基于移動(dòng)通信技術(shù)的車(chē)聯(lián)網(wǎng)事故預(yù)防機(jī)制研究

中圖分類(lèi)號(hào)：U463.67 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-8639（2025）10-0044-03

【Abstract】Withthe continuous growth of the number of motor vehicles in cities，road traffc safety issues have become increasinglyprominent.The Internetof Vehiclestechnology，byintegrating mobilecommunication，intelligent perception and data analysis capabilities，provides a brand-new solution for the proactive prevention of traffc accidents. This article mainly focuseson theroleof mobilecommunication technology in the Internet of Vehiclesenvironment， analyzes its keyvalues inhazard early warning，emergencyresponse andrisk prediction，and elaborates onthepotential forimprovementof new technologies suchas 6G communication andartificial intellgene，aiming to providereferences for enhancing road safety and traffic efficiency.

【Key words】internetof vehicles；mobilecommunication technology；traffic accdent;vehicle-road coordination

0 引言

當(dāng)前，全球城市化進(jìn)程與機(jī)動(dòng)車(chē)普及速率持續(xù)加快，據(jù)公安部交通管理局?jǐn)?shù)據(jù)，截至2024年底，中國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)保有量已突破4.8億輛，其中汽車(chē)保有量超3.7億輛，城市道路通行壓力與交通安全風(fēng)險(xiǎn)同步攀升。從事故成因來(lái)看，除駕駛員操作失誤、車(chē)輛機(jī)械故障等傳統(tǒng)因素外，“信息不對(duì)稱(chēng)”已成為引發(fā)交通事故的核心癥結(jié)一一在城市密集十字路口，駕駛員易因建筑物遮擋、行人干擾產(chǎn)生視角盲區(qū)，導(dǎo)致交叉碰撞事故；在高速公路場(chǎng)景中，車(chē)速快、車(chē)流密集的特點(diǎn)使得前車(chē)急剎、路面障礙物等突發(fā)情況的預(yù)警時(shí)間極短，傳統(tǒng)依賴(lài)駕駛員視覺(jué)判斷的避險(xiǎn)方式難以應(yīng)對(duì)；而在惡劣天氣（暴雨、大霧）或夜間行車(chē)環(huán)境下，能見(jiàn)度下降進(jìn)一步加劇信息獲取難度，各類(lèi)事故發(fā)生率較常規(guī)場(chǎng)景高出2～3倍。據(jù)交通運(yùn)輸部統(tǒng)計(jì)，2024年中國(guó)因“視線(xiàn)受阻”“信息傳遞滯后”導(dǎo)致的交通事故占比超 45% ，造成的人員傷亡與財(cái)產(chǎn)損失均處于高位，如何突破“信息孤島”限制、構(gòu)建主動(dòng)預(yù)防型交通安全體系，已成為交通領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵課題。

