能源汽车英语 译5

Chapter10OverviewofIntelligentVehicles智能汽车概述10.1WhatisanIntelligentVehicle?什么是智能汽车？智能汽车配备有计算机和自动控制系统等设备，并有一些复杂的计算机程序，这些设备相当于驾驶员的眼睛、大脑和脚。所以，这辆车会像人一样，可以思考、判断和行走，能够看到信号灯和信号标志，可以自动启动、加速和刹车，还可以自动绕过地面上的障碍物。也就是说，该类车辆具有智能驾驶、对车辆行驶条件进行自动监控和对异常工况实现安全控制等功能。智能汽车不仅可以自动识别道路状况和道路交通指令，而且还具有智能识别和评估车辆自身的运行状态和驾驶状态的能力，并可以与智能交通完美集成。当然，这样的车必须具有接近理想的安全性、舒适性和环保性。从纯技术的角度来看，智能汽车必须具有智能机器人的特点，具有视觉和听觉的感官功能，它还具有传感器、计算机和运动控制系统的近乎完美的组合（见图10-1）。传感器信号被传送到车载微处理器，以进行数据处理、计算、存储、决策和指令输出。显示装置、声音和伺服控制机构可以在控制指令下实现显示输出、车速声音提示和状态控制。Figure10.1Configurationofintelligentvehicle智能汽车配置简而言之，智能汽车是基于网络环境下融合在一起的现代传感、信息融合、数学算法、微电子、计算机、自动化、人工智能和通信技术的一种完美的物流机器。一些现代车辆具有一定程度的智能性和与其他车辆、基础设施、网络等的互联性。这些智能车辆也被称为智能网联汽车（ICV）或叫做网联与自动驾驶汽车（CAV）。总之，智能网联汽车是指配备先进的汽车传感器、控制器、执行器装置，融合现代通信和网络技术，实现车辆与万物（其他车辆、路边单元、行人、云等）之间的智能信息交换和共享，并具有复杂的环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现安全、高效、舒适、节能的驾驶，最终实现自动化操作无人驾驶的新一代汽车。10.2ConnectedandAutonomousVehicles网联汽车和自动驾驶汽车网联汽车能够在驾驶员和信息技术基础设施之间建立可靠的双向通信渠道，从而有望显著改善安全性、效率和用户体验。支持双向通信链路的技术有多种方法，不同的方法具有不同的能力，对具体应用的适用性也不同。自动驾驶汽车通过引入能够自行驾驶的车辆有可能获得安全和用户体验方面的收益。10.2.1ConnectedVehicle网联汽车网联汽车可被看作是终极联网运输系统中的一个元素，借助于该系统可将车辆连接到后台基础设施和连接到其他车辆，见图10.2。网联汽车使用无线通信和车载设备，以支持车辆与后台之间的双向数据交换。建立和运行车辆与后台之间的无线连接主要有两种方法：广域无线和专用短程通信（DSRC）。网联汽车通信的广域无线法围绕蜂窝无线服务，使用广域无线来实现后台办公室与车辆之间实现双向通信链接。在这种情况下，支持与车辆之间进行通信的基础设施已经以无线网络的形式部署到位。这些无线服务用来支持基于云的后台应用程序。顾名思义，DSRC法是在联网车辆与路边基础设施之间建立一个专用通信链路。这种方法以多年来在电子收费系统应用方面所积累的经验为基础。这种方法的优点是，该技术可以支持高速、高可靠性和低延迟的车辆通信，而缺点是需要沿道路以一定间隔距离安装路侧设备（RSE）。DSRC法所提供的短程通信通常使车辆能够在大约一公里的范围内与RSE单元进行通信。为了与路边基础设施进行通信，该方法也要求在车辆内安装专用设备。许多应用需要车辆与路边设施之间和车辆与车辆之间具有高速、低延迟、可靠通信，而目前只有DSRC能够提供这种通信，因而使这种通信方式成为这些应用的最佳选择（表10.1）。然而，汽车行业已经推进了一些早期市场服务，它们不需要DSRC的高速和低延迟，因此这些服务项目可以由蜂窝无线和云端服务来支持（表10.2）。