车路协同关键技术研究

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车路智能协同课件

性能。
DSRC技术
专用短程通信（DSRC）技术是另一种适用于车路智能协同的通信技术，它在车辆与路边设施之间建立高速、短距离的无线通信
链路。
感知技术
传感器融合
车路智能协同系统通过融合多种传感器，如摄像头、雷达、激光雷达（LiDAR）等，实现对环境全面、准确的感知，为后续的决策和控制提供可靠的数据支持。
促进自动驾驶技术的发展
车路智能协同是实现自动驾驶的关键技术之一，它能够提供丰富的道路信息和交通环境感知，提高自动驾驶车辆的安全性和可靠性。
提升交通效率
车路智能协同能够实现交通信号的实时优化，减少交通拥堵，提高道路通行效率。
推动智能交通系统建设
车路智能协同是智能交通系统（ITS）的重要组成部分，有助于实现交通管理的智能化和精细化。
智能交通管理
交通信号优化
利用车路智能协同技术，实时监测道路交通流量和车辆行驶情况，实现交通信号灯的实时优化，
提高交通运行效率。
拥堵预警与疏导
通过路侧设备和车辆通信，及时发现交通拥堵点，为驾驶员提供拥堵预警，并协同导航系统规划疏导路径，减少拥堵现象。
道路交通事故处理
车路智能协同技术可实时感知事故现场情况，迅速报警并自动通知相关部门，加快事故处理速度，减少交通延误。
网络安全与隐私保护
车路智能协同系统涉及到大量的数据传输和共享，如何确保数据传输的安全性，防止黑客攻击和数据泄露，同时保护用户的隐私，是一个亟待解决的问题。
市场与挑战
市场规模与增长潜力
随着智能交通系统和自动驾驶技术的快速发展，车路智能协同市场呈现出巨大的增长潜力。然而，市场的成熟度和普及率仍然有待提高，需要克服一系列挑战，如技术成熟度、法规政策、用户接受度等。

基于车—路视觉协同的行车环境感知方法研究

基于车—路视觉协同的行车环境感知方法研究一、概括在现代智能交通系统的研究中，行车环境感知是一个重要且具有挑战性的课题。

随着科技的进步，尤其是人工智能和传感器技术的发展，我们已经有能力获得更大范围、更高清晰度的路面信息，以及更为丰富的车辆运行环境细节。

自动驾驶汽车的发展势头强劲，预计将在未来的交通系统中扮演越来越重要的角色。

本文旨在探讨一种创新的行车环境感知方法，该方法将车的感知系统与道路的感知系统相结合，从而极大地提升感知的准确性和实时性。

这种方法的有效实施将对提升自动驾驶汽车的安全性能产生重大影响。

为实现这一目标，本文提出了一种新的车路协同框架，该框架利用先进的传感器技术、监控摄像头和雷达系统，对车辆的周围环境进行无死角覆盖。

本方法不仅关注单一组件的性能提升，而且着重于组件之间的互补性和协作性。

我们还提出了一种新颖的环境特征提取算法，通过从海量数据中自动识别出有意义的特征，并利用这些特征来增强对环境和车辆的感知。

该方法能够准确地识别各种复杂的道路使用情况，包括拥堵、事故、施工区等。

在本文提出的车路协同框架中，我们将车的感知系统和路的感知系统紧密地结合在一起，旨在构建一个更加安全、高效的自动驾驶生态系统。

1. 背景介绍随着科技的不断发展，自动驾驶技术已成为交通领域的研究热点。

在自动驾驶系统中，行车环境的感知与理解是实现安全驾驶的核心环节。

传统的单车感知系统由于受限于车辆本身的感知范围和视角，难以应对复杂的交通场景。

如何利用路侧资源来增强自动驾驶系统的感知能力，成为了研究的重要方向。

车路协同（VehicleRoad Coordination）是一种新兴的行车环境感知方法，其基本原理是通过车辆与路侧设备之间的信息交互，实现车与路之间的感知协同，从而扩展自动驾驶系统的感知范围，提高感知性能。

本文将围绕车路视觉协同的行车环境感知方法展开研究，以期为自动驾驶技术的发展贡献力量。

在行车环境中，视觉信息作为一种非常重要的感知信息源，对于自动驾驶系统的安全性具有重要意义。

车路协同路侧感知融合方法的研究

三、车路协同路侧感知融合方法的发展趋势
2、人工智能与深度学习技术的应用：人工智能和深度学习技术在车路协同路侧感知中具有广泛的应用前景。未来，可以通过训练深度神经网络来实现对复杂道路环境的感知和理解，提高感知的准确性和可靠性。
三、车路协同路侧感知融合方法的发展趋势
3、高性能计算与边缘计算的应用：高性能计算和边缘计算技术可以加快数据处理速度，提高实时性。未来，可以通过将计算任务分配到云端和边缘设备上，实现快速、实时的数据处理和分析，为车辆提供更准确的道路信息。
一、车路协同路侧感知融合方法的背景和意义
一、车路协同路侧感知融合方法的背景和意义
传统的自动驾驶技术主要依靠单车智能，但单车智能存在一些局限性，如感知范围有限、对复杂交通环境适应性不足等。车路协同技术通过将车辆与道路基础设施相连，拓展了感知范围，提高了对复杂交通环境的适应性。其中，路侧感知融合方法的研究对于实现车路协同技术的广泛应用具有重要意义。
二、相关文献综述与现状
二、相关文献综述与现状
近年来，国内外学者已经对车路协同技术进行了广泛的研究。其中，感知融合方法的研究是车路协同技术中的重要研究方向之一。常见的感知融合方法包括：数据融合、传感器融合、多源信息融合等。这些方法通过将来自不同来源的信息进行整合和分析，可以提供更加全面、准确的道路交通信息，从而提升车辆的行驶安全性和通行效率。
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பைடு நூலகம் 一、车路协同路侧感知融合方法的背景和意义
最后，路侧感知融合方法可以实现与车辆的协同决策。通过将路侧感知结果与车辆自身的传感器数据进行融合处理，可以扩大车辆的感知范围，提高车辆的决策水平，实现车路协同的目标。
二、车路协同路侧感知融合方法的研究现状

