• 车路协同应用场景分析

一、几个定义

（1）车联网（IOV，Internet of Vehicles）

车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车-车、车辆与互联网之间，进行无线通讯和信息交换，以实现智能交通管理控制、车辆智能化控制和智能动态信息服务的一体化网络，它是物联网技术在智能交通系统领域的延伸。

早期的车联网叫做Telematics。Telematics是远距离通信的电信（Telecommunications）与信息科学（Informatics）的合成词，按字面可定义为通过内置在汽车、航空、船舶、火车等运输工具上的计算机系统、无线通信技术、卫星导航装置、交换文字、语音等信息的互联网技术而提供信息的服务系统。

简单的说就通过无线网络将车辆接入互联网，为车主提供驾驶、生活所必需的各种信息。

（2）智能汽车（Intelligent Vehicles）

就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器（雷达、摄像）、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。

美国汽车工程师协会（SAE）根据系统对于车辆操控任务的把控程度，将自动驾驶技术分为L0-L5，系统在L1~L3级主要起辅助功能；当到达L4级，车辆驾驶将全部交给系统，而L4、L5的区别在于特定场景和全场景应用。

图 1 自动驾驶技术分级

自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）又称无人驾驶汽车（无人车）、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。

（3）智能网联车（ICV，Intelligent Connected Vehicle）

智能网联汽车是指车联网与智能车的有机联合，是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，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。

（4）车路协同系统（CVIS，Cooperative Vehicle Infrastructure System）

车路协同系统是基于无线通信、传感探测等技术获取车辆和道路信息，通过车车、车路通讯实现信息交互和共享，从而实现车辆和路侧设施之间智能协同与协调，实现优化使用道路资源、提高交通安全、缓解拥堵的目标。车路协同是ITS的重要子系统，也是欧美日等交通发达国家的研究热点。

（5）车路协同通信（V2X，Vehicle to Everything）

作为物联网面向应用的一个概念延伸，V2X车联网是对D2D（Device to Device）技术的深入研究过程。它指的是车辆之间，或者汽车与行人、骑行者以及基础设施之间的通信系统。

V2X车联网通信主要分为三大类：V2V、V2I和V2P。运输实体，如车辆、路侧基础设施和行人，可以收集处理当地环境的信息（如从其它车辆或传感器设备接收到的信息），以提供更多的智能服务，如碰撞警告或自主驾驶。

车路协同需要有高速、稳定、低时延的通信技术作为保障，而基于当前成熟的LTE技术的LTE-V2X能够让路侧单元（RSU）与车载单元（OBU）的信息进行有效交互。同时，这项技术也在演进之中，在5G时代，更是能够凭借5G技术的优秀通信能力让自动驾驶成为可能，让人们获得更优良、安全、高效的出行体验。

图 2 车路协同服务

路侧单元（RSU，Road Side Unit）

车路协同路侧单元是车路协同系统的重要组成部分，也是突破车路协同技术的关键所在，其主要功能是采集当前的道路状况、交通状况等信息，通过通讯网络，将信息传递至指挥中心或路侧处理单元进行处理，并裁定相关信息通过网络传递到有相应信息请求的车载终端，辅助驾驶员进行驾驶。

车载单元（OBU，On Board Unit）

车载单元是指安装在车辆终端的起拓宽驾驶员视野、增加驾驶员对行车环境和车辆运行状态的感知、加强行车安全的单元。主要技术包括信息获取、信息交互、事故隐患提示等。从各类传感器和车载网络获取原始信息，并解算出典型车路协同应用需要的底层信息，通过信息交互传递至路侧单元。其功能包括车辆运动状态获取、行车环境信息感知、车辆定位信息获取、信息交互、信息处理及管理、安全报警与预警等。

二、几点理解

（1）车联网=车路协同

当车联网的概念由早期的Telematics概念演进成IOV后，车联网就是车路协同。

车联网和车路协同都是强调汽车通过通信接收道路环境信息，提高驾驶安全性和效率，所不同的是车联网从车的角度、车路协同是以道路的角度分别阐述车的通信网络。

实际上在我国，车联网是工信部主推的方案，而车路协同是交通运输部主推的方案。但殊路同归，最终都是借助无线V2X通信，实现驾驶的安全和高效。本文的车路协同涵盖车联网和车路协同的内容。

（2）智能网联车的智能程度可以有所不同

目前智能汽车能够达到的最好水平是L4，即在特定的场景下可以实现完全自动驾驶。虽然这与L5的全天候、全场景自动驾驶水平似乎只有一步之遥，但这一步却是量变到质变的一步，短时间内不可能达到。

在很长一段时间，智能汽车的自主自动化驾驶水平都会在L4以下徘徊。发展车路协同技术是另辟蹊径，智能汽车借助车路协同网联技术，可以突破环境感知、边缘计算等方面的瓶颈，提高车辆的感知范围和驾驶智能。