Table10.1SomeDSRCsupportedservices表10.1一些DSRC支持的服务Serviceitems服务项目V2IsafetyV2I安全Redlightviolationwarning闯红灯警告Curvespeedwarning弯道车速警告Reducedspeed/workzonewarning减速/作业区警告V2VsafetyV2V安全Forwardcollisionwarning前端碰撞预警Blindspot/lanechangingwarning盲区警告/变道警告Don’tpasswarning不通警告Vehiclerightturninginfrontofbuswarning公交车前方有车辆右转弯警告Roadweather道路气候Motoristadvisoriesandwarnings驾驶建议和警告Weatherresponsetrafficinformation气候响应交通信息Mobility流动性Intelligenttrafficsignalsystem智能交通信号系统Cooperativeadaptivecruisecontrol协同巡航控制Dynamicspeedharmonization动态车速协调Emergencycommunicationandevacuation应急通信与疏散Dynamicridesharing动态共乘Table10.2Somecloud-basedconnectedvehicleservices表10.2一些云计算联网车辆支持的服务Serviceitems服务项目Safety安全Speed,distanceadvice车速车距劝告Trafficsignviolationwarning交通标志违反预警Carbreakdownwarning车辆故障预警Lateralcollisionwarning,cooperativelanechange,mergingassistance侧面碰撞预警、协同变道、并道辅助Automaticcallforassistanceintheeventofacrash(i.e.,eCall),breakdownrescue碰撞时自动呼叫求助（即，eCall）、故障救援Electricvehicles电动汽车Nearestchargingstationwithtariffinformation最近充电站及收费信息Schedulingchargingslot安排充电时间Estimatedrivingrangeandbatterychargestatus评估行驶里程和蓄电池充电状态Carbonfootprint碳足迹Entertainment娱乐Access/playmusic,videos/movies/TV,games存取/播放音乐、视频、电影、TV、游戏Internetradio因特网无线电节目Socialnetworking,chat社会网络、聊天Internetservices因特网服务NavigationGetdirections,mapsinrealtime实时获取方向、地图Congestion/accidentalerts/re-routingadvice拥堵/事故警报、路线重置建议、气候/道路状况警报Weather/roadconditionalerts气候条件/道路状况预警Preferredrouteswithincity/parkingguidance市内首选路线/驻车引导Remoteapplication遥控信息Remotedoorlock/unlock遥控车门上锁/开锁Cartracking车辆跟踪Theftalerts防盗报警Remoteappliancemanagement遥控设备管理10.2.2AutonomousVehicle自动驾驶汽车自动驾驶汽车是指没有驾驶员就能行驶的汽车。在世纪之交（也就是20到21世纪的过渡期间），这项技术曾被称为高速公路自动化系统，并且在美国和欧洲都进行了具有重大意义的演示。当时，人们曾认为实现无人驾驶操作的最佳方法是使用插入路面的磁性标记，不过也有人已经开始研究使用视频传感器和光探测与测距（激光雷达）传感器，使车辆操作不依赖于道路基础设施。如今，已有轿车、卡车和公共汽车能够通过使用车载传感器和计算机实现完全自主运行。2015年，在法国波尔多举行的智能交通系统世界大会上展示了一种这样的车辆。该车是一辆区间公共汽车，每次可搭载12人，不需要驾驶员。图10-3展示了在西班牙圣塞巴斯蒂安运行的该车辆的照片。