智能车路协同关键技术研究 PPT
车路智能协同课件
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。
智慧交通-车联网与车路协同PPT课件
应急车联网------应急物资调配
通过车联网，及时掌握并整合应急物流资源，做到快速决策和高效指挥调 度提高应急物流保障能力，降低灾区损失。
➢ 应急物资路线优化：根据装 备应急物资和运输工具的类 别、数量、位置、道路状态 变化等信息，及时调整运力 和物力，以及物资送达的最 优路径和进入现场的主次顺 序序。
11
初级阶段-----telematisc
现阶段服务的主要内容：
导航:当车主需要导航时通过按键接通服务中心电话，将个人导航需求告知监控 中心，监控中心将导航信息发送到车载终端，车载终端接收到信息后自动进行路 径规划，为车主导航。
动态交通信息:车主可在Telematics车载终端上选择下载实时路况信息，则呼叫 中心系统将实时路况信息下发到终端，终端上的导航软件将实时路况信息处理 后在地图上显示，红色表示当前道路阻塞，黄色表示当前道路行驶缓慢，绿色 表示当前道路顺畅。
目前，在北美及欧洲国家新车型的Telematics安装率均超过25%。据预测，我国 未来三年内Telematics后装市场未来将以300/-50%的速度递增。
预计“十二五”期间，我国将有1000万辆新车预装车载信息服务终端。 2015年，我国Telematics用户超过4000万; 2020年，我国汽车保有量超过2亿辆，10105%车辆的网络接入，实现全覆盖。
中级阶段----智能服务
车辆安全预警 节能驾驶服务 车辆运行监控 出行诱导服务 远程故障诊断 紧急救援服务
16
中级阶段----运营车联网
2010年4月，全国重点营运车辆联网联控系统建设完成
2011年4月，交通运输部、公安部、国家安监总局、工业和信息化部联合 下发《关于加强道路运输车辆动态监管工作的通知》，规定: 2011年12月31日，所有“两客一危”车辆安装卫星定位装置。 2011年8月1日 起 “两客一危”车辆出厂前应安装符合规定的卫星定位装 置 对于不符合规定的车辆，工业和信息化部不予上车辆产品公告，道路运输 管理部门不予核发道路运输证。
智能交通：智能交通系统与智能车辆技术研究培训ppt
智能化、网络化、自动化和协同化。
智能交通系统的应用领域
交通管理
实时监测道路交通状况，进行 交通疏导和调度，提高道路使
用效率。
公共交通
提供智能化公共交通服务，包 括实时公交信息、电子支付等 ，提高公共交通的便利性和舒 适性。
智能驾驶
通过车载传感器和控制系统实 现车辆的自主驾驶，提高道路 安全性和通行效率。
提升安全性
智能交通系统和智能车辆 技术的应用将有助于减少 交通事故和人员伤亡。
改变出行方式
智能交通系统和智能车辆 技术的应用将促使人们改 变出行方式，更多地选择 共享出行和公共交通。
THANK YOU
智能车辆的安全保障技术
智能车辆安全保障技术概述
智能车辆的安全保障技术是保证车辆在行驶过程中安全的重要措 施。
智能车辆安全保障系统
包括传感器融合、障碍物检测、紧急制动等系统，这些系统的协同 工作可以降低事故风险。
安全保障技术发展趋势
随着技术的不断发展，智能车辆的安全保障技术将更加完善和可靠 。
智能车辆的能源与环保技术
数据驱动决策
通过大数据和云计算技术，智能交通系统将能够 实时处理和分析海量数据，为交通管理提供更准 确的决策依据。
互联互通
智能交通系统将实现不同交通方式之间的互联互 通，包括车辆、行人、自行车等，提高交通效率 和安全性。
智能车辆技术的未来发展方向
自动驾驶技术
随着传感器、计算机视觉和人工智能技术的进步，智能车辆将实 现更高级别的自动驾驶功能。
智能车辆能源与环保技术概述
01
智能车辆的能源与环保技术是实现绿色出行和可持续发展的重
要方向。
新能源汽车技术
02
包括电动汽车、混合动力汽车等，这些技术的应用可以减少对
智能交通与车联网课件