在车路协同的环境下，智能网联车可以在不同的自动化水平上发展，而且这正是车路协同和智能汽车发展最现实的道路。先期建设车路协同的框架和服务系统，为配置车载终端OBU的车辆提供驾驶信息、远程遥控驾驶等服务。待到车路协同技术发展到一定阶段，智能汽车将本身自主驾驶和车路协同辅助驾驶统一协同后，才有望最终达成的L5级全自动化驾驶。

（3）车路协同项目应该在特定的场景下开展

车路协同项目需要投入一定费用进行基础设施建设，包括建设路侧单元RSU，当然作为5G最主要的应用，RSU可以随着我国城市大规模进行5G试验网络建设一同建设，但毕竟前期建设的回报是有限的。因此项目建设需要找到特定的应用场景，如公共交通、货运车、特种车辆（救护车、消防车、公务车等）等的车路协同。待取得安全和效益上的明显效果后，私家车和汽车厂商就会自动跟进。

三、车路协同的主要功能

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/CSAE 53-2017），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

此外，根据同一份文件所作的应用评选，可以看出许多其他应用也得到较高的分数，是今后应该重点关注的应用内容。

图 3 一期应用征集和投票结果

图 4一期应用征集和投票结果（续）

四、应用场景

1、车路协同测试示范区

我国积极推进智能网联汽车测试示范区建设工作，初步形成了“5+2”的建设格局。各地区结合智能网联汽车发展状况，依托地区优势、特色资源，积极探索和建设示范区。北京-河北、上海、重庆、浙江、长春、武汉、无锡等地已建设智能网联汽车测试示范区，积极推动半封闭、开放道路的测试验证。

表 2 中国智能网联汽车示范区概况

无锡车联网（LTE-V2X）城市级应用示范项目基于工业和信息化部、公安部和江苏省在无锡共同建设的国家智能交通综合测试基地开展，由公安部交通管理科学研究所、无锡市公安局交通警察支队、中国信息通信研究院、无锡市组织中国移动、华为、江苏天安智联等6家核心单位实施，一汽、奥迪、上汽、福特等车企以及中国交通频道、高德、江苏航天大为等23家单位共同参与标准制定、研发推进、开放道路实测、演示的系列活动。

截止目前，无锡已建设完成了现阶段全球最大规模的城市级车联网LTE-V2X网络，覆盖无锡市主城区、新城主要道路240个信号灯控路口，共170平方公里的规模。项目以“人-车-路-云”系统协同为基础，开放40余项交通管控信息，实现V2I/V2V/V2P信息服务，覆盖车速引导、救护车优先通行提醒、道路事件情况提醒、潮汐车道、电单车出没预警等27个典型应用场景，未来，LTE-V2X技术将能支持实现高级自动驾驶、人车路协同感知和控制，让道路更智慧，让开车更简单。

图 5 无锡车联网（LTE-V2X）城市级应用示范项目范围

在智能网联汽车测试示范区建设路侧单元，形成无线覆盖的测试示范区，可推荐测试内测试无人驾驶车辆安装车载单元，形成车联网。可全方位掌握测试车辆位置、速度、驾驶操作信息，可与无人驾驶车辆传感器信息互相印证，提高无人驾驶汽车的安全性。

2、车路协同交通走廊

北汽集团2018年发布智能网联汽车五年行动计划“海豚+”战略。北汽集团将与博世、松下、百度、科大讯飞、京东方等企业合作，整合优质资源。智能交通方面，结合2022年北京冬奥会、京雄高速、雄安新区和北京智慧城市需求，开展自动驾驶和车路协同良好的示范应用；面向冬奥会示范运营或量产应用商用车队列自动驾驶技术，建设北汽车辆队列自动驾驶技术平台；加快建设顺义智能网联汽车试验场等项目。

北京智能网联汽车产业白皮书（2018年）提出业提出了加快建设智能路网设施的行动计划。加快开展智能路网改造。提出“部署智能路网试点改造工程，规划建设卫星地面增强站、LTE-V、5G-V2X 路侧单元，实现交通道路通信设施、视频监控设施、交通信号、交通标识标线智能互联，具备路网全域感知能力，满足复杂的车路协同需要。”

在特定的高速公路或高等级公路路侧设置路侧单元，与使用道路的网联汽车一起形成车联网。为网联汽车提供驾驶辅助和实时交通信息。国内目前有多家业内企业已经发布了车路协同高速公路应用。

图 6 万集山东高速公路测试基地项目

3、车路协同交叉口应用

交叉口控制的本质是依据实时交通状况对交叉口中冲突点的通行时空资源进行合理分配，最终实现减少车辆在交叉口的等待时间，提高交叉口的通行效率的目的。

在路口布设路侧单元，路侧单元接收附近智能联网汽车的信息和从云端收数据中心的数据，并不断向附近的所有联网车辆广播有关其间发生的事情的信息，从而提前警告他们潜在的安全问题并同时在驾驶员本身对道路观察的基础上提供进一步的信息。