自动驾驶汽车正处于不同的测试阶段，大多数制造商都认为它们（自动驾驶汽车）将在未来5到8年内上市。自动驾驶技术也可以应用于货车和乘用车。图10-4显示了一列利用自动驾驶车辆技术横穿欧洲的由沃尔沃卡车组成的公路列车。作为由荷兰组织的2016年欧洲卡车编队挑战赛的一部分，并在阿姆斯特丹国际交通展览会上展出的来自包括DAF、Daimler、Iveco、MAN、Scania和Volvo在内的几家制造商的自动驾驶卡车，使用了最先进的技术，从而实现了在公路上从欧洲各城市到荷兰的编队行驶。它们在欧盟智能交通系统的主要运输走廊（比如北欧物流走廊）以及鹿特丹、法兰克福和维也纳之间的路线上行驶。卡车编队是指两辆或两辆以上的卡车紧靠在一起，结伴行驶。第一辆卡车有一名驾驶员，而编队中的跟随在后面的卡车则使用无线通信与第一辆卡车连接。在美国和欧洲，自动驾驶的卡车已经行驶了数百万英里，而且这种技术可用于以自主模式操纵车辆。图10.5显示了在2015年已进行测试的谷歌无人驾驶汽车。低成本摄像机、激光雷达（LIDAR）和其他能够实现自主驾驶操作的传感器和执行器的投入使用推动了自动驾驶车辆的出现。与此同时，适宜自动驾驶的软件在加速开发，人工智能和机器学习技术不断出现。机器学习技术用来教车辆在没有驾驶员的情况下如何驾驶。自动驾驶汽车将逐步、安全地推出。美国汽车工程师协会制定了一个框架来解释自动驾驶汽车从今天到明天的可能过渡，如表10.3所示。表10-3美国汽车工程学会（SAE）自动驾驶汽车进化表SAE自动驾驶级别名称描述性定义转向和加/减速的执行驾驶环境监视动态驾驶任务接管系统运行范围（驾驶模式）驾驶员监视着驾驶环境0人工驾驶动态驾驶任务各个方面（甚至是在警告或干预系统加强的情况下）的全部时间的操作均由人类驾驶员完成人类驾驶员人类驾驶员人类驾驶员无1驾驶员辅助驾驶驾驶模式特定的执行由或转向或加/减速驾驶员辅助系统，利用驾驶环境信息来完成；期望剩余的全部动态驾驶任务的执行由人类驾驶员完成人类驾驶员和系统人类驾驶员人类驾驶员某些驾驶模式2部分自动驾驶驾驶模式特定的执行由一个或几个既有转向又有加/减速的驾驶员辅助系统，利用驾驶环境信息来完成；期望剩余的全部动态驾驶任务的执行由人类驾驶员完成系统人类驾驶员人类驾驶员某些驾驶模式自动驾驶系统（“系统”）监视驾驶环境3有条件自动驾驶驾驶模式特定的全部动态驾驶操作均可由自动驾驶系统完成，期望人类驾驶员对干预请求做出适度的响应系统系统人类驾驶员某些驾驶模式4高度自动驾驶即使驾驶员没有对干预请求做出适度的响应，驾驶模式特定的全部动态驾驶操作也能由自动驾驶系统完成系统系统系统某些驾驶模式5完全自动驾驶在可由人类驾驶员控制的所有道路和环境下，所有时间的所有动态驾驶操作均由自动驾驶系统来完成系统系统系统所有驾驶模式10.3EnvironmentPerceptionTechnology环境感知技术10.3.1IntelligentVisualPerception智能视觉感知视觉感知是将图像信息的获取和处理、识别和理解结合成一个整体。一旦汽车有了智能视觉功能，它就像同时有眼睛和头脑一样。这种车辆可以自然地取代车上的驾驶员，去观察和捕捉其周围的各种信息，因此能够有效地避免尾部碰撞，避开障碍物和防止行人遭受意外伤害。Intelligentvehiclevisionperceptionsystemincludestwoparts:hardwaresystemandsoftwarealgorithm.Amongthem,thehardwaresystemismainlycomposedofimagesensorsandon-boardembeddedsystems(thatis,on-boardcomputer),seeFigure10.6.车辆智能视觉感知系统包括硬件系统和软件算法两部分。其中，硬件系统主要由图像传感器和车载嵌入式系统（即车载计算机）组成，如图10-6示。Figure10.6Basicconfigurationofadriverlessvehicle无人驾驶汽车基本配置在图10-6中，作为图像传感器的摄像机用于检测车辆在移动过程中遇到的交通信号灯、行人、骑行者、静止或移动的车辆。