車路協同環境下交通業務服務系統設計與開發

馬萬經，郝若辰，戚新洲，俞春輝，王 玲

（同濟大學 道路與交通工程教育部重點實驗室，上海 201804）

0 引言

智能網聯汽車已進入高速發展時期，《中國制造2025》[1]將其列為重點發展方向之一：到2020 年掌握智能輔助駕駛總體技術及各項關鍵技術，初步建立智能網聯汽車自主研發體系及生產配套體系；到2025年掌握自動駕駛總體技術及各項關鍵技術，建立較完善的智能網聯汽車自主研發體系、生產配套體系及產業群。智能網聯汽車的潛能需要結合一系列車路協同環境下的應用實現。這些應用依據國標分為信息服務類、安全類和效率類，現有應用多集中在前兩類[2]，而研究多集中在效率類。例如，利用網聯車軌跡數據實時優化信號配時[3-4]，基于信號燈信息實現速度誘導[5-9]，或對兩者同時進行優化[10-12]。更有研究基于智能網聯車，提出車輛軌跡與信號配時協同優化乃至無信號燈交叉口控制，提高交叉口時空資源的利用效率[13-17]。越來越多的前瞻性研究表明，車路協同環境為構建新型的高效通行機制提供了技術基礎。在實際交通場景中，往往需要同時實現安全、效率、信息服務等多類應用。而不同應用對于系統框架的不同需求可能導致資源浪費乃至沖突。在這樣的背景下，有必要梳理現有應用及演進方向，總結典型業務，以業務所含應用的集成實現為目標進行系統設計。然而，現有研究多面向獨立功能實現和獨立應用實現的展示場景[18]，無法很好地解決資源浪費和應用沖突問題。本文基于實際交通管理需求和真實道路運行場景進行應用的整合，以實際交通場景中的多應用協作運行為導向進行系統設計，建立一個可以適用于各類業務及其所含應用的通用系統，避免不同應用在真實道路上獨立部署可能出現的應用指令級別沖突、信息流沖突以及基礎設施的浪費。

1 車路協同應用發展分析

智能網聯汽車為交通行業帶來了信息交互、交通感知和車輛軌跡控制等技術的變革。現有國標的17 項應用中，安全類應用達13 項[2]。目前為止，國內以中國汽車工程學會、中國通信標準化協會、車載信息服務聯盟、未來移動通信論壇為主要的研究平臺，國際上以ETSI-SAE,3GPP,5GAA 為主的研究組織，關注的應用主要都集中在安全方面。原因主要有兩點：

（1）技術難度。現有的通信技術已能滿足安全出行應用對通信的可靠性和頻率要求，而效率類應用還對車輛控制技術和跨平臺信息集成技術提出了更高要求。

（2）市場接受度。安全問題是市場的痛點，而現有安全類應用主要依托信息發布手段，開發周期短，是合理的市場切入點。因此，車路協同環境下的交通業務服務系統應先以信息服務類應用為依托，以安全出行類應用為突破口，建立明確的市場和堅實的通信技術基礎。而后，通過不斷豐富安全類、效率類和信息服務類應用，進一步完善該服務系統。隨著通信技術和車輛控制技術的提高，安全類、效率類和信息服務類應用將朝個體定制化、精細化、高效化的方向演進，如圖1 所示。其中，將演進分為共性演進方向和個性演進方向：個性演進方向指某些應用的特定演進；共性演進方向指該種演進可以全方位提升各類應用的實現效果，如車輛可控性的增加以及通信環境的增強等。目前學界提出的個性演進方向主要包括編隊管理、交通管理、收費策略、停車管理等，如IEEE 世界交通大會主席Urbano J.Nunes 總結提出的框架等[19]。從總體上看提升效率的業務將逐漸增加，從個性上看，安全和效率提升都會向精細化方向發展，信息服務業則繼續作為其他業務的載體并實現基礎信息發布業務。

圖1 現有熱點應用及演進

隨著圖1 中應用的成熟，同一場景中會并存若干應用。例如，在高速公路管理中，當出現故障車輛時，異常車輛提醒、前向碰撞預警、緊急制動預警、調節宏觀交通流速度差的限速預警、擁堵提醒等都可能會被同步觸發。由此可見，應用會在實踐中依托場景、事件逐步演進為集安全、效率、信息發布為一體的多應用集成業務。本文在現有應用和演進方向的基礎上，整合需求場景和各類應用得到14個集成業務，如表1所示。

