1 范圍

本文件旨在規(guī)定車路協(xié)同 智能路側(cè)決策系統(tǒng) 的系統(tǒng)總體架構(gòu)、協(xié)同決策應(yīng)用功能要點和環(huán)節(jié)分工以及云邊端協(xié)同決策機制。

本標(biāo)準(zhǔn)適用于新建、改（擴）建城市道路及公路的決策系統(tǒng)部分的建設(shè)和管理，以及已有城市道路及公路的智慧化升級。

2 規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。

YD/T 3709 基于LTE的車聯(lián)網(wǎng)無線通信技術(shù) 消息層技術(shù)要求

YD/T 3755 基于LTE的車聯(lián)網(wǎng)無線通信技術(shù) 支持直連通信的路側(cè)設(shè)備技術(shù)要求

T/CSAE 53-2017 合作式智能運輸系統(tǒng) 車用通信系統(tǒng)應(yīng)用層及應(yīng)用數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)（一階段）

T/CSAE 157-2020 合作式智能運輸系統(tǒng) 車用通信系統(tǒng)應(yīng)用層及應(yīng)用數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)（第二階段）

T/CASE 158-2020 基于車路協(xié)同的高等級自動駕駛數(shù)據(jù)交互內(nèi)容

T/ITS 0117 合作式智能運輸系統(tǒng) RSU與中心子系統(tǒng)間數(shù)據(jù)接口規(guī)范

3 術(shù)語和定義

下列術(shù)語和定義適用于本文件。

3.1 定義

智能路側(cè)決策系統(tǒng) roadside intelligent decision-making system

智能路側(cè)決策系統(tǒng)是指位于道路側(cè)的可為智能網(wǎng)聯(lián)車輛、信息化設(shè)施設(shè)備、管控設(shè)備提供決策指令以提升總體交通收益的系統(tǒng)。系統(tǒng)可以根據(jù)所感知的信息以及預(yù)期實現(xiàn)的目標(biāo)，與車輛協(xié)作或獨立做出決策，決策維度包括宏、微觀時空資源，具體表現(xiàn)形式包括但不限于專用道管理、信號管理、路徑誘導(dǎo)、生態(tài)駕駛、編隊管理、自動駕駛軌跡點規(guī)劃等。

智能路側(cè)決策系統(tǒng) 中心平臺 roadside intelligent decision-making system central platform

指承擔(dān)中心決策功能的獨立平臺或功能模塊。。

智 能 路 側(cè) 決 策 系 統(tǒng) 邊 緣 計 算 節(jié) 點 roadside intelligent decision-making system

multi-access edge computing node

指部署在道路承擔(dān)路側(cè)近端決策功能并具備匯聚其他道路附屬設(shè)施數(shù)據(jù)和分析處理能力、支持標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用服務(wù)運行的計算設(shè)備。

車路協(xié)同 vehicle-infrastructure coordination

車路協(xié)同是通過利用先進的無線通信技術(shù)實現(xiàn)車輛與道路在感知、決策等維度實現(xiàn)有效協(xié)同的狀態(tài)，可從效率、碳排放、安全多個方面改善交通。

3.2 縮略語

下列縮略語使用于本文件。

4G：第四代移動通信技術(shù) the 4th Generation mobile communication technology

5G：第五代移動通信技術(shù) the 5th Generation mobile communication technology

APP：移動端應(yīng)用程序 Application

C-V2X：蜂窩車聯(lián)網(wǎng) Cellular-V2X

HV：主車 Host Vehicle，

MEC：多接入邊緣計算 Multi-access Edge Computing

P：行人 Pedestrian

RSU：路側(cè)單元 Road Side Unit

RV：遠車 Remote Vehicle

V2X：車載單元與其他設(shè)備通信 Vehicle to Everything

4 系統(tǒng)總體架構(gòu)

系統(tǒng)由智能路側(cè)決策系統(tǒng) 中心平臺（簡稱“云平臺”）、智能路側(cè)決策系統(tǒng) 邊緣計算節(jié)點（簡稱“邊緣計算節(jié)點”）、車端構(gòu)成。車輛控制器與邊緣計算節(jié)點通過車路協(xié)同系統(tǒng)交互，邊緣計算節(jié)點與云平臺通過光纖網(wǎng)絡(luò)交互，云平臺與車輛控制器或APP等車聯(lián)網(wǎng)終端通過4G/5G交互。

智能路側(cè)決策系統(tǒng) 中心平臺（簡稱“云平臺”）：云平臺根據(jù)各邊緣計算節(jié)點及車輛控制器上報的交通運行狀態(tài)信息，針對不同的應(yīng)用場景，宏觀制定交通管控決策和智能車輛輔助決策。

智能路側(cè)決策系統(tǒng) 邊緣計算節(jié)點（簡稱“邊緣計算節(jié)點”）：邊緣計算節(jié)點通過獲取激光雷達、攝像機、毫米波雷達等的感知數(shù)據(jù)，運行相關(guān)程序算法進行計算并輸出，包括動態(tài)制定具體的交通管控決策和智能車輛輔助決策。具體為研判安全風(fēng)險，決策規(guī)避指令；提示路況信息，給定限速信息、建議車速、車道信息以及更新信號方案；動態(tài)車輛引導(dǎo)，給定建議車道、換道位置、建議軌跡點等。

