安 鑫， 刘 一

(1.北京交通大学电子信息工程学院， 北京 100044；2.中国民航管理干部学院大数据与信息管理研究中心， 北京 100102)

随着移动通信、人工智能、深度学习、物联网等技术与汽车产业的深度融合，智能汽车正逐渐成为全球汽车产业与自动驾驶行业发展的战略制高点. 当前国家智能汽车和智慧交通示范区建设主要遵循场(测试场)、路(开放道路)、区(示范区)3级模式进行示范建设和运营，由于城市道路和高速公路的复杂性、开放性以及安全性考虑，开展广泛的基于车路协同的自动驾驶应用还需开展大量的基础性验证工作方能大规模的推广应用[1-2]. 但作为机场这一特定应用场景，出于民航运输业自身的独特运行特点与全封闭场景的特性，具有天然的优势开展基于车路协同的自动驾驶测试和验证工作. 我国作为汽车制造大国及民航市场的大国，在民航机场飞行区探索基于车路协同自动驾驶技术具有广泛的行业需求和应用价值.

根据国际航空运输协会(International Air Transport Association IATA)预测，2036年全球将有78亿人次旅客选择航空出行，为现在数量的2倍[3]. 随着航空运输量的高速增长，保持机场高效运行是一件困难的事情. 例如：2018年、2019年，北京首都国际机场年旅客吞吐量连续2年突破1亿人次，几乎平均每分钟超过一架次航班从这里起降[4-5]. 这就意味着对地面保障作业提出了非常高的要求，地面保障尤其是承载重要功能作用的地面保障车辆，必须完成分钟级的起降航班的保障任务，而不能出现丝毫差错. 如何将地面保障工作做到极致，将成为机场管理者亟待解决的难题之一. 车路协同和自动驾驶新技术的出现，将为这一问题的解决提供重要的技术支持与保障.

1 汽车自动驾驶系统研究综述

汽车自动驾驶系统，是一种利用车载电脑控制以实现无人驾驶的汽车系统[6]，其核心技术作为全球各大汽车巨头和互联网巨头公司互相追逐和比拼实力的战略制高点，各自在全力储备技术和网罗专业人才的同时，均希望在未来自动驾驶产业及独特的应用场景中能占领一席之地.

在汽车产业发展的过程中，我国从模仿、跟跑、同步跑到当前存在弯道超车的机会，实现跨越式发展的目标之际，智能网联及自动驾驶技术正好成为我国汽车产业生态系统中政府、企事业单位、科研院所等各单位密切合作，实现跨越式发展和核心技术突破的历史性机遇和窗口期，这就需要智能网联产业链上游(感知系统、决策系统、执行系统、通信系统)、中游(智能驾驶舱、自动驾驶解决方案、智能网联汽车整车)、下游(出行服务、物流服务、数据增值)等各单位的通力协作，共同推动智能网联产业从研发到生产、试验、示范应用再到产业化落地的工作，形成覆盖产、学、研、用、测等各环节的生态体系，尤其是在民航机场领域率先开展车路协同自动驾驶技术示范应用，为民航机场航班保障助一臂之力[7].

2 我国机场及其自动驾驶行业的发展趋势

2.1 我国机场发展趋势

2019年，我国境内运输机场(不含香港、澳门和台湾地区，下同)共有238个，其中定期航班通航机场237个，定期航班通航城市234个. 我国通航机场中，年旅客吞吐量≥1 000万人次的机场达到39个，年旅客吞吐量在200～1 000万人次的机场有35个，年旅客吞吐量≤200万人次的机场有165个[4-5].

当前，国内机场大多处在智慧机场2.0的发展阶段，即利用信息化实现关键生产信息的共享和核心业务运行的协同，而未来的智慧机场3.0建设实现机场的主动运行、个性服务、智能管理，使得机场具备“感知—分析—反馈”的能力，其建设内容包括：①机场的智能阶段：业务与信息化智能融合阶段； ②卓越的主动安全响应能力；③实时监测与运行预测；④全流程端到端的机场服务体验；④精准营销模式提升非航收入；⑤机场管理运营前瞻性地调整部署.