10.3.2MillimeterWaveRadarandLaserRadar毫米波雷达和激光雷达毫米波雷达（图10-6中使用“前三后一”的配置方法，）用于检测远距离固定障碍物，并应用于盲点监测、车道变更辅助、车道保持辅助、车道偏离警告和停车辅助系统。激光雷达是一种利用激光束来探测目标的位置和速度的雷达系统。激光雷达的原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将目标反射信号（目标回波）与发射信号进行比较，经过适当的处理后，即可获得目标的相关信息（如目标距离、高度、速度、甚至形状等参数）。激光雷达由激光发射器、激光接收器和信息处理系统组成。激光可分为可见光波、短波红外光、中长波红外光和长波红外光。激光雷达的原理与毫米波雷达非常接近。然而，前者使用激光作为信号源，激光器发射的激光脉冲会受到物体（如树木、道路、桥梁和地面建筑物）的散射。这是直接探测激光雷达的基本原理。当用脉冲激光连续扫描目标时，也可以获得所有目标点的数据。然后，利用该数据可以得到精确的三维图像。这是成像激光雷达的基本原理。直接探测激光雷达和成像激光雷达都有可能应用于智能汽车或无人驾驶汽车。前者用于检测车辆周围障碍物的距离和速度，后者用于为物体建图。成像激光雷达（图10.7）是激光雷达与光电成像系统的组合。成像激光雷达用来精确地绘制出周边200米范围内的三维图像。Figure10.7Laserimagingradar成像激光雷达10.3.3SensorFusionTechnology传感器融合技术为了评估网联与自动驾驶汽车（CAV）的周围环境，像照相机、激光雷达、雷达、毫米波传感器和超声波传感器等传感器要组合使用。这些传感器可以为CAV的融合电子控制单元提供相关信息。为了提供冗余功能，提高CAV感知和定位的鲁棒性，采用了多种技术来获取和合并数据。除了这些实时传感器数据外，高清地图可提供环境先验知识，高清地图有可能显示有关直接环境的信息，如车道宽度、道路曲率和道路坡度。通过预先提供这些数据，来自高清地图的先验信息可以减少CAV上的实时计算负荷，因为这些信息可以在车辆到达给定位置之前进行处理和合成。它还可以避免对某些实时传感能力的需要，有可能降低整体硬件成本和/或处理时间。集中式融合架构集中式融合架构（如图10.9所示），也称为低级融合或信号级融合，基本上是这三种架构中最简单的一种。在这种类型的体系结构中，所有的传感器数据都在一个中央处理器中进行处理。因此，数据融合算法被用于处理原始数据，而不是处理过的数据。因此，处理数据的处理器更少，而且所有的原始数据都一起处理，所以，有缺陷的数据会很容易被检测出来。值得注意的是，集中式融合架构的单点处理需要传感器的空间和时间配准。如果任何传感器的这种配准有偏差，来自空间或时间上非对应点的原始数据可能会产生错误的状态评估结果。图10-9一种集中式融合架构多重假设轨迹（MHT）算法是集中式数据融合架构常用的一种典型的数据融合算法。使用MHT进行状态评估是通过在一个称为轨迹导向MHT的过程中修改先前预测的状态或通过假设导向的MHT评估所有可能的状态跟随全局假设来实现的。由于原始数据可以通过单个处理器获得，此融合算法可以访问系统收集的所有原始数据，所以这些技术非常适合于集中式融合架构。虽然融合算法访问所有原始数据是有用的，但这确实带来对更复杂的融合算法和计算能力的需求，因为在数据输入集中式处理器之前，没有任何数据经过预处理。分布式融合架构分布式融合架构也被称为高级融合或决策级融合。在这种方法中，从每个传感器到中央处理器的输入数据均要得到处理。预处理活动可以发生在时间域、频率域或基于像素的域内。预处理的程度可以从简单的噪声滤波到完整的目标识别和分类。图10-10是一个分布式融合的例子，这个例子突出了在时间和空间配准以及融合之前的局部预处理。图10-10一种分布式融合架构分布式融合架构方法与集中式融合架构方法形成了对比，通过利用对部分数据的预处理步骤，降低了对融合中心的计算需求。在预处理后和融合前的显式空间和时间配准可以减少配准问题产生的错误的可能性。另一方面，这些模块往往比那些采用集中式方法的模块更大、更昂贵，如果所有传感器不是相互独立作用，冗余可能会丢失。