智能路側(cè)決策系統(tǒng)分為三個決策等級，依次為道路管控智能決策、車路協(xié)同目標(biāo)決策、車路協(xié)同過程決策。三個決策等級的精細化程度和覆蓋范圍逐步提升。

道路管控智能決策：系統(tǒng)具有集計感知能力，可以獲取流量、車速、密度等交通流運行參數(shù)，判斷總體交通需求及道路運行狀態(tài)，進而動態(tài)制定決策方案以主動響應(yīng)交通需求，決策指令通過信號燈、可變情報板、播音喇叭等路側(cè)傳統(tǒng)聲光設(shè)施發(fā)布。

車路協(xié)同目標(biāo)決策：系統(tǒng)具有個體級感知能力，可以獲取車輛軌跡信息，可以綜合考慮軌跡信息和集計參數(shù)動態(tài)制定決策方案以主動響應(yīng)交通需求，決策指令一方面可以通過信號燈、可變情報板、播音喇叭等路側(cè)傳統(tǒng)聲光設(shè)施發(fā)布，另一方面可以通過車路協(xié)同等手段為個體智能車輛提供建議路徑、車速引導(dǎo)等輔助決策服務(wù)，提供的決策指令主要通過建議車道、建議車速等控制目標(biāo)呈現(xiàn)，個體智能車輛可在上述建議指令的基礎(chǔ)上獨立或輔助駕駛員進行單車獨立/多車協(xié)同決策。

車路協(xié)同過程決策：系統(tǒng)具有個體級感知能力，可以獲取車輛軌跡信息，可以綜合考慮軌跡信息和集計參數(shù)同時綜合考慮個體車輛控制與交通流控制動態(tài)制定決策方案以主動響應(yīng)交通需求，決策指令一方面可以通過信號燈、可變情報板、播音喇叭等路側(cè)傳統(tǒng)聲光設(shè)施發(fā)布，另一方面可以通過車路協(xié)同等手段為個體智能車輛提供建議路徑、車速引導(dǎo)、自動駕駛軌跡參考點等決策服務(wù)，提供的決策指令主要通過軌跡參考點等控制過程呈現(xiàn)，智能路側(cè)決策系統(tǒng)參與輔助車輛控制，個體智能車輛可在上述建議指令的基礎(chǔ)上獨立或輔助駕駛員進行單車獨立/多車協(xié)同決策。

5 協(xié)同決策應(yīng)用及環(huán)節(jié)分工

不同等級的智能路側(cè)決策系統(tǒng)對感知能力、決策方案、與個體協(xié)同能力、指令下達方式、車路協(xié)同的技術(shù)發(fā)展等方面具有不同要求。

5.1 協(xié)同決策應(yīng)用列表

5.2 安全預(yù)警決策應(yīng)用環(huán)節(jié)分工

5.2.1 路基碰撞預(yù)警

1）應(yīng)用描述

路基碰撞預(yù)警是指，邊緣計算節(jié)點判斷主車與周邊車輛及其他弱勢交通參與者是否存在碰撞風(fēng)險，若存在風(fēng)險時，應(yīng)對主車進行預(yù)警，提供沖突對象位置、建議車速、制動措施等信息。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用為邊端協(xié)同，涉及邊緣計算節(jié)點、車輛控制器兩項決策主體，分工如下：

邊緣計算節(jié)點：輸入感知信息，研判碰撞風(fēng)險，決策規(guī)避指令，輸出①沖突對象位置（車路協(xié)同目標(biāo)決策）；②建議車速、制動措施（車路協(xié)同目標(biāo)決策）；③軌跡參考點等協(xié)同決策信息（車路協(xié)同過程決策）；

車輛控制器：輸入邊緣計算節(jié)點輸出沖突對象及協(xié)同決策信息，結(jié)合自身感知能力進行終端決策并執(zhí)行動作。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——車速范圍：0～70 km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目標(biāo)感知精度（可選）≤1.5m；

——通信距離（可選）≥150m；

——數(shù)據(jù)更新頻率：10Hz；

——系統(tǒng)延遲≤100ms；

——定位精度（可選）≤1.5m（車路協(xié)同目標(biāo)決策）/0.5m（車路協(xié)同過程決策）。

[來源：T/CSAE 157-2020（有補充）]

5.3 交通管控決策應(yīng)用環(huán)節(jié)分工

主線可變限速

1）應(yīng)用描述

主線可變限速是指，系統(tǒng)通過判斷道路主線的綜合交通運行狀況（包括交通流量、交通車速等）是否存在運行安全風(fēng)險或者運行效率優(yōu)化，若存在時，應(yīng)對主線的相關(guān)車輛進行誘導(dǎo)，提供建議的通行速度輔助車輛通行等信息。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及云邊、邊邊、邊端協(xié)同，涉及云平臺、邊緣計算節(jié)點、車輛控制器三項決策主體，分工如下：

