例中，更簡單的交通環(huán)境促進了早期演示和有限的工業(yè)化。
  3. 城市混合交通/ Urban mixed traffic——社會目標(biāo)的最重要貢獻領(lǐng)域。
  4. 農(nóng)村道路/ Rural roads—最大的挑戰(zhàn)，將高車速與全交通復(fù)雜性結(jié)合起來。
 
各領(lǐng)域相關(guān)內(nèi)容包括該領(lǐng)域的具體特征、發(fā)展該領(lǐng)域的重要性、社會期望目標(biāo)、典型預(yù)期用例、基礎(chǔ)設(shè)施、車輛技術(shù)和驗證賦能因素的哪些方面在該領(lǐng)域特別重要、加速工業(yè)化的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)化領(lǐng)域、監(jiān)管缺失等。

高速公路和走廊/ Highways and corridors
 
描述
公路自動駕駛和輔助走廊領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高速公路自動駕駛、樞紐間卡車運營和基礎(chǔ)設(shè)施支持合作援助的典型應(yīng)用。在該領(lǐng)域，具有CCAM功能的車輛將與基礎(chǔ)設(shè)施支持一起部署。
 
在高速公路上，配備不同級別ADAS高級駕駛員輔助系統(tǒng)的車輛將占大多數(shù)。使用V2X技術(shù)以及能夠?qū)崿F(xiàn)較低級別自動駕駛（L0-L2）的車輛，合作駕駛員輔助系統(tǒng)（cooperative driver assistance systems）的份額將增加。隨著技術(shù)成熟度的提高，更高水平的自動駕駛（L3-L4）將可能取決于監(jiān)管。
 
2019年和2020年，L3歐洲試點項目在不同的歐洲國家的高速公路上試行了SAE L3高速公路司機和堵車司機功能。該試點活動的數(shù)據(jù)分析結(jié)果將加速在高速公路場景中部署AV功能。
 
將選擇幾個輔助走廊，其中道路基礎(chǔ)設(shè)施和通信系統(tǒng)能力將滿足在基礎(chǔ)設(shè)施支持下部署CCAM車輛的要求。候選走廊是那些具有混合通信能力的走廊，由短距離和長距離通信技術(shù)的智能組合組成，這得益于歐洲5G走廊項目和C-ROADS平臺。輔助走廊將滿足特定交通需求，以提高安全性和效率，提高網(wǎng)絡(luò)利用率。
 
意義：
高速公路和輔助走廊上 CCAM 的主要動機。 通過自動距離、機動和車速管理增強道路安全。 改善高速公路和選定輔助走廊的交通流量。 減少駕駛員工作量，增加了便利性。 在可行的情況下，盡早引入更高的自動駕駛（L3-L4），以進一步提高安全性、交通流量和便利性。
社會效益和示范：
考慮到高速公路網(wǎng)絡(luò)的預(yù)期未來交通量增長，將CCAM用作解決方案非常重要。證明CCAM解決方案將滿足用戶和社會需求，并超越預(yù)期，以實現(xiàn)用戶采用CCAM的目標(biāo)，這一點至關(guān)重要。
在日益復(fù)雜的交通情況下，在不同地區(qū)、領(lǐng)域和環(huán)境中演示公路自動駕駛，以證明 CCAM 的系統(tǒng)安全性、穩(wěn)健性和互操作性是改善歐洲道路交通的有效手段。 在選定的輔助走廊進行演示，以證明具有基礎(chǔ)設(shè)施支持的高度自動駕駛解決方案的社會效益和用戶效益。
公路自動駕駛和輔助走廊的典型高級用例：
堵車司機/Traffic Jam Chauffeur：在塞車速度高達60公里/小時的情況下，L3，跟在前面的車輛后面，可選擇換車道。該系統(tǒng)可使車輛安全停車。
高速司機/Highway Chauffeur：130 公里/小時以內(nèi)的公路上的 L3，包括換道。該系統(tǒng)可使車輛在緊急車道上安全停車。 安全自動跟車/ Safe Auto-follow：高速公路上的 L4，速度可達 130km/h。無需駕駛員干預(yù)。 樞紐到樞紐運輸/ Hub-to-hub transport：所選監(jiān)管走廊內(nèi)場站/樞紐之間的 L4 運輸。
所需的車輛：
具有 L2-L4 啟用功能的經(jīng)濟型車輛。 CCAM 安全功能實時反應(yīng)基線的定義參數(shù)。
基礎(chǔ)設(shè)施促成因素：
實時交通控制。 精確定位。 C-ITS 支持充分的連接覆蓋率、服務(wù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)可靠性。 可用的基礎(chǔ)設(shè)施安全區(qū)（如硬路肩）。
驗證：
實時交通控制。 精確定位。 C-ITS 支持充分的連接覆蓋率、服務(wù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)可靠性。 可用的基礎(chǔ)設(shè)施安全區(qū)（如硬路肩）。
標(biāo)準(zhǔn)化
V2X 的連接接口，例如 ITS-G5、LTE 和 5G 技術(shù)。 基礎(chǔ)設(shè)施的功能安全。 車輛和基礎(chǔ)設(shè)施感知性能的通用評估。 關(guān)于“安全停車區(qū)域”的規(guī)則和原則（例如，使用硬路肩和緊急車道的道德尺寸-如果發(fā)生事故且安全停車的車輛占用車道怎么辦？）
法規(guī)：
輔助走廊中更高級別自動駕駛（L3-L4）的安全運行。 不同歐洲成員國連接車輛自動駕駛測試的統(tǒng)一法規(guī)。
限定區(qū)域/Confined areas
 
