本文作者 | u-blox定位產品中心高級首席工程師David Bartlett及u-blox應用營銷部負責人Stefania Sesia博士

導言

媒體上有關完全自動駕駛汽車亮相街頭的報道層出不窮，但要真正實現全自動駕駛，這對我們而言仍然任重而道遠。

當今的大多數以“自主駕駛”為名的車輛最多只能提供美國汽車工程師學會(SAE)所說的“駕駛輔助”，還算不上真正的“自動駕駛”。也就是說，無論何時，車輛的操控者都是坐在駕駛座椅中的駕駛員，就算啟動了駕駛員輔助系統也不例外。

要躍升到自動駕駛狀態(SAE J3016駕駛自動化量表中的3-5級)，車輛必須在某些情況下實現完全自主操控。這意味著在當今駕駛員支持功能的基礎上，我們還要向前邁出很大的一步。

SAE International

L3級及更高級別的自動駕駛技術無法像輔助駕駛那樣快速取得明顯進展。其中一個原因是不斷變化的監管環境，另一個原因是技術還有待成熟，唯有趨于成熟之后才能在更廣泛的場景中支持自主駕駛。

01.監管基礎

《維也納道路交通公約》的修訂為實現更高水平的自動駕駛奠定了基礎。如果自主車輛監管框架的規范化管理進展順利，那么在未來幾年中，我們將看到許多此類框架涌現出來，特別是SAE量表中3級和4級相關功能的框架。

事實上，2022年初，美國公路安全保險協會宣布了針對部分自動化車輛的評級計劃。諸如此類的發展進步將提高自動駕駛領域的確定性，加快應對技術挑戰的創新步伐。

02.提高自主性等級

目前，圍繞更高自動化水平所開展的大部分研發工作關注的都是高速公路駕駛。

相對而言，這是最簡單的一種公共道路環境，導航過程中不涉及到環島等復雜布局。在正常情況下，這類道路環境也沒有行人或騎行者，也就是說沒有任何類型的交通安全弱勢群體(VRU)。

03.城區環境的多樣性

城區的情況則完全不同，部分原因在于道路布局更加復雜，另一部分原因在于此類環境中交通安全弱勢群體的數量和種類更多。

從車廠的角度來看，保護交通安全弱勢群體帶來極大的挑戰。大多數交通安全弱勢群體的行動都有著突發、不可預測的特點，

因此，即使是目前自動化水平較高的車輛所搭載的技術，也很難做到完全檢測和準確識別。例如，攝像頭依賴于視線，因此無法檢測到即將從停泊的貨車后方走進車道的行人。

對于自動化能力達到3級及更高的車輛來說，要達到在城區安全自主行駛的水平，必須大幅提升針對交通安全弱勢群體的檢測能力。

然而，沒有單一技術能滿足所有這些要求，使用多項技術融合將是提升檢測能力的關鍵。相關工作已經在開展之中，例如通過激光雷達為車載攝像頭提供輔助。但在保護交通安全弱勢群體方面，短距離無線電技術的使用目前尚未取得重大進展，尤其是藍牙和超寬帶(UWB)技術。

04.藍牙和UWB：未來可期

u-blox最近開展了一項研究，證明了在城區使用無線電測距技術進行定位可作為GNSS高精度車輛定位互補方案的潛力，而探索此類技術也會對保護交通安全弱勢群體有所幫助。

如今幾乎每款新車、智能手機和可穿戴設備都內置了藍牙功能;而由于藍牙模塊成本低廉，因此完全可以集成到其他尚且不具備藍牙的設備之中，例如微型機動車。

UWB的發展勢頭也非常迅猛，目前已經開始集成在智能手機中，也有車廠采用UWB技術來實現免鑰匙門鎖等應用領域。

05基于短距離無線電的交通安全弱勢群體檢測系統的工作原理

基于藍牙或UWB的交通安全弱勢群體檢測系統如何工作?需要進行哪些進一步的研發，才能在未來車輛自動駕駛功能中融合這些技術?