物联网的结构
物联网的结构
物联网的标准
物联网的应用
续上页
物联网与智能交通：
基于无线传感网下的智能交通，在交通信息采 集方面，其终端节点通过采用非接触式地磁传感器 来定时收集和感知区域内车辆的速度、车距等信息。 当车辆进入传感器的监控范围后，终端节点通过磁 力传感器来采集车辆的行驶速度等重要信息，并将 信息传送给下一个定时醒来的节点。当下一个节点 感应到该车辆时，结合车辆在两个传感器节点间的 行驶时间估计，就可估算出车辆的平均速度。多个 终端节点将各自采集并初步处理后的信息通过汇聚 节点汇聚到网关节点，进行数据融合，获得道路车 流量与车辆行使速度等信息，从而为路口交通信号 控制提供精确的输入信息。通过给终端节点安装温 湿度、光照度、气体检测等多种传感器，还可以进 行路面状况、能见度、车辆尾气污染等检测。
• 由交通信息采集、交通信号控制、非现场 执法、数字视频监控、指挥分中心、交通 诱导发布等六大系统组成。
• 清华大学研制的具有世界先进水平的无 线地磁传感器：只要挖个小坑，把它埋 设于路面，就能利用车辆通过道路时对 地球磁场的影响，来完成对车辆的检测。 感知车辆信息等。 • 非现场执法系统则具有准确侦察违章驾 驶行为、分析处理及记录的功能，可通 过光纤、TD、GPRS等方式，将违章车辆 的数据或图片传输到指挥中心。
智慧城市“零交通事故”不再 是梦想
• 互联网能让人们实现“点对点”的信息交流，“车联 网”也能让车与车“对话”。未来具备了“车联网 DNA”的汽车不仅高效、环保、智能，更重要的是它 还可以提供前所未有的交通安全保障，甚至可以将汽 车司机发生交通事故的概率降低为零。 • 通用EN－V车型是基于车联网理念设计的。它整合了 车对车交流技术、无线通信及远程感应技术，支持 “自动驾驶”。在自动驾驶模式下，它能获得实时交 通信息，自动选择路况最佳的行驶路线，大大缓解交 通堵塞。此外，它还可以感知周围环境，在很大程度 上减少交通事故的发生。
智能车辆与交通系统的协同控制研究
智能车辆与交通系统的协同控制研究随着智能科技的快速发展，智能车辆与交通系统的协同控制备受关注。
这种协同控制可以提高交通效率，减少交通事故，并改善出行体验。
本文将深入探讨智能车辆与交通系统的协同控制研究，包括其概念、目标、关键技术和挑战。
首先，让我们了解什么是智能车辆与交通系统的协同控制。
简而言之，它是指交通系统和车辆之间实现信息共享、数据交流和智能决策的一种方式。
通过交通系统和车辆之间的紧密合作，能够更好地管理交通流量、提高交通效率和安全性。
协同控制的目标是实现交通流量的优化和高效管理。
通过智能车辆和交通系统的实时数据交流，可以调整交通信号灯的时序以适应交通状况，减少交通拥堵。
此外，协同控制还可以提供实时路况信息给驾驶员，帮助他们做出更好的决策，选择最佳路径和避免拥堵。
实现智能车辆与交通系统的协同控制需要依赖一系列关键技术。
首先，车辆感知技术是实现协同控制的基础。
车辆需要通过传感器获取周围交通环境的信息，包括其他车辆、行人和交通信号灯等。
其次，车辆通信技术是实现车辆间和车辆与交通系统之间实时数据交流的关键。
通过车辆间的通信，可以实现车辆之间的协同行驶。
最后，交通数据分析和智能算法是实现交通流量优化的重要工具。
通过对交通数据的分析，可以预测交通流量并进行智能决策，以达到最佳协同控制效果。
然而，实现智能车辆与交通系统的协同控制面临一些挑战。
首先，车辆感知的准确性是关键问题。
车辆需要准确地感知周围环境并获取实时数据，才能做出正确的决策。
其次，车辆间通信的安全性是一个重要考虑因素。
车辆通信需要保证数据的安全性和隐私性，防止黑客攻击。
此外，交通系统的更新和升级也是一个挑战。
为了实现协同控制，交通系统需要具备相应的智能化功能和实时数据处理能力。
为了应对这些挑战，研究人员和工程师们正在积极开展智能车辆与交通系统协同控制的研究。
他们致力于改进车辆感知技术，提高其准确性和稳定性。
