据外媒报道，美国橡树岭国家实验室（ORNL）和西密歇根大学（Western Michigan University）的研究人员向田纳西州查塔努加市和汉密尔顿县的官员展示了一项技术，可使自动驾驶汽车（AV）通过“聆听”道路上反光的车道标记，在弯曲的查塔努加街道上行驶。
图片来源：ORNL
自动驾驶汽车的安全运行取决于对驾驶环境的准确感知，这就需要使用各种传感器。其次，计算算法必须处理所有这些传感器数据，而这通常会导致较高的车载计算负荷。例如，现有的车道标记是为人类驾驶员设计的，会随着时间的推移而褪色，并且在施工区域还可能会出现相互矛盾的情况，这就需要在自动驾驶汽车中进行专门的传感和计算处理。但是，如果能将车道信息直接传输给自动驾驶汽车，则可以避免这一标准过程。高清地图和路侧单元（RSU）可用于向自动驾驶汽车直接传输数据，但其建立和维护成本可能过高。因此，开发一个成本效益高且被动的解决方案对于有效解决这一需求至关重要。
在这项研究中，研究人员提出了一种新的基础设施信息源（IIS），即芯片驱动的凸起路面标记（CERPM），这些路面标记可为自动驾驶汽车提供环境数据，同时降低自动驾驶汽车的计算负荷和相应增加的车辆能耗。CERPM被安装在道路车道线上，取代了传统的凸起路面标记，使用长距离广域网（LoRaWAN）协议将地理空间信息和限速信息直接传输给附近的车辆。然后将这些信息与使用计算机视觉处理车道标记的Mobileye现成商用传统系统进行对比。研究人员开发的感知子系统可处理来自CEPRM和Mobileye的原始数据，以生成车道居中（LC）应用所需的可行路径。
为了评估这两个系统的检测性能，研究人员选择了三种不同条件的测试路线。测试结果表明，当道路曲率超过±0.016m−1时，Mobileye系统无法检测到车道标记。在陡坡测试场景中，Mobileye系统只能在6.7%的测试路段上同时检测到两侧的车道标记。相比而言，CERPM将预设的地理空间信息传输到车辆上的感知子系统，从而生成车辆控制所需的参考轨迹。在所有测试场景中，CERPM都能成功生成车辆控制的参考轨迹。此外，CERPM可以在距离车辆位置最多340米的范围内被检测到。研究人员的总体结论是，CERPM技术是可行的，并且有望解决困扰当前自动驾驶汽车的运行稳健性和能效问题。
该研究团队正在为这项技术的商业化奠定基础，该创新为凸起的路面标记配备了微芯片，以传输有关道路形状的信息，即使在由于雾或雪等天气条件导致摄像头不可靠的条件下也能正常运行。该技术还有助于降低导航功耗，使电动汽车在充电前可以行驶得更远。
研究人员设计了一种算法，利用射频感应来安排路面标记与经过车辆之间的传输。ORNL的首席研究员Ali Riza Ekti表示：“现在，一辆汽车可以在单次信号快照中接收来自50个标记位置的数据。”