為了讓支持藍牙或UWB的檢測系統發揮作用，交通安全弱勢群體必須隨身攜帶、在自身附近、在車輛上使用特定的標簽(比如說內置于智能手機或手表內的標簽)。這些標簽會定期發出信號，附近的自動駕駛車輛則利用此信號計算出與交通安全弱勢群體間的距離與角度。

這種解決方案前景廣闊，但其所適用的應用領域還有待拓展。

挑戰1：建立數據可信度

首先，藍牙或UWB測距系統發出的各項數據對于車輛決策應該有多大的影響?交通安全弱勢群體可能在不斷移動，因此決策系統有必要理解交通安全弱勢群體傳來的數據的可信度，并據此判斷其不確定性。

隨后還要考慮，如何將這些數據與來自其他系統的數據相整合，如果有沖突該怎么辦?

我們需要建立穩健的流程和統一的指標，以評估藍牙和UWB測距信息的完整性。這涉及到用統計學的方法更深入地評估無線電信號在不同場景下的性能。

通過創建這些模型，系統就能發現離群值，并為其采集到的每一次讀數附加確定性或可信度評分。車輛控制系統可以據此評估每個數據點可能帶來的影響。

挑戰2：防范惡意入侵者

然而，當攻擊者惡意入侵自動駕駛車輛的安全系統時，這往往會造成無法挽回的損失。因此，我們需要打造足夠強大的關鍵碰撞規避功能，從而保護車輛周圍和車輛內部人員的安全。

在這方面，UWB有著內在優勢，能夠進行安全的距離測量，而不易受到中間人攻擊的影響。因此，UWB測距的可信度高于藍牙和其他傳統技術。

但無論采用哪種技術，防范惡意入侵者都至關重要。因此，我們也會在有必要時采用認證、合理性檢查和不當行為檢測等多種安全措施。

另一項舉措是將惡意攻擊的特征整合到前述信號模型中，從而加強車輛控制系統檢測攻擊并確定應對方法的能力。

為抵御破壞碰撞規避系統的企圖，另一個關鍵要素是結合使用多種技術，就像我們之前建議的那樣。同時對車輛內的數個系統發起攻擊的復雜度要遠超過針對一個系統發起攻擊，因此這種冗余配置可以大幅度提高保障水平。

挑戰3：隱私保護

任何追蹤個人位置的行為都會引發隱私方面的問題，現有解決方案可以實現數據的分散化和匿名化，但在保護個人信息方面還有待提高，同時要確保個人對其所共享的內容、共享對象以及數據用途保有控制權。

挑戰4：未攜帶標簽的交通安全弱勢群體

大多數青少年和成年人都隨身攜帶智能手機或智能手表，因此可通過藍牙或UWB了解他們的行蹤，但仍然有一部分幼童或老年人不會佩戴此類設備。

這進一步體現出利用多種技術融合來防范交通事故的重要性。單純用于自動駕駛車輛進行識別的個人保護標簽也可能成為一個新的趨勢，包括低功耗藍牙設備和UWB可穿戴設備。

挑戰5：使用和集成的簡易性

最后，就藍牙和UWB技術而言，還需要進一步拓展其適用的應用領域。關鍵要求包括降低成本、簡化部署、提高可用性，并更好地集成于生態系統中。

06.創新時機已經成熟

正如本文所述，為了保護交通安全弱勢群體，未來自動駕駛車輛需要更為先進的系統，而這就要求設計者以全新方式融合先進科技，以提供卓越的安全水平。藍牙和UWB在定位測距方面展現出巨大的前景，并且已經用于汽車的其他用途。

因此，我們認為在打造更安全的未來車輛、解鎖更高自動駕駛水平方面，藍牙和UWB技術未來可期。

原文標題：自動駕駛車輛如何利用藍牙和超寬帶技術保護交通安全弱勢群體

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審核編輯：湯梓紅