此外，他们还致力于开发更安全可靠的车辆通信技术，以确保数据的安全性和隐私性。
智能车路协同关键技术研究报告71页PPT
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
智能车路协同关键技术研究报告
56、死去何所道，托体同山阿。 57、春秋多佳日，登高赋新诗。 58、种豆南山下，草盛豆苗稀。晨兴 理荒秽 ，带月 荷锄归 。道狭 草木长 ，夕露 沾我衣 。衣沾 不足惜亭月将圆。
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
车路智能协同ppt
Intelligent Transportation Systems
2020/5/18
-
4
Intelligent Transportation Systems
思考题
2. 简述高速公路交通事件管理的步骤及对应含 义。
高速公路交通事件管理的步骤包括： （1）事件监测
车路智能协同系统
（Cooperative Intelligent VehicleInfrastructure System）
智能运输系统
9
内容概要
➢ 车路智能协同系统的概念及其作用
➢ 车路智能协同系统的工作原理及其系统结构 ➢ 车路智能协同系统关键技术
Intelligent Transportation Systems
证实某一事件已经发生，事件管理过程的第一步。 （2）事件确认
确认一个事件已经发生，确定它的确切位置，获得尽 可能多的与时间相关的细节信息。
2020/5/18
-
5
Intelligent Transportation Systems
思考题
2. 简述高速公路交通事件管理的步骤及对应含 义。
高速公路交通事件管理的步骤包括： （3）向驾驶员提供信息
思考题
1. 高速公路交通拥挤如何分类？试分别分析其 发生的原因。
（1）高速公路交通拥挤一般可分为： - 常发性交通拥挤 - 偶发性交通拥挤
（2）常发性交通拥挤 可以从“运行因素”和“几何因素”两个角度来分 析：
2020/5/18
-
2
Intelligent Transportation Systems
智能车载关键技术
1、 车辆精准定位与高可靠通信技术
2024版智能小车控制PPT课件
不同类型的传感器具有不同的作用原理。例如，超声波传感器通过发射超声波 并接收其反射波来测量距离；红外线传感器则利用红外线的反射或吸收特性来 检测物体；摄像头则通过捕捉图像信息来实现视觉感知。
电机驱动方式及性能比较
电机驱动方式
智能小车的电机驱动方式主要有直流电机、步进电机、伺服电机等。这些电机具有不同的特点和适用场景，需要 根据智能小车的实际需求来选择合适的电机。
要点一
深度学习在路径规划中的应用
要点二
强化学习在路径规划中的应用
随着深度学习技术的发展，越来越多的研究将深度学习技术 应用于路径规划中，通过训练神经网络模型来学习路径规划 策略，提高路径规划的智能化水平。
强化学习是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法， 可以应用于路径规划中，通过不断试错来学习最优路径规划 策略。
实施效果评估
通过实际测试和数据分析，评估避障策略的实施效果，并进行优 化和改进。
06
智能小车调试与性能评估
硬件组装注意事项
选择合适的组件和配件，确保其 质量和性能符合设计要求。
按照电路图和说明书正确连接各 个模块，避免出现短路或断路现
象。
注意电源线的接线方式，确保正 负极正确连接，避免反接或虚接。
传感器数据采集与处理策略
传感器类型选择
根据智能小车功能需求，选择合适的 传感器，如超声波、红外、陀螺仪等。
数据采集与处理
设计合理的数据采集电路和信号处理 算法，提高传感器数据的准确性和稳 定性。
电机控制算法实现与优化
电机控制算法
实现基本的电机控制算法，如PID控制、 模糊控制等，确保小车能够稳定、准确地 行驶。
04
路径规划与导航技术探讨
智能交通系统PPT幻灯片
