田大新：借鉴大自然传统优良机制，实现智能网联汽车协同控制

　　如果将来大量的无人车或者是具备自动驾驶功能的车上路的时候，他们会形成一个群体，这个群体怎么组织，怎么管理？

　　第五届智能网联汽车技术年会（CICV2018）上，来自北京航空航天大学的田大新教授提出了这样的问题，引发大家热烈讨论。此外他还就智能网联车辆分布式协作关键技术作了专题报告。

　　田大新教授介绍到，在智能组网领域，如果要实现自动驾驶需要支撑高性能、大容量车联网相关系统应用。基础设施方面、通信方面的5G，正在推的LTE-V。比如说LTE-V重点加的标准是支持V2V的，在通信方面目前非常热的点是自组织网络。

　　这里面有技术的瓶颈尚未突破，怎么样实现大规模车辆群体的自治，这个地方叫VANETs，多元的复杂的网络通信环境，包括通信网络和道路网络，给我们通信的低功耗，高鲁棒的传输带来了挑战。在网络切换的时候，即使是纯走移动通信网络，不同基站之间高速的切换，大规模车辆拥塞情况下的切换怎么样来保证低延迟，将会是很大的挑战。

　　未来大规模联网之后关键技术就是路由的问题，其实宏范的广播是基础，真正的车联网将会是路由。我们不需要消息给所有的车，只需要定向给某一个车或者是某几个车传递消息。这里面就涉及到低时延高可靠的路由，高动态的拓扑对路由的稳定性、可靠性，怎么样维持长久的链路，这些都是需要前沿深度学习等方法来保障它。

　　在协作通信方面，田大新教授提到了三重约束方法，要满足信道的干扰传输速率和发射功率三层的约束。在这个基础上还要做多模V2X异构切换的算法。这些技术在前几年都已经发表，在一些原来系统开发上把这些算法都移植到上面。

　　通信网络包括车联网，任何网络都是人造的工程系统，面对刚才的三大挑战的时候有一些局限性。对此田大新教授也有也有了自己的解决方法：“我们提出来把细胞的自适应机制以及病毒，我们叫Epidemic传播的机制，引入到路由传播显卡里面，实现了高效稳定路由的实现”。

　　田大新教授称，边缘计算非常适合应用于车联网或者是V2X或者是智能交通新一代交通的革新里面。独立智能的车辆是很好的边缘计算资源，是移动的边缘计算资源，同时这些联网的车辆又构成了一个很好的分布式计算系统，边缘的计算能力又能为云计算提供支撑，形成边缘的车云和边缘的路测设施的云。

　　回到一开始的问题，田大新教授认为所有的这些都是人工系统，人工系统必然借鉴日常生活的一些规律。“例如通信网络TCPIP活动和早期打电话的时候都是喂，如果不回应，你会喂喂喂！对方回应你之后，我们连接建立起来了，通信网络都是在日常生活中经验或者是模式来把它演化成我们的工业系统。我们无人驾驶这个车必然要借鉴大自然传统的一些很好的优良机制来实现这种群体的协同控制以及协调的策略机制。

　　最后田大新教授希望V2X的研究能够帮助智能交通系统的建立，服务于交通系统，并认为环境保护、信息安全等方面的考虑也将会是智能网联汽车发展的重点。