基于C-V2X技術與智能交通相結合的典型應用分析

高新興科技集團股份有限公司 廣州 510530

引言

2018年以后，隨著C-V2X技術的發展，特別是2020年2月國家發改委、工信部等11部委聯合發布《智能汽車創新發展戰略》以來，全國各地有關C-V2X車路協同技術的政策及項目出現井噴式發展。國家各部委多次明確要促進“5G+車聯網”協同發展；推動將車聯網納入國家新型信息基礎設施建設工程，促進LTE-V2X規模部署。

在智能網聯示范區的建設過程中，最重要的具體應用場景的建設，汽車標準委員會T/CSAE 53-2017DAY-I定義了17種典型車聯網業務標準，其中包括12種安全類業務、4類效率類業務、1類近場支付信息服務業務[1-2]。

但是，目前國標定義的標準遠遠不能滿足實際的需求，特別是在與智能交通及自動駕駛結合的應用場景方面，現階段很多文章已經做了一些研究，但針對特定場景方面還值得深入研究。文章從智能交通遇到的問題出發，提出基于C-V2X技術的智能交通解決方案，并對重點場景進行分析，最后得到解決辦法，去解決實際遇到的難點，也對各地測試區的場景建設提供參考思路。

1 智能交通技術發展遇到的幾大問題

智能交通發展至今，已從信息化開始轉向智能化，對車輛的管控主要還是被動式的管控，在感知層面靠檢測器如視頻、卡口、線圈等方式進行檢測，車輛獲取各類路況信息主要司機眼睛觀察信號燈、誘導屏等物理設施。在計算層面，目前還是依靠中心機房的計算資源去對各類傳感器的數據進行計算，后通過專網—邊界—互聯網的形式進行傳遞。

目前的交通管理方式會產生幾個問題。

1)交叉路口管理較難

目前智能交通管理的難題在于交叉路口管理，特別是無燈控交叉路口，有行人、非機動車、摩托車等各類交通工具混雜出行，極易產生交通事故，交通組織較亂，極易產生交通事故。

2)交通信息獲取較難

目前車主獲取交通信息還是靠電子屏、導航等方式，這種方式通常獲取的是固定的交通信息，對即時發生的交通信息獲取較難，特別是對交通安全的實時交通信息獲取，基本上沒有。

3)交通管理效率較低

傳統智能交通主要是通過在路端建設智能交通系統，通過視頻專網回傳到交通指揮中心，管理者對交通出行進行管理，交通數據統一管理，很難實現實時交通數據下發給交通出行者。

4)智能網聯環境下的交通新形態出現

在智能網聯環境下，已經出現自動駕駛等新式的交通出現方式，相比較普通車輛，自動駕駛車輛監管難，發生事故后定責難，對此類交通方式的管理也出現一定的難點。

因此針對智能交通遇到的交通安全、信息獲取、交通管理及自動駕駛的問題，文章提出了基于C-V2X技術的智能交通解決方案，用于解決智能網聯環境下的交通管理及自動駕駛問題。

2 基于C-V2X技術的智能交通解決方案

2.1 幾組重要的概念

1)C-V2X概述

V2X，顧名思義就是Vehicle-to-Everything。C-V2X即基于蜂窩技術的V2X，有別于DSRC(Dedicated Short Range Communication)技術，也是我國主推的車聯網技術。C-V2X是指借助3G/4G/5G等蜂窩網技術，實現車與車、車與路、車與人、車與網絡的全方位網絡連接，提升汽車聯網化水平，構建汽車和交通服務新業態，從而達到提升交通安全、提高交通效率、改善乘客乘車體驗的目的，為用戶提供智能、舒適、安全、節能、高效的綜合服務體驗[3]。

2)車路協同概述

車路協同技術是采用先進的物聯網技術，基于優秀的無線傳輸技術，全方位實現車、路的實時動態信息融合與交互，同時開展車輛安全控制和道路協同同步管理，充分體現人、車、路的高效協同，在保證交通安全的前提下，提高道路的通行效率，從而形成的安全、高效的交通體系[4]。

3)RSU概述

RSU(Road Side Unit)即路側單元，RSU相當于移動網絡基站，主要提供V2X通信、管理和安全功能。通信功能接收來自MEC或者V2X平臺的信息，通過PC5廣播給道路交通參與者。管理功能負責完成設備認證、管理與維護。安全功能負責保障RSU設備自身及與其他交互設備之間信息交互的安全[5]。

