在大多数关于UWB技术的文献中，研究重点多聚焦于测量到小型目标的距离。然而，当UWB技术应用于车辆等大型物体时，仅知晓车辆上某一单点的距离信息是远远不够的。对于移动中的车辆而言，测量必须具备相对性和连续性。借助多个UWB传感器，每辆车可实时计算出相邻车辆四个角点的相对位置。在本文的后续内容中，“位置”一词均指相对位置。
UWB+V2X的大型目标应用
在执行协同操作时，ANS可借助V2V链路识别合适的车辆并组建车队。车队组建完成后，ANS再次利用V2V链路，识别并初始化相应的UWB传感器，启动持续测量。图1展示了位于两辆车角点附近的UWB传感器如何形成交叉布局。若每辆车的前、后及两侧各安装两个传感器，那么两辆车的位置和朝向均可得以确定。每个UWB链路均提供了一种独特且安全的精确测距方法，同时支持数据通信。数据通信通过实现额外细节信息的交换，可进一步提升安全性。
图2，利用UWB技术保持间距和朝向的车辆编队
图3，车辆借助V2V与UWB技术加入车队编组（a），随后完成并线操作（b）。
高速行驶中的安全性
在涉及多辆车的高速机动操作中，CAV必须确保无故障运行，这一点至关重要。队列行驶便是常见场景之一（见图2）；多辆车以紧密队形行进，利用前车尾流降低风阻，从而节省燃油。队列行驶不仅有助于卡车运输行业提升安全性，还能降低燃油成本、减少尾气排放、缓解交通拥堵，让货物更快送达。此外，对于电池容量有限的电动汽车而言，编队行驶还能助力其最大化续航里程。
UWB链路可使编队行驶的车辆精准测量彼此间距，并保持恰当的间隔与朝向。在队列中，每辆车都紧随前车行驶；此时，反应时间至关重要。假设队列以60米/秒（约135英里/小时）的速度行驶，且车辆间距为6米（20英尺）；若头车突然刹车，队列中的车辆必须在不到100毫秒的时间内做出反应，才能避免碰撞。借助UWB技术，这一要求可轻松实现。
在多对多UWB架构中，配备四个传感器的一个测距周期应远低于10毫秒，具体时长取决于具体实现方案。一个测距周期指四个传感器完成图2所示四段距离测量的总耗时。对于以60米/秒速度行驶的车辆而言，10毫秒的测距周期意味着车辆在两次信息交互间仅行驶60厘米；才能让系统有充足的时间安全响应头车的速度变化。多个UWB链路还能助力编队车辆保持正确朝向。如此一来，每辆车的ANS便能跟随头车转弯，始终保持在与头车相同的行驶轨迹上。
车辆并线
并线是CAV可受益于UWB传感器的另一场景。车辆需要并线的情况包括从匝道驶入高速公路，或加入已有车辆编队等。图3展示了一辆车需并入另外两辆联网车辆中间的场景。ANS首先通过V2V通信建立连接，组建车辆群组并传达并线需求。随后，系统会确定该操作所需的UWB传感器，对这些传感器进行初始化，并启动持续的UWB感知功能（见图3a）。
接下来，另外两辆车会形成间隙，以便并线车辆加入。并线车辆随后驶入两车之间的车道（见图3b）。ANS会确定参与并线所需的UWB传感器。加入队列后，UWB传感器将持续运行，以调节车辆间距与朝向。
另一个极具潜力的关键安全应用，是借助UWB技术与V2P通信的协同，利用VRU的智能手机或其它配备UWB功能的设备来实现。其工作机制和V2V通信类似：ANS与V2P通信相结合，能够判断周边是否存在VRU，并随即启动UWB测距流程。UWB技术可精准追踪VRU的确切位置，并评估发生碰撞的可能性。例如，在图4所示的三向停车路口，停靠的车辆可借助UWB传感器测定与VRU的距离，从而避免碰撞事故。
强化身份验证，提升安全防护
UWB还可用于降低联网汽车面临的威胁风险。车联网联盟（CCC）已将UWB纳入其数字钥匙3.0规范，使驾驶员能够安全地使用手机解锁并启动车辆。UWB通过测量车主与车辆之间的距离来增强安全性。其确保车主位于车辆附近，可有效防范“中间人”式车辆攻击——即窃贼拦截并转发来自车主手机的远程信号，以获取车辆访问权限。
在V2V通信场景中，车辆能否信任从其它车辆接收到的信息，直接关系到行车安全。因此，识别故意或无意传输错误信息的异常行为主体，是安全保障的核心议题。UWB技术通过确保车辆知晓彼此位置、验证身份真实性，并检测异常违规行为，来在车辆间构建必要的信任机制。这在通信包含关乎生命安全的关键信息时尤为重要。表1中的分析总结了5GAA提出的最为关键的协同驾驶应用场景；在这些场景中，不准确的信息可能导致致命后果。