智能交通中的车路协同技术研究

智能交通中的车路协同技术研究一、引言车路协同技术是智能交通领域研究的热点之一，也是实现智能交通系统的关键技术之一。

在当今交通拥堵和交通事故频发的背景下，车路协同技术的研究已成为智能交通领域中重要的研究方向，其具有非常广阔的应用前景。

本文将着重探讨智能交通中的车路协同技术的研究现状、主要技术、发展趋势等方面。

二、车路协同技术的概述车路协同是指车辆和道路基础设施之间的信息交换和协同行动。

该技术通过将车辆与道路设施相互联系，实现交通管理与车辆舒适、安全和高效的协同，优化道路交通系统，提升道路交通安全和服务效率。

车路协同技术是现代交通领域的新技术，也是智能交通系统一个重要的组成部分。

车路协同技术主要包括以下几个方面：1.车辆间通信技术：通过车辆间通信技术，实现车辆与车辆之间的信息交换，提供车辆位置、速度、行驶轨迹等信息，相互协同实现行驶安全和路况信息的共享。

2.车辆-路侧通信技术：通过车辆-路侧通信技术，实现车辆与路侧设施之间的信息交换。

路侧设施可以向车辆提供路况信息、交通管理信息和服务信息等。

3.车辆-公共交通协同技术：通过车辆-公共交通协同技术，实现车辆和公共交通之间的协同，提供公共交通信息、实现公共交通优先等。

4.车辆-行人协同技术：通过车辆-行人协同技术，实现车辆和行人之间的协同，提供行人信息，实现交通安全、行人保护等。

三、车路协同技术的主要技术车路协同技术的实现依赖于以下几个核心技术：1.车辆-车辆通信技术车辆-车辆通信技术( V2V )，是车路协同技术中至关重要的一项技术。

它可以实现车辆间的实时信息交换，例如车辆位置、速度、行驶方向和状态等。

通过车辆与车辆之间的通信，可以大大提高行驶安全和行驶效率。

该技术的主要标准有 IEEE 802.11p 和LTE-V 。

2.车辆-路侧通信技术车辆-路侧通信技术(V2I)是车路协同技术中重要的一项技术。

它可以通过车辆与路侧基础设施之间的通信，提供路况信息、交通管理信息和公共服务信息等。

车路协同技术

车辆与基础设施集成(VII)
智能型公路系统（AHS）
1998
1999 2000
2001
先进安全车辆 (ASV) Smartway项目
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
2009
15
美国——发展路线图
路线1 事故场景框架定义
完成事故场景及相关性能的定义
路线2 互通性
完成通信协议的测试、隐私安全标准的制定
两种推进方式
4
美国模式——政府主导、科研机构积极参与；
日本模式——工业企业积极参与，政府协调
32
车路协同
综述国外研究现状发展趋势我国“十二五”展望
33
车路协同发展趋势
电子支付
互联网
各种新型技术和应用
安全信息
信号控制
数据采集
➢ 实时交通数据信息 ➢实时调控处置
34
美国预计的装备DSRC的车辆总数、接入率等指标
CVISN
➢通过强制标准的实施提升营运车辆安全标准的实施效能
营运车辆管理（CVO）
➢实现各州之间营运车辆的数据共享 ➢降低国家和企业管理费用
19
已制定车路协同相关标准
1
用于车路环境无线通信的IEEE1609系列试验用标准
2
用车路短程通信的IEEE 802.11P标准
3
SAE J2735专用短程通信标准
交通信息管理营运车辆管理辅助驾驶
7Leabharlann 典型应用场景1. 盲点警告:当驾驶员试图换道但盲点处有车辆时，盲点系统会给予驾驶员警告； 2. 前撞预警：当前面车辆停车或者行驶缓慢而本车没有采取制动措施时，给予驾驶

自动驾驶中车辆和车路协同的具体技术

自动驾驶中车辆和车路协同的具体技术从自动驾驶的的单车（single agent）智能过渡到车辆/车路协同的多智体（multi-agent）智能，也是车联网和智慧城市/交通的优势，下面列一些供阅读的有关文献。

网联自动车形成了所谓的汽车互联网（IOV），预计最早将在2021年改变世界范围内的交通运输方式，并改变城市生活，并在未来几十年中普及。

网联自动车经常被吹捧为一项在不久的将来将在社会中普及的技术。

人们可以将自动驾驶汽车视为具有人工智能（AI）功能，能够自动驾驶、感知其周围环境、识别其附近的物体并执行推理和决策的功能。

它不是单独运行，而是研究了自动驾驶汽车在其社会网络物理（socio-cyber-physical）环境中进行合作和交互的必要性，包括合作将解决的问题以及议题和挑战。

