車路協同自動駕駛是未來道路交通發展的重要方向。為了打造基於自動駕駛的智能網聯高速公路，形成自動駕駛高速公路應用範例，促進智慧高速公路產業發展，推動自動駕駛、車路協同等高新技術產業聚集，
長安大學趙祥模教授團隊聯合齊魯交通信息集團公司，在濱萊高速改擴建項目中，打造全國首個面向自動駕駛、真實高速公路場景下的智能網聯高速公路測試基地。
2018年4月，齊魯交通集團與長安大學簽署校企戰略合作協議，並成立了齊魯交通—長安大學智能網聯公路交通研究院。雙方在充分研究論證的基礎上，圍繞車路協同、自動駕駛等關鍵技術方向，擬對齊魯交通集團所屬的原濱萊26公里的真實高速公路進行智能化改造和附屬基礎設施建設，全力打造國內首個面向自動駕駛與車路協同核心技術研發和示範的智能網聯高速公路測試基地示範區。長安大學承擔了該測試基地的總體建設規劃和技術研發工作。
2019年4月12日，在齊魯交通信息集團舉行的項目啟動會上，趙祥模教授發佈了“齊魯濱萊智能網聯高速公路建設技術方案”。 同時研發團隊還在測試路段上展示了高速公路網聯化自動駕駛車輛編隊、車-路信息交互、5G遠程駕駛、自動駕駛專用3D高精度地圖等智慧高速公路應用項目實車路演。
長安大學研發團隊瞄準國際自動駕駛技術發展前沿，根據智能網聯高速公路建設需要，首先對連接濱萊高速和G205國道的苗山連接線基礎設施進行了改造，開展了智能網聯高速公路示範路段建設。在示範路段上增加了激光雷達、微波雷達、全景監控、路面傳感、氣象監測、智能交通誘導標誌等多源智能路側感知單元與信息發佈設備，實現了道路基礎設施要素資源及交通環境感知的全面數字化，為智能網聯汽車提供了豐富的感知數據。整體實施方案瞄準當前智慧高速的主流技術和未來科技發展方向，應用泛在無線通信、高精度定位與導航、車輛隊列控制、道路主動安全控制、面向出行服務的車路信息交互、基於基礎設施的智能決策規劃等驅動智能公路快速發展的新興技術，展現了未來智慧高速公路在提升道路運輸安全、高效、環保性能以及乘車便利和舒適性等方面的優勢。
高速公路網聯化自動駕駛車輛編隊
長安大學自動駕駛車輛隊列協同自適應巡航演示，是我國第一次在高速公路上進行多種車型混合車輛隊列協同自動駕駛的實車路演。基於對車輛隊列內各車運行狀態的實時精確感知與V2V信息共享，各自動駕駛車輛可以對車輛的橫向、縱向進行實時協同控制。該協同自適應隊列巡航系統在未來交通運輸中，可以減少長距離運輸的人力成本，保證駕駛安全。同時，通過調整車輛間距，實現降低後車車輛間的風阻、提高交通運輸效率和節能減排的目的。
長安大學還與主線科技、宇通客車共同研發了自動駕駛混合車輛編隊，該車輛編隊由7輛車組成，其中第一輛為有人駕駛小車，後續6輛包含：3輛無人駕駛小車、1輛無人駕駛大客車、2輛無人駕駛重型集裝箱貨車，共同組成了混合式車輛編隊，車輛間通過V2V和V2I多模式通信技術進行數據交互，實現了較高速度下20到40米的短間距協同編隊行駛。
車—路信息交互
通過網絡化改造，構建覆蓋整個高速公路測試基地的多模式異構車聯網系統，包括5G、LTE-V、4G-LTE、DSRC、WIFI及EUHT等，沿線建設3個5G基站及監控雷達感知設備，可滿足車-車/車-路/車-人之間的高速低延遲數據通信和高清視頻傳輸。
演示主車為網聯汽車，配有V2X車載設備和人機交互平臺，V2X車載設備能夠收集周圍環境中路側設備和其他車載設備的信息，可實現交通信息服務以及基於車聯網的輔助駕駛和安全提示功能。演示中的輔助車輛為非網聯汽車。在傳統道路場景中，網聯汽車無法獲取非網聯汽車的的運行數據，但是在智能高速公路上，龍門架和立杆處安裝了微波雷達、激光雷達、視頻事件檢測器等傳感器。通過路側傳感器感知的車輛信息，經過路側設備的加工處理，可得到非網聯汽車的位置、幾何尺寸、速度、運動狀態等精準信息，再經由路側V2X信息交互設備發送給網聯汽車，
實現道路交通信息的全息感知和V2V安全應用。
5G遠程駕駛
該技術通過低時延的5G車路無線通信和萬兆光纖交通專網技術，實現了被控車輛監控攝像頭高清視頻信息的實時回傳，以及被控車輛實時運動狀態和駕駛模擬器控制信息的雙向實時傳輸。該車輛遠程控制器的網絡鏈路傳輸延時低於10毫秒，
遠遠小於人的反應時間，這是保障遠程駕駛的關鍵，有效保證了遠程駕駛員具有良好的駕駛體驗。在未來的智能網聯交通環境下，該遠程駕駛技術能夠有效改善長途駕駛產生的駕駛疲勞問題，降低潛在的安全隱患。基於遠程駕駛技術，長途汽車駕駛員可足不出戶，在辦公室等較為舒適的環境下完成貨物運輸等工作，將大大降低長途汽車駕駛員的工作壓力，降低事故風險並提升工作效率。
自動駕駛專用3D高精度地圖
通過建立自動駕駛專用3D高精度地圖，可實時展現高速公路的全貌及移動目標細節，為自動駕駛車輛提供實時的高精度道路線型和標誌標線信息。在高精地圖幫助下，自動駕駛車輛更容易判斷自身位置、可行駛區域、目標類型、行駛方向、前車相對位置、應行駛車道，而且能夠獲得超視距的感知能力，探知前方坡度、曲率、橫坡。高精度地圖除了可以為自動駕駛汽車提供全方位的輔助，還可以快速搭建與真實場景高度一致的仿真場景，協助自動駕駛測試開發工作。
該項目是在濱萊高速公路改擴建項目原址保留的路段上進行建設，計劃建設26公里面向自動駕駛的智能網聯高速公路。根據項目進度，新修路段計劃於2019年9月全線通車。屆時，將全面開展原址26公里高速公路的智能網聯化建設，建成我國第一條面向自動駕駛的智能網聯高速公路。項目建成後，既可作為面向自動駕駛的高速公路封閉測試場地獨立運營，又可進行開放式高速公路的智能網聯測試。測試路段含青石關等三處隧道、樵嶺前1號大橋一座、苗山等三處收費站，路段縱坡、彎道較多，場景多樣複雜，具備作為智能網聯高速公路測試基地的多項天然優勢。
項目的落地應用，深入推進了長安大學和齊魯交通信息集團的《長安大學—齊魯交通智能網聯公路交通研究院》合作框架協議，體現了產學研合作模式的成果落地。基於濱萊26公里智能網聯高速公路測試基地的建設，將產出一批具有領先水平和自主知識產權的研究成果，帶動一批相關的產業化應用，形成一批相關的行業標準，培養一批自動駕駛與車路協同領域傑出人才，從而推動我國自動駕駛、車路協同與智能網聯交通系統的技術發展。
注：文章部分素材來自長安大學新聞網、長安大學本科招生官微
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