5G对无人驾驶的影响

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近日，重庆第一辆5G无人驾驶巴士在该公司内部开始试运行，随着5G大规模落地，普遍应用的时代即将到来。

该款无人驾驶巴士是重庆移动联合华为公司、东南大学先进车辆与新能源汽车实验室、法国Easy Mile联合研发测试。本次无人驾驶巴士顺利测试也离不开5G技术的支持。

据悉，在重庆移动内部测试成功以后，该技术后续会应用于5G智慧城无人定制公交场景。

5G对无人驾驶又怎样的促进作用？

5G在无人驾驶中只是作为V2X的通讯载体，也不是唯一，还有DSRC。两者属于不同的标准体系。所以5G跟无人驾驶技术不能混为一谈，5G的短延迟特性使云端的远程操控变得可行。5G里的URLLC，也就是高可靠低时延业务，主要就是用于无人驾驶。

然而，无人驾驶L5需要URLLC(超高可靠低时延),甚至由于物联网各种传感器太多，或许还需要mMTC(海量机器类终端通信),而URRLC和mMTC将是5G标准最后落地的标准，至少要到2020年、甚至以后才可能真正的成型。

自动汽车的工作流程大致是：感知层对环境系统的感知传输给决策层，决策层对环境感知的结果做解析，然后决策层制定驾驶策略传输给执行层。

非5G网络环境下的无人驾驶都称不上真正意义上的无人驾驶。

因为无人驾驶依靠的最核心技术是高精地图。

高精度地图通过对周围静态的环境进行精确描述，来延伸传感器的感知范围，以更为精细的尺度帮助汽车了解所处的位置、周围的环境状况、应该如何进行下一步操作等定位决策问题。

相比传统导航地图，高精度地图图层更多，地图信息量更大。从图层数量上看，高精度地图包含图层数更多，可以包含诸如道路级别、交通设施等更多的数据；从图层质量上看，高精度地图每一图层的描绘更精细，从而可以实现厘米级导航。高精地图提供自动驾驶所需专用道路信息，带来机器必需的信息。高精度地图除了拥有传统导航地图具备的道路形状，通行方向，车道等信息，高精度地图包含了诸如车道分隔物类型、交通标志、限速等信息，和一些道路几何的三维信息，像弯道、斜坡等。

无人驾驶为什么非5G网络不可？

1)因为高精地图需要实时更新，通过传感器、摄像头采集到的信息通过通讯手段（比如5G网络）与云端做交互，能使得地图更加智能。基于智能地图信息的路径规划，通行效率更高。

2)高精地图的数据量巨大，达到Gbit/公里级别或以上，以尽量少的时间完成更新，需要超高速带宽；

3)高精地图可以提供一幅雷达和视觉探测距离之外（NLOS）的特定物体（移动的行人和车）信息，以及红绿灯、限速要求信息，基于此信息进行避障规划（包括车车博弈，车人博弈等），基本可确保无人车在开放道路上的安全问题，不会发生任何形式的主动碰撞以及交通违章等。这部分内容的通讯时延要求ms级；

车联网时代的无人车全局路径规划，一般是云端决策或者云端辅助决策，对网络时延要求较高，部分场景下要求达到ms级；

车辆的传感器和摄像头采集到的画面相当于人类的眼睛，自动驾驶系统的逻辑推理和决策相当于人类的大脑，自动驾驶系统的运动控制操作相当于人类的手和脚，这些信息实时互通需要超高速传输和超高的可靠性、超低的时延。相对4G网络，5G传输速率提升100倍，峰值传输速率达到10Gbit/s，端到端时延达到ms级。打个比方，下载一部1G容量的电影通过4G网络需要至少30秒，通过5G网络只需要0.8秒，你可以相像一下，当车辆行驶在路上遇到突发情况，反应速度有多么关键！只有5G这样的超高速率和超低时延才能满足无人驾驶的要求。

然后还需要进一步验证不同类型信息在5G网络中的表现，例如红绿灯信息、路面气象信息（积水、结冰）、道路状况信息（破损、限速）、无人车感知信息、MEC对无人车博弈的决策处理、路口通行时的车车、车人通行博弈处理能力等。

无人驾驶需要网络提供低时延、高可靠、高流量、高移动等支持，高精地图也是无人驾驶车的重要一环，它提供的路线规划、轨迹规划至关重要。

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