未来发展趋势
展望人工智能在智能交通系统中的 未来发展趋势，如更加智能化的交 通管理、更加高效的车路协同等。
03
道路交通管理优化方案
信号控制策略优化研究
自适应信号控制系统
根据实时交通流量调整信号灯配时，提高路口通行效率。
车载娱乐系统
音频/视频播放器、互联网接入、语音识别技术
3
整合方案
统一用户界面、跨平台兼容性、无缝切换体验
自动驾驶辅助技术原理剖析
传感器技术
雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波传感器
控制与执行系统
电子稳定程序（ESP）、线控技术、执行器
决策与规划算法
深度学习、强化学习、路径规划、行为预测
车载安全监控及应急响应机制
知识产权保护问题探讨
知识产权保护现状
分析当前智能交通系统领域知识产权保护的现状和存在的问题。
加强知识产权保护措施
提出加强智能交通系统知识产权保护的措施，包括加强法律法规建设、完善知识产权管理 制度、加强知识产权培训等。
知识产权与标准体系协同发展
探讨知识产权与标准体系在智能交通系统领域中的协同发展，促进技术创新和产业发展。
安全监控系统
碰撞预警、车道偏离预警、盲点监测
应急响应机制
自动紧急制动（AEB）、紧急呼叫（eCall）
数据安全与隐私保护
加密传输、匿名化处理、访问控制
新能源汽车在ITS中角色定位
01
新能源汽车类型
纯电动汽车（BEV）、插电式混合动力汽车（PHEV）、燃料电池汽车
（FCEV）
02
充电设施与智能电网
快速充电站、无线充电技术、V2G（车辆到电网）技术
车路协同技术(课堂PPT)
CICAS应用场景
驾驶员与车 辆交互界面
路侧
关闭
设备
低频闪烁
高频闪烁 2021/5/8
路侧 设备
车载 设备
预处理 判断开始
预警
18
重点项目：营运车辆信息系统与网络
(CVISN)
目标
智能交通系统 (ITS)
➢提高机动车运输工具、商业运输车 辆和驾驶员的安全性
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
策略，如当前方发生事故时可选择换向行驶；改变匝道配时方案；利用信息情 报板发布信息，诱导驾驶员选择不同的路径。
13.交通系统状况预测：实时监测交通运输系统运行状况，为交通系统有效运行
提供预测数据，包括旅行时间、停车时间、延误时间等；提供交通状况信息， 包括道路控制信息、道路粗糙度、降雨预测、能见度和空气质量；提供交通需 求信息，如车流量等。
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
路线3 性能效益评估
完成目标性能的测试、安全效益的评估
路线4 应用开发
完成各种原型车及环境系统的建设
路线5 驾驶员相关问题
完成与驾驶员操作相关的各种警报、接口、工作量、接受程度的测试
GPS
交通控制中心
2021/5/8
DSRC
5
车路协同体系架构
汽车企业
车辆
道路设施
2021/5/8
驾驶员
操作和运输状况信息
通信网络
6
车路协同应用领域
信号控制
高速路管理
运输管理
事故处理
车联网技术PPT课件
高级阶段-----车路协同
车路协同系统:基于无线通信、传感探测等技术进行车路信息获取，通过车 车、车路信息交互和共享，并实现车辆和基础设施之间智能协同与配合，达 到优化利用系统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标。
4 典型应用-----智能停车服务系统
4.1系统介绍
目前国内外停车管理公司大多是针对某一方面的研 究，例如停车场的停车诱导系统，停车场管理的停车收费 系统等，取得了良好的效果。
4 典型应用-----智能停车服务系统
4.3系统工作流程
1、车辆驶入停车场的过程。
入口工作流程 图
4 典型应用-----智能停车服务系统
①车位信息提示。当车辆进入停车场，入口处有个 信息显示牌，显示车位己用位数及空余的位数，若停车场 没有空余车位，信息显示牌提示车位己满。
