智能网联车路协同城市大脑建设框架研究

Posted 爱是与世界平行

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了智能网联车路协同城市大脑建设框架研究相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

智能网联车路协同城市大脑建设框架研究

文/常振廷 谢振东 董志国

随着V2X技术的逐步成熟,车路协同技术已初步具备车辆行驶状态下“车一路一网一云”安全、可靠、低延时的瞬间通信和应用交互能力,其对道路交通行业的影响将甚于GPS技术,持续推动与公交、出租等道路交通行业的深度融合,掀起智慧交通新一轮建设热潮。

本文在概述V2X产业技术及应用现状的基础上,提出了智能网联车路协同城市大脑、建设框架及车路协同路侧设施布点原则和典型场景,并对下一步工作进行了展望。

一、智能网联车车路协同城市大脑

智能网联车路协同城市大脑主要是指利用C-V2X技术提供的低延时通信能力、终端一边缘一区域一中心的多级分布式V2X计算能力,构建“人一车一路一云”高度协同的大数据决策控制云平台,实现智能网联汽车车载单元、路侧单元、蜂窝网络、云平台和道路交通的融合应用,逐步打造“协同感知、协同控制、协同决策”的新一代智慧交通管控体系,提升城市交通行车安全和运行效率,促进城市高质量可持续发展。

智能网联车路协同城市大脑主要由车路协同路侧单元、车路协同车载单元、决策控制云平台和道路交通应用四部分组成。

平台框架如表1所示:

(一)车路协同路侧设施

车路协同路侧设施主要包括路侧单元(RSU)、感知单元、边缘计算单元和道路交通路侧设施网联化改造。

其中,路侧单元集成C-V2X技术,实现路与车、路与人、路与云平台之间的全方位连接,为车辆提供行车安全、交通效率和信息服务,同时也为协同控制、协同决策提供手段。

感知单元由一系列感知设备与处理设备构成,实现对本地交通环境和状态的实时感知,交通环境信息包括信号灯信息、交通参与者信息、交通事件信息、定位信息等,传感器包括激光雷达、毫米波雷达、图像采集器、环境传感器等。

边缘计算单元负责对本地或区域的数据进行处理、存储以及应用、服务的计算与发布,有多种实现方式,可以融合到RSU终端内,可以到边缘MEC单元,可以是区域计算中心,也可以形成终端一边缘一区域一中心的多级分布式V2X计算架构。

道路交通路侧设施网联化改造主要包含交通信号控制、交通诱导信息发布等设施网联化改造,将道路交通管理设施数据直接给到路侧单元和边缘计算单元。

(二)车路协同车载单元

车路协同车载单元(OBU,前装也叫“T-Box”)是集成C-V2X技术,实现车与路、车与车、车与人、车与云平台之间的全方位连接,为车辆提供行车安全、交通效率和信息服务,主要包括通信芯片、通信模组、终端设备、V2X协议栈及V2X应用软件。应用过程中,要重点考虑车辆安全驾驶信息交互设计,以避免司机端信息过载及与自动驾驶车辆感知信息不互通。

(三)车路协同决策控制云平台

车路协同决策控制云平台主要由地图(含场景化高精度地图),路侧设施、车载单元的状态管理和数据交互,交通管理平台间信息交互,道路交通环境协同感知管理,行车安全协同控制策略管理,交通运行效率协同管理策略,交通信息服务协同发布策略,智能网联可视化应用分析和数据开放管理等组成,为智能网联汽车、C-V2X基础设施、通讯网络、交通运行指挥等提供平台侧服务,实现车路协同的全局管控和运行态势监测,保障车路协同体系运作的有序和高效。

(四)道路交通应用

车路协同技术只有同道路交通应用进行深度融合,才能建立满足道路交通安全行车与营运管理需求的一系列业务规则,赋予V2X技术行业生命力。道路交通应用主要包括重点营运车辆管理系统(公交、出租、客运、校车、公务、网约、货运等)、特种车辆管理系统(110、120、119等)、车企车联网系统、自动驾驶汽车管理系统、道路交通诱导系统、汽车电子网联管理系统、导航地图应用系统及车联网信息服务系统,不同应用对路侧设施的布点及数据要求也不同。

二、车路协同典型场景

车路协同路侧设施布点既要充分考虑公交、出租等有人驾驶智能网联汽车需求,又要满足自动驾驶汽车行车需求,在信号交叉口、事故黑点、桥隧、学校行人过街等进行布点,从而提升行驶安全、提高交通效率。主要典型场景包括:

(一)行车安全场景

通过车路协同路侧设施的多源感知融合,对道路环境实时状况进行感知、分析和决策,在可能发生危险或碰撞的情况下,向驾驶员提供超视距安全信息、进行车辆碰撞预警,提升驾驶员对驾驶环境、其他交通参与者的感知能力,从而减少交通事故或降低交通致伤亡率。

典型场景包括事故黑点碰撞预警、超视距会车信息提醒、学校门口行人过街提醒、桥隧限高及涉水情况提醒、复杂交叉路口全息交通环境预警、前方事故预警、盲区监测、道路突发危险情况提醒、车间距离预警与控制、弯道超速、侧翻事故预警等。

(二)交通效率场景

通过C-V2X技术增强道路交通的协同感知能力,将收集的道路信息发给车辆,驾驶员根据实时信息规划路线、动态控制车速,从而降低等待焦虑,提高出行舒适感。除此之外,它还为公共交通及特殊车辆提供优先通行,提高交通管理效率和区域化协同管控能力。

典型场景包括红绿灯信号播报、智能车速引导、限速限行、事故/施工占道、交通管制、特殊车辆优先通行、编队行驶等。

(三)出行信息场景

出行信息服务基于通信制式分为两类,一是车联网应用,二是位置服务。车联网应用让车辆成为互联网组成部分,整车厂、互联网企业高度重视,位置服务主要是对周边小范围进行信息推送,如停车位引导、路侧商务推广等。

(四)自动驾驶场景

C-V2X车路协同路侧设施可以为自动驾驶车辆提供增强交通环境信息,提升自动驾驶的安全性。典型应用场景包括车辆编队行驶、远程驾驶等。

以上是关于智能网联车路协同城市大脑建设框架研究的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

面向公交营运管理的车路协同应用场景研究

城市场景车路协同网络需求研究

城市场景车路协同网络需求研究

5G车路协同自动驾驶应用研究

智能网联先导区道路交叉口车路协同系统设计

车路协同自动驾驶研究