4)MEC概述

多接入邊緣計算(Multi-access Edge Computing，MEC)概念最初于2013年出現，MEC通過將數據、應用、智能引入基站邊緣側，一方面通過減少數據傳輸路由節點，將業務部署在邊緣節點以降低端到端通信時延，通過LTE蜂窩網絡和MEC車聯平臺的本地計算，在緊急情況時下發告警等輔助駕駛信息給車載單元(OBU)，大幅度降低數據時延[6]。

MEC接受來自路側感知單元(雷達、視頻、交通信號、智慧錐桶、環境信息、RFID等)、車載單元、V2X平臺和區域MEC等信息，進行分析、檢測、跟蹤與識別等處理，將處理后的消息按交通安全、交通效率、信息服務分為三類消息，交通安全類消息包括障礙物的消息(數量、類型、速度、航向角、相對距離等)，環境消息(能見度、風向、溫度等)，占道施工消息，交通效率類消息包括交通信號燈狀態、指引速度、路況等，信息服務類消息包括限速信息、彎道信息等。MEC將處理后的各類消息發送給RSU，RSU將消息發送給車載單元OBU。

2.2 方案架構

如圖1所示，基于C-V2X車路協同技術的智能交通方案架構分為設備層、網絡層、平臺層、應用層四個部分。

設備層包括路側設備與車載設備，路側設備包括路側感知設備、RSU、MEC。車載設備包括車載OBU。

網絡層由UU通信及PC5通信及固網通信構成，支持4G/5G通信、LTE-V2X、5G-V2X通信及專網通信。

圖1 方案架構圖

平臺層由基礎資源池、車聯網V2X平臺、邊緣計算平臺構成，智能網關負責將車載單元及路側單元的數據進行匯聚，并通過相對應的接口與外部系統進行數據接入，包括與GIS地圖、氣象系統的對接。

V2X平臺是車聯網的重要組成部分。云平臺作為連接網絡與應用服務的橋梁，首先應支持共性平臺建設，具有一定的通用性，靈活性、安全性、開發性以及穩定性；其次需要保證各類用戶的體驗，具有網絡開放能力，實現網絡間的互聯互通，支持泛在接入，通過模塊化實現云平臺的靈活彈性，保證用戶永遠在線，并對客戶做出實時響應。車聯網V2X平臺提供基礎服務、數據服務、車聯網服務、能力開放服務四類服務。

邊緣計算平臺通過部署于路口的MEC為智能網聯汽車提供邊緣計算服務。

應用層包括各類智能網聯應用，覆蓋交叉路口、路段、匝道、隧道、特殊路段等各類常見場景。

2.3 網絡架構

如圖2所示，基于C-V2X車路協同技術的智能交通方案網絡架構如下，分為中心云、邊緣側、交通參與者三個層次結構。

3 基于C-V2X車路協同技術的智能交通應用場景

基于C-V2X車路協同技術的智能交通應用場景主要體現在四大方面，包括交通信號燈、交通出行效率、交通安全以及云控平臺的應用。

下面就這四大場景的智能網聯及自動駕駛的典型應用做詳細描述。

3.1 與交通信號燈相關的應用

3.1.1 智能網聯車輛紅綠燈信息下發及車速引導

1)現狀分析

當車輛行駛到交叉路口時，司機主要是通過雙眼觀看信號燈的情況，被動的獲取當前時刻信號燈的狀態信息，司機受環境如(下雨、大霧、強光等)影響較大，且獲取交通燈態的距離較近，經常會出現車輛達到停止線闖紅燈的現象，對交通出行造成一定的安全隱患，如果可以通過車載屏或者廣播提前獲取到交通燈態及車速引導的信息，可以避免此類現象。

2)智能網聯解決方案

圖2 網絡架構圖

在智能網聯環境下，通過安裝MEC、RSU等設備，打通將交通信號機與路側邊緣計算設備，路側邊緣計算設備定時獲取信號燈燈態，封裝后經RSU發送給駛向交叉路口并安裝了車載OBU的車輛，使駕駛員能夠提前、快速、準確地了解到前方交通信號燈信息，另外通過MEC計算當前紅綠燈以及車輛距離紅綠燈的距離，對車速進行準確引導。為車輛駕駛員給出最佳車速進行綠波車速引導，輔助車駕駛員在最少停車或不停車的狀態下舒適高效安全通過紅綠燈路口，避免頻繁剎車、啟動，提升駕駛舒適度。交通信號下發流程如圖3所示。

