自动驾驶背景下智能路面研发进展

来源：科技导报

作者：呙润华，刘思铨，周晶

本文综述了自动驾驶背景下智能路面的研究进展和发展趋势。介绍了智能路面为实现与AVs协同交互所需具备的3项关键技术：自导航技术通过在路面中嵌入车辆导航标志为AVs提供位置信息；自感知技术通过对道路气象信息和交通流信息的感知和分析，为AVs推荐安全车速，减少交通事故；自充电技术在解决充电系统可行性的基础上，需研究高透波率和导热路面材料以及新型复合路面结构。

文章总结了智能路面为保证精细化施工和嵌入式元件的使用寿命而采用的预制式路面技术、BIM和3D打印3项先进建造技术。并指出除关键技术问题，智能路面的推广还面临社会、经济、法律和环境等非技术问题。

随着定位导航技术、传感器、通信和雷达等技术的发展，具备智能化、网联化、共享化和电动化特征的自动驾驶车辆（autonomous vehicles，AVs）成为汽车行业发展的重要目标，AVs的“新四化”特征增强了车路之间的耦合关系，对道路基础设施体系提出了新要求，因此在自动驾驶背景下，未来路面的建设必须充分考虑AVs的发展趋势与功能需求。

自动驾驶背景下的智能路面（以下简称智能路面）协同建设旨在通过采用新材料或新型路面结构、功能设计方法，使路面在承担载荷的基础上，具备为AVs提供车辆导航、信息交换甚至能源供应的功能，提高AVs的环境感知和环境适应能力，全方位促进AVs的普及。

自导航路面技术

     

AVs主要依靠前瞻参考系统（look-ahead reference）和非前瞻参考系统（look-down reference）实现横向控制和自动导航。前瞻参考系统主要指使用全球定位系统（GPS）、雷达、摄像机等进行导航。

基于视觉的车辆导航是利用摄像机检测车道标记进行车道跟踪，该方法在恶劣天气或者车道线十分复杂的情况下会出现偏差。雷达和激光雷达可与上述技术配合，但只能对道路边界进行分解，在多车道下效率较低。

基于上述缺陷，通过在路面中嵌入特殊标记，为AVs提供非前瞻性的路面参考与导航，不会受天气和地理环境的影响，主要的方法有电磁导航、永磁体导航、铁磁性路面和射频标签导航等。

电磁导航

电磁导航技术是通过在路面内部埋置通有交变电流的电缆，产生磁场，AVs通过检测通电导线的磁场，实现位置和方向定位。

通电长直导线产生磁场^[1]

永磁体导航

磁道钉导航是在路面上纵向按照一定距离设磁道钉，车辆上安装的磁传感器通过获知车辆与磁道钉的相对位置进行车辆的车道级定位，车载设备可对车辆偏离状态预警。

磁道钉示意^[2]

磁道钉成本较高，需对路面打孔破坏，而磁带安装速度快且成本较低，磁带中的磁性粒子含量与磁场强度密切相关，可在路面内部嵌入基础设施信息。

磁带示意^[3]

当车辆速度超过20 m/s后，磁导航会失去准确性和可靠性，磁传感器无法感知两车道之间的区域，无法实现车辆变道。磁带的磁场强度随距离衰减较快，无法在车道的侧面设置磁带，车道中间设置的磁带在夜间对驾驶员产生视觉干扰，因此磁导航技术尚未大规模实施。

铁磁性路面

吕植勇等在沥青中加入1%~20%的磁化粉末构成一层1~3 cm可磁化沥青表面层，开发出数字化磁记录沥青路面。

数字磁化路面具有多种磁化方式，信息量丰富，数字化效率高，磁化材料较为廉价，由于路面不是纯的磁化记录材料，存在磁化介质干扰和磁化不均等问题。

射频识别导航

近年来，利用射频识别（RFID）技术进行AVs定位导航的新方法被开发。RFID技术是非接触式的自动识别技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，RFID标签嵌入路面，车载RFID读取器读取标签存储的精确位置信息。

RFID导航示意^[4]