第②～④部分建设内容，在航班保障全流程中，很大程度上可通过在机坪部署车路协同设备和引入具备自动驾驶功能的保障车辆来提升机场运行效率. 单车的智能化虽可感知车辆周围(0～200 m范围)的路况信息[10]，但机场保障目标距离车辆的出发点一般都在数公里以上，此时单车的智能化很难去感知超视距范围内的机坪实时交通状态，更不能预先判断自动驾驶车辆途经区域的机坪交通实时路况信息. 为此，需要有针对性地深入研究这些技术的应用，以此来切实推动我国机场建设朝着智慧机场3.0方向或更高版本发展.

2.2 机场自动驾驶现状

当前，由于民航机场空侧发生的事故大多都由人为因素导致，利用无人驾驶的交通工具有望改变这种局面. 在2018年3月份据Airport Technology报道，IATA推荐了40多个机场无人驾驶地面车辆的案例[11].

2.3 自动驾驶等级划分

自动驾驶等级划分从解放人类驾驶员“眼、手、脚”操作的方面来说，国际汽车工程师协会(Society of Automotive Engineers SAE)制定的标准更为清晰、简洁，所以目前的通行标准是SAE制定的自动驾驶等级划分标准[12].

3 机场自动驾驶技术展望

3.1 机场自动驾驶特点

由于机场自身的场景特点，是不同于城市内自动驾驶测试场以及示范区等应用场景. 城市内自动驾驶技术测试验证围绕“场(测试场)—路(开放道路)—区(示范区)”的发展阶段，开展L0～L5级自动驾驶的测试示范和验证，主要解决车辆自身运行环节行驶的安全、效率和信息服务问题. 而机场为了做好航空器落地本场开始到从本场起飞的全流程多达40多个环节的保障任务，“禁区”即飞行区采用严格管控措施并通过机场围界与外部区域进行隔离，这种“隔离”本身就是一个封闭环境，在机场围界内，各类航空器、机场特种车辆、人员等按照既定规则和区域开展相关保障和服务工作. 由于民航机场每架航空器保障需要在限定的时间内完成环节众多且错综复杂的保障任务工作，其安全保障要求极高，需时刻围绕“航空器绝对安全”“旅客生命财产安全”为核心，按照航空器保障的各个节点，协调安排有限的机场特种车辆、人员等资源在限定的时间范围内完成各自保障任务，实现“民航准点率”刚性考核目标的要求，其制约因素相比城市内自动驾驶封闭试验场区域要更多.

3.2 机场特种车辆

一般来说，为机场提供服务保障的特种车辆大致可分为4种，分别为场道保障车辆、航空器保障车辆、旅客服务车辆、应急救援车辆，4种类型车辆分别对应着不同的功能. 因此，选择哪些车辆作为基于车路协同的自动驾驶的测试示范首选，也需要进行细致科学的分类，采用循序渐进的方式，按照道面保障车辆、应急救援车辆、旅客服务车辆、航空器保障车辆的顺序，先在远离飞机运行的区域开始试点示范，循序渐进在逐渐发展至靠近飞机作业的保障车辆，通过大量远离飞机保障作业车辆的示范应用和技术储备，确保其他车辆在机场车路协同自动驾驶应用满足相关要求的情况下，再逐渐围绕航空器作业的特种车辆重点展开研究和应用.

