DB31-T 1617-2025 基于多传感器的路侧融合感知系统技术规范

基于多传感器的路侧融合感知系统技术规范上海市市场监督管理局发布I 12规范性引用文件 13术语和定义 14符号与缩略语 25系统总体要求 2 37设备部署要求 8运维要求 附录A(资料性)应用场景 参考文献 29本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。本文件由上海市交通委员会提出并组织实施。本文件由上海市智能交通标准化技术委员会归口。本文件起草单位：上海国际汽车城(集团)有限公司、同济大学、兆边(上海)科技有限公司、上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司、上海滴滴沃芽科技有限公司、零束科技有限公司、上海淞泓智能汽车科技有限公司、北京觉非科技有限公司、上海临港新片区数字基建投资发展有限公司、图达通智能科技(苏州)有限公司、上海车云数据科技有限公司、中电科数智科技有限公司、上海电科智能系统股份有限公司、上海临港同济大学智慧科技研究院、上海金桥智能网联汽车发展有限公司、北京百度网讯科技有限公司、上海智能交通有限公司、上海禾赛科技有限公司、中国联合网络通信有限公司上海市嘉定区分公司、新华三集团、中船杰瑞科技(上海)有限公司、上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司、上海燧原科技股份有限公司、联通(上海)产业互联网有限公司。本文件主要起草人：吴俊贤、郝若辰、孙拓、陈奔玮、李文海、马万经、周云冲、侯金泉、戴梦莹、孙昊、沈宙彪、杨洋、王锋、刘公才、李晨毓、王秋兰、胡超伟、侍兴华、周思、张宏怡、李逸斐、曲成原、罗亚军、张继志、刘金领、李垚、霍燕燕、王敬平、赵桥驿、黄钰情、苏贵民、周轶、谈泽昆、杨飞、蒋桂、王晓琦、马宇轩、汪志涛、谢勇、张洋、李呈光、李洁、孟超、张越盈、李效松、梅敬青、林臣琪、游克思、周豪、王路遥、何继伟、刁倩倩、蒋成、朱博宇、项俊平、章涛涛、孙诚予、王彪、王思善、邱天。本文件适用于上海市新建、改(扩)建城市道路及公路的路侧融合感知系统的设计、建设和运维，其他道路(园区、港口、机场等封闭区域道路)也可参考执行。仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本GB/T20986—2023信息安全技术信息安全事件分类分级指南GB22021—2008国家大地测量基本技术规定视频交通事件检测器道路交通信息服务交通事件分类与编码数据安全技术大数据服务安全能力要求GB50348—2018安全防范工程技YD/T2375—2019高精度时间同步技术要求YD/T4770—2024车路协同路侧感知系统技术要求及测从某交通参与者出现在某一空间位置或某事件发生时刻的实际时间，与路侧融合感知系统感知到工2在感知范围内与特定时间内，路侧感知系统对所感知到的所有交通参与者中心点的位置检测值与C-V2X:蜂窝车联网(Cellular-VehicletoRSI:路侧交通信息(RoadsideInfrastructure)路侧融合感知系统应具备可搭载感知、应用等算法的基础环境，汇集各类传感器信和恶意干扰的能力，数据安全能力建设相关要求应符合GB/T3523交通流感知交通参与者感知摄像机毫米波雷达激光雷达交通参与者(机动车、非机动车、行人等)路侧通信设备图1基于多传感器的路侧融合感知系统整体架构基于多传感器的路侧融合感知系统整体架构见图1,系统输出感知结果至上级平台，支撑应用场景实现。路侧融合感知系统应包括路侧传感器、路侧计算设施等主要模块，具体如下：a)路侧传感器：实时采集路侧信息，包括摄像机、毫米波雷达、激光雷达等交通感知设施；b)路侧计算设施：接入路侧传感器实时采集信息，计算后输出交通参与者、交通流、交通事件感知数据。