它根据选定的示例回顾了当前在自动驾驶汽车方面的合作工作。

其结论指出，除了感知直接环境和基础网络技术之外，作为自动驾驶汽车的社交人工智能（social-AI）功能的一种形式，还需要具有协作行动（behave cooperatively）的能力。

车辆需要通过专用短程距离联网（DSRC）或5G-V2X网络，采用IoT服务（包括通过路边单元），不仅与其他车辆而且还可能与摩托车、自行车、行人和其他道路用户进行交互。

通过这样的网络协议，车辆有机会交换应用层消息并进行合作以提高安全性，并提高其有效性，从而在车辆网络层（vehicular network layer）之上创建一个协作层（cooperation layer）。

社交车辆（Social vehicles）构想了CAV的社交大脑（social brain），CAV被定义为一个软件模块，该软件模块确定车辆如何与其他车辆协作、车辆如何与车联网络上的行人和服务协作、车辆如何推理社交行为、车辆在收到特定消息时如何表现，以及在路况下如何利用车辆间的合作。

CAV的社交大脑可以针对道路上的其他车辆和行人推断出社会状况（social situations ），记住过去的互动以为将来的合作提供信息，在道路的社交规范内工作，并具有上下文觉察（context-aware）的关注（类似于人类的社会认知）。

车路协同解决方案

车路协同解决方案摘要：车路协同是指基于智能交通系统和车辆自动化技术，通过车辆和道路基础设施之间的信息交互与协调，提供更智能、高效、安全的道路交通服务。

本文将介绍车路协同的概念、关键技术以及在交通管理、智能驾驶和出行服务等方面的应用。

引言：随着车辆数量的快速增长和城市交通拥堵的日益严重，传统的交通管理方式已经不能满足当今社会的需求。

车路协同作为一种先进的交通解决方案，能够通过车辆和道路基础设施之间的信息交互与协调，提高交通效率和安全性，降低能耗和排放。

本文将详细介绍车路协同的概念、关键技术以及在实际应用中的优势和挑战。

一、车路协同的概念和原理车路协同是指利用车辆和道路基础设施之间的信息交互与协调，提供更智能、高效、安全的道路交通服务的一种技术方法。

其原理主要包括以下几个方面：1. 车辆感知与通信技术：通过车载感知设备（如摄像头、雷达等）获取周围环境信息，并通过无线通信技术将信息传输给道路基础设施和其他车辆。

2. 道路基础设施感知与通信技术：通过道路基础设施上的感知设备（如摄像头、传感器等）获取道路状态和交通流量等信息，并通过无线通信技术传输给车辆。

3. 数据处理与决策算法：通过对车辆和道路基础设施传输的信息进行处理和分析，实时计算出最优的交通控制策略，并通过通信技术传输给车辆和道路基础设施。

4. 交通控制与调度：根据计算得到的最优策略，对交通信号灯、车道限速等进行控制和调度，以优化交通流量和减少交通拥堵。

二、车路协同的关键技术实现有效的车路协同需要依托于一系列的关键技术，包括但不限于以下几个方面：1. 车载感知与通信技术：车载感知设备能够实时获取车辆周围的车辆和路况信息，并通过无线通信技术与道路基础设施和其他车辆进行信息交互。

2. 道路基础设施感知与通信技术：通过道路基础设施上的感知设备获取道路状况和交通流量等信息，并通过无线通信技术传输给车辆。

3. 数据处理与决策算法：通过对车辆和道路基础设施传输的信息进行实时处理和分析，计算出最优的交通控制策略，并传输给车辆和道路基础设施。

国家863计划现代交通技术领域智能车路协同关键技术研究主题项目申请指南（201

国家高技术研究发展计划（863计划）现代交通技术领域智能车路协同关键技术研究主题项目申请指南在阅读本申请指南之前，请先认真阅读《国家高技术研究发展计划（863计划）申请须知》（详见科学技术部网站国家科技计划项目申报中心的863计划栏目），了解申请程序、申请资格条件等共性要求。

一、指南说明依据《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》，863计划现代交通技术领域围绕提高我国道路交通安全保障水平的重大需求，设立了“智能车路协同关键技术研究”主题项目。

本项目针对我国日益严重的交通安全问题，重点研究智能车路协同系统关键技术，建立我国车路协同技术体系框架，抢占车路协同前沿技术战略制高点，促进道路交通安全保障从被动防护到主动预防的技术转型，培育智能交通产业发展新的增长点。

项目总体安排如下：1、项目的任务落实只针对项目整体进行，项目申请者应针对指南内容，围绕项目总体目标和任务进行申请，而不要只针对项目部分目标和任务进行申请。

2、项目可以由一家申请，也可以由多家共同申请。

对于多家共同申请的主题项目，由研究单位自行组合形成项目申请团队（原则上一个单位只能参加一个申请团队），并提出项目牵头申请单位和申请负责人，由项目牵头申请单位具体负责项目申请。

3、项目申请要提出项目分解（包括任务分解及经费分解）方案，提出项目课题安排及承担单位建议，并填写课题申请书（项目拟分解的课题数最多不超过10个）。

二、指南内容1．项目名称智能车路协同关键技术研究2．项目总体目标本项目旨在建立智能车路协同技术体系框架，攻克智能车载系统、智能路侧系统、车车/车路协同信息交互与控制、车路协同系统集成和仿真测试等关键技术，研制支持典型应用的系统装备，形成我国道路交通主动安全保障的核心技术体系。

