同济大学朱兴一教授AM：摩擦纳米发电新用途！AI赋能的车路协同集成电子感知新思路

　　大规模的城市化进程加剧了交通压力，单一的车端或路端感知技术在应对交通事故频发问题上存在局限。随着自感知、物联网和人工智能技术的发展，智慧道路与智能车辆的协同感知理念逐渐成形。然而，如何借助AI等技术实现道路和车辆的协同升级，仍缺乏系统性方案，亟需构建AI赋能的车路协同集成设计，以推动智能交通系统的发展。

　　近期，一项由同济大学朱兴一教授与新加坡国立大学Lee Chengkuo教授团队及其合作者完成的研究，受到分形结构设计理论的启发，基于摩擦纳米发电原理开发了一种自驱动的车路协同集成电子模块（SVRIE）。该模块利用人工智能技术，以统一的感知器件、标准的数据格式，为车辆和道路之间的协同感知提供了全新解决方案。通过SVRIE，车辆和道路之间建立了紧密联系，实现智能交通的无缝协同。该研究以“AI-Assisted Self-Powered Vehicle-Road Integrated Electronics for Intelligent Transportation Collaborative Perception”为题发表在《Advanced Materials》上，文章的第一作者为同济大学博士生庞亚凤。

车路协同集成电子的组成与功能

　　研究者提出了一种应用于智能交通协同感知的自驱动车路集成电子系统，其作用类似于人类生物系统中的生物智能感知系统，由大脑、神经网络和触觉传感器组成。所开发的自驱动传感器类似于触觉传感器（如皮肤和关节），可主动监测车辆或路面状态信息。无线物联网模块类似于神经网络，起到接收和发送信息的作用。微控制器（MCU）则类似于人类大脑，集成了数据过滤、接收、处理和保存的功能。基于标准化、统一的车路协同集成电子组件，借助机器学习算法，验证了车路协同系统中轮胎运动识别、路面状况监测、轮胎生命周期健康监测等典型应用。

　　具体来说，SVRIE单元在车路协同的自驱动融合传感中发挥着双重作用。一方面，纵向排列的SVRIE单元被集成到轮胎外胎内表面，形成车载端自驱动传感装置；另一方面，考虑到道路结构尺寸和荷载较大，将SVRIE单元通过合适的封装方法埋置在路面结构中，形成沿道路结构车道的经、纬向排列的SVRIE路端阵列传感装置。为了实现车路协同中的路面状况传感、车辆运动传感和轮胎磨损健康状态的实时感知，SVRIE单元进一步连接到无线物联网模块（IoT），实时传输车辆运动或路面状况等信息到上位机。最后，通过机器学习增强方法解决了直接数据分析中识别性低、量化能力不足的缺点。该工作提出了一个涵盖车路信息协同感知、数据实时无线传输、人工智能增强识别并及时反馈的全链条技术方案，为自动驾驶水平的提高开辟了新方向。

车路协同感知阵列应用可行性评估

　　研究者考虑到SVRIE阵列中各单元之间的相互影响直接决定了多接触点位置感知的准确性和灵敏性。串扰问题的解决有助于提高SVRIE阵列的感知性能、信号质量和目标跟踪精度。因此，研究者分别连续多次触发感知单元。不同通道的输出电压峰值及感知空间中的云图可清晰观察出作用力的激励位置、方向、顺序等空间信息，初步证实了SVRIE阵列在智能道路基础设施自驱动感知的可行性。

AI赋能的SVRIE车载端集成应用

　　路面状态识别：良好的路表状况可以提高车辆牵引力的可操纵性和稳定性，并降低刹车失灵和打滑等事故风险。相反，恶劣的路表状况可能导致车辆失控和其他危险情况。路面状况的识别涵盖了多种车-路耦合信息，包括轮胎振动、路面粗糙度、路况、障碍物等。准确识别路表状况，提供实时路况信息，有助于减少交通事故、改善交通流量、提高能源效率。为此，研究者选取橡胶路表、涂漆路表、砖路表、石子路表和不同路表共5种典型路面结构，分别标记为S1、S2、S3、S4和S5。通过采集骑行参与者在各种类型的路面上连续骑行期间所产生的实时数据，采用小波变换方法从时频域的角度辨识路表状态特征。为定量评估SVRIE单元在不同路表状态识别中的能力，逐步搭建1D-CNN和基于MobileNetV2的迁移学习方法，感知精度从88%提高到了将近100%，实现了AI赋能的SVRIE路表状态精准感知识别。研究者通过轨迹重构测试为实现真实场景中数据采集-路表辨识的实时同步提供了基本保障。

AI赋能的SVRIE路端集成应用

　　车辆运动主动识别：轮胎作为车辆与路面的唯一接触部位其运动状况直接关系到行车安全。实时监测轮胎运动状况能够预防潜在危险提高燃油效率延长轮胎寿命。因此研究者采集轮胎在SVRIE路面上自由转动刹车打滑左转右转时的输出电学信息提取不同胎/路接触点位的信号峰值作为输入特征构建能够实时反映车辆轮胎运动状态的图形用户界面实现的多通道低延时高精度的车辆轮胎运动特性识别。

　　综上所述研究者所设计的SVRIE提供了车路协同中车端-路端融合自驱动感知的新方案推动了行车安全水平的提高。