高速公路智能车路协同系统事件-信息集研究

朱晓东 闫梦如 安泽萍 李太芳

中国公路工程咨询集团有限公司 自动驾驶技术交通运输行业研发中心 中咨泰克交通工程集团有限公司

摘 要：分析高速公路智能车路协同系统(Intelligent Cooperative Vehicle-Infrastructure Systems on Highways, ICVIS-H)总体建设需求和用户需求，构建基于事件集成业务驱动的车路协同系统数据交互机制与框架，梳理ICVIS-H与各系统业务交互流程。针对ICVIS-H安全高效及优质服务需求，提出车路协同系统事件-信息集和相应的行人、车辆、道路、环境以及管控等5类数据结构并明确数据要求及传输要求，实现ICVIS-H的信息整合和利用。

关键词：智慧高速公路;车路协同;系统架构;事件-信息集;

基金：国家重点研发计划资助，项目编号2019YFB1600100;

高速公路智能车路协同系统(Intelligent Cooperative Vehicle-Infrastructure Systems on Highways, ICVIS- H)是提高现有高速公路运行安全、通行效率与用户体验的重要手段，是辅助智能 联或自动驾驶车辆安全运行的有效载体，是道路交通运输领域的科技战略制高点[1]。目前车路协同系统应用中业务信息越来越多、信息量也越来越大，但各业务系统相对独立，信息互通存在一定障碍，没有有效地整合和充分地利用业务信息。考虑到不同级别高速公路智能车路协同系统中的多样化管控对象、应用服务需求和信息发布模式，系统内的数据需要进行较为复杂的传输、处理与交互，才能实现信息的高效利用和交通流的有效管控[2,3]。

1 系统需求分析

智能车路协同系统的发展具有长期性以及综合条件的适配性。ICVIS-H系统构建应围绕高速公路建设、管理、养护、运营和服务等环节的技术需求、面临的关键问题、可能的发展模式等方面进行剖析，从而全面提升智慧高速公路的安全、效率、环境友好性和用户体验。

1.1总体建设需求

(1)提高感知数据获取能力的需求。

ICVIS-H建设需要在现有高速公路机电系统基础上，进一步完善人、车、路、环境等信息采集感知系统，充分利用新兴技术，提升感知的质量、广度、精度、细度，加强对高速公路运行的全局特征捕捉和车辆微观行为的洞察能力，支撑高速公路控制、应急、决策和服务能力的实质性突破。

(2)构建高速公路融合通信 的需求。

ICVIS-H建设需要将V2X车路通信 络与现有高速公路机电通信 、物联 、DSRC和北斗地基增强 等充分融合，为高速公路“车-路-云”协同提供高可靠、满足多业务需求的数据通道。

(3)提升高速公路数据计算能力需求。

ICVIS-H为提供安全、高效等应用服务，需要整合边缘计算和云计算等各种类型的计算资源并进行协同布设，实现多源异构数据的存储、计算、管理和调度。通过搭建分布式计算、流式计算、内存计算等多种先进数据计算引擎，针对不同的场景采用不同的计算模型，缩短数据计算的响应时间。

(4)提升数据深度应用能力的需求。

ICVIS-H的关键环节是数据的深度应用。一是需要利用智慧高速公路的数字中台体系和业务云化处理，实现数据的规模化和资源化。二是需要通过数据的转化和提升，建立或接入各类业务的指标库、模型库、推理库等，构建“数据—信息—知识—智慧”的数据流动闭环，实现车路协同系统各业务的精细化管理，可用于智能评估、预测和决策。

(5)提升高速公路应急管理能力的需求。

ICVIS-H能够基于个体终端的精细化数据和智能路侧站等获取的动态交通信息，实现路 状态的车道级表达，并且基于高精度地图和定位，实现车道级监控应急车辆，并提供精准导航服务，实现及时救援，以及事故应急处置预案的高效匹配、快速推演和智能评估。

(6)提升出行人员体验感和获得感的需求。

ICVIS-H需要结合可变信息板、可变限速标志、车载发布终端等发布方式，根据出行者的出行方式及层次化的信息服务需求，构建伴随式和集中式相结合的高速公路综合信息服务体系，实现实时路况的主动统一推送和交通事件信息、服务信息等差异化信息的分别播发。

(7)适应不同智能化程度车辆的需求。

随着高速公路智能化进展，会长期存在人工驾驶车辆和 联车辆在道路共存、混行的情形，ICVIS-H需要充分应用相关技术手段，建设适应不同智能化程度车辆行驶的高速公路系统。

1.2用户需求

在本研究中，将重点考虑ICVIS-H服务的两类用户主体：公众出行者与交通管理者。其中公众出行者包括重点营运车辆、货车、应急救援车辆、普通汽车、具备智能 联功能的汽车驾驶员等；交通管理者包括交通运输主管部门、交警、应急管理部门、医疗救援中心等。

ICVIS-H能够实现公众出行者的出行服务更加精细化、自主化，交通管理者的综合服务更加便捷化、高效化，本研究梳理其应用需求如表1所示。

2 系统架构

2.1车辆-道路一体化架构

ICVIS-H需要实现对交通信息的准确感知，对数据进行高效的计算处理，实现低时延、高可信度的车路信息交互[4]。边缘计算技术可以降低终端之间的数据传输时延，并减轻终端和边缘设备的数据存储和处理计算压力，降低大数据回传引起 络载荷过大的风险，实现高质量的本地服务。高计算量的云平台能够实现大数据的处理，因此，系统采用“端-边-云”架构来分析系统的应用功能，如图1所示。

