车路协同服务云平台概要
联通智网科技5G车路协同服务平台
1192022成都国际车展专刊
从顶层设计和技术攻关入手，依托5G+C-V2X 融合组网,实现车、路、人、云的协同，形成端到端的“基于数字孪生的5G 车路协同服务平台”，可面向多场景提供一体化端到端解决方案和平台服务，并充分对接定制终端、定制网络，提供定制化平台、定制化应用等。
完成6大能力引擎，60多功能模块，190个API 接口的开发，6大能力引擎包括：车路协同能力、接入管理能力、交通服务能力、场景运营能力、数据服务能力、商业运营能力等。
全面助力园区、矿区、示范区、景区、测试场等多场景的智能网联新应用部署和运营。
联通智网科技
5G 车路协同服务平台
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车路协同解决方案
2.搭建车路协同系统试验平台，验证技术方案的可行性和有效性。
3.开展示范工程建设，逐步推广车路协同系统在重点区域和典型场景的应用。
4.完善相关政策和标准体系，确保车路协同系统的合法合规运行。
5.加强产业链上下游企业合作，推动车路协同技术产业化发展。
（3）决策控制模块：根据实时数据，为驾驶员提供驾驶建议或自动控制车辆。
（4）通信模块：实现车与车、车与路之间的信息交互，提供实时交通信息。
（5）安全预警模块：对潜在的安全隐患进行实时预警，提高行车安全。
（6）信息服务模块：为用户提供导航、路况查询、车辆管理等增值服务。
3.应用场景
（1）交叉口安全预警：实时监测交叉口周边车辆和行人，提前预警潜在碰撞风险。
（2）通信网络：采用5G、DSRC等无线通信技术，实现车与车、车与路之间的信息传输。
（3）云平台：负责大数据处理、分析、应用，为用户提供智能化的交通信息服务。
2.功能模块
（1）环境感知模块：通过车载传感器、摄像头等设备，实时监测车辆周围环境。
（2）数据处理模块：对采集到的数据进行融合、处理，提高数据准确性和可靠性。
六、风险与应对措施
1.技术风险：车路协同技术尚处于发展阶段，可能存在技术瓶颈。应对措施：持续关注技术动态，与科研机构和企业合作，不断优化技术方案。
2.政策风险：相关政策法规尚不完善，可能影响项目推进。应对措施：加强与政府部门沟通，推动政策法规的制定和完善。
3.市场风险：市场竞争激烈，可能导致项目收益低于预期。应对措施：充分调研市场需求，优化产品和服务，提升市场竞争力。
第2篇
车路协同解决方案
一、引言
随着城市化进程的加快，机动车保有量持续攀升，城市道路交通压力不断增大，交通安全、效率问题日益成为社会关注的焦点。车路协同技术作为智能交通系统的重要组成部分，通过实现车与车、车与路之间的信息交互，为提升道路交通运输安全、效率和便捷性提供了新的技术途径。本方案旨在为城市交通提供一套全面、可行的车路协同解决方案。
道路交通车路协同信息服务通用技术要求
道路交通车路协同信息服务通用技术要求随着社会的发展和人们生活水平的提高，道路交通系统的效率和安全性成为了人们关注的焦点。
为了实现道路交通的智能化和信息化，提高交通系统的运行效率和安全性，道路交通车路协同信息服务通用技术要求应运而生。
一、引言道路交通车路协同信息服务通用技术要求旨在规范道路交通系统中车辆和路网之间的信息交互和协作，以提高交通系统的运行效率和安全性。
本文将从通信技术、数据传输、信息处理和安全保障等方面进行阐述。
二、通信技术1. 采用高速可靠的通信网络，如5G网络，以确保车辆和路网之间的信息传输稳定和及时。
2. 支持多种通信方式，包括车辆对车辆（V2V）、车辆对路边设施（V2I）和车辆对云端服务器（V2C）等，以满足不同场景下的通信需求。
3. 提供较大的通信带宽和低延迟，以支持大量的车辆和路网之间的信息交互。
三、数据传输1. 支持大规模的数据传输和处理，包括车辆的位置、速度、加速度、行驶方向等信息，以及路网的拥堵情况、交通信号灯状态等信息。
2. 采用高效的数据压缩和编码算法，以减少数据传输的带宽和延迟。
3. 提供数据传输的安全机制，包括数据加密、身份认证和访问控制等，以确保数据的机密性和完整性。