6技术要求6.1系统等级划分6.1.1等级划分原则6.1.1.1基于多传感器的路侧融合感知系统等级宜依据系统信息化、智能化、协同化程度进行定级。6.1.1.2系统等级划分应与DB31/T1613-2025、DB31/T1618-2025的等级要求相协调，满足两个标准的各分级对应功能要求。6.1.2具体等级6.1.2.1基于多传感器的路侧融合感知系统宜划分为四个等级，精细化程度及覆盖范围逐步提升，依次为T1等级、T2等级、T3等级、T4等级，各等级支撑场景见附录A。6.1.2.2满足T1等级的路侧融合感知系统，可支持断面交通流数据统计和交通拥堵事件识别，以支撑基础的道路管控场景。6.1.2.3满足T2等级的路侧融合感知系统，在T1等级要求上，可支持路段交通流数据统计、机动车的交通参与者检测和车辆停车等交通事件识别，以支撑道路管控场景和部分辅助驾驶场景。6.1.2.4满足T3等级的路侧融合感知系统，在T2等级要求上，可支持路口内交通流数据统计、行人和非机动车的交通参与者检测和道路施工等事件识别，以全面支撑道路管控场景和辅助驾驶场景。46.1.2.5满足T4等级的路侧融合感知系统，在T3等级要求上，可支持障碍物检测，同时达到更高精路侧融合感知系统与网联车辆或上级平台交互时，宜采用GB22021—2008所规定的2000国家大地a)面对T2等级及以下普通车辆预警提醒的，误差应不超过50ms;b)面向T3级别及以上网联车辆、自动驾驶车辆辅助决策的，误差应不超过1ms。b)路侧计算设施和路侧传感器等宜采用光纤等有线传输方式接入上级平台，可支持5G等无线传不同道路环境具备不同感知范围需求，在无遮挡等交叉口断面点，沿车道方向延伸，不小于100m。(见图2)(见图3)同T35道。(见图4)车道，部分非机动车道°。(见图同T3出入口断面点，沿主路及匝道来车方向延伸，不小于80m。(见图6)同T2同T2一一车道含应急车道。(见图7)同T3口服务区、口一一同T3道一车道、人行道。同T3“交叉口内部指各进口道停止线围成的内部区域。重要路段指交通事故多发、易拥堵等区段。部分非机动车道是指当机动车道与非机动车道间无硬隔离时，检测范围应当覆盖非机动车重要出入口指物流运输通道、人流集散通道等出入重要桥梁/隧道指交通运输部规定的“三特”(特大、特殊结构、特别重要)桥梁以及长隧道、特长隧道。图2城市道路交叉口T2等级有效感知范围6图6快速路、高速公路立交/匝道出入口有效感知范围图7快速路、高速公路主路段有效感知范围应具备数据接入功能，支持在满足各设备要求的环境下正常运行，并能够处理来自多个路侧传感器的数据。6.3.1.3系统配置优化功能应具备系统配置优化功能，具体如下：a)应支持远程配置算法模块，支持系统级与模块级的软件在线升级；b)应支持版本控制机制，跟踪和管理系统的代码变更；c)应支持增加或减少计算资源，灵活适应不同规模和复杂度的道路网络。6.3.2交通流感知功能应具备检测交通流感知功能，具体参数宜包括机动车车型、车流量、平均车速、车头时距、车头间距、时间占有率、空间占有率、排队长度、排队溢出、交叉口转向流量，不同等级具体要求见表2。表2交通流感知功能要求★★★★★★★8表2交通流感知功能要求(续)★★★★★★★★☆★★★时间占有率★★★★空间占有率☆★★★☆★★★排队溢出☆★★★☆☆★6.3.3交通参与者感知功能6.3.3.1属性特征宜具备检测交通参与者属性特征功能，具体参数包括交通参与者类型识别及交通参与者尺寸精度，不同等级的具体要求见表3。表3交通参与者属性特征感知功能要求类型识别☆★★★☆☆★★☆☆★★障碍物☆☆☆★交通参与者尺寸精度☆★★★注：“★”表示应具备功能，“☆”表示宜具备功能。障碍物包括锥筒、三角警示牌、动物、纸箱、轮胎等。6.3.3.2运动特征宜具备检测交通参与者运动特征功能，具体参数包括位置、速度、加速度、航向角、目标跟踪时长、机动车历史轨迹及路径预测，不同等级的具体要求见表4。