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                基于车路协同技》术畅想未来智慧交通

                发布时间:2022-01-07

                近年来,物联网、大数据、云计算、车联网、 人工智能等新兴信息技术为智⊙慧交通的发展注入了新的内涵。传统△的智慧交通业务,由于感知信息不精准、信息传输时延高、车路信息交互ζ 少等问题,在城市拥堵治理、交叉口事故预警、高速匝道协作通行、特殊车辆优先ζ 通行等方面仍存在较大瓶颈,无法为交通管理者、出行者提供实时【精准的智慧交通应用服务。

                随着车路协同技术的发展,基于融合感知、云边一体、协同决策及控制等领域的技术优势,智慧○交通将朝着“数字化”“智能化”“网联化”“协同化”四大目标纵深发展。通过“人—车—路—云”等交通要素的有机耦合,智慧交通应用场景必将发生革命性的变化,为︽我国构建安全、便捷、高效、绿色、经济的现代化综合交通体〖系提供有力基础。

                1、车路〖协同技术概述

                车路协同是指基于车联网直连通♂信技术(Vehicle to Everything,V2X),实现车与车(Vehicle to Vehicle,V2V)、车与路(Vehicle to Infrastructure,V2I)、车与人(Vehicle to Pedestrian,V2P)之间智能协同的一种智能运输体系。当前,业内主流的车路协同技术为蜂窝车联网(Cellular—V2X,C—V2X)直连通信技¤术,该技术是基于3GPP全球统一标准的车联网无线通信技术,包含LTE—V2X和5G—V2X,并支持LTE—V2X向5G—V2X平滑演进。

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                基于车路协同技术,在全时空动态交通信息▆采集与融合的基础上,开展车辆主动安全控制和道路协同管理,充分实现人车路的有■效协同,从而形成安全、高效、绿色的智能交通系统。此外,车路协同技术可通过超视距精准感知、高可靠①低时延通信、全局交通流控制等方式,助力自动驾驶车辆在环境感知、计算决策和控制执行等方面的能力升级,加速自动驾驶应用规模商业化落地№。

                因此,车路协同技术与交通管理、运营及出♂行等需求深度融合,可以为交通治理、交通服务提供全新╱的应用场景,主要体现在城市交通、高速公路、特定场景等三∞大领域。

                2、城市交通领域七大应用场※景

                智慧斑马线针对无信号灯、事故多发的人行道口,将路口︾行人、非机动车的位置和方向信息,通过『车路协同及时向过往车辆发出预警,并实时控制斑马线上的LED灯,进一步提醒过往车辆注意礼让。

                车速引导/信号透视。针对恶劣天气信号灯模糊或前方ξ有大型车辆遮挡造々成紧急刹车、堵车的情况,可将路口红绿灯数据通过车路协同及时推送到过往车辆,为驾驶员◤提供视距之外的交通信号信息,并结合红绿灯倒计时与当前车ξ 辆情况,提供合理■的行驶速度建议,减少频繁刹车情况,降低碳排放。

                可变车道。针对特殊车辆专用车道资源浪费及其他车道堵车的矛¤盾,可基于人工智能算◇法,将车端、路侧及交警信息进行融合计算,形成专用车道的切换决策,同时将决策结果下发至车端与道路数字标志①牌,如在第一道标志牌处提醒社会车辆,前方距离多远需要变□ 道,在第二道标志牌处再次提醒社会车辆,此处必须变道。

                特殊车辆优先。针对有优先通行刚需的→警车、消防车、救护车、工程抢险车、事故勘查车等特殊车辆,通过车路协同实时上传优先通行需求,系统根据实↓时道路情况,选择提前预留车道、封闭道路或切换▲信号灯等方式,为优先车辆提供安全高效的绿色通道。

                交叉口冲突预警。针对无信号灯、事故※多发的交叉路口,通过车路协同,及时共享交汇车辆的实时位置和方向信息,判断车—车冲突隐患,提醒驾驶员注意会车安全。

                区⌒ 域通行优化。将道路事件、交通拥堵、信号灯▓等信息实时推送到交警平台,得到区域通行优化决策,包括信号卐灯智能控制、交叉口』渠化调整、专用车道时段合理▼设置、弹性车道○调整等,再将决策结果实时推送到车辆、数字诱导标志牌、交警、信号灯,实现区域通行动态ㄨ协同优化。

                AVP自︽主代客泊车。面向L2级别以上具备辅助驾驶功能的社会高端车辆,结合停车场空余车位与高精地图,在停车全过程中实时向车辆推送车位诱导信息以及来往车辆、行人□的位置和方向信息,实现◥无人化、精准、安全的代客停车。车辆到达机场、商场等区域的AVP停ぷ车场后可直接托管,无需寻找车位与排队◤等车位。