②车辆信息识别。路侧读写器从车载终端中获取相 关车辆信息，送系统主机处理，同时对车辆进行车牌识别 。
状态信息在整车网络
上的传递，实现车载
电器的控制、状态监
控以及故障诊断等功
能;
车外网:无线通信技术 把车载终端与外部网 络连接起来，实现车 车两间、车辆和固定 设施。
2 车联网架构
2.1车联网系统架构
车联网感知层:由多种传感器及传感器网关构成，包括车 载传感器和路侧传感器。感知层是车联网的神经末梢，是 信息的来源。通过这些传感器，可以提供车辆的行驶状态 信息、运输物品的相关信息、交通状态信息、道路环境信 息等。主要内容车联网概述 体系架构 关键技术
典型应用
Company Logo
1 车联网概述
车联网:是物联网在智能交通系统(ITS)领域的延伸，是以车内网、车际网和车载 移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车—车、车—互联 网之间，进行无线通讯和信息交换，以实现智能交通管理控制、车辆智能化控制 和智能动态信息服务的一体化网络。
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。
《车路协同技术》课件
车路协同技术在城市规划中的应用可以提供交通数据支持，优化城市交通布局。
发展趋势
1 车路协同技术的未来 2 车路协同技术的存在 3 车路协同技术的市场
发展趋势
问题及解决措施
前景分析
未来车路协同技术将更加 智能化，实现更高效、安 全的交通系统。
车路协同技术存在数据隐 私和安全等问题，需要加 强技术和法规保障。
车路协同技术市场潜力巨 大，将成为未来智慧交通 领域的重要赛道。
结论
车路协同技术的重要 性
车路协同技术对提高交通效率、 减少交通事故等具有重要意义。
车路协同技术的未来 发展前景
随着智能交通的发展，车路协 同技术将获得更广阔的应用前 景。
车路协同技术对智慧 交通的贡献
车路协同技术将为智慧交通的 发展提供强有力的支持和推动。
车路协同技术的意义
车路协同技术可以提高交通效率、降低交通事故率，并为智慧交通的发展奠定基础。
技术体系
车路协同技术的技术体系
车路协同技术的核心是车辆通信 技术，包括车辆间通信和车辆与 道路设施之间的通信。
车路协同技术的基本原理
车辆感知技术通过传感器收集道 路信息，实现车辆与交通设施之 间的智能协同。
车路协同技术在智慧交通 领域的应用可以提供出行 服务、智能停车等便捷功 能。
拓展应用
1
车路协同技术在自动驾驶领域的应用
车路协同技术与自动驾驶技术的结合，可以实现智能交通系统的自主驾驶。
2
车路协同技术在能源管理领域的应用
车路协同技术可以通过智能能源管理，提高能源利用效率，减少能源消耗。
3
车路协同技术在城市规划领域的应用
《车路协同技术》PPT课 件
车路协同技术是指通过车辆与交通设施之间的信息交互，实现交通系统中的 车辆与道路资源之间的协同与共享，提升交通能效和保障交通安全。
智能交通系统中的车路协同技术
智能交通系统中的车路协同技术随着城市化进程的不断加速，汽车的使用率越来越高，汽车的数量也在不断增加。
同时，交通拥堵和事故频发也成为城市发展的阻碍之一。
这些问题迫使我们必须思考如何通过技术手段来解决交通问题。
智能交通系统是指利用现代先进技术，包括计算机技术，电子技术，通讯技术，自动控制技术，传感器技术等，为交通管理部门和交通参与者提供交通管理、信息服务以及各类交通参与者的安全、方便、快捷的出行服务。
车路协同技术是智能交通系统的重要组成部分。
车路协同技术，顾名思义，是指汽车和道路之间的协同作用。
这种技术可以使交通信号灯、路况交通信息、行驶路线规划等服务更加智能化，从而使交通更加顺畅，安全性和便利性大大提高。
一方面，车路协同技术可以通过车辆与交通管理中心的双向通讯实现实时交通信息的传输和处理，提升道路使用率。