3．项目主要研究内容（1）智能车载系统关键技术研究基于车载传感的车辆与行人识别、基于车车/车路协同感知的车辆行驶状态及行为识别、车车/人车冲突消解、移动双向数据传输以及车载系统一体化集成等技术。

智能车路协同关键技术研究报告

Infrastructure Systems）
一、立项依据
2、国内外发展现状和趋势
研究重点： 1、将道路、车辆、卫星和计算机利用通信系统进行
集成； 2、远景是将各国独立的系统逐步转变为车与车、车
与路、车与X的合作系统，实现人和物的移动信息互操作。
一、立项依据
2、国内外发展现状和趋势
• ——日本
• 智能道路系统（Smartway）
智能车路协同关键技术研究报告
报告提纲
一
立项依据
二
研究目标
三
研究方案
四
实施方案
五
研究基础与条件
一、立项依据
1、研究意义 2、国内外发展现状、趋势 3、知识产权状况的分析
一、立项依据
1、研究意义
•道路交通事故造成的生命和经济损失十分巨大
——全世界每年100万人死于交通事故，已死亡3200多万人，远远高于同期战争的死亡人数。 ——2009年中国发生道路交通事故238351起，造成67759人死亡、 275125人受伤，直接财产损失9.1亿元人民币。（公安部交通管理局， 2—0—10车）祸造成的经济损失约占车G祸DP猛的于1虎~2！%。（世界卫生组织，2004）
研究重点： 1、通过避免碰撞与改善基于基础设施的合作来
增强安全； 2、推进智能基础设施、智能车辆和控制技术的
集成。
• ——欧洲 • eSafety计划,road safety and eco-driving
technologies • PReVENT项目 • 车路协同系统（CVIS，Cooperative Vehicle
车车/车路通讯与协同控制
目标
系统集成
仿真测试
研制系统装备

智能车路协同关键技术研究 PPT

决策级融合
制动控制
转向控制
油门控制
车载系统一体化集成
三、研究方案
1、研究内容和技术路线
感知系统
GPS/INS 组合导航系统
串口服务器
雷达
CAMERA 行驶状态
感知系统计算机
车身CAN 网络
智能车载系统体系结构
通讯系统
多模式无线通讯网络
决策系统
8P G-Ethernet
交换机
决策系统计算机
Automation Systems） • SafeTrip-21 • 提出了国家支持的智能车辆行动计划（ IVI，Intelligent
Vehicle Initiative）
一、立项依据
2、国内外发展现状和趋势
• ——美国 • DARPA无人车比赛
2004 崎岖地形大挑战，全长228公里，最远的一队也才跑了11.78公里而已； 2005 沙漠挑战赛，全长212公里，有五队完成比赛，斯坦福大学“新手号”获得冠
军；研究重点：
2007 城市挑战赛，全长96公里，有六辆车抵达终点，卡耐基的“BOSS”获得冠军。
1、通过避免碰撞与改善基于基础设施的合作来增强安全；
2、推进智能基础设施、智能车辆和控制技术的集成。
一、立项依据
2、国内外发展现状和趋势
• ——欧洲 • eSafety计划,road safety and eco-driving technologies • PReVENT项目 • 车路协同系统（CVIS，Cooperative Vehicle Infrastructure
结论：在智能路侧系统方面，国内外的专利集中在功能单一的交通信息检测设备方面，没有检索到能同时检测行人、路面状况、交通事件并提供车路通信功能的智能路侧系统方面的专利。

