智能網聯汽車與車路協同重慶市重點實驗室科研人員調試自動駕駛試驗車。 本報記者 雍黎攝

【走進實驗室】

◎本報記者 雍 黎

重慶，復雜的道路形態造就了獨具特色的山城交通，也讓其成為檢驗智能網聯汽車技術的天然試驗場。感知受限、定位漂移、通信衰減、跟馳不穩……如何讓智能汽車在山城環境中“看得清、定得準、判得快、跑得穩”，成為行業發展必須破解的難題。

面對這一問題，由重慶郵電大學牽頭建設的智能網聯汽車與車路協同重慶市重點實驗室，聚焦復雜交通環境下的可信感知、高精度定位、安全協同控制、車路云融合與測試驗證等方向，持續開展基礎研究和關鍵技術攻關。實驗室突破了一批制約自動駕駛落地的理論方法和核心技術，推動科研成果從實驗室走向真實道路、產業一線，為重慶打造智能網聯新能源汽車產業高地注入科技動能。

日前，科技日報記者走進這個位于重慶兩江新區仙桃數據谷的實驗室，探尋實驗室科研人員如何用“車—路—云—網—圖”的系統思維，破解自動駕駛的“山城密碼”。

掃除感知障礙

在實驗室2000平方米的智能網聯汽車試驗場上，車行道、停車位、石子路、坡道等道路場景一應俱全，各種自動駕駛車輛穿梭其中。路邊的車庫里，實驗儀器和設備有序布設，科研人員正有條不紊地開展研究調試。

“傳統算法在平原好用，到了重慶就會‘水土不服’?！睂嶒炇邑撠熑恕⒅貞c郵電大學自動化學院教授李永福說，多層立交讓路徑規劃變得極其復雜，高樓峽谷效應讓GPS信號頻繁丟失，連續隧道和陡坡讓依賴光學傳感器的車輛瞬間“致盲”。要推動自動駕駛技術在山地城市實現規模化應用，就必須攻克一項核心基礎難題：在感知不完整、定位不穩定、通信有時延、交通擾動頻繁的情況下，智能網聯汽車如何保持安全、平順、高效運行。

對此，實驗室科研人員沒有急于去改代碼，而是先沉下心來做建模。他們從“車—路—云—人—環境”的系統耦合關系入手，深度解析車輛在復雜擾動下的運動行為。這就像給山城交通做解剖，不僅要知道哪里堵，還要知道為什么堵，車輛在其中是如何相互作用的。

“這是我們在重慶兩路寸灘保稅港區測試的L3級EV700自動駕駛物流車的運行畫面?！睂嶒炇医淌卺鹘o記者展示了一段實車測試視頻。畫面中，即便在集裝箱遮擋視線、衛星信號極弱的港區，該自動駕駛物流車仍可精準停靠貨物裝卸點位，運行穩定性與精準度表現優異。

“物流運輸是自動駕駛最具產業化潛力的領域之一?！贬髡f，港區、園區道路雖然相對封閉，但運行工況復雜，自動駕駛車輛在這里運行，需同時應對環境感知不確定性、全球導航衛星系統（GNSS）信號遮擋導致定位退化、復雜場景自主決策可靠性不足等關鍵問題。對此，實驗室突破了視覺、激光雷達、毫米波雷達等多源傳感器信息融合技術壁壘，構建了復雜場景下的多源感知協同機制。特別是針對山地、港區普遍存在的GNSS信號遮擋痛點，團隊研發出融合衛星導航、慣性測量與環境感知的高精度定位技術，將車輛定位誤差控制在10厘米以內。

目前，實驗室構建的覆蓋“感知—定位—決策—控制”全鏈條的自主駕駛技術體系，已通過真實開放道路場景的全面驗證，為城市末端配送、園區內部物流、港口貨物運輸等場景的自動駕駛規?；茝V，提供了可復制、可落地的技術方案。

打破協同局限

突破環境感知、高精度定位技術瓶頸，解決了智能汽車“看得見”的基礎問題后，下一步就要解決車輛“跑得穩”的難題。

在山城道路上開車，最怕“忽快忽慢”。特別是在長下坡或螺旋匝道上，前車的一個微小制動，會沿車隊向后逐級傳遞、持續放大，不僅影響通行效率，還易造成道路擁堵。

“傳統單車智能駕駛模式是‘各開各的’，車輛主要依靠自身攝像頭、雷達等傳感器感知環境、制定決策，協同性極差?！崩钣栏Ｕf。

針對山城特殊路況行駛痛點，實驗室科研團隊聚焦智能網聯車輛隊列一致性協同控制技術開展攻關。

技術攻關的首要問題，是解決車輛內部擾動“看不見”的問題。車輛在實際行駛中，并不是簡單按照油門、制動和轉向指令運行。坡道阻力、載荷變化、制動響應滯后、動力系統波動等內部擾動因素，都會讓車輛實際運動狀態偏離理想模型。這些擾動往往難以被傳感器直接測量，因此科研人員首先從非線性擾動觀測入手，解決這一問題。同時，山城道路彎多坡陡、車流變化頻繁，車輛行為具有較強不確定性。因此，科研人員進一步研發深度學習模型，重點解決智能網聯汽車對周圍車輛運動趨勢“判不準”的問題。最后，再根據一致性協同控制算法進行車速、車距調節。