射频标签与永磁体相比，其成本较低，但RFID技术只能显示车辆在采集点的位置信息，不能实时显示车辆的位置，不适合在开阔区域大范围使用，非常适合在GPS定位的盲区等小范围使用。目前射频技术由于缺乏正确的校准和聚类集成，收集数据信息较不稳定。

射频标签、车载阅读器和天线实例

各类非前瞻导航系统优缺点汇总如表1所示。交通环境复杂和成本问题导致自动驾驶定位与导航路面目前尚未在公路和城市道路中大规模应用。

自动感知路面技术

     

AVs纵向速度控制的目标是在确保安全的前提下，以最短的时间到达目的地。随着车辆基础设施互联系统（V2I）技术的发展，基础设施可以在对路况和交通信息进行收集与分析后，将推荐车速反馈给车辆。

路嵌式传感器可收集路面气象和交通流信息，通过互联网技术实现车路数据共享，为AVs创造更准确的道路交通环境感知，结合多个异构来源的信息，向AVs提供推荐速度或危险警示，保证交通流协调运行。

道路气象自感知

路嵌式道路气象状态传感器可实现对路面湿滑状况的自感知，并通过V2I技术将限速警告发送给车辆，AVs通过车载计算机控制系统自动减至安全速度通过湿滑路面。

目前路嵌式道路气象状态传感器主要有多频电容测量传感器、盐度测量传感器、光反射式传感器、电导传感器、回波测量传感器、谐振测量传感器等。

交通信息自感知

交通信息自感知路面通过嵌入式传感器检测交通流信息，为AVs推荐行驶速度和安全的车辆跟随距离，保证车辆协调运行以及驾驶安全。

目前常用的路嵌式交通信息监测传感器包括气动道路管、环形线圈传感器、磁感应传感器、地磁传感器、光纤传感器、振动加速度传感器、压电式传感器等。

路面嵌入式传感器示意

为解决路嵌式交通信息传感器布设复杂、维护费用高、与路面不相容和使用寿命短等缺陷，国内外研究人员提出自感知混凝土路面材料。

传感器路域自供电

为解决电池寿命与长期监控之间的矛盾，路面嵌入式传感器朝着无线、自供电和多功能的方向发展。目前微机电系统（MEMS）器件的功耗仅为微安至毫安级，使采集环境能量为其供能成为可能。

沥青路面压电能量采集技术虽然收集的能量有限，但适用于为功率较小的路嵌式传感器供电，是路面传感器自供能技术是较为理想的方案。

压电传感器具有系统简单、埋置方便、对路面结构破坏和影响较小等优点，但目前使用的压电陶瓷材质较脆，埋置在路面中容易损坏，并且道路上的车辆负载具有随机不确定因素，车辆的大小和数量决定产生能量的多少，导致控制采集能量比较困难。

上述技术虽未大规模应用，但在没有电力供应的实际道路上，传感器监测和自供能系统被认为是自动驾驶技术的一个方面，是必要的数据收集技术，可很好地融入V2I应用框架，有利于下一代自动驾驶汽车的发展。

自充电路面技术

电动汽车动态无线充电是指通过埋设在路面下方的无线电能传输设备为行进中的车辆实时连续供电，实现“边行驶，边充电”功能，可减少车载电池体积和质量，解决导线充电和静态充电方式充电时间长等问题，提高电动汽车续航能力。

车辆动态自充电路面示意^[5]

动态自充电路面材料要求

沥青和水泥路面材料在磁场中被磁化后产生的感应磁场会影响无线充电的原有磁场，造成电能传输的损失。

为避免传统路面对无线充电的干扰，韩国OLEV系统建议使用大型塑料外壳将线圈与周围的地面材料隔离后，将充电单元嵌入路面。

动态自充电路面结构要求

由于路面内部嵌入充电元件，动态自充电路面是一种复合多功能路面结构，不能用简单的多层弹性理论进行建模分析，其荷载响应不仅与传统路面不同，而且会受到充电元件不利影响，充电元件附近的路面材料应力集中会加速车辙病害。