云平臺：根據(jù)各邊緣計算節(jié)點上報的交通運行狀態(tài)信息以及各節(jié)點主動限速現(xiàn)狀，動態(tài)制定各節(jié)點的主動限速范圍；

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息研判交通流狀態(tài)，綜合考慮平臺給定主動限速范圍與相鄰節(jié)點限速值制定①一般性限速信息（道路管控智能決策及以上）；②個性化建議車速（車路協(xié)同目標(biāo)決策）、軌跡參考點（車路協(xié)同過程決策）等個性化協(xié)同決策信息；輸出①發(fā)送至可變情報板，輸出②發(fā)送至自動駕駛車輛或網(wǎng)聯(lián)車駕駛員

車輛控制器：輸入邊緣計算節(jié)點給定的協(xié)同決策信息，結(jié)合自身感知能力進行終端決策并執(zhí)行動作。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——車速范圍：0～130 km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目標(biāo)感知精度（可選）≤1.5m；

——通信距離（可選）≥300m；

——數(shù)據(jù)更新頻率：1Hz（一般性限速信息）/10Hz（個性化協(xié)同決策信息）；

——系統(tǒng)延遲≤200ms（道路管控智能決策）/100ms（車路協(xié)同目標(biāo)決策及以上）；

——定位精度（可選）≤1.5m（車路協(xié)同目標(biāo)決策）/0.5m（車路協(xié)同過程決策）。

[來源：T/CSAE 53-2017（有補充）]

匝道控制

1）應(yīng)用描述

匝道控制是指，系統(tǒng)根據(jù)高速主線、匝道車輛運行信息，利用信號燈、信息情報板等告知車輛通行，實現(xiàn)平衡車道流量、主線車輛協(xié)調(diào)行駛、匯入間距管理、匝道車輛運行控制等，以顯著減小匯入?yún)^(qū)事故率，提高車輛匯入效率和速度，提高車輛匯出的安全性。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及云邊、邊端協(xié)同，涉及云平臺、邊緣計算節(jié)點、車輛控制器三項決策主體，分工如下：云平臺：根據(jù)各邊緣計算節(jié)點上報的交通運行狀態(tài)信息統(tǒng)籌考慮各匝道匯入調(diào)節(jié)率，將調(diào)節(jié)率下發(fā)邊緣計算節(jié)點；

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息獲取匯入?yún)R出車輛及周邊端輛微觀軌跡，結(jié)合平臺給定的調(diào)節(jié)率要求，制定①一般性引導(dǎo)信息（道路管控智能決策及以上）；②個性化建議車速（車路協(xié)同目標(biāo)決策）、軌跡參考點（車路協(xié)同過程決策）等個性化協(xié)同決策信息；輸出①發(fā)送至可變情報板、道釘?shù)冉煌ㄔO(shè)施，為所有類型車輛服務(wù)，輸出②發(fā)送至自動駕駛車輛或網(wǎng)聯(lián)車駕駛員

車輛控制器：輸入邊緣計算節(jié)點給定的協(xié)同決策信息，結(jié)合自身感知能力進行終端決策并執(zhí)行動作。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——車速范圍：0～120 km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目標(biāo)感知精度（可選）≤1.5m；

——通信距離（可選）≥300 m；

——數(shù)據(jù)更新頻率1Hz（一般性引導(dǎo)信息）/10Hz（個性化協(xié)同決策信息）；

——系統(tǒng)延遲≤200ms（道路管控智能決策）/100ms（車路協(xié)同目標(biāo)決策及以上）；

——定位精度（可選）≤1.5m（車路協(xié)同目標(biāo)決策）/0.5m（車路協(xié)同過程決策）。

[來源：T/CSAE 53-2017（有補充）]

動態(tài)專用道管控

1）應(yīng)用描述

動態(tài)專用車道管控是指系統(tǒng)根據(jù)主線交通狀況，考慮主線車輛流量、不同車型的運行差異及不同車道的運行差異，采用車型管控、時間管控及速度管控等方式將某條車道動態(tài)劃分給車輛通行，以顯著提升車道的總體利用效率，適用于貨運編隊、公交、自動駕駛專用道。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及云邊、邊端協(xié)同，涉及云平臺、邊緣計算節(jié)點、車輛控制器三項決策主體，分工如下：

云平臺：根據(jù)各邊緣計算節(jié)點上報的交通運行狀態(tài)信息以及各節(jié)點管理路段專用道分配情況，動態(tài)制定各節(jié)點的專用道設(shè)置限制條件，避免出現(xiàn)專用道不連續(xù)等情況；

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息研判交通流狀態(tài)，分析動態(tài)滲透率，綜合考慮平臺給定專用道設(shè)置限制制定專用道信息，發(fā)送至可變情報板或道釘以及通信設(shè)備，告知專用道開放狀態(tài)信息。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——車速范圍：0～120km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——通信距離≥150m；