用例
受限區(qū)域操作的典型高級用例。
L4 代客泊車/ Car valet parking，提高便利性和停車設(shè)施效率 L4 擺渡車/shuttles 在限制區(qū)域以較慢的速度飛行，沒有安全駕駛員（遠程監(jiān)控）運輸人員和貨物。 L4 客車在場站（depot）運行中自動操縱，以提高安全性和生產(chǎn)率 L4 無人駕駛卡車/掛車在場站/樞紐內(nèi)運行，以提高生產(chǎn)率和安全性
城市混合交通/ Urban mixed traffic
 
一個關(guān)鍵問題是如何將自動駕駛集成到一個多式聯(lián)運系統(tǒng)中，該系統(tǒng)包括具有不同技術(shù)解決方案的各種車輛、交付服務(wù)和貨物運輸、公共和私人交通、汽車共享和車隊運營以及行人、自行車手和電動兩輪車。
因此，考慮到各種各樣的用例和關(guān)聯(lián)概率的增量方法似乎是在城市應(yīng)用中部署道路自動駕駛的最有希望的方法。在這十年內(nèi)，在城市中引入自動駕駛將是可行的，至少在有限的應(yīng)用中是可行的，例如在其他交通量有限的專用路線上。但這些系統(tǒng)要完全獨立處理所有復(fù)雜的城市交通狀況還需要更長的時間。
用例（示例）
自動駕駛車輛在城市地區(qū)最有益的應(yīng)用要求能夠在沒有駕駛員的情況下自動駕駛，如果系統(tǒng)無法執(zhí)行任務(wù)，駕駛員必須保持警惕并隨時準(zhǔn)備控制。一個例子是自動代客泊車（Automated Valet Parking），其中真正的附加值來自駕駛員在停車前可以離開車輛。因此，相關(guān)的城市用例是L4級應(yīng)用。部署將逐步進行，并根據(jù)特定的ODDs（通常為低速）和特定功能所需的基礎(chǔ)設(shè)施進行。
 
用例可以集成
限制性應(yīng)用，如自動停車、低速工作的封閉區(qū)域， 專用車道上的紅地毯（Red carpet）使用案例， 人員和貨物的住宅最后一英里運輸， 混合交通中預(yù)定義路線上的公共汽車等應(yīng)用。 在定義的道路網(wǎng)絡(luò)中，類似出租車進行柔性路線操作。
鄉(xiāng)村道路/Rural Roads
 
所有人的流動性包括在農(nóng)村地區(qū)生活和工作的人，占歐盟人口的近30%。在許多歐盟成員國，農(nóng)村人口對汽車的依賴程度很高，使用公共交通的選擇可能很少，商業(yè)案例也很有挑戰(zhàn)性。超過50%的歐盟道路死亡事故是由農(nóng)村道路上的車禍造成的。因此，正是在這些道路上，道路安全自動駕駛的潛在杠桿效應(yīng)最高。因此，無人駕駛車輛被視為改善農(nóng)村人口和貨物流動性的絕佳機會。
與此同時，農(nóng)村公路對更高水平的自動駕駛提出了特殊挑戰(zhàn)。它們有混合交通（包括野生動物、農(nóng)業(yè)機械等），在一些成員國中，速度相對較高，高達110 km/h，通常是迎面而來的交通，因此相對車輛速度極高，道路基礎(chǔ)設(shè)施類型和條件差異較大。后者甚至每天都在變化。此外，農(nóng)村地區(qū)的數(shù)字地圖數(shù)據(jù)質(zhì)量和互聯(lián)性往往很差。
用例（示例）
自動緊急制動、車道偏離警告、自適應(yīng)巡航控制以及轉(zhuǎn)向和車道控制輔助系統(tǒng)的應(yīng)用構(gòu)成了農(nóng)村道路較低自動駕駛水平的典型應(yīng)用案例。
在預(yù)定義路線上運行的無人駕駛共享和/或公共穿梭服務(wù)以及自動駕駛市政服務(wù)（如垃圾收集）與農(nóng)村地區(qū)高度自動駕駛駕駛的早期使用案例一樣，具有很大的潛力。由于節(jié)省了勞動力成本，盡管所需技術(shù)成本很高，即使最初在精確定義的路線上以非常有限的ODDs運營，但從經(jīng)濟角度來看，此類服務(wù)可能具有吸引力。此外，共享和/或公共交通服務(wù)的更高質(zhì)量和可用性已經(jīng)意味著在針對無法駕駛的人包容性方面取得了重要進展。此外，第一英里/最后一英里配送服務(wù)（配備非常緊湊的低速自動車輛）可能是農(nóng)村地區(qū)具有早期技術(shù)可行性和經(jīng)濟可行性的使用案例。
 