例如，当道路上出现拥堵时，可以通过车辆传递拥堵信息和瞬时车流状况给交通管理中心，将信息回传到驾驶员的车载终端上，指导司机绕道行驶。
还可以通过交通信号灯控制模拟、交通事故预测和预警等功能，对车辆行驶的情况作出及时响应，有助于避免交通事故的发生。
另一方面，车路协同技术也可以提升汽车的自动驾驶能力。
自动驾驶是指通过计算机、传感器等技术手段让车辆自主行驶的技术。
传统的自动驾驶技术局限在车辆内部信息的应用上，对于外部交通信息的获取和处理相对不足。
而车路协同技术的应用则可以让汽车系统更加准确地感知周围的情况，在复杂交通状况下依然保持稳定性和安全性。
综上所述，车路协同技术在智能交通系统中具有重要地位。
通过车辆与交通管理中心的双向通讯，共同实现交通信息的传输和处理，从而使交通更加安全、顺畅和高效。
同时，车路协同技术被广泛应用于汽车自动驾驶技术中，为汽车系统的自主决策和控制提供更准确的外部交通信息。
相信随着技术的不断发展，车路协同技术将会成为未来智能交通系统的重要发展方向。
智慧道路与车路协同下的信息服务研究内容与关键技术
智慧道路与车路协同下的信息服务研究内容与关键技术1. 引言智慧道路与车路协同是近年来交通领域的热门话题，随着信息技术和人工智能的迅猛发展，智慧交通系统已成为交通管理的重要手段。
在这一背景下，智慧道路与车路协同下的信息服务研究内容与关键技术备受关注。
2. 智慧道路的核心概念智慧道路是指利用先进的信息技术和通信技术，对道路进行智能化的改造和管理，实现交通信息共享、智能交通管控等功能。
智慧道路的建设主要包括道路感知、智能通信、智能控制等方面的内容。
2.1 道路感知道路感知是指通过各种传感器和设备，对道路上的交通、环境信息进行实时感知和采集。
通过车载摄像头、雷达等设备可以实现对车流量、道路状态、交通事故等信息的感知。
而通过气象站、环境监测设备可以实现对气象、环境等信息的感知。
2.2 智能通信智能通信是指利用无线通信技术，将道路感知的信息传输给交通管理中心和车辆驾驶员，实现交通信息共享。
在智慧道路中，采用了诸如5G、车联网等先进的通信技术，加强了交通信息的传输和共享。
2.3 智能控制智能控制是指利用智能算法和人工智能技术，对道路上的交通流进行优化调控。
通过实时监测道路交通状况，并结合交通管理中心的指挥和控制，可以实现交通拥堵的快速疏导、道路交通信号的智能化控制等。
3. 车路协同的关键意义车路协同是指车辆与道路设施之间的信息交换与互动。
通过车路协同，可以实现车辆对道路信息的感知和识别，同时也可以通过车载设备向道路管理者传递车辆的信息和需求，从而实现交通的智能化管理和服务。
3.1 车辆感知车辆感知是指通过车载传感器和实时通信设备，对周围的道路情况进行感知和识别。
通过激光雷达、摄像头等设备可以实现对车辆周围交通条件的感知，包括车流密度、车速、车距等信息的获取。
3.2 信息交互车辆通过车载通信设备可以将感知到的信息上传至交通管理中心，包括路况、交通事故、交通管制等信息。
交通管理中心可以根据这些信息及时调整交通策略，为驾驶员提供及时的交通信息服务。
智能车路协同关键技术研究报告
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
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
• 专利检索情况
国外检索 • 美国专利商标局网上专利检索
一、立项依据
3、知识产权状况的分析
• 欧洲专利局网上专利检索 • 世界知识产权组织网上专利检索
国内检索 • 国家知识产权局-专利搜索
一、立项依据
3、知识产权状况的分析
结论：在智能车载系统方面，国内 外的专利集中在车辆安全辅助驾驶 方面，没有检索到与车路协同相关 的智能车载系统方面的专利。
Management System for the 21st century）
研Sy究st重e驾m）点驶安：全支持系统（DSSS, Driving Safety Support • 先1进、安依全托车各辆种（A先SV进，A的dv通anc信ed系S统afe和ty车Ve载hi系cl统e），集成现有
