车路协同服务云平台概要

车路协同服务云平台

1概述

智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置.并融合

现代通信与网络技术，实现车与X（人、车、路、云端等）智能信息交换、共享，

具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现“安全、高效、舒适、

节能”行驶，并最终匕实现替代人来操作的新一代汽车。

车路协同平台综合感知、通信、计算、控制等技术，基于标准化通信协议,

实现物理空间与信息空间中包括“车、交通、环境”等要素的相互映射，标准化

交互与高效协同、利用云计算大数据能力，解决系统性的资源优化与配置问题。

平台为智能汽车及其用户、管理及服务机构等提供车辆运行、基础设施、

交通环境、交通管理等动态基础数据，具有高性能信息共享、高实时性云计

算、大数据分析、信息安全等基础服务机制，支持智能网联汽车实际应用需求

的基础支撑平台。主要包含标准化互联互通和共性基础支持两方面。其中标准

化互联互通包括统一交互标准化语言，减少多领域协同时在理解和认识上的差

异化；针对车辆与各类资源互联互通的实际应用需求，设计标准化基础设施体

系部署与分段实施路径。共性技术支持包括提供针对智能网联具体应用需求的

基础、共性技术服务，包括数据的安全性管理，存储，运维，大数据计算、仿

真与测试评价技术等；为解决异构集成、互操作等实际业务需求提供一系列标

准化开发接口与工具集。

平台包含了面向效率和面向安全两个方面。其中面向效率包括基于车路协

同信息的交叉口智能控制技术、基于车路协同信息的集群诱导技术、交通控制

与交通诱导协同优化技术、动态协同专用车道技术、精准停车控制技术。面向

安全包括智能车速预警与控制，弯道测速/侧翻事故预警、无分隔带玩到安全会

车、车间距离预警与控制、临时性障碍预警。

平台面向产业链应用，面向全行'也提供体系化的安全，高效，节能等在内

的汽车智能网联驾驶应用，以及包括共享汽车，电子支付等一系列新型汽车应

用形态；为测试开发体系，公共服务体系，保险体系，医疗体系等提供协同化

的实际业务应用。

2需求与应用场景分析

根据中国汽车工程学会标准《合作式智能运输系统车用通信系统应用层及

应用数据交互标准》(T/CSAE53-2017),车联网基础功能涵盖安全、效率和信

息服务三大类17个应用。

表1一期应用列表

序号类别通信方式应用名称

1V2V前向碰撞预警

2V2VN2I交叉路口碰撞预警

3V2VN2I左转辅助

4V2V盲区预警/变道辅助

5V2V逆向超车预警

6V2V-Event紧急制动预警

安全

7V2V-Event异常车辆提醒

8V2V-Event车辆失控预警

9V2I道路危险状况提示

10V2I限速预警

11V2I阁红灯预警

12V2P/V2I弱势交通参与者碰撞预警

13V2I绿波车速引导

14V2I车内标牌

效率

15V2I前方拥堵提醒

16V2V紧急车辆提醒

17信息服务V2I汽车近场支付

车路协同服务的需求可以从政府、企业和个人三方面的需求分析。政府监管

部门通过车路协同服务平台实现对交通进行实时监管、交通行业管理和交通规划

管理。

企业包括智能汽车研发企'业和运营企业两大类。智能汽车研发企业可以通过

车路协同提供的超视距信息服务、地图服务等为无人驾驶汽车提供更完备的服务。