混合式融合架构混合融合架构混合融合架构（如图10-11所示），或特征级融合，将边、角、线、纹理和位置等特征组合成一个特征图，这个图然后可以用于分割和检测。这种方法采用了集中式和分布式架构的一些优势，在保持冗余的同时提高了效率。取得这些优势的代价是加大了架构复杂性。由于局部轨迹和集中轨迹的互相关联，这种混合体系结构也具有提高数据传输要求的潜力。图10-11一种混合式融合架构10.4智能车辆的定位与导航感知系统的第一步，即网联与自动驾驶汽车（CAV）开始了解其周围环境，是确定它的姿态（也称为它的3D朝向）、3D位置、速度和加速度，以及这些参数与一个已知的地图如何相关联。这个过程被称为定位。定位关系到路径规划和决策以及网联与自动驾驶汽车的导引。它对汽车自动化操作非常重要。10.4.1定位的分类按照定位方式可将定位分为绝对定位、相对定位和组合定位三种。绝对定位是通过全球定位导航卫星系统来实现的。采用双天线，通过卫星来获得车辆在地球上的绝对位置和航向信息。相对定位是依据车辆的初始位置和姿态（位姿），利用惯性导航来获取车辆的加速度和加加速度信息，然后，将其对时间进行积分，从而得到当前位置和姿态信息。组合定位是将以上这两种方法的相结合，甚至与高精地图相结合，从而实现高精度定位。按照定位精度的不同可将定位分为导航级精度和车道级精度两种。目前，大多数智能网联汽车（CAV）都处于L1和L2级别，只需要导航级定位即可满足ADAS的需要。对于L3～L5级别的智能网联自动驾驶汽车，则需要厘米级精度，才能满足在高速公路、停车场泊车等特殊场景的自动驾驶需要。10.4.2定位技术目前，智能网联汽车所用的定位技术主要有全球定位系统（GPS）差分全球定位系统（DGPS）、北斗卫星导航定位（BDS）系统、惯性导航、航迹推算、视觉传感器定位、激光传感器定位以及组合定位等。全球定位系统全球定位系统（GPS）是一种以空中卫星为基础的高精度无线电定位导航系统。它采用绝对位姿估计法对车辆进行定位。其主要优点是可实现全天候的定位，但是其缺点是定位精度低，定位精度受环境影响较大，遇到高楼、树木和隧道等，信号会被屏蔽。差分全球定位系统差分全球定位系统（DGPS）是在GPS的基础上，利用差分技术,在车辆、基站和空中卫星之间进行通信，从而使用户能够从GPS系统上获得更高定位精度，实现厘米级精度的车辆定位。北斗导航卫星系统北斗导航卫星系统（BDS）是中国自行研制的全球卫星定位导航系统。中国正在推动该系统在智能网联汽车和自动驾驶汽车上的应用。惯性导航系统（INS）惯性测量单元（IMU）是惯性导航系统（INS）的重要组成部分。IMU传感器使用加速度计来测量在x-y-z方向上的加速度，并使用陀螺仪来测量围绕滚动、俯仰和偏航主轴的旋转运动。对加速度和角加速度数据进行积分，便可得到运动载体的速度和位姿。视觉传感器定位视觉传感器，即摄像头，可提丰富的色彩和图像信息。通过应用深度学习模型，对这些信息进行处理，从而识别出车道线、道路上的标识和停止线等固定的标识，再与高精地图数据对比，从而得到车辆的当前位置。激光雷达定位在这种定位技术中，智能汽车在行驶过程中利用激光雷达实时采集3D点云数据，并将这些数据与事先利用采集车采集的道路的3D点云地图数据进行比较。从而获得车辆的当前位置。组合定位由于自动驾驶汽车的定位精度要求达到厘米级，所以必须将几种定位技术组合起来一起使用并使用传感器融合技术,以获取高的可靠性和鲁棒性。10.4.3高精地图高精度电子地图（简称高精地图）也称高分辨率地图（HD地图）是一种智能自动驾驶汽车进行定位和路径规划专用的地图。3D高精地图除了能够提供道路级别导航信息外，还能提供车道级别的导航信息，其相对位置精度能达到10～20cm。高精地图的显著特点是能准确而全面地表征道路特征，并具有极高的实时性。高精地图的构成三维高精度地图由几种不同的“透明”图层组成，每一层表示不同的信息。基础图层：这是包括道路曲率、标高和GPS坐标的普通地图。几何地图层：由建图传感器（激光雷达、相机、GPS等）创建的三维点云。这包括周围环境中静止的物体。语义图层：这是三维对象或三维语义对象（如车道标记、街道标志和其他细节）。地图先验图层：先验信息和实体行为数据，如自行车/行人的平均速度、交通信号相位和时间（间隔）信息。实时信息图层：这是网联与自动驾驶汽车可以接收到的实时交通信息，以协助路径规划和导航。