有了這項技術，就像給每輛車裝上了“預判大腦”，后車不必等到看見前車的剎車燈才反應，而是能根據共享的運行狀態信息，提前準確調整運動行為?！斑@就像一支隊伍下樓梯，前面的人正準備慢行的時候，后面的人會提前知曉應該‘慢一點’，就不會出現后面的人一個接一個急停的情況?！崩钣栏＝忉尩馈?/p>

為了驗證技術實用性，實驗室科研人員聯合重慶長安汽車股份有限公司、招商局重慶交通科研設計院有限公司等單位，在重慶墊江汽車綜合試驗場和招商局檢測車輛技術研究院有限公司金鳳測試基地進行了大規模實測。數據證明了這項技術的價值：在多品牌、多平臺的智能網聯車輛編隊行駛中，使用該技術后，在隧道、坡道等場景下，車輛制動頻次降低了約60%，整體能耗降低了約6.5%。

“我們還開發了基于5G+V2X（車與萬物互聯技術）的遠程駕駛與云控平臺，可實時監測車輛運行狀態，支持特殊極端場景下的遠程接管與應急控制，全面提升智能網聯汽車的安全運行保障能力?！睂嶒炇医淌谑Y建春說。

實現多域創新

實驗室的創新布局并不僅限于自動駕駛領域，而是延伸到智能座艙、動力電池和車載電子等智能網聯新能源汽車關鍵環節。

在智能座艙領域，增強現實抬頭顯示（AR-HUD）技術曾長期被國外企業壟斷。針對車端算力有限的痛點，實驗室科研人員開展了輕量化神經網絡研究，提出了高效的感知與交互算法。實驗室與重慶矢崎儀表有限公司、重慶利龍科技產業（集團）有限公司等單位聯合攻關，支撐企業建成國內首條抬頭顯示自動化生產線，推動AR-HUD產品實現規?；慨a。

在動力電池領域，實驗室科研人員將“聽診器”接在了電池包上。“我們通過融合數據驅動與電池機理模型，構建了高精度的電池狀態估計與壽命預測模型，解決了電池健康狀態‘看不清、估不準’的行業頑疾。”實驗室教授李鵬華說。

在車載電子領域，實驗室教授程安宇與大陸汽車研發（重慶）有限公司聯合開展車載網關、車身控制器和高性能計算平臺研發，形成從系統設計、嵌入式軟件開發到整車驗證的全流程能力。相關產品實現規模化量產，創造億元級產值。

值得一提的是，實驗室科研團隊的自動駕駛核心技術已跨界為現代農業賦能。實驗室聯合重慶市農業科學院茶葉研究所，將環境感知、路徑規劃、機械臂協同控制等自動駕駛核心技術，創新應用于智能采摘裝備，成功攻克山地復雜自然環境下茶樹嫩芽精準識別、高效采摘難題，研發出山地名優茶智能采摘機器人。目前，該機器人采摘精度可媲美熟練采茶工人，單葉采摘時長約2秒，可實現全天候不間斷作業?！皬闹腔劢煌ǖ街腔坜r業，變的是應用場景，不變的是底層技術邏輯?！睂嶒炇医淌谥旌普f，這種跨界應用充分驗證了實驗室研發技術的可行性。

同時，依托工業和信息化部“智能汽車專精特新產業學院”等平臺，實驗室構建起教育、科技、人才一體化的創新生態。目前，實驗室累計培養博士研究生20余人、碩士研究生1000余人。多名學生在i-VISTA智能汽車挑戰賽等賽事中獲獎，畢業后奔赴長安、賽力斯、華為等龍頭企業，成為推動智能網聯新能源汽車產業發展的重要力量。

此外，實驗室累計開展“核心電子器件、高端通用芯片及基礎軟件產品”國家科技重大專項等200余個項目。截至目前，實驗室科研人員累計授權發明專利130余項，發表SCI/EI論文400余篇，獲得重慶市科技進步獎一等獎、中國自動化學會科技進步獎一等獎、吳文俊人工智能科技進步獎一等獎等省部級科技獎勵10余項，形成了從基礎理論研究、關鍵技術突破到工程應用驗證的創新鏈條。

面向智能網聯汽車產業未來發展，李永福表示，實驗室將繼續扎根山城，直面更復雜的交通流和更極端的天氣條件，推動更多原創成果從實驗室走向產業一線，為重慶建設世界級智能網聯新能源汽車產業集群持續注入創新動力，為我國智能網聯汽車高質量發展貢獻更多“重慶智慧”和“重慶方案”。