在此背景下，車(chē)聯(lián)網(wǎng)（InternetofVehicles，IoV）技術(shù)憑借“萬(wàn)物互聯(lián)”的核心優(yōu)勢(shì)，為交通事故預(yù)防提供了顛覆性解決方案。不同于傳統(tǒng)交通系統(tǒng)中“單車(chē)獨(dú)立感知”的局限，車(chē)聯(lián)網(wǎng)通過(guò)整合移動(dòng)通信、智能感知、邊緣計(jì)算與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建起“車(chē)-車(chē)（V2V）、車(chē)-路（V2I）、車(chē)-云（V2C）、車(chē)-人（V2P）”全域互聯(lián)的信息交互網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)交通參與主體間的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享與協(xié)同決策。其中，移動(dòng)通信技術(shù)作為車(chē)聯(lián)網(wǎng)的“神經(jīng)中樞”，直接決定信息傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性、可靠性與覆蓋范圍，是保障事故預(yù)防機(jī)制高效運(yùn)行的基礎(chǔ)支撐—一從早期基于4G網(wǎng)絡(luò)的LTE-V2X技術(shù)實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)安全信息（如緊急制動(dòng)預(yù)警）的廣域傳輸，到當(dāng)前5G-V2X技術(shù)以超低時(shí)延、高可靠性特性支撐高速場(chǎng)景下的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判，再到面向未來(lái)的6G技術(shù)探索空天地一體化組網(wǎng)，移動(dòng)通信技術(shù)的每一次迭代，都推動(dòng)車(chē)聯(lián)網(wǎng)事故預(yù)防能力向“更精準(zhǔn)、更快速、更全面”升級(jí)。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)界與產(chǎn)業(yè)界已圍繞車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)展開(kāi)大量研究。在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)層面，3GPP（第三代合作伙伴計(jì)劃）已完成5G-V2XR16、R17版本協(xié)議制定，明確端到端時(shí)延 ?10ms 、包接收率?99.999% 的核心性能指標(biāo)，為車(chē)路協(xié)同應(yīng)用提供技術(shù)規(guī)范；在產(chǎn)業(yè)實(shí)踐中，中國(guó)已在京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳大灣區(qū)等區(qū)域建成超 2000km 車(chē)路協(xié)同示范路段，通過(guò)路側(cè)傳感器與車(chē)載單元（OBU）的聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜路口碰撞預(yù)警、高速公路應(yīng)急聯(lián)動(dòng)等場(chǎng)景的落地應(yīng)用，部分示范路段事故發(fā)生率較普通路段下降 30% 以上。但需注意的是，當(dāng)前車(chē)聯(lián)網(wǎng)事故預(yù)防體系仍面臨多重挑戰(zhàn)：一是通信技術(shù)適配性不足，4G/LTE-V2X雖覆蓋范圍廣，但時(shí)延性能難以滿(mǎn)足高速多車(chē)協(xié)同控制需求，而5G-V2X在偏遠(yuǎn)路段存在覆蓋盲區(qū)，且兩種技術(shù)的切換銜接機(jī)制尚未完全成熟；二是多源數(shù)據(jù)融合與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)精度有待提升，車(chē)聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的車(chē)載傳感器數(shù)據(jù)（雷達(dá)、攝像頭）、路側(cè)設(shè)備數(shù)據(jù)（交通流量、天氣）、云端管理數(shù)據(jù)（歷史事故）存在格式差異與噪聲干擾，如何通過(guò)技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗與有效融合，進(jìn)而精準(zhǔn)預(yù)測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn)，仍是研究難點(diǎn)；三是前沿技術(shù)落地存在瓶頸，6G通信、人工智能（AI）等技術(shù)在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用多處于理論探索或小規(guī)模試驗(yàn)階段，缺乏大規(guī)模實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)支撐，其性能邊界與工程化路徑尚未明確。

基于上述現(xiàn)狀，本文聚焦移動(dòng)通信技術(shù)在車(chē)聯(lián)網(wǎng)事故預(yù)防中的作用，從技術(shù)特性與需求匹配、應(yīng)用場(chǎng)景落地、技術(shù)優(yōu)化路徑三方面展開(kāi)研究。梳理4G-LTE-V2X、5G-V2X核心參數(shù)與優(yōu)勢(shì)，明確其場(chǎng)景適配范圍；結(jié)合城市路口、高速公路場(chǎng)景，闡明“信息傳輸-風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別-決策反饋”流程；探討6G時(shí)延優(yōu)化、AI數(shù)據(jù)降噪的應(yīng)用潛力，為構(gòu)建安全高效的智能交通系統(tǒng)提供理論與技術(shù)參考。

1車(chē)聯(lián)網(wǎng)核心通信技術(shù)與事故預(yù)防需求

1.1車(chē)聯(lián)網(wǎng)主流移動(dòng)通信的技術(shù)特性

車(chē)聯(lián)網(wǎng)借助無(wú)線(xiàn)通信實(shí)現(xiàn)車(chē)與車(chē)、車(chē)與路側(cè)設(shè)施、車(chē)與云端的信息交互，當(dāng)前主流技術(shù)為4G/LTE-V2X（Long-Term Evolution-Vehicle to Everything）與5G-V2X（5thGeneration-Vehicleto Everything），二者均基于蜂窩車(chē)聯(lián)網(wǎng)（Cellular-V2X，C-V2X）架構(gòu)，支持直通鏈路（PC5接口）與蜂窩鏈路（Uu接口）雙模通信。