的应用系统，为出行者提供更加安全和便利的服务；
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
2、通过车路协调改善道路安全。
一、立项依据
2、国内外发展现状和趋势
从美国、欧洲和日本等交通技术发达的国家和 地区的研究情况看
——智能车路协同技术的发展方向： 车车/车路通讯技术 车载安全控制技术 车路协同的信息共享
一、立项依据
2、国内外发展现状和趋势
• ——中国 • “九五”期间，我国正式开始进行国家ITS体系框架、国家ITS标准
研究Sys重te点ms：）
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） • 面向21世纪的交通管理系统（UTMS21，Universal Traffic
防碰撞设计
容易进入车内 起火的危险
环境
道路设计 道路布局 速度限制 行人装备
道路两侧 防撞物体
救援设施 交通阻塞
哈顿矩阵 模型—— 人、车、 环境在碰 撞前、中、 后的相互
作用
一、立项依据
2、国内外发展现状和趋势
• ——美国 • 1998开始将交通安全调整为ITS的主要内容之一 • 车路集成系统（VII，Vehicle-Infrastructure Integration） • 车路合作系统 （CVHAS，Cooperative Vehicle-Highway
而中国严重的人车混行 状况，对实施智能车路 协同技术，提高道路交 通安全提出了更加迫切 的要求。而且，技术要 求更高，难度更大。
目前，道路交通安全正向车路协同、把智能的车和智能的路有机结合 起来的方向发展。
针对这一特点，我们组织了有车、有路、产学研紧密结合的优势合作 团队，开展智能车路协同系统的研究。
体系等方面的研究和试验； • 《国家中长期科学和技术发展规划纲要2006-2020》明确提出将“交
通运输安全与应急保障”作为优先发展主题； • 在863计划和国家基金委的支持下，取得了一大批典型成果：
➢ 大范围交通协同控制系统以及多智能体的交通控制与交通诱导系统研究 ➢ 基于混杂Petri网的城市路网交通拥堵波及效应研究 ➢ 智能道路系统信息结构及环境感知与重构技术研究 ➢ 基于车路协调的道路智能标识与感知技术研究 ➢ 基于泛在网络技术的道路设施及灾害信息采集和融合 ➢ 城市道路交叉口交通仿真器软件开发 ➢ ……
智能车路协同关键技术研究
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。
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。
一、立项依据
2、国内外发展现状和趋势
• ——中国 • 智能车辆和车辆智能技术的研究 • 2008年，国家基金委设立“视听觉认知计算”重大研究计划
• 以智能车为应用平台开展视 听觉认知技术研究
• 2009年、2010年： 中国智能车未来挑战赛
一、立项依据
2、国内外发展现状和趋势
近年，我国道路建设突 飞猛进，为进行智能车 路协同技术的研究奠定 了基础。
——被动防护与救援能够减轻车祸造成的伤害，但不能避免车祸。 ——主动安全依赖于车和路的智能化水平。
阶段 碰撞前 防止碰撞
人员
信息 态度 损伤 交警执法力度
碰撞时 防止伤害 碰撞后 生命支持
固定装置的使用 损设备
车辆性能 照明 制动 操控
速度管理
乘员固定系统 其他安全装置
——2009年中国发生道路交通事故238351起，造成67759人死亡、
227051102）5人受伤，直接财产损车失祸9.1猛亿元于人虎民币！。（公安部交通管理局，
——车祸造成的经济损失约占GDP的1~2%。（世界卫生组织，2004）
一、立项依据
1、研究意义
•智能车路协同技术能够促进道路交通安全保障 从被动防护转向主动预防，有效地避免车祸