圖1 中所有業務所含應用在表1中每個業務最后一列都有所體現，涵蓋了全部子應用及演進方向（子應用及演進方向編號見圖1），應當注意的是，共性演進方向并未在表中標出，而是將其作為總體背景進行考慮。一方面，這些集成業務是基于現有應用及演進方向提出的，另一方面，集成業務基本涵蓋了現有道路交通環境場景。如純安全方面應用，公路上考慮交通流狀態變化時的安全問題，城市道路主要考慮慢行交通安全；效率應用則多由原安全應用發展而來，在保證安全的前提下對效率進行了進一步優化，公路上的效率應用中，考慮瓶頸點控制、正常路段編隊行駛、特殊車輛行駛需求，城市道路的效率應用中，考慮更為全局化和個性化的瓶頸點控制與優化、路段的動態化和精細化管理以及公交專用道的使用，另外還考慮了停車問題；信息服務方面綜合考慮各層次信息，為社會車輛、電動車輛乃至個體出行者提供必要的出行信息和方案。總之，集成業務表涵蓋了連續流路段、連續流匝道、間斷流路段、交叉口等主要交通場景和慢行交通、駕駛員、公眾等主要交通參與者，實現了基本場景、現有應用及演進的全覆蓋。本部分將此集成業務體系作為系統結構的設計基礎和目標。

表1 車路協同環境下交通業務總結

表1 （續）

2 系統架構設計

交通業務服務系統由云端、路側端和車載端三部分組成。路側端與車載端通過LTE-V-Direct/5G-Direct 通信連接；路側端與云端通過LTECell/5G-Cell通信或有線通信連接；車載端與云端通過LTE-Cell/5G-Cell 通信連接。云端接收、處理和發送區域級服務及管控誘導信息，可通過LTE-Cell/5G-Cell 通信發送給車輛，也可根據路側端上報的交通狀態等信息生成區域初步指令并發送給路側。路側端結合檢測器、車載端和云端信息制訂和發布控制方案。車輛端整合車輛與環境各方面信息，提取并廣播自身狀態，同時匯總信息并給出駕駛引導，供駕駛員決策或將控制指令下達給車輛控制器。車路協同環境下交通業務服務系統架構見圖2。

圖2 車路協同環境下交通業務服務系統架構圖

路側端與車載端的核心設備分別為路側控制單元和車載控制單元，也是本系統的核心設備。這兩個控制單元的系統定位在于：（1）路側單元連接云端、信號機和檢測器，承載各路側功能模塊算法；（2）車載單元承載各車載功能模塊算法，實現與道路周邊環境及駕駛員的交互。兩個核心設備具備通信功能，集成了大部分功能算法，是系統得以實現的核心。在實現的功能中，諸如車隊管控、動態限速等功能在部分實現環境中需要云端、路側單元和車載單元的協同合作。本文依據各單元扮演的角色，對功能的實現進行拆分并歸入各單元對應的模塊中。云端根據車輛、路側單元提供的交通狀態信息進行宏觀層面決策，并基于應用執行環境及要求將初步決策指令提供給路側單元或車載單元。路側單元結合控制路段內交通情況，對初步決策指令進行優化和細化，轉化為可執行指令或目標指令（如車隊管控指令、個體控制指令、車速引導指令等），并提供給車輛。車載控制單元將收到的指令進行匯總。考慮到收到的控制指令可能存在沖突，車輛將根據周邊環境信息及車輛行駛工況對控制指令進行整合和細化，轉化為可執行指令傳遞給車載控制器或駕駛員。若涉及車輛間協同指令，車輛需根據在車隊中的身份進行指令的進一步制定、發布及接收。

3 業務布局設計

前文表1 總結的集成業務涵蓋了圖1 所列的現有應用及其演進方向，故本系統可滿足現有應用及其未來發展演進乃至集成的兼容需求。圖2系統中的各功能模塊可以完整兼容表1 中的集成業務列表。各部分功能的實現以及各通信鏈路上傳輸的信息如表2 所示。需要說明的是，系統框架可適用于純網聯和新型混合流環境，控制對象可包括網聯車及網聯自動駕駛車。本系統框架主要關注業務功能的實現，不詳細探討各類應用在不同交通環境和控制對象下的具體算法。

表2 車路協同環境下的業務實現說明表

4 系統案例驗證

本文重點測試車載控制單元及路側控制單元兩個核心設備與其他設備的聯通性和算法承載能力，包括車載單元功能和路側單元功能實現。選用碰撞預警和車速引導及信號優先分別作為具有代表性的安全類和效率類樣例應用。其中，車速引導及信號優先應用包含了車內信號燈功能這一典型的信息服務類應用。因此，本文的樣例應用涵蓋了所有應用種類。

4.1 功能架構

車載控制單元實現的算法包括碰撞預警和車速引導。車輛碰撞預警的關鍵在于車輛距離判斷和沖突方位判斷。根據GPS 坐標計算兩車輛間的直線距離，再根據車輛行駛方向確定是否沖突以及沖突時間、預警方向等關鍵要素。車速引導包含兩個層次：