5G-V2X具備超低時(shí)延（端到端時(shí)延 ≤10ms ）、高可靠性（包接收率 ?99.999% ）及高精度定位（厘米級(jí)）特性，可實(shí)時(shí)傳輸車(chē)輛位置、速度、行駛方向等動(dòng)態(tài)信息，滿(mǎn)足高速場(chǎng)景下的危險(xiǎn)預(yù)判需求；其抗干擾能力強(qiáng)，能適應(yīng)復(fù)雜交通環(huán)境中的信號(hào)波動(dòng)。4G/LTE-V2X基于現(xiàn)有4G網(wǎng)絡(luò)部署，覆蓋范圍廣（單基站覆蓋半徑可達(dá) 1～3km ），聚焦緊急制動(dòng)預(yù)警等安全類(lèi)信息傳輸，技術(shù)成熟度高，適用于實(shí)時(shí)性要求較低（時(shí)延 ≤100ms ）的基礎(chǔ)安全場(chǎng)景。二者協(xié)同互補(bǔ)，共同支撐車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信需求，將隨著技術(shù)演進(jìn)進(jìn)一步融合以提升服務(wù)連續(xù)性。

1.2交通事故預(yù)防的核心需求

預(yù)防交通事故是車(chē)聯(lián)網(wǎng)最重要的目標(biāo)之一，要實(shí)現(xiàn)這個(gè)自標(biāo)，就需要滿(mǎn)足車(chē)輛在不同情況下對(duì)通信能力的特定要求，其核心需求可分為3類(lèi)，如圖1所示。

圖1交通事故預(yù)防的核心需求

1）主動(dòng)預(yù)警需求：針對(duì)前車(chē)急剎、盲區(qū)車(chē)輛切入等突發(fā)危險(xiǎn)，通信系統(tǒng)需實(shí)現(xiàn)超低時(shí)延傳輸，確保預(yù)警信息即時(shí)送達(dá)。

2）動(dòng)態(tài)路況共享需求：針對(duì)路面障礙物、臨時(shí)施工等復(fù)雜信息，通信系統(tǒng)需提供大帶寬（單用戶(hù)下行速率 ?100Mb/s ），以完整傳輸障礙物位置、形狀等細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)。

3）多車(chē)協(xié)同控制需求：針對(duì)車(chē)隊(duì)跟馳、交叉路口協(xié)同通行等場(chǎng)景，通信系統(tǒng)需保持高穩(wěn)定性，避免通信中斷引發(fā)的協(xié)同失控，保障車(chē)輛間指令持續(xù)可靠傳輸。

2移動(dòng)通信技術(shù)在事故預(yù)防中的應(yīng)用與優(yōu)化

2.1典型應(yīng)用場(chǎng)景

2.1.1 城市復(fù)雜路口的碰撞預(yù)警

城市道路交叉口是事故高發(fā)區(qū)域，基于車(chē)路協(xié)同的通信系統(tǒng)通過(guò)毫米波雷達(dá)（探測(cè)距離 ?150m ）、高清攝像頭（幀率 ?30fps ）等路側(cè)傳感器與車(chē)載單元（ 0n -BoardUnit，OBU），實(shí)時(shí)采集車(chē)輛速度、位置、行人動(dòng)態(tài)及信號(hào)燈狀態(tài)，經(jīng)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)（時(shí)延 ≤20ms ）分析車(chē)輛行駛軌跡。當(dāng)檢測(cè)到直行與左轉(zhuǎn)車(chē)輛會(huì)車(chē)、行人橫穿馬路等軌跡沖突時(shí)，系統(tǒng)通過(guò)PC5接口向相關(guān)車(chē)輛發(fā)送預(yù)警信息（含危險(xiǎn)方向、避險(xiǎn)建議及剩余反應(yīng)時(shí)間），將駕駛員決策時(shí)間從傳統(tǒng)的1.5～2s縮短至 0.5～0.8s^[2] 。

2.1.2 高速公路突發(fā)事故的應(yīng)急聯(lián)動(dòng)

高速公路發(fā)生事故后，OBU會(huì)自動(dòng)采集事故位置（GPS定位精度 ?5m ）、碰撞強(qiáng)度、事故時(shí)間等數(shù)據(jù)，通過(guò) Uu 接口上傳至云端應(yīng)急平臺(tái)。平臺(tái)快速確認(rèn)事故位置與等級(jí)，聯(lián)動(dòng)交警、急救及救援單位，同時(shí)向事故點(diǎn)后方 2～5km 范圍內(nèi)車(chē)輛推送減速、變道預(yù)警，防范二次事故；并為救援車(chē)輛規(guī)劃最優(yōu)路徑，動(dòng)態(tài)更新路況信息以保障救援效率[3]。基于移動(dòng)通信技術(shù)的交通事故預(yù)防典型應(yīng)用場(chǎng)景如圖2所示。