路车智能融合感知与协同控制关键技术及应用

路车智能融合感知与协同控制关键技术及应用随着智能交通系统的发展，路车智能融合感知与协同控制关键技术被广泛研究和应用。

这些技术能够提高道路安全性，减少交通拥堵，优化交通流量，并改善人们的出行体验。

本文将详细介绍这些关键技术及其应用，以期为相关研究与实践提供指导。

首先，感知技术是路车智能融合的基础。

通过使用摄像头、雷达、激光等传感器，车辆可以实时获取周围环境的信息。

例如，摄像头可以检测并识别前方的交通信号灯和障碍物，雷达可以测量与前方车辆的距离和相对速度。

这些感知数据可以通过卫星导航系统进行实时定位，从而实现车辆的准确定位和行驶路线规划。

此外，车辆间的通信技术也是感知的重要组成部分。

车辆之间可以通过无线通信网络分享感知数据，以增强对周围环境的感知能力。

其次，协同控制技术使得路车之间可以有效地协同行驶。

基于感知数据和通信网络，车辆可以实现智能跟车和自动换道等功能。

智能跟车可以使车辆自动调整速度和距离，以保持与前车的安全间距。

自动换道技术可以根据交通流量和道路状况，自动选择最佳换道时机和路径，从而避免交通拥堵和事故发生。

在应用方面，路车智能融合感知与协同控制技术具有广泛的实用价值。

首先，它可以提高道路安全性。

感知技术可以实时检测到交通事故风险，如检测到前方有突然刹车的车辆，车辆可以及时做出反应来避免事故的发生。

其次，它可以减少交通拥堵。

智能跟车和自动换道等技术可以保持道路上车辆的合理间距和交通流畅，从而减少交通堵塞情况的发生。

此外，路车智能融合技术还可以提高出行效率。

通过感知和控制技术，车辆可以根据道路状况和交通流量选择最佳行驶路线，从而缩短出行时间。

然而，要推进路车智能融合感知与协同控制技术的应用仍面临一些挑战。

首先，感知技术的准确性和稳定性需要进一步提高。

尽管目前的感知技术已经取得了很大进展，但仍然存在误检、漏检等问题，特别是在复杂多变的道路环境下。

其次，车辆间的协同控制需要更加智能化。

目前的协同控制技术通常是基于预先设定的规则和模型，但面对实际道路情况的复杂性和不确定性，仍需进一步优化和改进。

智能交通系统中的车路协同控制技术研究

智能交通系统中的车路协同控制技术研究一、前言智能交通系统是继计算机网络、移动通信系统等信息技术后的新一代信息化领域，是由交通技术、通信技术、信息处理技术和控制技术等领域相互融合形成的综合性系统。

智能交通系统通过实时感知和处理交通信息，提供交通决策和服务，使交通运输更加高效、安全和环保。

智能交通系统中的车路协同控制技术是关键技术之一，本文将对其进行深入研究。

二、车路协同控制技术概述车路协同控制技术是智能交通系统中的一种通信控制技术。

其主要作用是通过车辆和道路之间的信息交互实现交通流的优化控制，提高道路通行能力和交通安全性。

车路协同控制技术主要分为以下几个方面：1.车辆间通信技术车辆间通信技术是车路协同控制技术中的重要技术之一。

车辆间通信技术通过车辆与车辆之间的信息交流，提供实时的交通信息，包括交通拥堵、事故信息、车辆位置等。

同时，车辆间通信技术还可以通过建立车辆间的安全跟踪系统，实现道路的安全控制。

2.基础设施通信技术基础设施通信技术是车路协同控制技术的另一个重要方面。

基础设施通信技术的主要作用是通过道路上的传感器对交通信息进行实时监测和智能分析，为车辆提供实时的交通状况和指导信息。

3.智能交通控制技术智能交通控制技术是车路协同控制技术中的核心技术之一。

通过实时感知交通状况和分析车辆行驶特点，智能交通控制系统可以对交通流进行优化控制，提高道路通行效率和交通安全性。

三、车路协同控制技术在智能交通系统中的应用车路协同控制技术是智能交通系统中的核心技术之一，其应用范围也非常广泛。

以下是车路协同控制技术在智能交通系统中的几个应用方向：1.智能交通信号灯控制智能信号灯控制可以通过车辆与道路之间的信息交互，实现信号灯的智能控制。

智能信号灯控制系统可以根据路口实际情况和车辆行驶速度，实现信号灯的智能控制，提高道路通行效率和交通安全性。

2.智能车道指引系统智能车道指引系统可以通过车辆与道路之间的信息交互，为车辆提供实时的车道指引和交通指导信息。

智能交通系统中的车路协同技术研究

智能交通系统中的车路协同技术研究近年来，随着城市化进程的加快，交通拥堵问题越来越显著。

传统的交通规划和管理方式已经不能满足现代城市对交通的需求。

因此，智能交通系统应运而生。

智能交通系统是指通过先进的技术手段，将交通信息、控制、管理和服务等有关方面的信息集成起来，使其达到高效运作、安全可靠、环保等多重目标。

而车路协同技术作为智能交通系统中的重要技术之一，旨在实现车辆和道路之间的信息交互和资源共享，以提高交通运输系统的整体效率和安全性。

一、车路协同技术的研究现状车路协同技术是智能交通系统的关键技术之一，目前已经成为国内外研究的热点。

在道路交通领域，车路协同技术主要包括车联网技术、智能交通控制技术、交通信息处理与管理技术等。

这些技术相互协作，构建了高效、安全、绿色的交通管理系统。

目前，我国已经开展了大量的车路协同技术研究和实验工作。

比如，我国在2019年率先全球发行了5G自动驾驶公交车，实现了5G无人驾驶技术在城市交通领域的落地应用。

此外，我国还在北京、上海、重庆等城市建设了智慧交通管理平台，以实现交通规划、资源调度和交通管理的现代化。

在国外，车路协同技术已经得到了广泛应用。

美国、欧洲、日本等发达国家都在发展智能交通系统，特别是在智能交通管理、车辆间通信和自动驾驶技术等方面的研究和应用尤为突出。

二、车路协同技术的发展趋势未来，车路协同技术的发展趋势将具有以下几个方面：1. 交通规划、调度和管理将更加精细化。

车路协同技术能够实时监测交通状况、分析路况和根据需求进行调度等，将为交通规划和管理提供更为有效的手段。

2. 无人驾驶技术将得到更广泛的应用。

在无人驾驶技术的支持下，车辆可以自动执行路线规划和交通规则，从而提高交通安全性和避免拥堵。

3. 交通服务将更加多样化和个性化。

车路协同技术可以更好地满足个性化需求，如自定义路线、特殊出行需求等。

4. 内容丰富的位置信息将更为广泛地应用于整个交通系统，以提高信息共享和服务质量。

车路协同技术在智能交通中的实时导航与优化研究

车路协同技术在智能交通中的实时导航与优化研究智能交通是现代交通领域的研究热点之一，它利用先进的信息技术与通信技术，将车辆、道路和交通管理系统相互连接，实现高效、安全、环保的交通运输。