                3、高速公路领域六大应用场景

                合流区预警。通过发送车辆引♀导信息,协调匝道和主路汇入车道车辆。汇入车辆在确保安全◣的前提下∩,选择合理的汇入时间、位置及车速,减少汇入车辆对主路车流的影响,提升入口匝道处通行安◤全及通行效率。

                分流区预警。通过感知设备实时监测分流区车辆的行驶情况,对分流区连续变道、鼻端违停及逆行的车辆进行重点【布控,并将预警信息发布至上游车辆处,确保驶出车辆安全▽进入匝道,提升主路车辆行驶效率,规避分流区因车辆交织导致的拥堵风险。

                隧道预警。通过对隧道出入口及内部路段的事故、行人、抛洒物等︻异常交通事件的全天候实时感知,并基于车路协同技术实时发送至↑车辆,辅助车辆进行车速及变道调整,规避因隧道黑洞、白洞效应及导航盲区造成的行☆车风险。

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                基于车路协同技术,在全时空√动态交通信息采集与融合的基础上,开展车辆主动安全控制和道路协同管理,充分实现人车路的有效协同,从而形成安全、高效、绿色的智能交通系统。

                长下坡预●警。通过多元感知方式全面检测道路交通事件,基于车路协同技术及警示灯、语音广播、可变情报板等交♂通信息发布设施,联合⊙广播事件信息,有效实现车速管控,降低一次及二次事故发ξ生率。

                团雾预警。设置微型气象站及路面状态检测等感知设备,对雨、雪、雾等多种异常天气以及结冰、积水等异常道路环境进行检测。当检测到异◥常状态后,通过ㄨ车路协同技术,实时对行驶车辆发送前方路况安全提醒。

                边坡预警。通过对边坡隐患点的地表位移、深部位移、地表倾斜、降雨信息进行全方位的实时监控,如在高速沿线发生灾变♀信息,通过车路◥协同技术实时发布至上游车辆,大幅降低因滑坡导致的生命财产损失。

                编队行驶。头车处于人工驾驶或自动驾驶模式,并带领后方若干自动驾驶车辆组成编队,实现队列定速巡航行驶。编队行驶可减少车辆对于司ぷ机的需求,降低驾驶员的劳动强度,提升安全性、舒适性、运输效率及燃油效率。

                4、四大特定领〗域应用场景

                景区\园区\社区应用场景。基于车路协同技术,部署智能接驳、智能环卫、智能安防、智能售卖等无人驾驶车辆,可自主执行物流、接驳、巡逻、配送、清扫、零售等功能型◢任务,全面⌒ 服务景区/园区/社区内的交通、生产及生活,有效降↑低人力成本,提升管理智能化水平

                港口应ζ用场景。建设基于车路协同技术的自动驾驶集卡,可有效降低传统自动化码头改造成本及单车ω成本,实现后台统一调度、路线规划,车辆♂远程监控及智能化管理等功能,大幅提高港区的运输作业效率

                矿山应用场景。打造基于车路协同的自动驾驶矿卡,实现作业♂协同、碰撞预警、道路状况预警等矿卡自动驾驶典型业务应用,降』低司机用工及车辆维护成本,减少因人为因素导致的安全生产事故,有效提升装载、运输及卸载→等工序的露天矿作业效率

                机场应用〓场景。引入基于车路协同的智能安防、智能物流等无人驾驶车辆,为机场禁区全天候巡逻、旅客行李全∑过程无人化运输提供科技手段,提升机坪飞行区及周边区域各类作】业车辆的安全「与效率。

                5、车路协同技术打造数字交通新体系

                目前,基于车路协同技术的智慧交通应用场景已在桐乡『、上海、德清、天津、北京、无锡、嘉兴等城市实现试点落地,逐步形成㊣ 自动驾驶服务运营◥、城市交通精准治理、高速公路精细管控等规模化示范应用格局。通过以“数字道路”为核心的新型交通基础设施建设及运营服务,打造“人畅其行、车畅其道、物畅其流”的数字交通█新体系。

                车路协同技术作为新一轮科技革命的成果,与城╲市交通、高速公路及特定场景等智慧交通应用场景深度融合,赋能交通管理者精准感知、精确分析、精细管理、精心服务№能力〓,促进交通信息化向数字化、智能化、网联化、协同化升级,支撑自动驾驶应用的产业化落地,助力交通企业安☉全高效运营,不断增强交通出行者的获得感、幸福感和安全卐感,为交通行业高质量发展奠定基础。

                来源 | 浙江数字经济

                作者 | 陆琼山 林臣琪