高精地图的创建首先，通过使用采集设备或众包来收集数据。这些数据的传输可以通过直接从数据采集设备（在采集车队中更常见）下载，或者从车辆传输到云和从云传输到中央数据库（在众包中更常见）。其次，处理收集到的数据，生成点云图。第三，在点云地图上进行地图标注，标记车道线、交通标志、十字路口等结构化道路信息。最后，将标注好的地图以某种固定的格式保存。10.5智能汽车通信技术车联网是一种能使信息在网联汽车和自动驾驶汽车CAV与其他离车源（如其他车辆、行人和基础设施）之间传输的技术。CAV连接的三种主要类型是：车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）和车辆与行人（V2P）连接。与车辆与网格（V2G）和车辆与设备（V2D）连接一起，这些类型的车联网形式被统称为车辆与万物（V2X）联网技术。在V2X连接中，信息在给定定义区域内的实体之间共享，这些信息包括速度、位置、航向、制动状态、交通信号相位和定时（SPaT）、交通量状态、交通危险因素（包括施工）以及车道位置和规则（例如，行驶方向）。10.5.1设备无论使用什么无线协议，v2x系统有几个组件，它们包括车载设备和离车设备。车载设备（OBE）：OBE或移动设备是大多数终端用户为获得预期的安全、移动性和环境应用的收益，借以与联网车辆环境进行交互的系统或设备。该OBE包括支持V2X应用程序的收发器。此外，必须有与加入网联车辆环境的车辆或移动设备相关的其他技术，以便提供各种网联车辆应用场合中所用的基本信息，这些信息包括来自GPS或其他传感器的车辆或设备位置、速度和航向。路侧单元（RSU）：该设备将支持三种主要功能。首先，它连接车辆和路边系统，如与交通信号控制器集成的系统，允许用户参与本地应用，如十字路口碰撞避免。其次，RSU提供了车辆和网络资源之间的连接，这些网络资源是实现远程应用（例如，支持在出行者信息应用中使用的探测车辆数据的收集）所必需的。第三，可能会需要RSU来支持联网车辆的安全管理。除了路侧单元外，离车设备还包括核心系统、支持系统、通信系统以及应用特定的系统。核心系统可使提供网联汽车应用程序组合，实现各种系统用户交互所需要的数据交换成为可能；支持系统包括允许网联汽车环境中的设备和系统建立信任关系的安全凭证管理系统（SCMSs）；通信系统包括在网联汽车环境中提供连接的数据通信基础设施；应用特定的系统是指支持特定网联车辆应用所需而部署在某一特定位置的设备，而不是指在网联车辆环境内促进整体数据交换的核心系统。10.5.2DSRCDSRC有几个积极的特性：DSRC是为V2X等车辆应用程序设计的。DSRC具有低延迟和高可靠性，即延迟时间短和消息传递有保证。DSRC能够用于在高达1,000英尺的距离上进行通信。DSRC对无线电干扰具有鲁棒性。虽然DSRC在V2X技术中具有“先发”的优势，但它确实有一些技术上的缺陷，例如，它使用了与一些Wi-Fi设备相同的频带，并且可能会出现干扰问题。10.5.3C-V2X蜂窝车到一切（C-V2X）是V2X技术中相对较新的技术。中国也一直大力支持C-V2X而不是DSRC，重量级的百度和华为支持5G路线。C-V2X有一些结构上的优势，特别是当5G成为技术选择时。例如，5G拥有更宽的带宽，并且使用私人手机发射塔当做路边单元，而不是将政府设备当做路边单元。此外，5G将被安装在车上用于移动娱乐，和安装在手机上而用于V2P可能应用。5G的更长的通信里程意味着更早的预警和更好地看到意外和潜在危险的情况，从而允许以更高的速度行驶，覆盖更大的设计运行范围。然而，正如前面提到的，仍然存在一个突出的延迟问题，因而还需要继续进行技术开发工作，以确保C-V2X系统在安全型很关键的情况下能够得到信任。10.5.4DSRC与C-V2X的竞争无论使用何种无线协议，都有一些适用的通信延迟要求。一般来说，对于像CAV完成动态驾驶任务这样的安全性很关键的应用程序来说，延迟要求更为严格。在2021年，在V2X行业中有一些相互竞争的无线协议：在V2X方面值得注意的协议有0.0002S延迟的DSRC和1.5～3.5S延迟范围的蜂窝协议。DSRC满足最严格的延迟要求，而蜂窝技术甚至不能满足最不严格的延迟要求。这种技术竞