车路协同技术是智能交通中的重要组成部分，它的目标是通过实时导航和路况优化，提高交通效率，减少交通拥堵和事故发生。

本文将重点研究车路协同技术在智能交通中的实时导航与优化。

一、实时导航技术实时导航技术是车路协同的核心内容之一，它基于车辆和道路信息的实时更新，为驾驶员提供最佳的路线选择和导航指引。

实时导航技术主要包括路线规划、交通状态预测和路径动态调整三个方面。

1. 路线规划路线规划是实时导航的基础，它通过综合考虑交通流量、道路状况和目的地位置等因素，为驾驶员提供最佳的行驶路线。

在车路协同技术中，路线规划需要考虑实时交通信息，并结合车辆的实时位置和目的地信息，动态调整路线。

这样可以避开拥堵路段，提高行驶效率。

2. 交通状态预测交通状态预测是实时导航的关键环节，它通过分析历史交通数据和实时交通信息，预测未来一段时间内的交通状况。

基于交通状态的预测，驾驶员可以提前做出行动计划，选择最优路线，减少交通延误和拥堵。

3. 路径动态调整路径动态调整是实时导航的重要组成部分，它通过监测交通状况的变化，实时更新导航路径。

当出现交通拥堵或事故时，路径动态调整可以引导驾驶员绕开拥堵区域，选择更加畅通的路线。

这样不仅可以缩短行驶时间，还可以提高交通流畅性。

二、路况优化技术除了实时导航技术，车路协同技术还包括路况优化技术，它通过优化交通流量分配和信号控制，提高道路交通的效率和平稳性。

1. 交通流量分配交通流量分配是路况优化的核心内容之一，它通过合理分配交通流量，减少拥堵和交通延误。

车路协同技术可以通过动态调整导航路径，引导车辆选择低流量的路段，减轻拥堵压力，并提高道路的通行能力。

2. 信号控制优化信号控制是路况优化的另一个重要方面，它通过优化信号控制策略，提高交叉口的通行效率。

车路协同系统中车辆定位技术探究

0　引言近年来，我国高度重视自动驾驶、智能网联汽车的发展。

研究指出，自动驾驶可大大降低车辆安全事故率，提升道路安全水平，有效缓解交通拥堵，提高短途运输效率，提升路网通行能力和交通运输效率。

车路协同作为自动驾驶的必由之路，在国家利好政策和5G商用的驱动下蓬勃发展。

相关数据表明，我国车路协同行业市场规模将于2024年达到1 841.1亿元人民币[1]。

所谓车路协同，即通过先进的无线通信技术和新一代互联网技术，实现车-车、车-路之间的动态实时信息交互，从而开展车辆主动安全控制和道路协同管理，实现交通运行的安全、高效，建成绿色、智能的道路交通系统。