表4交通参与者运动特征感知功能要求☆★★★☆☆★★☆★★9☆☆★★☆★★★☆☆★★航向角☆★★★☆☆★★目标跟踪时长☆☆★★☆☆☆☆机动车路径预测☆☆☆☆注：“★”表示应具备功能，“☆”表示宜具备功能。车辆逆行、异常停车、道路施工、其他自定义事件，不同等级的具体要求见表5;交通事件类型★★★★☆☆★★☆☆★★☆★★★☆☆★★☆★★★☆☆★★☆☆☆☆注：“★”表示应具备功能，“☆”表示宜具备功能。a)机动车车型相对误差不大于10%;b)车流量相对误差不大于8%;c)平均车速相对误差不大于8%;d)车头时距相对误差不大于10%;e)车头间距相对误差不大于10%;f)时间占有率相对误差不大于10%;g)空间占有率相对误差不大于10%。目标识别召回率障碍物目标识别准确率障碍物交通参与者尺寸精度一一障碍物一一定位精度障碍物障碍物一一一一一障碍物一一a)检测率不小于96%;b)漏报率不大于2%;c)系统处于正常检测状态中时，检测的每组数据24h虚报次数不超过1次。b)在交通事故、拥堵多发的路段，应按实际需求确定路侧传感器的安装位置及数量；a)点云数据宜存储7天以上；b)视频流、各设备运维数据动态信息，按照GB50348—2018中6.4.5的规定应存储30天以上；d)交通流统计数据、数据质量分析结果宜存储365天以上；a)应支持对路侧融合感知系统输出的交通流感知数据、交通参与者感知数据及交通事件感知数定，将异常报警划分为一般事件(四级)、较大事件(三级)、重大事件(二级)、特别重大事件(一级)四个等级，宜按照实际情况制定分级指标，具体内容见表9。分级一般事件(四级)较大事件(三级)重大事件(二级)特别重大事件(一级)a)对于一般事件等级(四级)的问题，宜降低数据置信度；b)对于较大事件等级(三级)的问题，应及时下线问题点位的相关应用场景服务；c)对于重大事件等级(二级)的问题，应及时下线局部区域的相关应用场景服务；d)对于特别重大事件等级(一级)的问题，应及时下线整个系统的相关应用场景服务。a)一般事件(四级)响应时间需为24h;b)较大事件(三级)响应时间需为12h;c)重大事件(二级)响应时间需为6h;d)特别重大事件(一级)响应时间需为2h。(资料性)应用场景A.1场景说明本文件中应用场景分类及对应基础应用场景见表A.1。表A.1应用场景分类12公交信号优先34匝道控制优化56789闯红灯预警车辆编队驾驶引导A.2道路管控场景A.2.1信号优化建议A.2.1.1基础场景描述上级平台基于路侧融合感知系统的处理结果，研判交通流运行状态，进而优化调整信号控制参数，具体见图A.1。图A.1信号优化建议基础场景描述A.2.1.2基础数据链路路侧传感器实时感知道路交通信息，接入路侧计算设施，通过融合感知处理获取道路交通状态，上级平台依据融合感知处理结果，综合考虑周边节点交通需求与控制水平，形成信号控制指令信息并发送至信号机，基础数据链路见图A.2。图A.2信号优化建议基础数据链路A.2.2公交信号优先A.2.2.1基础场景描述上级平台基于路侧融合感知系统的处理结果，并结合公交车辆到达情况，计算得出最优信号相位方案，并向公交车辆提供交叉口距离信息、交叉口信号信息、建议车速等信息，具体见图A.3。合交叉口当前的信控方案，调整红灯状态或延长绿灯时间，下发策略上级平台依据路侧融合感知系统的处理结果，通过判断道路主线的交通运行状况是否存在安全风险或者效率优化空间，若存在时，则对主线的相关车辆进行车速诱导，提供车速建议辅助车辆高效通行，图A.5主线可变限速基础场景描述A.2.3.2基础数据链路路侧传感器实时检测道路交通信息，接入路侧计算设施，通过融合感知处理获取道路交通状态并上传至上级平台，上级平台研判交通流状态，综合考虑道路限速范围与相邻节点限速值，制定一般性限速信息，并发送至可变情报板，引导车辆按建议车速行驶，具体见图A.6。