基于車路協同技術暢想未來智慧交通

信 文｜陸瓊山 林臣琪

隨著車路協同技術的發展，基于融合感知、云邊一體、協同決策及控制等領域的技術優勢，智慧交通應用場景必將發生革命性的變化，為我國構建安全、便捷、高效、綠色、經濟的現代化綜合交通體系提供有力基礎

近年來，物聯網、大數據、云計算、車聯網、人工智能等新興信息技術為智慧交通的發展注入了新的內涵。傳統的智慧交通業務，由于感知信息不精準、信息傳輸時延高、車路信息交互少等問題，在城市擁堵治理、交叉口事故預警、高速匝道協作通行、特殊車輛優先通行等方面仍存在較大瓶頸，無法為交通管理者、出行者提供實時精準的智慧交通應用服務。

隨著車路協同技術的發展，基于融合感知、云邊一體、協同決策及控制等領域的技術優勢，智慧交通將朝著“數字化”“智能化”“網聯化”“協同化”四大目標縱深發展。通過“人—車—路—云”等交通要素的有機耦合，智慧交通應用場景必將發生革命性的變化，為我國構建安全、便捷、高效、綠色、經濟的現代化綜合交通體系提供有力基礎。

車路協同技術概述

車路協同是指基于車聯網直連通信技術（Vehicle to Everything，V2X）， 實現 車 與 車（Vehicle to Vehicle，V2V）、車 與 路（Vehicle to Infrastructure，V2I）、車 與 人（Vehicle to Pedestrian，V2P）之間智能協同的一種智能運輸體系。當前，業內主流的車路協同技術為蜂窩車聯網（Cellular—V2X，C—V2X）直 連 通 信技術，該技術是基于3GPP全球統一標準的車聯網無線通信技術，包含LTE—V2X和5G—V2X，并 支 持LTE—V2X向5G—V2X平滑演進。

基于車路協同技術，在全時空動態交通信息采集與融合的基礎上，開展車輛主動安全控制和道路協同管理，充分實現人車路的有效協同，從而形成安全、高效、綠色的智能交通系統。此外，車路協同技術可通過超視距精準感知、高可靠低時延通信、全局交通流控制等方式，助力自動駕駛車輛在環境感知、計算決策和控制執行等方面的能力升級，加速自動駕駛應用規模商業化落地。

因此，車路協同技術與交通管理、運營及出行等需求深度融合，可以為交通治理、交通服務提供全新的應用場景，主要體現在城市交通、高速公路、特定場景等三大領域。

車路協同技術示意圖

城市交通領域七大應用場景

智慧斑馬線。針對無信號燈、事故多發的人行道口，將路口行人、非機動車的位置和方向信息，通過車路協同及時向過往車輛發出預警，并實時控制斑馬線上的LED燈，進一步提醒過往車輛注意禮讓。

車速引導/信號透視。針對惡劣天氣信號燈模糊或前方有大型車輛遮擋造成緊急剎車、堵車的情況，可將路口紅綠燈數據通過車路協同及時推送到過往車輛，為駕駛員提供視距之外的交通信號信息，并結合紅綠燈倒計時與當前車輛情況，提供合理的行駛速度建議，減少頻繁剎車情況，降低碳排放。

可變車道。針對特殊車輛專用車道資源浪費及其他車道堵車的矛盾，可基于人工智能算法，將車端、路側及交警信息進行融合計算，形成專用車道的切換決策，同時將決策結果下發至車端與道路數字標志牌，如在第一道標志牌處提醒社會車輛，前方距離多遠需要變道，在第二道標志牌處再次提醒社會車輛，此處必須變道。

特殊車輛優先。針對有優先通行剛需的警車、消防車、救護車、工程搶險車、事故勘查車等特殊車輛，通過車路協同實時上傳優先通行需求，系統根據實時道路情況，選擇提前預留車道、封閉道路或切換信號燈等方式，為優先車輛提供安全高效的綠色通道。

的性質很大程度上依賴于sR(a,b)=(a→Rb)∧(b→Ra)的性質,其中,a,[0,1],→R是[0,1]剩余格中的蘊涵。[0,1]剩余格是應用最為廣泛的剩余格,例如[0,1]MV代數、[0,1]R0代數等,它們均可作為邏輯系統的語義代數。在[0,1]剩余格中, ρ(a,b)=1-s(a,b)由蘊涵算子誘導并且在一定條件下[6-7], ρ可以作為[0,1]剩余格上的度量。

交叉口沖突預警。針對無信號燈、事故多發的交叉路口，通過車路協同，及時共享交匯車輛的實時位置和方向信息，判斷車—車沖突隱患，提醒駕駛員注意會車安全。

區域通行優化。將道路事件、交通擁堵、信號燈等信息實時推送到交警平臺，得到區域通行優化決策，包括信號燈智能控制、交叉口渠化調整、專用車道時段合理設置、彈性車道調整等，再將決策結果實時推送到車輛、數字誘導標志牌、交警、信號燈，實現區域通行動態協同優化。