——定位精度≤1.5m；

——目標(biāo)感知精度（可選）≤1.5m。

[來源：T/CSAE 53-2017（有補充）]

施工區(qū)預(yù)警

1）應(yīng)用描述

施工檢修或者維護時，施工區(qū)使高速公路連續(xù)流收到人工阻隔，容易產(chǎn)生交通瓶頸，施工人員及途經(jīng)車輛發(fā)生碰撞的風(fēng)險較高。施工區(qū)預(yù)警服務(wù)能夠有效提升施工區(qū)附近的通行效率，降低車輛及施工人員事故風(fēng)險，提高施工區(qū)交通安全。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及邊端協(xié)同，涉及邊緣計算節(jié)點、車輛控制器兩項決策主體，分工如下：

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息研判施工區(qū)上游路段與施工區(qū)所在路段交通流狀態(tài)，以安全和效率為導(dǎo)向制定①施工提示信息及建議車速（道路管控智能決策及以上）；②個性化建議車速（車路協(xié)同目標(biāo)決策）、軌跡參考點(車路協(xié)同過程決策)等個性化協(xié)同決策信息；輸出①發(fā)送至可變情報板提醒常規(guī)車輛，輸出②發(fā)送至自動駕駛車輛或網(wǎng)聯(lián)車駕駛員引導(dǎo)交通流平穩(wěn)過渡，安全通過；

車輛控制器：輸入邊緣計算節(jié)點給定的協(xié)同決策信息，結(jié)合自身感知能力進行終端決策并執(zhí)行動作。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——車速范圍：0～120km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——建議提示距離：1km，或500m，或200m；

——系統(tǒng)延遲≤200ms；

——定位精度≤1.5m（車路協(xié)同目標(biāo)決策）/0.5m（車路協(xié)同過程決策）。

[來源：T/CSAE 53-2017（有補充）]

單點信號優(yōu)化

1）應(yīng)用描述

單點信號控制又稱為點控制，指的是每個交叉口的交通信號控制只按照該交叉口的自身實際情況獨立運行，不與鄰近的交叉口有任何聯(lián)系。系統(tǒng)根據(jù)交通運行狀態(tài)優(yōu)化調(diào)整信號控制參數(shù)，達到較好的信號控制水平，提高交叉口通行效率。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及云邊（如有，非必須）、邊邊、邊端協(xié)同，涉及云平臺（如有，非必須）、邊緣計算節(jié)點、車輛控制器三項決策主體，分工如下：

云平臺（如有，非必須）：綜合考慮各邊緣計算節(jié)點上報信息，制定子區(qū)劃分方案與背景信控方案；

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息研判交通狀態(tài)與控制情況，綜合考慮周邊節(jié)點交通需求水平與控制水平，制定①信號控制信息（道路管控智能決策及以上）；②個性化建議車速（車路協(xié)同目標(biāo)決策）、軌跡參考點（車路協(xié)同過程決策）等個性化協(xié)同決策信息；輸出①發(fā)送至信號機改善信控水平，輸出②發(fā)送至自動駕駛車輛或網(wǎng)聯(lián)車駕駛員，與信控方案配合優(yōu)化交叉口通行效率與排放；

車輛控制器：輸入邊緣計算節(jié)點給定的協(xié)同決策信息，結(jié)合自身感知能力進行終端決策并執(zhí)行動作。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——車速范圍0～70km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目標(biāo)感知精度（可選）≤1.5m；

——定位精度（可選）≤1.5m（車路協(xié)同目標(biāo)決策）/0.5m（車路協(xié)同過程決策）。

[來源：T/CSAE 157-2020（有補充）]

干線信號協(xié)調(diào)

1）應(yīng)用描述

干線信號協(xié)調(diào)控制策略控制是為了減少車輛在各個交叉口的停車次數(shù)，提出一種各路口間相互協(xié)調(diào)的配時方案。通場采用特定的相位差設(shè)計實現(xiàn)帶寬最大化，車輛按特定車速范圍內(nèi)行駛可實現(xiàn)連續(xù)不停車通過交叉口。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及云邊、邊邊協(xié)同，涉及云平臺、邊緣計算節(jié)點兩項決策主體，分工如下：

云平臺：根據(jù)各邊緣計算節(jié)點上報的交通運行狀態(tài)與需求情況動態(tài)制定干線范圍，確定控制周期，下發(fā)至邊緣計算；

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息研判交通狀態(tài)與控制情況，根據(jù)云平臺下發(fā)的周期、分組情況以及相鄰邊緣計算節(jié)點的控制方案，動態(tài)更新信號方案，確定建議車速，而后進入單點信號優(yōu)化決策流程。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——車速范圍0～70km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s

——交通流感知精度≥95%；

——目標(biāo)感知精度（可選）≤1.5m；

——定位精度（可選）≤1.5m（車路協(xié)同目標(biāo)決策）/0.5m（車路協(xié)同過程決策）。

[來源：T/CSAE 157-2020（有補充）]