运营企业可以通过车路协同服务提高运营效率和安全性。

2

交通管埋（交警）交通运输管理（交通局）交通规划管理（规划局）

•交通状态监管•公路运行状态监管♦道路网评价

•交通控制优化•公交监管•交通出行预测

•特种车舱先・货运监管•交通运力规划

•停车监管.交通发展政策建议

政府服务

智能汽车

•超搬巨总信息服务

•动态高清地图服务

•车辆失控辅助处置

车路协同•大数蝴助决策

服务

信息服务智能公交

•车辆运营监控

•近场支付个人服务

・车内路牌企业服务・车辆安全警告

・车辆失控处置

•导航

•车内安全服务

效率服务其他智能物流园区

•车内信号灯•安全警告•智能停车•车辆运营监控

•车速引导•违颜醒•共享汽^服务帕

•拥堵绕行樨醒・车・汽车保险评估・车辆远程遥控

•车路协同大数据交易•货钙列胞

y

图2-1车路协同需求与应用场景分析图

个人服务现实阶段可以得到车路协同的安全和交通诱导信息服务，远期当车

路系统完善后可以实现车辆远程遥控和自动控制。

3总体方案

3.1V2X分级体系架构

当网络具备边缘计算能力后，许多核心层和终端层的计算负荷都可以整合到

边缘层进行，极大地降低网络传输的数据量，也为低时延赋能。

（l）终端层

车辆终端层决策的最大优势为时延小，主要进行与车辆安全性紧密相关的决

策，如紧急刹车制动等。

3

本次建设主要应用都部署在云上。参考云计算分层模型，本方案云计算数据

中心在横向上分为数据源层、基础设施服务(laaS)层、平台服务(PaaS)层、行业

应用层(SaaS)。总体架构如下图。

车券骐^LAPP可变标志信号灯

应用服务

驾驶安全驾驶安全车辆安全无人驾驶

SaaS协冏屈知交通管控交通信息终端APP

信息服务辅助控制信用泮价信息限务

系统协调系统服务系优

系统系统-----・系统系统

车

车

路

路

协

协

同

同

平台服务

安

标

PaaS

全

准

体

体

系

系

设嗣艮务存储设备内部网络云计算资源边缘云计算筑源

laaS

想知设备视频交通检测车辆传®H»GPS互联网趣据手机信令物联网122接警

图3-2车路协同运控平告架构

感知设备层通过采集视频监控数据、交通流检测、违章监测数据、事件监测

数据、GPS数据、互联网大数据、手机信令数据、以及热线或投诉电话的事件报

告数据等，汇聚接入到云计算平台，为云计算平台提供基础数据支撑。

laaS基础设施服务层对政务云的服务器、存储、网络等资源，进行统一的、

集中的运维和管理。利用虚拟化技术按照用户或者业务的需求，从池化资源层中

选择资源并打包，形成不同规模的计算资源。根据本方案的特点，基础设施层还

包括边缘云计算资源，主要用于路口和小区级别的车路协同感知信息处理和实时

信息发布。

PaaS平台服务层依托基础设施服务层，通过开放的架构，提供共享云计算的

有效机制。构建在虚拟服务器集群之上，把端到端的分布式软件开发、部属、运

行环境以及复杂的应用程序托管当作服务提供给用户。PaaS平台服务层依托基础

设施服务层，建立系统应用所必须的基础数据库、业务数据库和主题数据库，为

系统提供共享数据服务。

SaaS应用层包括协同感知系统、交通管控协调系统、驾驶安全信息服务系统、

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交通信息服务系统、终端APP应用系统和无人驾驶服务系统等应用系统。