上行链路—→→下行链路图A.6主线可变限速基础数据链路A.2.4匝道控制优化A.2.4.1基础场景描述上级平台依据路侧融合感知系统的处理结果，通过判断主线、匝道车辆通行情况，通过交通信号灯、信息情报板等设备控制或引导车辆通行，实现平衡车道流量、主线车辆协调行驶、汇入间距管理、匝道车辆运行控制等，具体见图A.7。图A.7匝道控制优化基础场景描述A.2.4.2基础数据链路路侧传感器实时检测道路交通信息，接入路侧计算设施，通过融合处理获取汇入汇出车辆及周边车辆行驶轨迹，上级平台考虑周边节点交通需求与控制水平，制定一般性引导信息，并发送至交通管控设施，具体见图A.8。图A.8匝道控制优化基础数据链路A.2.5动态车道管控A.2.5.1基础场景描述上级平台依据路侧融合感知系统的处理结果，根据实时交通状况实现对路段车道行驶方向的动态管理、对交叉口进口道的功能的动态管理以及对于车道方向的综合管控，具体见图A.9。王王可变信息板图A.9动态车道管控基础场景描述A.2.5.2基础数据链路路侧传感器实时检测道路交通信息，接入路侧计算设施，通过融合感知处理获取道路交通状态并上传至上级平台，上级平台结合周边节点交通需求与控制水平，动态更新车道功能方案，通过可变情报板等交通管控设施发布车道功能，具体见图A.10。图A.10动态车道管控基础数据链路A.3辅助驾驶场景A.3.1超视距实时信息服务A.3.1.1基础场景描述当HV行驶在道路上时，可能存在视线遮挡、视线有限等情况，无法获知前方道路情况，上级平台依据路侧融合感知系统的处理结果，对HV提供超视距信息服务，包括超视距道路状态事件提醒，如道路湿滑、路面坑洼、路面结冰、道路积水等，超视距交通事件提醒，如施工区域、恶劣天气，超视距多路口信号灯信息广播，超视距拥堵状况提醒等，具体见图A.11。图A.11超视距实时信息服务基础场景描述A.3.1.2基础数据链路路侧传感器实时检测道路交通信息，接入路侧计算设施，通过融合感知处理获取道路交通状态并上传至上级平台，上级平台汇聚区域其它路侧计算设施感知处理结果，生成道路状态信息、交通事件信息、多路口信号灯信息及拥堵状况，传输给路侧通信设备，通过通信模块下发给车辆，具体见图A.12。路侧计算设施路侧计算设施路侧通信设备上行链路互设备下行链路驾驶员路侧计算设施路侧计算设施路侧通信设备上行链路路侧传感器上级平台下行链路驾驶员图A.14左转预警基础数据链路A.3.3变道预警A.3.3.1基础场景描述当HV意图换道时，若检测到相邻车道上与侧融合感知系统的处理结果及HV车辆位置，会对HV进行预警，具体见图A.15。图A.15变道预警基础场景描述A.3.3.2基础数据链路路侧传感器实时获取探测范围内车辆位置信息，路侧通信设备获取车辆信息上传至路侧计算设施，路侧计算设施根据路侧数据进行感知融合处理，上级平台依据融合处理结果生成变道预警信息，传输给路侧通信设备，通过通信模块下发给车辆，具体见图A.16。路侧计算设施路侧计算设施上行链路设施互设备驾驶员图A.16变道预警基础数据链路A.3.4异常车辆提醒A.3.4.1基础场景描述当HV在道路上行驶，上级平台依据路侧融合感知系统的处理结果，并结合其他RV车辆的车速信息，识别该RV车辆处于静止/慢速行驶的异常状态，若判断其与HV存在碰撞危险，则及时对HV进行异常车辆提醒，具体见图A.17。图A.17异常车辆基础场景描述A.3.4.2基础数据链路路侧传感器实时获取探测范围内车辆位置信息，路侧通信设备获取车辆信息上传至路侧计算设施，路侧计算设施根据路侧数据进行感知融合处理，上级平台识别车辆异常状态，随后将识别出的异常车辆信息通过路侧通信设备传输给车载通信与交互设备，下发至车辆进行预警，具体见图A.18。-----→上行链路图A.18异常车辆基础数据链路A.3.5闯红灯预警A.3.5.1基础场景描述当HV驶入信号控制交叉口进口道时，结合路侧融合感知系统的处理结果与道路信号灯实时状态，若HV存在闯红灯风险，则对HV进行闯红灯预警，具体见图A.19。括冲突对象位置等，通过路侧