特殊車輛優(yōu)先通行

1）應(yīng)用描述

特殊車輛優(yōu)先通行是指，系統(tǒng)根據(jù)特殊車輛的到達情況，計算出合適的信號相位，為其提供優(yōu)先通行便利，并提供交叉口距離信息、交叉口信號信息、建議車速等信息。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及云邊（如有，非必須）、邊端協(xié)同，涉及云平臺（如有，非必須）、邊緣計算節(jié)點、車輛控制器三項決策主體，分工如下：

云平臺（如有，非必須）：根據(jù)第三方平臺提供的信息確定車輛類型對應(yīng)的優(yōu)先級，綜合考慮各邊緣計算節(jié)點上報的交通狀態(tài)信息，為各邊緣計算節(jié)點制定不同優(yōu)先級對應(yīng)的信號優(yōu)先權(quán)限；

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息研判交通狀態(tài)，通過通信設(shè)備獲取優(yōu)先請求，結(jié)合云平臺給定的優(yōu)先權(quán)限，動態(tài)更新信號方案，給出優(yōu)先結(jié)果，確定建議車速（車路協(xié)同目標(biāo)決策）或軌跡參考點（車路協(xié)同過程決策）等決策參考信息。

車輛控制器：輸入邊緣計算節(jié)點給定的協(xié)同決策信息，結(jié)合自身感知能力進行終端決策并執(zhí)行動作。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——主車車速范圍：0～120km/h；

——通信距離：≥200m；

——數(shù)據(jù)更新頻率1Hz（信號控制信息）/10Hz（個性化協(xié)同決策信息）；

——系統(tǒng)延遲≤200ms（道路管控智能決策）/100ms（車路協(xié)同目標(biāo)決策及以上）；

——交通流感知精度≥95%；

——定位精度≤1.5m（車路協(xié)同目標(biāo)決策）/0.5m（車路協(xié)同過程決策）。

[來源：T/CSAE 157-2020（有補充）]

動態(tài)車道功能管控

1）應(yīng)用描述

動態(tài)車道功能管控主要為系統(tǒng)根據(jù)實時交通狀況對路段車道行駛方向的的動態(tài)管理、對交叉口進口道的功能的動態(tài)管理、以及對于車道方向的綜合管控。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及云邊協(xié)同，涉及云平臺（如有，非必須）、邊緣計算節(jié)點兩項決策主體，分工如下：云平臺（如有，非必須）：根據(jù)各邊緣計算節(jié)點上報的交通狀態(tài)以及現(xiàn)實道路物理情況與交通管理要求，為各邊緣計算節(jié)點制定動態(tài)車道管控限制；

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息研判交通狀態(tài)，結(jié)合云平臺給定的管控權(quán)限，動態(tài)更新車道功能方案，通過道釘、可變情報板指明車道功能，通過路側(cè)通信設(shè)備廣播相關(guān)信息。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——主車車速范圍（0～70） km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目標(biāo)感知精度（可選）≤1.5m；

——通信距離（可選）≥200 m；

——數(shù)據(jù)更新頻率≥2Hz；

——系統(tǒng)延遲≤100ms；

——定位精度（可選）≤1.5m。

[來源：T/CSAE 157-2020（有補充）]

5.4 智能車輛輔助決策應(yīng)用環(huán)節(jié)分工

路徑誘導(dǎo)

1）應(yīng)用描述

路徑誘導(dǎo)是指，系統(tǒng)通過熟悉交通網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)及需求，為網(wǎng)聯(lián)車輛提供路徑引導(dǎo)，促使車輛在最佳線路上行駛，節(jié)約出行時間。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及云端協(xié)同，涉及云平臺、車輛控制器兩項決策主體，分工如下：

云平臺：根據(jù)各邊緣計算節(jié)點上報的交通狀態(tài)動態(tài)梳理及預(yù)測網(wǎng)絡(luò)交通狀態(tài)，根據(jù)車輛終端上報的出行需求，統(tǒng)籌考慮系統(tǒng)需求與個體需求，動態(tài)尋求最優(yōu)路徑，下發(fā)至車輛；

車輛控制器：輸入平臺給定的路徑方案，進行動作規(guī)劃。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——主車車速范圍（0～70）km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目標(biāo)感知精度（可選）≤1.5m；

——通信距離（可選）≥150m；

——數(shù)據(jù)更新頻率1Hz；

——系統(tǒng)延遲≤200ms；

——定位精度≤1.5m。

[來源：T/CSAE 53-2017（有補充）]

綠波車速引導(dǎo)

1）應(yīng)用描述

綠波車速引導(dǎo)是指，通過采集特定路段的信號、實時交通狀況、網(wǎng)聯(lián)車輛實時位置等信息，結(jié)合干線信號協(xié)調(diào)（綠波）方案給出該路段中車輛的建議行駛速度或行駛方案，使得按照引導(dǎo)車速駕駛的車輛可以少停車地通過交叉口。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及邊端協(xié)同，涉及邊緣計算節(jié)點、車輛控制器兩項決策主體，分工如下：