客户端车载终端、移动终端、可变诱导屏、智慧城市指挥中心大屏幕等为政

府部门、交通管理部门、企业和普通民众提供交通的各种服务。

3.3边云框架

边缘计算不是单一的部件，也不是单一的层次，而是涉及到EC-IaaS、EC-PaaS、

EC-SaaS的端到端开放平台。典型的边缘计算节点一般涉及网络、虚拟化费源、

RTOS、数据面、控制面、管理面、行业应用等，其中网络、虚拟化资源、RTOS

等属于EC-IaaS能力，数据面、控制面、管理面等属于EC-PaaS能力，行业应用属

于EC-SaaS范畴。

边云协同的能力涉及laaS、PaaS、SaaS各层面的全面协同。EC-IaaS与云端laaS

应可实现对网络、虚拟化资源、安全等的资源协同；EC-PaaS与云端PaaS应可实

现数据协同、智能协同、应用管理协同、业务管理协同；EC-SaaS与云端SaaS应

可实现服务协同。

G

数据采集

设备控制❷牧

图3-3边云协同能力框架

4车路协同应用系统

6

4.1协同感知系统

车辆获取的信息既有来自车载传感器（激光雷达、毫米波雷达、视频、GPS

/BD等）的各种数据（自己的位置、状态，周边目标的位置、速度），也有来自

外部传感器（协同获取的其他车辆GPS/BD、路侧设备微波雷达、信号机等）的

数据（周边目标的位置、速度、特征、状态；周边道路状态；路口信号灯状态等），

这些数据特征差异很大，需要在协同感知系统进行融合。

4.1.1道路交通路侧感知系统

路侧感知系统是由安装在道路上的地磁、超声波、红外、RFID、信标、视频

检测器和道路气象站、路面、路况检测器等组成，该子系统又分为道路交通感知

模块、道路气象感知模块和路面状况感知模块3部分。

4.1.2车载感知系统

车载感知系统是由安装在车辆上的各种车辆运行参数传感器、车载摄像头和

雷达、GPS卫星定位装置以及车载微处理单元等组成。该子系统又分为车辆感知

模块、环境感知模块和GPS定位模块3部分。

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4.1.3多传感器信息融合系统

多传感器信息融合系统也是协同感知系统的关键技术之一。信息融合系统是

利用计算机技术将来自多个传感器或多源的观测信息进行分析、综合处理。从而

得出决策和估计任务所需的信息的处理过程。信息融合的基本原理是：充分利用

传感器资源，通过对各种传感器及人工观测信息的合理支配与使用。将各种传感

器在空间和时间，•的互补与冗余信息依据某种优化准则或算法组合来，产生对观

测对象的一致性解释和描述。车路协同系统需要处理大量的源自路网的各种车载

感知信息和路侧感知信息，如果运用数据融合技术对其进行数据级融合、特征级

融合以及决策级融合，将有利于通过对信息的优化和组合从中获得更多的有效信

息。

4.1.4实时数据处理系统

在车路协同服务平台中，边缘计算、局部计算和云端计算组成了数据分析系

统。在这样的复杂新型交通系统里面才能很好的解决协同和控制问题。边缘计算

主要是路测计算单元；局部的是情景中的集中部分，比如说路侧的信号机为核心

的区域计算单元；云端计算的就是中心。三者结合形成有机的计算平台，分配好

计算任务才能解决问题。该系统主要用于海量交通数据的处理，分析计算道珞交

通状态、大规模车辆诱导策略、智能交通调度等。

（1）通过边缘计算与云计算，综合分析交通与空间、气象与道路等信息以

及与GIS匹配等，及时发现道路上的交通异常或潜在的交通危险，实现对道路交

通状态的实时监测；

（2）通过对区域交通数据的综合分析•，提出科学合理的交通组织与优化对

策，实现对全路网交通的有效组织与疏导；

（3）通过对单个车辆运行轨迹和运行参数的分析、由边缘计算单元实现对

个别违章车辆的实时预警或交通事故车辆的实时我警；

（4）通过对特定车辆监视及行驶参数的分析，实现最优路径的诱导；

（5）通过对气象条件与道路路况信息的综合分析，实现对道路路况条件与

恶劣气象条件的提前预警:

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(6)通过对交通数据存储、管理、编辑、检索、查询和分析等综合应用,

实现各子系统间的信息协同、数据共享与互通，提高交通信息的综合利用度。

云计算的应用，一方面可以实现业务的快速部署，在短期内为交通用户提供

信息服务；另一方面，平台具有的强大运算能力、最新实时数据和广泛的服务支

持，能够对综合交通服务起到强大的支撑作用。云平台则可以根据用户的需求及

道路交通的实际情况、异常交通因素等，进行大范围的交通数据的分析、计算与

规划，从而实现宏观区域的交通组织与优化，并通过服务整合为路网中车载终端

提供更丰富、更富有价值的综合交通服务等。

财做像机侣号灯

蹈星亳米被雷达•可交交通送导

路基激光雷达,车遒报示at

信号灯

车•年内信号灯服务

路交通信息服务•交通信息殿务

交

年财光富达协・路径导航服务

通

OBU智能车辆息车蜕碾像机展

善

车辆位置方向/速度据

知局

者

嬖

部

口

动•人车冲

态

・行车超视距服务

地

行人位置/方向图

(

单车位M历向L

5G移酶位D

M车辆遥控

)