(1)端。

“端”是指路侧端与车载端。路侧端(是一个集感知、通信和数据上传功能于一体的智能系统，支持多种外部系统接入，能够实时感知道路交通流运行状态、车辆微观运动行为、交通气象环境。同时，路侧端各类设备支持多模式通信技术，通过有线通信方式(光纤)路侧计算设施、云控平台进行通信，能够通过端到端的专用短程通信技术(LTE-V、5G等)与范围内的车载端进行信息交互。在路侧智能感知设施对接方面，通过有线连接方式(以太 等)与微波传感、视频传感、气象传感等进行对接。

车载端通过部署智能车载终端(OBU)实现，智能车载终端是一个集自车信息感知、实时信息交互和智能应用计算于一体的智能系统，该系统支持多模式通讯技术，能够通过端到端专用短程通信技术(LTE-V、5G等)与其他OBU、RSU进行信息交互。

(2)边。

“边”指边缘计算端，通过路侧边缘计算设施实现。路侧计算设施具备多源异构数据处理的能力，可以实时计算分析交通数据、运动目标数据的融合结果。路侧计算设施能够对传感系统的信息进行解析和融合处理，为智能 联汽车提供必要的路侧感知信息。边端一方面提高数据中心和云中心的计算效率，另一方面可以减少传输数据量来降低通信成本。边端可构建路侧路算设施、区域路侧计算平台及其他路侧计算平台的多层次系统来适应不同智能化程度的高速公路系统。边端不同层次间通过有线通信方式(光纤等)对接。与云控平台、路侧设备的对接通过有线通信技术(光纤等)实现。

表1 ICVIS-H用户应用需求

图1 车辆-道路一体化架构示意

(3)云。

“云”指智能车路协同系统云控平台。车路协同云端环境的搭建主要通过云控平台的部署实现，云控平台是一个宏观感知、处理、控制中心，可宏观分析区域交通状态、道路状态、动态目标状态信息，并进行实时和历史数据分析，进而实现宏观交通流优化的功能。部署云控平台时，主要从实时数据分析、历史数据统计、交通引导优化和管控指令发布几个角度考虑，通过有线通信技术(光纤等)与路侧边缘计算设施及RSU进行互联互通。

2.2各系统业务交互流程

ICVIS-H使得高速公路的信息化和智能化水平进一步发展，同样使得高速公路原有系统的特征发生了一些根本性的变化，原本独立设计和实施的应用服务可以通过车辆与道路的信息交互有了新的外延。ICVIS-H与重点营运车辆监管、路 运行状态评估、运营管理、应急救援、养护管理等系统通过数据中台进行数据交互。同时，通过数据中台对接交通运输管理部门、气象部门、紧急事件管理部门、各类信息提供商等外部的数据平台进行对接，车路协同系统与其他业务系统交互流程如图2所示。

图2 车路协同系统与其他业务系统交互结构流程

3 车路协同事系统事件-信息集

3.1事件-信息集

(1)事件集。

ICVIS-H对宏观交通流状态感知和车辆微观行为感知提出了新的要求，结合事件检测功能要求和精度要求，梳理路侧感知设备的数据采集精度和数据类型，如表3所示。

(2)信息集。

表2 ICVIS-H事件集

表3 路侧感知设备的数据采集精度和数据类型

表4 高速公路车路协同基础数据梳理

行人数据由专门的行人检测器获得，所以该部分分为检测器数据和行人轨迹数据两部分。车辆的轨迹数据需要根据车辆类型进行分类，分为CV Group 联车组和CAV Group 联自动驾驶车组两类。这两类车辆都可获取其轨迹数据，并且储存下来作为历史轨迹数据，而 联自动驾驶车还可以获取车辆控制参数。检测器数据根据检测器种类的不同可以分为线圈数据、微波数据、视频数据、卡口数据、电子车牌数据和加油站数据。在高速公路中，匝道把整个高速公路分成了若干路段，路段内部根据道路条件(如几何线型、车道数等)的变化又可以分成若干子路段。环境数据需要通过检测器采集天气数据，所以该部分分为检测器数据和天气数据两部分。高速公路匝道部分使用信号控制，由于只有一个信号灯较为简单，所以只需要控制方案和信号灯相位。路段部分的管控措施有应急车道管理和可变限速管理，两者都通过可变信息板进行控制，分为可变信息板组、可变信息板和管控方案三部分。

3.2数据及传输要求

3.2.1数据要求

参考相关标准规范[5,6,7],针对数据采集过程，从完整性、准确性、覆盖度三个方面对数据进行要求。

(1)完整性。

数据的完整性说明如下：应避免存在缺失或重复数据；完整度不应低于95%。

(2)准确性。

数据的准确性说明如下：数据错误或异常是指数据与实际情况出现明显偏差，如超过理论极限值、严重不符合统计学规律等；准确度应高于80%。

(3)覆盖度。

数据的覆盖度说明如下：空间覆盖度上应覆盖全道路；时间覆盖度应覆盖全天候。

3.2.2传输要求

参考《C-V2X增强业务演进需求与应用消息交互需求》和相关国家标准，车路协同系统信息的传输要求需要考虑通信距离、延误以及更新频率。根据场景的不同，信息的传输要求有所区别，各场景的传输要求如表5所示。

表5 ICVIS-H各场景信息传输要求