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息研判交通狀態(tài)，在安全前提下制定兼顧總體交通流影響且可引導(dǎo)車輛

不停車通過交叉口的個性化建議車速（車路協(xié)同目標(biāo)決策）、軌跡參考點（車路協(xié)同過程決策）等個性

化協(xié)同決策信息；

車輛控制器：輸入邊緣計算節(jié)點給定的協(xié)同決策信息，結(jié)合自身感知能力進行終端決策并執(zhí)行動作。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——主車車速范圍（

0～70 ）km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目標(biāo)感知精度（可選）≤1.5m；

——通信距離≥150m；

——數(shù)據(jù)更新頻率1Hz；

——系統(tǒng)延遲≤200ms；

——定位精度≤1.5m（車路協(xié)同目標(biāo)決策）/0.5m（車路協(xié)同過程決策）。

[來源：T/CSAE 53-2017（有補充）]

快速車道選擇

1）應(yīng)用描述

快速車道選擇是指在交叉口根據(jù)實時車道功能以及交通狀態(tài)，結(jié)合網(wǎng)聯(lián)車意圖和請求，為每一輛網(wǎng)聯(lián)車提供車道選擇建議。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及邊端協(xié)同，涉及邊緣計算節(jié)點、車輛控制器兩項決策主體，分工如下：

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息研判各進口道交通狀態(tài)，在安全前提下制定兼顧總體交通流影響與個體車輛行駛方向目標(biāo)，優(yōu)化給出①建議車道選擇、建議換道位置（車路協(xié)同目標(biāo)決策）；②軌跡參考點（車路協(xié)同過程決策）等不同等級的個性化協(xié)同決策信息；

車輛控制器：輸入邊緣計算節(jié)點給定的協(xié)同決策信息，結(jié)合自身感知能力進行終端決策并執(zhí)行動作。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——主車車速范圍（0～70）km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目標(biāo)感知精度（可選）≤1.5m；

——通信距離≥150m；

——數(shù)據(jù)更新頻率1Hz；

——系統(tǒng)延遲≤200ms；

——定位精度≤1.5m（車路協(xié)同目標(biāo)決策）/0.5m（車路協(xié)同過程決策）。

[來源：T/CSAE 53-2017（有補充）]

路基協(xié)作式行駛

1）應(yīng)用描述

路基協(xié)作式行駛是指，通過采集車輛位置數(shù)據(jù)、車輛速度數(shù)據(jù)等信息，根據(jù)實時道路環(huán)境，以軌跡點的方式，為具備自動駕駛功能的網(wǎng)聯(lián)車輛提供前方100米范圍內(nèi)的局域路徑規(guī)劃建議。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及邊端協(xié)同，涉及邊緣計算節(jié)點、車輛控制器兩項決策主體，分工如下：

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息獲取各交通參與者實時動態(tài)信息并進行預(yù)判，在安全前提下制定兼顧總體交通流影響與個體車輛行駛目標(biāo)，優(yōu)化給出軌跡參考點引導(dǎo)車輛行駛；

車輛控制器：輸入邊緣計算節(jié)點給定的軌跡參考點信息，結(jié)合自身感知能力進行終端決策并執(zhí)行動作。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——主車車速范圍（0～130）km/h；

——通信距離≥150m；

——數(shù)據(jù)更新頻率10Hz；

——系統(tǒng)延遲≤100ms；

——定位精度≤0.5m。

[來源：T/ITS 0135-2020（有補充）]

路基協(xié)作式換道

1）應(yīng)用描述

路基協(xié)作式換道是指，設(shè)備通過路側(cè)感知設(shè)備采集車輛的軌跡信息，系統(tǒng)根據(jù)網(wǎng)聯(lián)車意圖，結(jié)合其他車輛軌跡預(yù)測結(jié)果，為網(wǎng)聯(lián)車輛提供換道建議，實現(xiàn)混合交通流下的車輛換道協(xié)同。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及邊端協(xié)同，涉及邊緣計算節(jié)點、車輛控制器兩項決策主體，分工如下：

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息獲取各交通參與者實時動態(tài)信息并進行預(yù)判，在安全前提下制定兼顧總體交通流影響與個體車輛行駛目標(biāo)，優(yōu)化給出①車道選擇建議、建議換道位置（車路協(xié)同目標(biāo)決策）；

②軌跡參考點（車路協(xié)同過程決策）等不同等級的協(xié)同決策信息；

車輛控制器：輸入邊緣計算節(jié)點給定的協(xié)同決策信息，結(jié)合自身感知能力進行終端決策并執(zhí)行動作。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——車速范圍：0～120km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目標(biāo)感知精度（可選）≤0.5m；

——通信距離（可選）≥200m；

——數(shù)據(jù)更新頻率≥10Hz；

——系統(tǒng)延遲≤50ms；

——定位精度（可選）≤1.5m（車路協(xié)同目標(biāo)決策）/0.5m（車路協(xié)同過程決策）。

[來源：T/CSAE 157-2020（有補充）]