图4-1车路协同交通感知数据处理流程

4.2交通管控协调系统

交通控制与诱导系统是由安装在道路沿线的信号控制装置、可变信息板和路

旁广播等装置组成，该子系统能够通过通信装置接收来自车路协同服务平台的交

通控制信息，实现对道路上车辆的交通信号实时控制；也可接收来自车路协同服

务平台的交通诱导信息，实现对特定路段或特定区域交通诱导信息的发布。该系

统发布的信息主要是该路段或区域内的群体车辆，也可以是指定车辆；该系统的

控制与信息发布主要依赖路侧各种信息发相装置.，如信号灯、交通诱导屏等。

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（1）智能红绿灯预警/红绿灯车速引导系统

基于车路协同技术，当汽车在接近信号交叉口时，接收来自路侧单元的信号

配时和交叉口地理信息，通过计算车辆行驶速度和加速度，结合信号配时和地理

信息，判断本车在剩余绿灯时间内能否安全通过交叉路口，如果存在违规风险,

车辆将受到相应的告警，如果判定可以通过，给出建议车速。

（2）特殊车辆信号优先系统

基于车路协同技术，当特殊车辆（救护车、消防车等）接近信号控制交叉口

时，车载单元向路口信号控制机发送特殊车辆定位距离和当前车速信息，由智能

路侧单元计算出的预计到达时间，信号控制机根据当前信号的状态，对相位进行

红灯早断、绿灯延时等干预操作，保证特殊车辆的顺利通过。

4.3驾驶安全信息服务系统

车辆行驶安全信息服务系统主要用于对道路交通异常状态、单车运行异常状

况、恶劣天气与路况异常变化等情况提前预警和实时报警，以便最大限度地减少

交通异常所造成的损失。车路协同服务平台可根据监测目标数目的多少采用单屏

多窗口或者多屏幕显示方式，分别监测不同的目标和区域。一旦发现或预测到可

能发生的交通异常或交通危险，则以声光报警方式发出预报或报警信息，并锁定

和显示报警目标，提示工作人员及时处理警情。

（1）智能交叉口预警

基于车车通信技术，两辆在不同道路行驶的网联汽车接近交叉口时，根据车

辆速度、位置、行驶方向等信息，利用碰撞算法判别，如存在碰撞风险，则向两

辆网联汽车发出告警，提示避让。

在交通基础设施不完善或者郊区普通道路或公路交叉路口，车辆在交叉路口

左转,与对向来车存在碰撞危险时，系统基于无线通信技术应对驾驶员进行预警。

避免或减轻侧向碰撞，提高交叉口通行安全。

（2）智能人车冲突预警

基于车路协同技术，以红外视频、微波等检测器作为行人检测设备，通过深

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度学习技术判断人车冲突隐患，在路侧通过显示屏及语音提示器，提醒行人注意