智能联网汽车接收到路侧单元发出的信息后对驾驶进行调整，同时将自己的数据发送给路侧单元。

图 7 车辆通过交叉口车路协同示意图

路侧单元与车载单元建立连接后，车载单元向路侧单元发送包括车辆速度、车辆位置的车辆状态消息。路侧单元收到车辆状态消息后进行解析处理，实现对车辆运行参数的实时监测，然后根据监测数据判定交叉口当前安全等级，并将判定结果与当前交叉口动态信息（当前信号灯状态、信号保持时间等）打包为交叉口状态消息或预警消息后实时向处于其通信队列的车载单元发送，其中预警消息定向发布至潜在事故车辆，提醒其调整驾驶行为，避免事故发生；状态消息以广播方式发布，接收到消息的非事故车辆根据状态消息调整驾驶行为。

4、智慧公交应用

利用车路协同技术提升智能公交管理水平，沿公交专用道部署路侧单元RSU，可以实现公交专用道沿线的网络覆盖，形成智能公交车联网。公交车辆安装车载单元OBU，交通信号控制系统可监测到公交车辆到达，为公交车辆提供信号优先服务。

图 8 公交优先通过路口场景示意图

在都市区的公交专用车道上，公交车辆较多，公交车辆行驶安全性和效率问题都十分突出，车路协同系统可为公交车辆提供车队行驶服务，减小车辆间隔，提高公交车辆的通行能力，并为公交车辆提供主动安全服务。

图 9 公交车路协同车队行驶应用示意图

国内长沙、成都、武汉都分别实施了公交车路协同项目。取得了很好的效果。

图 10 CID长沙智慧公交示范线投入试运营

5、货运车队应用

自动驾驶技术在固定线路上可以实现以车队运行的最有效率的驾驶方式，可以极大减少对货车司机的需求，并极大地降低交通事故的发生概率，从而可以进一步降低运输成本。当前自动驾驶技术比较适用于干线运输这一细分场景，主要原因在于干线运输行驶场景主要为高速公路，高速公路相比起城市主干道来说，行人、骑车人数量较少，复杂的道路路口、交通指示灯等设施相对较少，系统对道路上车辆行驶轨迹更好进行预测。

对于高速公路或国道交通流量较少的情况，可采用车队行驶的方式，7-10货运卡车组成车队，头车和尾车采用人员驾驶，中间车辆采用跟车无人驾驶的方式进行长途运输。

6、园区、机场、港口应用

由于场景相对封闭、运行区域规范整洁的机场、码头、货运场站等封闭区域汽车无人驾驶项目已成为无人驾驶应用的主要领域。

应用车路协同服务系统，对区域进行信息化改造，通过装载路侧单元及车载单元，实现车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与云端的互联互通，并进一步实现对单个车辆的运行控制及区域车辆的协调控制和管理，优化运行路线，能够有效避免车辆碰撞、降低物流成本、提高货物运输的效率及货运服务质量。

7、共享汽车应用

共享汽车是车路协同项目落地的最重要场景之一，自动驾驶也能够为共享汽车降低成本。据不完全统计，我国已经有超过300个租赁汽车平台，租赁汽车总量达约20万辆，但目前为止，尚未有一家能实现盈利。这主要是因为租赁汽车是一个重运营产业，运营成本居高不下。若能够通过自动驾驶实现自动调度、自动泊车，将大幅降低租赁汽车运营成本。

租赁汽车由于车辆移动具有方向性，每日需要较大的人员成本移动车辆。可以使用车队跟车自动驾驶的方式组成车队，7-10辆车组成车队，头车和尾车采用人员驾驶，中间车辆采用车队无人驾驶模式。可利用凌晨2-3点道路车辆少的时间移动车辆，可大幅度减少移车成本。

8、试驾应用

试乘试驾车管理平台对试驾车进行有效管理。首先通过车载OBD设备，采集4S店试乘试驾车辆的行驶数据，包括里程、路径、时间、油耗等。同时在管理后台实时监控试驾车辆违规操作和异常驾驶内容。如通过电子围栏查看试驾车是否超出使用范围，通过行驶数据查看实践路线是否合理，是否按主机厂要求完成试驾数量等，最终实现车辆监控管理、试乘试驾统计、车辆配备管理及系统管理4部分功能在手机终端，销售顾问可以通过APP端管理平台，实现位置、导航、讲解、评价、分享、积分等功能，确保试乘试驾全流程的用户体验。

图 11 试乘试驾车管理平台组成

9、其他应用场景

（1）智能停车

在车路协同环境下，配置车载终端的车辆可以实时与路侧设备通信，智能停车系统可实时掌握车辆位置，因此停车诱导、停车收费等都可以很方便地实现。

（2）事故鉴定

车路协同车辆可以得到全程的数据记录，发生事故后，可以调取汽车轨迹数据，协助事故责任鉴定。

（3）汽车保险评估

将来车路协同系统的盈利可能来自保险公司，保险公司可以根据网联车的数据对车辆保险费用进行精算，取得合理的保险费率。

（4）车路协同大数据交易

车路协同大数据比以往的交通数据更精确和高质量。

最后

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