UWB传感器可用于验证通过V2V通信进行交互的车辆是否确实位于其标示的位置。若其位置与基本安全信息（BSM）或协同感知信息（CAM）中传输的全球定位系统（GPS）坐标不匹配，则车辆间的任何交互都将被视为不可信，并可采取相应的防范措施。识别系统中的违规行为主体并撤销其认证，将有助于确保V2V通信系统的可信度。
在图5所示的一个可能引发致命后果的欺骗攻击案例中，一辆实施欺骗攻击的车辆（SV）行驶在一辆超车车辆（PV）后方，它通过传输错误的GPS坐标，伪装成位于PV前方，而非实际的后方位置。若PV请求“超车透视”信息，SV便可传输一幅道路畅通的图像。基于这些虚假信息，超车车辆会开始超车，进而可能与对向驶来的车辆迎面相撞。不过，若PV能够利用UWB技术验证SV是否确为前方车辆，便可避免此类事故。
图4，三向停车路口的三名VRU
图5，利用UWB检测“超车透视”场景中的欺骗攻击
实施欺骗攻击的车辆
UWB还可用于在其它应用场景中精准识别车辆。例如，当车辆紧跟在两辆紧密尾随的车辆后方时，可能难以判断正在与哪一辆车进行通信。此时，利用UWB测距功能，便可确认与正确车辆的通信。又如，当两辆车并排行驶在相邻车道时，若其中一辆车利用实时动态测量技术调整其GPS坐标，而另一辆车未作调整，那么这两辆车可能会报告相同的位置信息。
表1，可能导致致命后果的典型欺骗攻击场景
UWB为现有CAV传感器套件带来了卓越的增强功能。其高帧率特性使得反应速度远超其它任何系统。除了感知能力外，UWB还具备通信功能，从而实现安全测距与精准车辆识别。作为一种RF技术，UWB在恶劣天气条件下的性能远优于光学系统。其体积小巧、结构简单、成本低廉，使得在车辆周围布设多个传感器成为可行的方案。
UWB传感器系统的简洁性有助于车辆更快速地处理信息并作出响应。实现UWB安全测距所需的计算资源相对较少。相比之下，若不使用UWB，要获取两辆车之间的相对距离和朝向信息，则需同时配备雷达及摄像头。摄像头捕捉场景画面、分析图像、提取关键特征，并确定朝向；雷达负责测量车辆间的距离，其精度取决于雷达的分辨率和短距离性能表现。随后，需通过传感器融合技术合并摄像头与雷达的数据，这一过程可能需要原始源数据以及庞大的三维图像处理算法库，来实现数据的合并与信息提取。此类系统的最大帧率可能比UWB帧率慢3倍以上。基于UWB的系统逻辑简单，还降低了因代码问题引发事故的可能性。
图6对CAV传感器进行了对比；将UWB引入CAV传感器套件后，可构建一个更可靠、响应更快、安全性更高，且精度出色的系统，性价比也极高。
图6，CAV传感器对比
本文所探讨的诸多技术大多已具备现实基础。802.15.4z规范支持多对多的UWB架构，为构建安全的多点测距区域网络（RAN）奠定了基础。V2V通信定义了车辆组队的能力——这正是筛选参与UWB多对多RAN车辆的前提。一旦组队完成，就需要相关规范来明确利用V2V链路构建的系统如何识别、选择、初始化并运行安全UWB RAN。为推动广泛采用，需制定标准，使不同制造商生产的车辆上的UWB设备能够互联互通。Qorvo公司正牵头推动其正在申请专利的UWB + V2X概念，使其成为车联网推广的关键组成部分。
UWB技术相较于雷达或摄像头，系统更为简单，所需代码行数和处理资源远少于二者。其实施成本低廉，精度可达厘米级，且延迟低，具备高性价比，使制造商能够构建更稳健的CAV传感器套件。
车联网将开启车辆安全的新纪元，其关键在于在车辆间创建可信的通信环境。UWB通过精确验证彼此位置与身份，为车辆间建立信任纽带，这在传输关乎生命安全的信息时尤为重要。高速协同机动是CAV最为关键的操作之一。UWB能够提供所需的速度和精度，使ANS的反应速度远超人类，甚至快于现有的雷达及摄像头系统，从而避免危及生命的险情。即便在低速行驶时，车辆机动也可能引发致命事故，尤其当涉及VRU时。利用UWB测量与VRU的距离，导航系统有助于避免事故发生，防患于未然。
文章来源：Qorvo半导体