通行安全，在车内通过车载设备提醒网联汽车注意行人。

车辆行驶过程中，路侧感知单元检测到的行人、非机动车位置与人、车的

GNSS信息在平台融合处理，并实时接收行人过街请求，再通过车路通信，把人

行道及其周围环境的行人、自行车的位置信息以及行人过街信息发布给车辆，同

时，也可以向行人、非机动车的手机发布安全提示信息，以防止事故的发生。

（3）行车超视距服务

将道路前方路侧视频或前车车内视频传输给周边汽车，实现网联汽车超视距

（如1km）接受前方道路交通信息。

车辆行驶在道路上时，与前车存在一定距离，当前车进行紧急制动时，后车

将通过无线通信技术收到这一信息，并通过车载终端对驾驶员进行预警。

（4）盲区预警/变道辅助

当汽车准备实施变道操作时（例如激活转向灯等），若其相邻车道上有同向

行驶的车辆出现在网联汽车的盲区时，换道告警应用对网联汽车进行提醒，避免

其与相邻车道上的车辆发生侧向碰撞，保证变道安全。

在道路行驶过程中，因借用逆向车道超车，与逆向车道上的逆向行驶车存在

碰撞危险时，及时对车辆驾驶员进行预警。辅助驾驶员避免或减轻超车过程中产

生的碰撞，提高逆向超车通行安全。

（5）道路施工预警

基于车路协同技术，当网联汽车接近施工区域前，智能路侧单元向特定范围

内的网联汽车发送施工信息预警，提醒车辆注意施工区域及施工人员，适用丁可

视条件不好的环境。

（6）限速提醒

基于车路协同技术，通过智能路侧单元将结合天气、交通流量、施工、事故

等信息动态调整限速信息、或前方道路的弯道限速信息向周边广播，为网联汽车

提供可变限速提醒。

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（7）前向碰撞预警

系统通过GPS定位系统和无线通信技术实现前向车辆距离过近时提前预警。

以保护人员及车辆安全，主要针对追尾等前向碰撞事故，降低城市道路交通事故

率。

（8）异常车辆预警

当感知系统发现有车在行驶中打开故障报警灯时，边缘计算单元根据车辆状

态（静止或慢速）若分析其属于异常车辆，并可能影响影响本车行驶路线时，通

过无线通信技术将这一状况发布至车载终端，对驾驶员进行预警。适用于城市及

郊区普通道路及公路的交叉口、环岛入口等环境中的异常车辆提醒。帮助驾驶员

及时发现前方异常车辆，从而避免或减轻碰撞，提高通行能力。

（9）道路危险状况提示

车辆行驶到潜在危险状况（如桥下存在较深积水、路面有深坑、道路湿滑、

前方急转弯等）路段,存在发生事故风险时，边缘计算单元对周围车辆进行预警，

便于驾驶员提前进行处置，提高车辆对危险路况的感知能力，降低驶入该危险区

域的车辆发生事故的风险。

（10）紧急车辆提醒

基于车车通信技术，将救援车辆（救护车、消防车等）的位置和移动方位信

息向特定范围内的网联汽车发送，提示网联汽车提前做好让行准备。

（11）闯红灯预警

经过有信号控制的交叉口或车道时，由于前方有大车遮挡视线或恶劣天气影

响视线，或由丁其他原因驾驶员看不清信号灯的，系统检测车辆当前所处位置和

速度等，通过计算预测车头经过停车线时信号灯的状态，若系统认定车辆存在不

按信号灯规定或指示行驶的风险时，向驾驶员进行预警。

4.4驾驶安全辅助控制系统

对于特定生产或改装的，经过授权控制的特种车辆、公务车辆、公共汽车、

营运车辆等，系统可以在紧急的情况下，对车辆进行控制，以避免事故的发生。

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对车辆的自动控制包括刹车、转向与油门控制。驾驶安全辅助控制系统可以

利用V2X低延时通信网络，根据需要对车辆采取控制措施，避免因驾驶员反应不

及时引发的事故。

图4-2传统油门踏板与电子油门控制系统对比

4.5交通信息服务系统

4.5.1路况交通信息服务

主要用于对前方道路拥堵状况、道路危险状况、事故状况、道路施工状况和

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车辆故障状况发布给驾驶员，实现提前预警和实时报警，提醒驾驶员避开拥挤道

路，以便最大限度地减少交通异常所造成的损失。

4.5.2精确定位服务

车载终端集成卫星定位模块，可以利用全球卫星定位系统来实现车辆定位。

第一，因为该系统同时集成了卫星定位模块和移动通信模块，通过利用移动通信

网络辅助GPS来给车辆提供实时定位信息。这样就可以大幅提升系统搜索定位时

间、提高定位精度同时还可以在卫星信号无法覆盖的区域内提供定位服务。第二,

可以通过对定位数据进行加密后上传至专业服务平台还可以拓展出很多其他服

务。例如，紧急救援服务、智能交通管理、车辆防盗等。特别是智能交通管理,

如果可以精确获取一定区域内的车辆实时位置信息，就可以在此基础上对交通流

进行有效管理，并结合通信服务等将疏导信息传达到驾驶人员，进而解决交通拥

堵问题。同时，统一的定位信息也可以为交通管理提供第一手的基础数据。

4.5.3路径导航服务

车载终端可以有选择的接入全球卫星定位系统，从而得到定位数据。进而当

在终端上标注出目的地后，终端便会自动根据当前的位置，依据距离和道路等级

为车主设计行车路线。结合智能交通服务，道路上的车辆都将自身的定位数据发

送到相关服务器上，导航系统可以综合距离、道路等级和当前实时路况来为用户

设计更加优化路线。另外，4项服务还要依赖于地图数据服务商提供高精度地图