对于车路协同系统而言，精确的车辆定位是导航、避撞等安全应用的基础，故对车路协同系统中车辆定位技术开展研究极其重要。

1　车路协同定位系统需求车路协同系统的主要设备构成为路侧单元和车载单元两部分。

路侧单元主要采集的是当前交通状况、道路状况、环境状况等信息；车载单元主要获取车辆运动状态、车辆定位信息、周围行车环境信息等。

两个单元建立通信连接，互相交换信息，经处理单元对信息进行处理后，最终做出判决，并由车辆执行此判决。

车路协同定位系统性能在满足位置信息高精采集要求的同时，根据不同单元功能需求，也对应具备动态性高、覆盖面广、存储量大等特点。

1.1　定位系统车载单元需求分析（1）高精度：为确保车辆安全运行，应实现复杂交通环境下动态车辆车道级定位，20厘米以内即可满足要求。

（2）低延时：单元模块间动态实时位置信息的传递应及时，延时控制在毫秒级别即满足要求。

（3）全天候：对行驶在道路上的自动驾驶车辆进行定位，应不受昼夜、天气影响，满足全天候的定位要求。

（4）全覆盖：在如高楼遮挡、高架桥下、隧道内、停车场内等场景中，存在卫星信号盲区，盲区场景下需要一种车辆定位方式实现车辆定位。

1.2　定位系统路侧单元需求分析（1）全天候：路侧单元功能也应与昼夜、天气无关，不受其影响，具有全天时、全天候的工作能力。

2023-车路协同关键技术研究方案 85页-1

车路协同关键技术研究方案 85页车路协同是智慧交通领域的热门话题之一，其核心在于车辆和道路之间的互动。

而要实现车路协同，我们需要采取一系列的关键技术。

在本文中，我们将针对《车路协同关键技术研究方案》的85页，对车路协同技术进行阐述。

1. 智能交通感知与控制技术智能交通感知与控制技术是车路协同的关键技术之一。

该技术可以通过传感器等设备实现对车辆和交通环境的感知，进而进行智能化的交通控制。

这项技术的主要目的是提高道路的通行效率，同时减少交通拥堵、事故等不良事件的发生。

2. 车辆通信技术车辆通信技术是车路协同的另一个重要领域。

该技术可实现车辆和道路之间的无线通信，并能实时传递信息。

通过这种方式，可以让车辆之间相互协调、互相配合，达到更加智能、高效的行驶效果。

3. 交通流优化技术交通流优化技术是车路协同技术中的重要组成部分。

该技术能够对车流进行预测，进而实现智能交通控制。

这项技术的主要应用场景包括交通流分配、路段绿化灯协调等。

通过这种方法，我们可以使交通流更加平滑，进而提高道路通行效率。

4. 智能路网建设技术智能路网建设技术是一项较为综合的技术，其包含了多个关键技术的组合。

通过该技术，我们可以建立一个智能化的路网系统，有效提高交通管控水平。

该技术不仅可以提高交通效率，还可以提高整个城市的交通运营管理水平。

综上所述，车路协同是智慧交通的未来之一。

在车路协同技术方面，我们需要深入研究并掌握多项关键技术，如智能交通感知与控制技术、车辆通信技术、交通流优化技术和智能路网建设技术。

我们相信，通过上述关键技术的不断创新和应用，车路协同技术将能够在未来发挥更为重要的作用。

基于5G的车路协同关键技术测试研究

基于 5G的车路协同关键技术测试研究摘要：近年来，车路协同是智能网联汽车发展的重要方向之一，车路协同系统采用5G、云计算、大数据、人工智能、物联网等新一代先进信息技术手段，全方位实现车-车、车-路之间动态实时信息交互，实现车辆与道路设施的智能化和信息共享，并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交互管理，实现真正意义上的人、车、路、环境的有效交互。

本文介绍了车路协同系统详细的功能设计，并给出了车路协同系统各项功能的软硬件系统框架，并在武汉市示范区开放测试道对车路协同系统应用进行功能测试，验证了本文提出的车路协同系统方案能够为测试场景提供良好的解决方案，为未来车路协同系统的发展提供参考。

关键字：车路协同智慧交通避障预警1.引言车路协同系统是有效解决当前交通问题的主要方法之一[1]，该系统采用5G、云计算、大数据、人工智能、物联网等新一代先进信息技术手段，全方位实现车-车、车-路之间动态实时信息交互，实现车辆与道路设施的智能化和信息共享，并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交互管理，实现真正意义上的人、车、路、环境的有效交互[2]。

人-车-路协同的机理研究需要对车路协同的各构成元素包括车辆、道路设施、通信网络等进行分析，研究其协同的内在关系，其中某一元素的变化如何对其他组成元素造成影响，其它各构成元素的协同如何对该元素的行为产生指导等进行分析和研究。

为车辆安全驾驶和道路交互管控提供了有力支撑，从而形成安全、可靠、高效、环保的道路交通体系。

车路协同技术涉及多方面、多领域、多层次的新型技术的融合与应用，为直观体现技术的系统组成和应用功能。

人-车-路协同应用是未来交通运输领域的战略制高点，为抢占智能交通建设领域高地，我国各交通科研院所、科技型创新企业、交通运输管理部门均积极参与或推动新一代交通控制网、车路协同系统的研究及示范应用[3]，力图促使我国在车路协同理论研究、关键技术、场景构建、装备研发和车路协同系统研发-应用-测试环节等方面取得重大突破，为培育新一代体验式交通服务、主动型交通管理的交通科技产业奠定基础。