3.3 关键技术及应用场景

3.3.1 机场现有通信技术

目前，国内新建或改扩建机场在机场飞行区内通信技术主要有公网通信技术(包括：2G/3G/4G/5G等)和专网通信技术(包括：800 Mhz、1.8 Ghz无线集群对讲系统等)，部分机场在靠近航站楼区域分别部署了蓝牙和UWB等通信技术以进一步提升近场通信保障能力. 由于机场飞行区面积大(机场围界一般有数10 km的长度)，加之机场区域建筑高度有严格限制，机场飞行区周边不能部署大型通信铁塔，这就造成机场飞行区远离航站楼的区域通信信号质量较差，无法满足机场航空器、保障车辆、工作人员的通信需求. 而专网通信技术需要部署专用基站、配备专用移动通信终端，且能提供的通信内容仅有文字、语音和视频等方面的应用，没有针对机场飞行区航空器和保障车辆使用的通信技术，在一定程度上制约了专网通信技术在机场的应用.

随着机场建设规模的越来越大、保障任务越来越繁忙，现有公网通信技术、专网通信技术由于其自身技术的特点，不能提供大带宽、低时延、高可靠的通信能力. 因此，针对航空器、机场保障车辆、工作人员等高效率通信需求，就需要一种能提供给车- 场- 人- 云且大带宽、低时延、高可靠性的通信技术，实现机场飞行区车与车、车与航空器、车与保障人员、车与云控平台之间的通信目标.

3.3.2 车联网标准体系

车联网标准体系可分为无线和应用2大部分，纵观国际车联网标准发展历程，无线部分通信技术标准有DSRC(802.11p)和C- V2X 2个标准，而应用层标准则由各国家和地区根据各自应用定义进行制定[13].

结合目前车联网技术发展动态和趋势，主要选择C- V2X技术进行分析和探讨.

3.3.3 自动驾驶测试场拓展至民航机场

国家智能汽车和智慧交通示范区作为衡量自动驾驶技术成熟度以及上路之前必须通过的“考核”项目外，民航机场运行本身是在一个封闭的控制区域内开展相关航班保障生产任务. 因此，如何将当前各社会主体单位对外公布的自动驾驶测试场相关方案拓展至民航机场领域，也将是业界急需解答的课题. 以北京为例，国家智能汽车与智慧交通(京冀)示范区(亦庄)和国家智能汽车与智慧交通(京冀)示范区(海淀)2个国家级的自动驾驶测试基地已经相继投入运行，前者可开展L1～L5级自动驾驶测试，后者可开展L1～L3级自动驾驶测试[14]. 民航机场飞行区内机场特种车辆的运行和管理工作完全可借鉴这2个自动驾驶测试基地的技术优势、先行优势和经验优势，为民航机场自动驾驶服务，将极大的推动民航机场自动驾驶技术和应用的发展，将更加有助于民航机场机坪车辆车路协同自动驾驶技术的研究和应用，提升民航机场飞行区保障车辆的车路协同自动驾驶和保障工作的自动化、信息化和高效化.

3.3.4 机场车路协同自动驾驶法律法规

机场飞行区道路测试安全性不仅与自动驾驶车辆技术水平相关，也与测试车辆和测试驾驶员管理息息相关. 因此，参与机坪车辆车路协同自动驾驶的测试主体须在封闭测试场经过严格测试，以保证在进入机场飞行区实际道路开展测试前自动驾驶车辆已达到相应测试道路要求的自动驾驶能力水平. 另一方面，需要机场管理方组织部分已成立测试安全管理中心的规模化测试企业，研制《机场飞行区自动驾驶测试车辆及驾驶员安全管理规范》[15]，输出机场飞行区道路测试管理经验，建立驾驶员定期培训考核机制，树立民航机场安全测试新形象.

3.3.5 机场车路协同自动驾驶管理系统设计

对于机场飞行区车路协同自动驾驶道路测试业务正常开展，需要在满足机场飞行区政策拟定、标准建立、道路选择、牌照发放、测试监管以及应用示范等方面进行顶层设计. 机场不仅需要更“聪明的车辆”，还需要“智能的路”和具有深度学习能力的云计算中心，提供定制化、专业化和安全性的机场独特服务，实现民航机场飞行区围界范围内陆侧交通所辖道路的数字化交通规则、全场景感知、全域感知以及机场飞行区交通参与者的群智路径规划技术.