圖3 交通信號下發流程圖

3.1.2 智能網公交車尾屏信號燈顯示及公交優先

1)現狀分析

公交車過高，導致小車被公交車遮擋，小車司機看不到橫桿上的紅綠燈，在路口容易跟公交車出現闖紅燈現象。且公交車運力大，速度慢，常態下極易遇到紅燈，如何提高公交車通行效率也是一個難點。

2)智能網聯解決方案

通過對接OBU與公交尾部屏，OBU接受到的交通信號燈信息，在公交車后的尾屏上顯示前方信號燈的相位信息和讀秒計數，共享給跟車車輛，避免后車因視野遮擋而闖紅燈或追尾，影響交通安全。

當公交車輛行駛至交叉路口區域附近時，通過車載設備OBU與路側設備RSU相互通訊，并自動發送交叉路口優先通行請求，RSU內置的公交優先算法通過當前車輛位置、行駛速度及實時路況信息計算出公交車輛到達交叉路口的時間，同時結合當前紅綠燈的相位、公交車通過路口需要的綠燈相位來決定采用綠燈，延長、紅燈截斷、相位插入、不做處理四種處理機制中的一種，達到公交優先的目的。

3.1.3 自動駕駛車輛信號燈識別

1)現狀分析

自動駕駛單車智能識別信號燈主要是通過視頻實現，視頻識別受到光線、大雨、大霧等環境因素影響較大，對黃燈及黃閃的識別也會出現一定誤判，且視頻識別是一種被動式識別，無倒計時信息，對車輛控制指引會存在一定的問題。

2)智能網聯解決方案

在智能網聯環境下，自動駕駛車輛直接對接交通信號燈，不僅獲取當前的交通信號燈態信息，更能獲取倒計時信息，且不受環境因素影響，還能獲取較勁相鄰路口的交通信號燈信息，交通信號燈信息的獲取有助于更好地完成自動駕駛。

3.2 與交通出行效率相關的應用

3.2.1 占道施工智慧預警

1)現狀分析

目前占道施工信息無法發出，或者是通過平臺下發到互聯網導航地圖，難以做到車道級精度，導航到該位置僅知道前方占道施工，卻不知道具體某個車道施工，經常因此導致突然變道引起的交通堵塞或者交通事故。

2)智能網聯解決方案

如圖4所示，道路施工預警是前方道路施工時，通過安裝“智慧錐桶”，它是一款安裝在錐桶上的基于北斗定位的物聯網道路安全預警燈，預警燈內置物聯網芯片通信模塊，實時采集施工位置信息，可精確到車道級，并通過路側設備RSU向附近的車輛廣播施工信息，行駛在施工影響車道上的車輛接收到施工警示信息，提前變換車道，避免發生碰撞事故，或者重新規劃路線。

3.2.2 匝道出入口預警

1)現狀分析

車輛導航到達匝道口時，由于導航時延或者GPS信號弱，導致錯過匝道進出口，需要出入匝道是多層道路，GPS無法識別道路層數，GPS信號出現偏差，導致導航錯誤，因此引發交通事故。

2)智能網聯解決方案

車輛前方臨近匝道時，路側設備可以通過攝像頭，雷達等傳感器，采集匝道交通信息，生成交通態勢，甚至可以通過路側的協同決策及時告知車輛的行駛建議廣播給車輛，幫助車輛理解匝道交通狀況，提前做出行駛決策，減少事故發生的概率，另外RSU與OBU通過PC5直連通信，避免時延帶來的信息滯后。

圖4 占道施工智慧預警示意圖

3.3 與交通安全相關的應用

3.3.1 “鬼探頭”的應用場景

1)現狀分析

“鬼探頭”是行人會突然從前方路邊或路邊內闖出，令正常行駛的車輛措手不及。當旁邊停放的車輛及建筑物擋住行人、非機動車等運動目標時，極其容易出現鬼探頭現象，會造成各類交通事故。在傳統智能交通系統中，普通車輛以及自動駕駛車輛對“鬼探頭”均不能很好的識別，這也是限制自動駕駛商用的難以解決的重要場景之一，特別是無交通信號燈控路口，車輛與行人碰撞的時間屢屢發生，如何解決成為交通的難點。“鬼探頭”場景如圖5所示。