（1）確定駕駛員車速引導區間。根據車輛至停止線距離和速度計算到達時間窗，確定與信號配時綠燈時間區間的交集，以此計算不停車通過的車速區間。

（2）確定面向生態駕駛的加速度曲線。借鑒現有研究[20]，將時間離散化，并假定車輛在每個時間間隔內以恒定加速度行駛（包括勻速行駛和停止狀態）。以保障車輛在綠燈時間通過交叉口為約束，以車輛油耗最小為目標，建立線性規劃模型，求解最優的車輛加速度曲線。

路側控制單元實現的算法為信號優先控制。路側單元接受車輛優先請求并獲取車輛的實時位置、速度等信息，確定針對兩相位信號燈的信號優先策略，包括紅燈早斷及綠燈延長。本研究主要驗證樣例應用的系統可行性，故采用簡單的絕對優先策略，具體算法流程如圖3所示。

4.2 物理架構

圖3 信號優先算法流程圖

本系統依托國家智能網聯汽車（上海）試點示范區封閉測試區進行系統集成測試。測試區配備有信號控制機及其控制的信號燈，信號控制機的信號配時方案可通過測試區的控制中心（云端）進行遠程修改。車載端包括車載通信單元與車載控制單元/人機交互設備。采用車載平板電腦作為車載控制單元/人機交互設備，開發實現樣例應用算法。路側端包括路側通信單元和路側控制單元。采用小型工控機作為路側控制單元，開發實現樣例應用算法。工控機與信號控制機通過網線連接，可依據通信協議修改信號控制方案。

系統物理架構及信息流如圖4 所示。車載控制單元接受駕駛員的需求信息（如優先請求），車載通信單元將需求信息和車輛狀態信息發送到路側通信單元。路側控制單元整合路側通信單元傳輸的各車輛信息優化信號配時方案，并將優化結果傳達給信號控制機。同時，信號配時信息會通過路側通信單元和車載通信單元發送給車載控制單元，車載控制單元進一步通過UI界面實現車輛駕駛引導功能。

UI 界面設計如圖5 所示。左側為車速引導及信號優先功能區，包括信號燈顯示、車速顯示、引導車速區間及曲線顯示。中間為車輛碰撞預警顯示區以及需求交互區，駕駛員可在該區域收到碰撞預警信息或發出優先請求。右側區域為地圖區，駕駛員可以觀測到車輛實時位置及地圖信息。

圖4 案例系統物理架構及信息流圖

圖5 UI界面設計

4.3 實現效果

系統測試效果良好。在碰撞預警測試中，當車輛出現碰撞危險時，會在沖突方位顯示紅色塊并發出聲音提醒。車身周圍共設計了8 個沖突方位，圖6為正前方的碰撞預警場景。

圖6 碰撞預警UI界面

在車速引導及信號優先測試中，車速引導UI界面會顯示燈色、倒計時以及駕駛員引導車速，其中的綠色條形為不停車通過的車速區間，如圖7 所示。駕駛員通過調整車速將代表實際車速的白條移動到綠色區間內，即能不停車通過交叉口。UI 界面左側下方為更為精細的車速引導曲線，綠色曲線為計算出的最優曲線，粉色曲線為實際行駛曲線。駕駛員可以通過UI界面請求交叉口優先通行權，車載端將優先請求指令發送給路側端，路側端收到信息后進行反饋，車載端在接受反饋信息后顯示優先請求處理結果。

圖7 車速引導UI界面

本系統的核心設備包括車載控制單元和路側控制單元。車載控制單元可作為獨立設備進行安裝，路側控制單元可通過網線連接安裝在路側信號控制機中，并通過通信協議實現信息交互。因此，本系統具有較好的可移植性。

5 結語

本文設計了車路協同環境下的業務服務系統架構，總結展望現有應用，結合用戶需求和基本場景進行業務集成。為滿足集成業務需求，依托車載控制單元和路側控制單元將云端處理中心、信號控制機、車輛、通信設備、檢測器等進行了有機整合，形成了業務系統設計方案。本系統包含的集成業務涵蓋各類基本場景及主要應用，具有較好的整體性和兼容性。在系統中，云端通過路側端感知整體交通狀態，制訂初步方案，整合綜合信息并發布給車載端和路側端；路側端通過整合云端宏觀方案、車載端信息和路側感知信息制訂管控方案；車載端通過整合路側端、云端信息和指令進行決策。依托國家智能網聯汽車（上海）試點示范區封閉測試區進行了系統集成測試，包括碰撞預警（典型效率類應用）和車速引導及信號優先控制（典型安全、信息服務類應用）。結果表明，系統具有良好的適應性和可移植性。

后續研究中，需要對案例系統進行擴充，結合5G 技術的發展進行業務框架和數據流的擴展及調整，考慮同一場景的多應用“并發”問題，進一步探究所提出的集成業務在實際應用過程中的問題和解決方案。