车路协同环境下车辆群体协同决策研究综述

车路协同环境下车辆群体协同决策研究综述摘要:从车路协同环境下车辆群体协同决策机制､协同决策方法与典型应用场景方面分析了国内外车辆群体协同决策的研究现状;考虑车辆群体协同决策机制的不同,系统梳理了集中式和分布式2种决策机制的相关研究,以期为从事相关工作的人员提供一点借鉴｡关键词:智能交通;车辆群体;协同决策;集中式机制;分布式机制车路协同系统(CVIS)的逐渐成熟,为提高道路交通安全水平和运行效率提供了有力支撑｡车路协同系统通过车车通讯/车路通讯获取周围车辆信息和道路信息,全方位实施车车/车路间的动态实时信息交换,为开展车辆主动安全控制和道路协同管理提供了信息基础｡1车路协同环境分析1.1车路协同交通环境车路协同系统作为当今智能交通领域的前沿技术之一,利用最新的无线网络通讯前端技术,将人车路3个要素紧密结合,形成有序､整体的闭合交通系统｡车路协同系统最主要的2个子系统是路侧单元(RSU)和车载单元(OBU),RSU和OBU以无线通信方式来实现车辆与车辆､车辆与路侧以及路侧与路侧之间的信息传输和共享｡在多渠道的动态交通信息融合作用下,车路协同环境使信息获取与交互手段､内容和范围发生了重大变化｡传通交通环境与车路协同交通环境差别主要体现在信息获取､处理和驾驶员/车辆反馈等方面｡1.2车辆跟驰特性1)制约性｡车路协同交通环境中车辆仍受车速和间距的制约,但车间安全距离减小,最大行驶速度增大,车辆间的制约性减弱｡2)延迟性｡车路协同交通环境下,由于车载系统的动态感知取代了传统交通环境中驾驶员自身的感知与判断,总反应时间呈减小的趋势｡3)传递性｡车路协同交通环境下,车车/车路之间通过无线通讯进行交互传递｡虽然存在一定的系统延迟和通信延迟,但相较于传统的交通环境,其延迟可忽略不计,故传递的范围和速度大幅提高｡2集中式车辆群体协同决策机制､方法与应用场景2.1基于优化的集中式车辆群体协同决策方法针对匝道合流场景,部分学者以优化车辆通过合流区的旅行时间为目标,通过建立优化问题,规划各车的时空轨迹｡针对路口通行场景,可以采用基于优化的协同决策方法,其通常将车辆通过冲突区的顺序转换成一个混合整数规划问题,在确定好车辆通行顺序之后,再据此规划车辆的时空轨迹;也有部分学者将车辆通行顺序规划问题的解空间描述成一个树形结构,采用剪枝的方式来降低其计算复杂度｡然而,当路口场景下需要优化的车辆数较多时,上述2类方法的解空间均会出现组合爆炸,从而使其在实际应用时难以落地｡针对路网通行场景,部分学者借鉴单路口通行优化问题的建模方式,将路网内车辆的运动规划描述成一个大规模优化问题｡显然,这类方法在路网场景下更容易遭遇超高的计算复杂度,而且路网场景下的因果环加剧了问题的求解难度;此外,需要强调的是前述动态规划方法在路网场景下同样无法保证计算的实时性｡依据上述分析可以看出,在匝道､路口和路网场景下,基于优化的集中式车辆群体协同决策方法容易面临高计算复杂度的问题｡优化匝道的交通通行量为目标,提出了一种基于动态规划的协同决策方法,重构了车辆群体协同决策问题的解空间｡相对于将车辆协同决策问题建模成混合整数规划的方法而言,基于动态规划的匝道协同决策方法剔除了诸多冗余解,有效降低了协同决策问题解空间的规模,其还对计算复杂度和解的最优性给出了严格的理论证明｡实质上,基于动态规划的协同决策方法就是将车辆协同决策问题的求解转化为一个多阶段的决策过程,每个阶段为一辆车分配路权;在构建动态规划模型时,将匝道通行特性及约束嵌入动态规划模型的状态转移过程中,使得状态空间仅仅包含可行的路权分配方案｡为了保证路权分配结果的最优性,引入最优性原理完成每个阶段的决策,因此,基于动态规划的协同决策方法可在足够短的时间内计算得到最优的路权分配方案｡经过理论推导,基于动态规划的路权分配模型的计算复杂度可概括为:假设车道1和车道2上的车辆数分别为m和n,则动态规划状态空间的状态数为2mn+m+n+1,状态转移数为4mn,动态规划方法的计算时间复杂度为O(mn)｡上述分析表明,在特定的与交通效率相关的目标函数中,通过适当地设计动态规划的状态变量､状态转移和决策依据,基于动态规划的路权分配模型可以有效控制解空间的规模,以在多项式求解时间复杂度内求解获得以提升交通通行量为目标的全局最优的通行顺序,并可对解的最优性和求解效率给出严格的理论证明｡表1总结了基于优化的集中式车辆群体协同决策研究,包括方法的应用场景､决策结果和计算效率等信息｡表1基于优化的集中式车辆群体协同决策方法总结2.2基于启发式的集中式车辆群体协同决策方法针对匝道合流场景,基于启发式规则,采用双层结构分别确定了车辆通过合流区的通行顺序和车辆的控制｡该方法上层依据车辆到达匝道合流区的时间为车辆确定通过合流区的顺序;下层依据确定好的通行顺序,利用启发式规则为各车计算加速度,从而保证车辆按上层规划的车辆通行顺序通过合流区｡然而,该方法虽可实现高效计算,但所得到的通行方案性能难以得到保证,且对交通拥堵的疏解作用还需做进一步分析和讨论｡有学者提出了一种因果环消解规则来解决相邻2个路口范围内相互耦合的车辆轨迹规划问题,然而该方法的适用范围有限,难以求解更大规模交通路网下的协同决策问题｡依据上述分析可以看出,在匝道､路口和路网场景下,基于启发式的集中式车辆群体协同决策方法虽可保证在线实时计算,但这类方法的协调效果很难得到保证,在很多场景下(如交通需求高)难以有效提升交通效率,车辆群体协同决策机制在缓解交通拥堵方面的潜力没有被充分发挥出来｡近些年一些学者研究发现,如果能够合理地考虑影响交通效率的本质因素,基于启发式的集中式车辆群体协同决策方法可在足够短的计算时间内获得接近全局最优的解｡笔者结合相关资料和工作经验,匝道场景交通控制特性的基础上,总结出可在较短计算时间内获得足够好通行顺序的一套规则,通过采用这些规则可保证在协调性能和计算效率之间取得较好的平衡｡该方法主要思想为在先进先出通行策略的基础上,微小调整车辆通过匝道合流区的通行顺序,以在保证计算效率的同时进一步提升交通效率｡具体来说,匝道场景下车辆分别从不同车道即主路和匝道进入汇入区域时,通常总会出现主路和匝道车辆彼此交替汇入的情形,为保证安全通行,此时需要较大的安全车头时距,因此,主路和匝道的交替汇入将产生更多的时间延误｡为此,将交替汇入调整为分组汇入,可以缩短匝道合流场景下的车辆通行时间,同时可保证实时计算｡3结束语综上所述,针对交通系统中影响交通效率和交通安全的核心冲突区(匝道､路口等),采用集中式机制可在保证交通安全的前提下最大程度提升交通效率;针对交通系统中未被集中式车辆群体协同决策机制覆盖的区域,采用分布式机制进行交通管理和控制｡参考文献:[1]纪艺,史昕,赵祥模.基于多前车信息融合的智能网联车辆跟驰模型[J].计算机应用,2019,39(12):[2]施佺,孙兵,惠人杰,等.SIFT与多区域决策融合的车辆行为分析方法[J].江苏大学报,2019,40(1):34-39.DOI:10.3969/j.issn.1671-7775.2019.01.006.[3] 张毅,姚丹亚,李力,等.智能车路协同系统关键技术与应用[J].交通运输系统工程与信息,2021,21(5):40-51.。