路基協(xié)作式匯入

1）應(yīng)用描述

路基協(xié)作式匯入是指，通過路側(cè)感知設(shè)備采集的匝道與主路車輛，系統(tǒng)根據(jù)網(wǎng)聯(lián)車意圖，結(jié)合其他車輛軌跡預(yù)測結(jié)果，為網(wǎng)聯(lián)車輛提供換道建議和車速建議，實現(xiàn)車路協(xié)同車輛匯入。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及邊端協(xié)同，涉及邊緣計算節(jié)點、車輛控制器兩項決策主體，分工如下：

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息獲取主路、匝道各交通參與者實時動態(tài)信息并進行預(yù)判，在安全前提下制定兼顧總體交通流影響與個體車輛行駛目標(biāo)，對不同角色的智能車輛優(yōu)化給出①建議車速、車道選擇建議、建議換道位置（車路協(xié)同目標(biāo)決策）；②軌跡參考點（車路協(xié)同過程決策）等不同等級的協(xié)同決策信息；

車輛控制器：輸入邊緣計算節(jié)點給定的協(xié)同決策信息，結(jié)合自身感知能力進行終端決策并執(zhí)行動作。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——主車車速范圍（0～120）km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目標(biāo)感知精度（可選）≤0.5m；

——通信距離≥300m；

——數(shù)據(jù)更新頻率10Hz；

——系統(tǒng)延遲≤50ms；

——定位精度≤1.5m（車路協(xié)同目標(biāo)決策）/0.5m（車路協(xié)同過程決策）。

[來源：T/CSAE 157-2020（有補充）]

路基協(xié)作式交叉口通行

1）應(yīng)用描述

路基協(xié)作式交叉口通行是指，通過路側(cè)感知設(shè)備采集交叉口車輛實時信息，系統(tǒng)根據(jù)自動駕駛車意圖，結(jié)合其他車輛軌跡預(yù)測結(jié)果，為自動駕駛車輛提供建議軌跡點，實現(xiàn)無信號控制交叉口處車輛安全、高效通行。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及邊端協(xié)同，涉及邊緣計算節(jié)點、車輛控制器兩項決策主體，分工如下：

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息獲取交叉口范圍內(nèi)各交通參與者實時動態(tài)信息并進行預(yù)判，在安全前提下制定兼顧總體交通流影響與個體車輛行駛目標(biāo)，對智能車輛優(yōu)化給出①建議通過時間、建議車速、車道選擇建議、建議換道位置（車路協(xié)同目標(biāo)決策）；②軌跡參考點（車路協(xié)同過程決策）等不同等級的協(xié)同決策信息；

車輛控制器：輸入邊緣計算節(jié)點給定的協(xié)同決策信息，結(jié)合自身感知能力進行終端決策并執(zhí)行動作。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——主車車速范圍（0～120）km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目標(biāo)感知精度≤0.5m；

——通信距離≥200m；

——數(shù)據(jù)更新頻率10Hz；

——系統(tǒng)延遲≤20ms；

——定位精度≤1.5m（車路協(xié)同目標(biāo)決策）/0.5m（車路協(xié)同過程決策）。

[來源：T/ITS 0135-2020（有補充）]

路基協(xié)作式車輛“脫困”

1）應(yīng)用描述

路基協(xié)作式自動駕駛車輛“脫困”是指，在極端場景下，當(dāng)自動駕駛車輛自動駕駛模式停止時，不需要通過人工干預(yù)，能夠幫助自動駕駛車輛“脫困”，提升自動駕駛車輛自動運行性能的功能。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及邊端協(xié)同，涉及邊緣計算節(jié)點、車輛控制器兩項決策主體，分工如下：

邊緣計算節(jié)點：在收到車輛請求后，通過感知信息獲取車輛“被困”范圍內(nèi)各交通參與者實時動態(tài)信息并進行預(yù)判，在安全前提下制定“脫困”方案，對智能車輛優(yōu)化給出①建議啟動時間、建議車速、車道選擇建議、建議換道時間與位置（車路協(xié)同目標(biāo)決策）；②軌跡參考點（車路協(xié)同過程決策）等不同等級的協(xié)同決策信息；

車輛控制器：輸入邊緣計算節(jié)點給定的協(xié)同決策信息，結(jié)合自身感知能力進行終端決策并執(zhí)行“脫困”動作。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——車速范圍：0～120km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目標(biāo)感知精度（可選）≤0.5m；

——通信距離（可選）≥200m；

——數(shù)據(jù)更新頻率≥10Hz；

——系統(tǒng)延遲≤20ms；

——定位精度（可選）≤0.5m。

[來源：T/ITS 0135-2020（有補充）]

車輛編隊控制誘導(dǎo)