2)智能網聯解決方案

現在通過在路側安裝激光雷達，激光雷達安裝的高速通常在4.5米左右，這個高度可以避免因車輛或者其他障礙物遮擋的行人，激光雷達實時采集獲取路面周圍環境信息，實時分析路面所有機動車、非機動車、行人等的之前的相對位置關系，判斷障礙物的危險系數，有效的提前預警，實現對遮擋目標的檢測，避免鬼探頭現象，如圖6所示。

3.3.2 突發惡劣情況預警

1)現狀分析

圖5 “鬼探頭”場景示意圖

當車輛遇到突發惡劣天氣情況時，如大雨導致的路面積水，是無法通過媒介方式提前預測及感知，只能靠天氣預報或交通廣播等平臺獲取，無法做到精確時間及精確位置，在車輛行駛及自動駕駛的線路規劃時，極易因線路規劃不當造成各類事故。

2)智能網聯解決方案

通過路側安裝一體式交通氣象監測器，對雨、冰雪、團霧等各種異常天氣以及積水、濕滑等各種異常道路環境進行檢測。當檢測器監測到異常后，將異常數據發送至智能路側基站，通過V2X廣播提醒消息。把惡劣天氣情況發送給智能網聯車輛。

3.3.3 隧道定位應用場景

1)現狀分析

當自動駕駛車輛進入隧道后，北斗信息減弱甚至消失，無法為自動駕駛車輛提供精準定位，造成自動駕駛車輛在隧道行駛出現的困難，難以靠自身單車智能去解決。

2)智能網聯解決方案

利用V2X交互實現的導航定位增強技術，是通過布設在區域內的基礎設施(如GNSS基準站、地基增強系統等)，監測視野內的 GNSS 衛星，通過集中數據處理，分類獲得誤差改正參數和完好性信息，通過V2X交互的方式播發給通訊范圍內的車輛，隧道出入口處設有路側RSU與定位差分數據服務基站設備，RSU實時獲取定位差分數據服務基站的差分數據，RSU向周圍車輛或其他交通參與者周期性廣播差分數據，為車輛提供高精度定位服務，解決由于信號丟失產生的無法定位的問題，實現在隧道內精準定位。

圖6 弱勢行人碰撞預警數據流程圖

3.4 探討自動駕駛云控平臺的應用

1)現狀分析

自動駕駛車輛在交通擁堵的情況下對匝道車輛匯入場景存在一定問題，問題主要是自動駕駛車輛安全閾值設置較高，超過設置的安全閾值車輛無法行駛。針對高速道路匝道匯入或車道減少等情況產生的嚴重交通擁堵場景，需要自動駕駛車輛加塞其他車輛，甚至社會車輛主動加塞自動駕駛車輛，對此場景，自動駕駛存在一定的困難。

2)智能網聯解決方案

自動駕駛車輛在云控平臺的控制下，可以通過V2V的方式控制其他網聯車輛(前提已安裝車載OBU)，在5G網絡下，調動車輛控制系統，完成拉鏈式車輛擁堵狀態下的匯入場景應用。

4 結語

傳統的交通管理側重于道路端的建設與管理，通過建設路側感知系統去感知車輛及管理車輛，對于車輛來講一種被動的管理。隨著C-V2X、車路協同、自動駕駛等技術的深度發展，我國交通行業將迎來翻天覆地的發展，通過車路協同把車和路連接起來，彼此溝通，讓智慧的路與聰明的車相結合，實現智能交通的新應用。本文重點探討了信號燈、交通安全、交通效率及云控平臺幾個重要的場景應用，通過對問題提出、方案應用，提出解決辦法，實現C-V2X技術下的重點場景建設。

目前，基于C-V2X車路協同的應用還受限于道路基礎設施的建設以及車載OBU的安裝率，當前政府發力智慧道路新基建，加大5G、LTE-V2X通信網絡建設及智能網聯測試區的建設后，具備5G、LTE-V2X通信網絡的地方會越來越多，智能網聯先導區、測試區也會越來越多。

在市場層面，隨著營運車輛由各地政府以項目建設的模式安裝外，輕量級版本OBU的出現，以及可能的前裝版本OBU出現，OBU價格下降，OBU的安裝率逐步上升，各地車路協同的智能交通應用的含金量會越來越高，使得更多的車主得到安全、效率上的便利服務。不僅是有人駕駛車輛可以應用智能網聯技術，V2X的應用也能賦能自動駕駛車輛完成更高級別更加安全的行駛。