圖2交通事故預(yù)防典型應(yīng)用場(chǎng)景

2.2技術(shù)優(yōu)化路徑

2.2.1 6G技術(shù)對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信的提升

6G技術(shù)針對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)需求提出端到端時(shí)延 ≤1ms 、峰值速率 ≥1Tb/s 、每平方公里連接數(shù) ≥100 萬(wàn)等關(guān)鍵性能指標(biāo)，可進(jìn)一步突破現(xiàn)有通信瓶頸。其支持空天地一體化組網(wǎng)，通過(guò)衛(wèi)星通信補(bǔ)盲，解決偏遠(yuǎn)路段覆蓋不足問(wèn)題；采用智能超表面（IntelligentReflectingSurface，IRS）技術(shù)，能預(yù)判車(chē)輛行駛軌跡并提前建立通信鏈路，避免高速移動(dòng)導(dǎo)致的信號(hào)切換中斷；在多設(shè)備接人場(chǎng)景中，6G的大容量特性可保障所有車(chē)輛實(shí)時(shí)上傳下載數(shù)據(jù)，無(wú)信息丟失風(fēng)險(xiǎn)，為全域車(chē)聯(lián)網(wǎng)安全提供支撐[。

2.2.2AI算法優(yōu)化通信數(shù)據(jù)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

在汽車(chē)車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，大量實(shí)時(shí)信息在車(chē)輛、路側(cè)設(shè)備和管理樞紐之間傳輸，如何準(zhǔn)確獲取有效信息并及時(shí)決策成為關(guān)注的焦點(diǎn)。針對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)中車(chē)載傳感器、路側(cè)設(shè)備、云端數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)的噪聲干擾與冗余問(wèn)題，可通過(guò)以下AI算法優(yōu)化[5]。

1）數(shù)據(jù)降噪。采用貝葉斯濾波算法（濾波誤差 ≤5% ）剔除傳輸中的虛假信號(hào)，結(jié)合毫米波雷達(dá)與攝像頭數(shù)據(jù)配準(zhǔn)等多源數(shù)據(jù)融合方式驗(yàn)證信息真實(shí)性，提升數(shù)據(jù)可信度。

2）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）分析車(chē)輛速度波動(dòng)、軌跡偏移等特征，識(shí)別駕駛員疲勞、分心等風(fēng)險(xiǎn)行為。通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）構(gòu)建交通狀態(tài)圖譜，整合車(chē)輛位置、速度及天氣環(huán)境數(shù)據(jù)，量化安全等級(jí)，提前預(yù)警潛在危險(xiǎn)。AI算法具備自學(xué)習(xí)能力，可通過(guò)歷史事故數(shù)據(jù)迭代優(yōu)化判斷模型，提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)精度。

3 結(jié)束語(yǔ)

綜上，在車(chē)聯(lián)網(wǎng)生態(tài)體系中，移動(dòng)通信技術(shù)通過(guò)構(gòu)建車(chē)與車(chē)（V2V）、車(chē)與路（V2I）、車(chē)與云（V2C）的實(shí)時(shí)交互網(wǎng)絡(luò)，從底層邏輯重構(gòu)道路交通安全防護(hù)架構(gòu)。依托5G通信低時(shí)延、高可靠的核心特性，危險(xiǎn)預(yù)警響應(yīng)速度可提升超 50% ；融合人工智能圖像識(shí)別與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，風(fēng)險(xiǎn)事件識(shí)別準(zhǔn)確率躍升至 90% 以上，形成“通信保障 + 智能研判”的雙重防護(hù)機(jī)制。

面向未來(lái)，隨著6G通信技術(shù)商業(yè)化進(jìn)程加速與人工智能算法持續(xù)迭代，車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)三大革命性突破：感知精度達(dá)到厘米級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，探測(cè)誤差嚴(yán)格控制在 5cm 以?xún)?nèi)；響應(yīng)速度突破毫秒級(jí)閾值，端到端時(shí)延壓縮至 1ms 以下；覆蓋范圍實(shí)現(xiàn)全域無(wú)死角，即使是偏遠(yuǎn)山區(qū)、復(fù)雜地形等傳統(tǒng)通信盲區(qū)也能獲得穩(wěn)定高效的網(wǎng)絡(luò)支持，為智能交通系統(tǒng)筑牢更堅(jiān)實(shí)的安全防線(xiàn)。

參考文獻(xiàn)

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（編輯 林子衿）