为保证无线电能传输效率，充电元件之上路面材料的最佳厚度为4 cm，车辆重载或制动力会在路面薄面层中产生较大的应力，导致路面损坏。

智能路面建造技术

智能路面内部将埋设大量的通信、传感和电气化设备，目前的建造方式为在现有路面上钻孔、开槽等放置元件后密封或在新建路面中设计新的路面结构，预留孔道安装元件。

传统的路面施工工艺会对嵌入元件造成很大威胁，采用预制式路面技术同时结合BIM和3D打印技术等可以保障智能路面的施工质量。

预制式路面技术

国内外对于预制式路面的研究主要集中在以沥青基等柔性材料为主的地毯式铺装技术和以水泥基材料为主的预制化拼装技术。可卷曲路面铺装技术尚属于理论研究和试验阶段，可卷曲铺面材料的研究目前主要停留在力学性能方面。

智能可卷曲路面^[6]

Dinh等提出预制式水泥路面系统是车辆自充电路面的最佳选择，可最大程度地减少对交通干扰，对混凝土进行最佳的质量控制，还可保证充电元件安装位置的精准性以及对电气元件提供良好的保护。

预制式水泥路面^[7]

BIM技术与3D打印技术

Tang等创建了一个基于BIM的道路设计和路面结构分析的集成平台，允许建立三维模型和有限元方法软件ABAQUS之间的转换，提供高质量的数据和强大的技术支持，最大限度地减少道路设计和养护过程中的不确定性因素。

3D打印技术在路面工程方面多用于路面裂缝和坑槽修补。

图3D打印路面示意^[8]

智能路面建设非技术性问题

     

智能路面是智能公路等基础设施的组成部分，其推广不仅面临技术难点，还面临社会、经济、法律和环境等非技术问题。

1）国家政策。国家政策将决定道路基础设施如何适应和支持AVs。

2）高昂的成本和市场的不确定性。

3）潜在的交通和环境问题。自动公路系统对公路安全的总体影响尚不确定，在技术水平、成本和安全水平之间尚未权衡。

4）社会公平问题。支持自动驾驶的道路基础设施成本高昂，在一定时期内只能被高消费者使用，如果低收入者无法购买自动驾驶汽车，那么为自动驾驶汽车进行道路设施改造升级启用公共资金便存在不公平问题。

5）隐私和事故责任。车辆和道路基础设施的通信产生的大数据涉及用户隐私问题。

6）车辆和道路基础设施自动化实现顺序。基于AVs的道路基础设施改造升级要求车辆和道路基础设施同时高度自动化。无论是车辆开发商还是基础设施开发商，如果不保证另一方会进行相应的投资，都无法证明进行本项投资是合理的。

结  论

     

本文梳理了国内外关于智能路面的相关研究成果、关键技术、设计和建造方法，并明确了面临的非技术问题，旨在为广大研究人员提供参考。

国内外研究人员在自动驾驶背景下的路面智能化、自动化和电气化研究中多注重路面特殊功能的实现，而对新型路面材料和路面结构问题研究较少。

目前智能路面还处于概念设计和室内研发阶段，国际上尚未有成熟的规范和技术标准，对智能路面的系统性研究相对较少。总体而言，智能路面是一个多学科交叉的领域，应充分加强国际和各行业的合作，加快技术标准和法律法规的制定落实，促进智能路面和AVs从概念示范走向大规模实际应用。

参考资料：

[1] 郭伟. 基于电磁导航的车路协同仿真系统研究[D]; 上海交通大学, 2012.

[2] BYUNY S, KIM Y C. Localization Based on Magnetic Markers for an All-Wheel Steering Vehicle[J]. Sensors, 2016, 16(12): 16.

[3] SANTOSP, HOLé S, FILLOY C, et al. Magnetic vehicle guidance[J]. Sensor Review, 2008, 28(2): 132-5.

[4] WANGJ, NI D, LI K. RFID-Based Vehicle Positioning and Its Applications in Connected Vehicles[J]. Sensors, 2014, 14(3): 4225-