王锐松 吴晓东

（上海交通大学机械与动力工程学院 上海市 200240）

1 引言

随着自动泊车、自适应巡航等技术应用于民用车辆上，自动驾驶的相关话题也不断被提及。然而，安全事故频发、各大企业研发速度减缓、传感器硬件成本难以下降等一系列自动驾驶汽车存在的问题，都表明自动驾驶相关技术目前无法满足公共商业部署的可靠性和成本效率标准[1]。在自动驾驶无法满足场景需求的时候，远程驾驶的意义便凸显出来。以Phantom Auto为代表的公司已经提供专门的纯人工远程驾驶服务并商用化[3]。此外，当车辆在极端环境下行驶（驾驶员安全无法得到保障），又或是驾驶员的状态不适合驾驶（疲劳、醉酒等）时，远程接管车辆不失为明智之举[4]。其中，日产与美国国家航空航天局（NASA）合作研发的“无缝自动出行”（SAM, Seamless Autonomous Mobility）系统便是一个典型[5]。

虽然远程驾驶的落地更加容易，但其中同样有一些亟待解决的技术问题。车载摄像头所拍摄的流媒体视频作为驾驶员对车辆周围环境感知的主要信息源，其视野范围和传输带宽之间的关系始终难以平衡[6]，多个高清摄像头叠加而来的广角视野往往消耗着较高的传输带宽[7]。Bećirbašić等[7]针对5G网络环境提出了一种根据网络环境调整视频传输方式的多摄像头画面传输方案。在车辆的控制方面，李冀辰等提出一种基于CAN总线的智能车伺服控制系统，实现了对智能车运动状态的全方位监控[8]。对于远程驾驶中的延迟问题，Chucholowski等[9]提出并比较了三种在无延迟情况下估算车辆实际位置的方法，并通过图像叠加的方式，驾驶员以近似“第三人称”的方式操作车辆，改善了驾驶感受。……