展望2040
 
這些廣泛的用例推向高市場占有率也將面臨挑戰(zhàn)。公共采購需要在所有用例中達到歐洲的共同要求。公共采購的原則應(yīng)在世界范圍內(nèi)保持一致，以確保達到世界范圍內(nèi)通用的魯棒性和安全性水平。此外，還需要為駕駛策略（即決策）建立基于巨大數(shù)據(jù)湖的人工智能概念，這些概念將在感知中廣泛實施。
縱觀2030年目標(biāo)的各個領(lǐng)域，走廊將進一步使公路上的用例能夠應(yīng)對速度挑戰(zhàn)。啟用走廊后，需要為公路ISAD（Infrastructure Support levels for Automated Driving，自動駕駛基礎(chǔ)設(shè)施支持級別）應(yīng)用制定標(biāo)準(zhǔn)，包括在天氣條件或路面質(zhì)量方面進一步增加ODD，以及在交通互動中基于AI的決策。
以下圖表代表了用例的邏輯順序，它們將在2030年全面工業(yè)化推出，以獲得高市場占有率，重點是交通復(fù)雜性有限的高速道路和涵蓋了全部交通復(fù)雜性的低速自動駕駛。
公路自動駕駛展望：
 
低速自動駕駛展望：
 
除了上述方案中的用例之外，還會出現(xiàn)其他用例。農(nóng)村自動駕駛將在特定路線上擴大，延伸到更偏遠的定居點。這些是最復(fù)雜的場景，包括迎面而來的交通在內(nèi)的農(nóng)村公路上的高速將只能得到有限的基礎(chǔ)設(shè)施支持。預(yù)計只有在采取具體措施限制復(fù)雜性的情況下，才能實現(xiàn)無人駕駛。
其他特殊用例將是開拓者，例如路肩上的機器人割草機、冬季服務(wù)、道路維護和施工車輛以及公路安全掛車。根據(jù)運營的具體情況，當(dāng)成熟的基礎(chǔ)技術(shù)得到驗證且價格合理時，將實現(xiàn)快速取勝，尤其是在公路安全方面。
 
關(guān)鍵影響因素
 
在互聯(lián)和自動駕駛的車輛中，駕駛?cè)蝿?wù)從人到機器的臨時甚至完全移交需要環(huán)境感知、決策和控制系統(tǒng)，以滿足目前仍然無法達到的最高安全和性能標(biāo)準(zhǔn)。因此，賦能技術(shù)的進一步進步對于使CCAM為更廣泛的市場部署做好準(zhǔn)備至關(guān)重要，如傳感器組件和網(wǎng)絡(luò)、具有高可靠性、故障操作能力和效率的計算系統(tǒng)和控制體系結(jié)構(gòu)，邊緣嵌入式軟件和人工智能提供了靈活的可升級性和自學(xué)習(xí)能力，以及通信基礎(chǔ)設(shè)施和基于云的服務(wù)，用于以高帶寬、低延遲和最高級別的數(shù)據(jù)安全性收集、交換和分析關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
 
特別是對于自動駕駛車輛，可以預(yù)見從基于單個車輛控制的自下而上的安全邏輯向自上而下的系統(tǒng)安全模式的轉(zhuǎn)變，需要在車輛、基礎(chǔ)設(shè)施和云級別靈活調(diào)整數(shù)據(jù)流、軟件更新和硬件分配。這將意味著賦能技術(shù)具有廣泛的通用性，并集成到一個全面的、共同設(shè)計的中央架構(gòu)中，同時為車輛功能的測試、驗證和監(jiān)控提供新的機會。從這個意義上講，CCAM的進一步進展將基于研究和創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)參與者共同探索的新的賦能技術(shù)路徑。
為了以結(jié)構(gòu)化的方式描述所有這些賦能因素——即使它們之間存在著緊密的聯(lián)系——進行了區(qū)分以便閱讀：
基礎(chǔ)設(shè)施，包括商業(yè)模式，最終將為道路運輸?shù)乃欣嫦嚓P(guān)者帶來新的挑戰(zhàn)和機遇。 側(cè)重于車輛及其開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)的技術(shù)賦能技術(shù)，與 驗證，遠遠超過當(dāng)今的車輛驗證方案和 AI 和數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)
將對上述所有方面產(chǎn)生重大影響。
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