AVP自主代客泊車。

AVP自主代客泊車。面向L2級別以上具備輔助駕駛功能的社會高端車輛，結合停車場空余車位與高精地圖，在停車全過程中實時向車輛推送車位誘導信息以及來往車輛、行人的位置和方向信息，實現無人化、精準、安全的代客停車。車輛到達機場、商場等區域的AVP停車場后可直接托管，無需尋找車位與排隊等車位。

高速公路領域六大應用場景

合流區預警。通過發送車輛引導信息，協調匝道和主路匯入車道車輛。匯入車輛在確保安全的前提下，選擇合理的匯入時間、位置及車速，減少匯入車輛對主路車流的影響，提升入口匝道處通行安全及通行效率。

分流區預警。通過感知設備實時監測分流區車輛的行駛情況，對分流區連續變道、鼻端違停及逆行的車輛進行重點布控，并將預警信息發布至上游車輛處，確保駛出車輛安全進入匝道，提升主路車輛行駛效率，規避分流區因車輛交織導致的擁堵風險。

隧道預警。通過對隧道出入口及內部路段的事故、行人、拋灑物等異常交通事件的全天候實時感知，并基于車路協同技術實時發送至車輛，輔助車輛進行車速及變道調整，規避因隧道黑洞、白洞效應及導航盲區造成的行車風險。

基于車路協同技術，在全時空動態交通信息采集與融合的基礎上，開展車輛主動安全控制和道路協同管理，充分實現人車路的有效協同，從而形成安全、高效、綠色的智能交通系統。

團霧預警。設置微型氣象站及路面狀態檢測等感知設備，對雨、雪、霧等多種異常天氣以及結冰、積水等異常道路環境進行檢測。當檢測到異常狀態后，通過車路協同技術，實時對行駛車輛發送前方路況安全提醒。

邊坡預警。通過對邊坡隱患點的地表位移、深部位移、地表傾斜、降雨信息進行全方位的實時監控，如在高速沿線發生災變信息，通過車路協同技術實時發布至上游車輛，大幅降低因滑坡導致的生命財產損失。

編隊行駛。頭車處于人工駕駛或自動駕駛模式，并帶領后方若干自動駕駛車輛組成編隊，實現隊列定速巡航行駛。編隊行駛可減少車輛對于司機的需求，降低駕駛員的勞動強度，提升安全性、舒適性、運輸效率及燃油效率。

四大特定領域應用場景

景區/園區/社區應用場景。基于車路協同技術，部署智能接駁、智能環衛、智能安防、智能售賣等無人駕駛車輛，可自主執行物流、接駁、巡邏、配送、清掃、零售等功能型任務，全面服務景區/園區/社區內的交通、生產及生活，有效降低人力成本，提升管理智能化水。

港口應用場景。建設基于車路協同技術的自動駕駛集卡，可有效降低傳統自動化碼頭改造成本及單車成本，實現后臺統一調度、路線規劃，車輛遠程監控及智能化管理等功能，大幅提高港區的運輸作業效率。

礦山應用場景。打造基于車路協同的自動駕駛礦卡，實現作業協同、碰撞預警、道路狀況預警等礦卡自動駕駛典型業務應用，降低司機用工及車輛維護成本，減少因人為因素導致的安全生產事故，有效提升裝載、運輸及卸載等工序的露天礦作業效。

機場應用場景。引入基于車路協同的智能安防、智能物流等無人駕駛車輛，為機場禁區全天候巡邏、旅客行李全過程無人化運輸提供科技手段，提升機坪飛行區及周邊區域各類作業車輛的安全與效率。

車路協同技術打造數字交通新體系

目前，基于車路協同技術的智慧交通應用場景已在桐鄉、上海、德清、天津、北京、無錫、嘉興等城市實現試點落地，逐步形成自動駕駛服務運營、城市交通精準治理、高速公路精細管控等規模化示范應用格局。通過以“數字道路”為核心的新型交通基礎設施建設及運營服務，打造“人暢其行、車暢其道、物暢其流”的數字交通新體系。

車路協同技術作為新一輪科技革命的成果，與城市交通、高速公路及特定場景等智慧交通應用場景深度融合，賦能交通管理者精準感知、精確分析、精細管理、精心服務能力，促進交通信息化向數字化、智能化、網聯化、協同化升級，支撐自動駕駛應用的產業化落地，助力交通企業安全高效運營，不斷增強交通出行者的獲得感、幸福感和安全感，為交通行業高質量發展奠定基礎。