围绕机场车路协同自动驾驶管理系统的设计，主要包括以下内容:

机场基于车路协同自动驾驶系统架构，分为数据采集、信息传输层、数据处理层、机场应用层、信息展示层. 围绕搭建机场车路协同自动驾驶环境，分析车路协同设备部署、高精度地图以及高精度差分定位、机坪保障自动驾驶车辆类型选择、机坪保障自动驾驶车辆行驶路线规划、车辆运行指挥控制平台、多接入边缘计算MEC以及应急管理措施等开展全面、系统的研究和测试，探索采用总体规划、分步实施、循序渐进的技术路线依次展开. 机场基于车路协同自动驾驶的系统架构设计[16].

由于机场控制区面积较大，关键核心区域的感知设备(如视频摄像机、毫米波雷达、激光雷达、车流量监测设备等)可直接与多接入边缘计算MEC相连接，融合机场AODB航班计划信息、机场ADS-B及机场场监雷达中关于航空器实时位置信息、保障车辆任务排班信息等，实现大带宽、低时延处理后，及时反馈给正在运行的车辆、行人和航空器，提供安全、可靠、准确的道路状态信息给面向辅助驾驶和高级自动驾驶车辆，实现车辆自身安全高效行驶，且能结合整个道路资源及不同时段的繁忙情况，围绕航班保障各环节开展相关工作和服务[17]. 民航机场典型车路协同自动驾驶应用场景平面图示例，详见图1.

图1 民航机场车路协同自动驾驶应用场景平面图

3.3.6 机场应用场景

民航机场车路协同自动驾驶V2X应用场景和用例，参照车联网技术为智能网联汽车赋能的技术路线，制定如下相应的测试方法，并通过进一步的测试验证民航机场车路协同自动驾驶应用场景和用例的实际表现，优选民航机场最佳场景和用例，这也是C- V2X及未来V2X技术在民航领域需要着重考虑的组成部分[18].

围绕民航机场飞行区开展车路协同自动驾驶V2X应用，本文主要探讨机场飞行区交通安全类的场景应用[19]，包括机坪飞行区各类车辆(场道保障车辆、航空器保障车辆、旅客服务车辆、应急救援车辆)以及航空器之间的安全场景，主要应用场景.

图2是航空器与车辆相向行驶提醒的应用场景举例，汽车广播自身的运动速度、方向和制动等行驶状态，部署在机坪的摄像头将采集到的航空器视频信息实时传输至多接入边缘计算单元MEC，实时分析机坪上航空器的运动速度、方向等运行状态，并与云计算中心的机坪ADS- B和机场场监雷达关于航空器的实时位置信息进行融合比对分析，并通过RSU广播给附近的车辆，当车辆根据接收到的前方航空器的行驶状态信息，会在预测到和航空器相向行驶未在安全距离有可能发生冲突时向驾驶员发出相向行驶的提醒[20].

图2 航空器与车辆相向行驶提醒的应用场景

4 小结

根据智能网联产业发展的特点，分析了车路协同自动驾驶技术在民航机场进行应用的发展需求、政策保障、车辆及场景、关键技术等业界关心的热点话题，并结合当前技术发展的最新趋势提出在机场实现车路协同自动驾驶的路线选择建议，并分析了机场开展基于车路协同自动驾驶的关键技术等. 由于篇幅所限，关于在机场开展基于车路协同自动驾驶最新业务形态，需要机场参与各方共同努力，推动民航机场机坪保障车辆的技术创新、应用创新以及商业模式创新. 我们将持续关注民航机场车路协同自动驾驶技术以及智能网联汽车产业政策法规以及机场方的应用需求等各方面的最新发展趋势，进一步深入探索本领域业务发展路径、关键技术和产业落地的路线图，结合业务示范，逐步建立适合我国各类机场机坪保障车辆车路协同自动驾驶的最佳方案.