1）應(yīng)用描述

車輛編隊控制誘導(dǎo)是指，系統(tǒng)根據(jù)前方交通狀況，向正在運行的車輛編隊發(fā)布換道、解散等編隊控制誘導(dǎo)。

2）場景原理

3）環(huán)節(jié)分工

本應(yīng)用涉及邊端協(xié)同，涉及邊緣計算節(jié)點、車輛控制器兩項決策主體，分工如下：

邊緣計算節(jié)點：通過感知信息獲取微觀交通狀態(tài)以及事件信息，在安全前提下制定兼顧總體交通流影響與編隊行駛目標(biāo)，對車輛編隊給出建議車道、建議換道位置、建議車速、建議解散編隊、建議重組編隊等的協(xié)同決策信息；

車輛控制器：輸入邊緣計算節(jié)點給定的協(xié)同決策信息，由編隊頭車或編隊成員協(xié)同決策編隊動作。

4）技術(shù)指標(biāo)要求

——主車車速范圍（0～120）km/h；

——交通流數(shù)據(jù)周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目標(biāo)感知精度（可選）≤1m；

——通信距離≥400m；

——數(shù)據(jù)更新頻率10Hz；

——系統(tǒng)延遲≤50ms；

——定位精度≤1m。

[來源：T/CSAE 157-2020（有補充）]

6 云邊端協(xié)同決策機制

云邊端協(xié)同決策機制是基于“云”、“邊”、“端”三方的交互，對交通要素的感知、決策、協(xié)同，引導(dǎo)車輛規(guī)避擁堵路段，實現(xiàn)交通的安全行駛及高效通行。包括云邊協(xié)同決策機制、邊邊協(xié)同決策機制、邊端協(xié)同決策機制、云端協(xié)同決策機制。

其中，“云”為云平臺，綜合考慮各邊緣計算節(jié)點上報信息及車輛上報需求信息，下發(fā)背景方案與權(quán)限信息；“邊”為邊緣計算節(jié)點，負責(zé)向云平臺上報交通狀態(tài)信息，現(xiàn)狀控制方案，及相鄰邊緣計算節(jié)點間傳遞信息，向車輛下達指令信息；“端”為車端，負責(zé)向邊、云上報需求信息，接收方案信息及指令。

根據(jù)第五章列出的各項協(xié)同決策應(yīng)用的通信鏈路與環(huán)節(jié)分工，總結(jié)協(xié)同決策與交互需求如下表。

注：上行包括：邊→云，端→邊，端→云；下行包括：云→邊，邊→端，云→端。

6.1 云邊協(xié)同決策機制

邊緣計算節(jié)點需向云平臺上報交通狀態(tài)信息、現(xiàn)狀控制方案，其中現(xiàn)狀控制方案包括限速信息、車道功能、配時方案。

云平臺綜合考慮各節(jié)點上報情況，向邊緣計算節(jié)點下發(fā)背景方案與權(quán)限信息，其中背景方案包括單點信號配時背景方案、所屬子區(qū)、所屬區(qū)間、協(xié)調(diào)優(yōu)化周期，權(quán)限信息包括限速范圍、匝道調(diào)節(jié)率、車道功能變化限制、優(yōu)先權(quán)限。

6.2 邊邊協(xié)同決策機制

邊邊協(xié)同主要強調(diào)邊緣計算應(yīng)支持東西向接口，邊邊協(xié)同應(yīng)滿足邊緣計算部署的架構(gòu)，東西向路側(cè)邊緣計算節(jié)點（相鄰）之間互相通信。相鄰路側(cè)邊緣計算節(jié)點間需要互通交通狀態(tài)信息及配時方案信息、限速信息、專用道信息，作為決策約束和考慮因素。

邊緣計算節(jié)點在接收到相鄰邊緣計算節(jié)點時，需要評判所接收應(yīng)用信息的優(yōu)先級或發(fā)送信息的邊緣計算節(jié)點優(yōu)先級，邊緣計算的設(shè)備優(yōu)先級和應(yīng)用優(yōu)先級準(zhǔn)許范圍由云平臺授予。當(dāng)應(yīng)用信息優(yōu)先級或發(fā)送信息的邊緣計算節(jié)點優(yōu)先級較高時，收到信息的邊緣計算節(jié)點以其為目標(biāo)或約束進行自身決策；否則接收信息的邊緣計算節(jié)點會優(yōu)先考慮達成自身目標(biāo)，僅考慮與所接收的決策信息不產(chǎn)生安全沖突的約束。

6.3 邊端協(xié)同決策機制

車端需向路側(cè)上報需求信息，包括轉(zhuǎn)向需求、匯入/匯出需求。

路側(cè)向車端下達指令信息，包括優(yōu)先結(jié)果、預(yù)警信息、時間點指令、制動指令、車速指令、換道指令、參考點指令、解除編隊指令、恢復(fù)編隊指令。其中優(yōu)先結(jié)果、預(yù)警信息、制動信息為初級決策指令，車速指令、換道指令為中級指令，參考點指令為高級指令，接觸編隊指令和恢復(fù)編隊指令為編隊級決策指令。

6.4 云端協(xié)同決策機制

車端需向云平臺上報目的地需求，云平臺向車端下達推薦路徑信息。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的车路协同 智能路侧决策系统总体架构及应用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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