四、信息处理1. 实时处理车辆和路网之间的信息，包括车辆的位置、速度、加速度等信息，以及路网的拥堵情况、交通信号灯状态等信息。
2. 运用机器学习和数据挖掘等技术，对车辆和路网的信息进行分析和预测，以提供准确的交通状况和路线推荐等服务。
3. 提供用户界面和交互设计，以便用户能够方便地获取和使用交通信息服务。
五、安全保障1. 提供数据传输的安全机制，包括数据加密、身份认证和访问控制等，以确保数据的机密性和完整性。
2. 采用防护措施，防止恶意攻击和非法访问，保护车辆和路网的信息安全。
3. 建立安全监测和应急响应机制，及时发现和处理安全事件，保障交通系统的安全运行。
六、总结道路交通车路协同信息服务通用技术要求的实施，将为道路交通系统的智能化和信息化提供了基础支撑。
车路协同
智能车路协同系统1 基本概念Infrastructure Vehicle 即同系统IVICS(Intelligent 智能车路协）的最新发（ITSCooperative Systems)，简称车路协同系统，是智能交通系统展方向。
车路协同是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆车路动态实时信息交互，提充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，主动安全控制和道路协同管理，高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。
，主要是通过多学科交叉与融合，采用无线通信、传车路协同系统（CVIS）路的信息的全面感知和车辆与基础设施感探测等先进技术手段，实现对人、车、提高车辆与车辆之间的智能协同和配合，从而达到优化并利用系统资源、之间、新缓解道路交通拥挤的目标，从而推动交叉学科新理论、道路交通安全和效率、车路协同的实质就是将控制指挥方案与新应用等的产生与发展。
简言之，技术、道路交通条件的需求相匹配，从而实现交通的安全、环保、高效。
车路协同系统的重要子系统备受国内外科研人员的关注，同时也是世界上交通发达 ITS 作为国家研究、发展和应用的热点2 技术架构为车路协同技术带来了很多重要的发展随着智能交通技术和车联网的发展，机遇，例如云计算、大数据、移动互联等技术，使我们在高精度定位、精细化信发达国家基息服务和新一代传感网络构建等方面，都有了更加可靠的技术保证。
开展了一些试验和本建立了车路协同系统的体系框架，定义了一系列应用场景，制约了系统的应但车路协同系统的某些核心技术仍处于研究和试验阶段，应用，用。
目前车路协同技术发展具有如下趋势：车路协同系统的发展方向是由特例实验走①车路协同系统体系框架的构建：向场景应用和制定通信协议标准。
将从单一通信模式向多种通信手段的互补与融合②车路通信平台的开放性：、RFID、GSM/GPRS3G、、可用于车路通信的方式包括：方向发展。
车路云一体化云平台建设方案
车路云一体化云平台建设方案2022年7月目录1 引言 (1)2 云平台整体架构设计 (1)2.1云平台架构设计原理 (1)2.2云平台架构 (2)3 云平台重点性能指标 (5)3.1云平台节点接入 (6)3.2云平台峰值吞吐 (8)3.3云平台网内服务计算时延 (11)4 云平台协同运管服务实现 (17)4.1云平台数据开放 (17)4.2云平台功能场景 (22)4.3云平台模拟实施 (23)4.4云平台案例实施 (26)1引言当前高速公路运营管理系统，信息化整体水平还不能适应现代交通运输业发展的需要。
一是信息化发展尚未覆盖交通运输现代化建设全局，信息化与业务管理和服务的融合不足，信息资源开发利用程度不高，信息资源共享水平较低，动态信息采集能力相对薄弱，尚未在规范业务、流程再造等方面实现深化应用，对行业发展的贡献程度有待提升。
智慧高速公路是移动通信产业在5G时代与交通运输产业深度融合的一个典型场景。
基于5G的智慧高速的建设将会形成良好的示范效应。
相关项目的应用示范可以给整个产业树立样板，不仅有利于推动通信行业与相关产业的协同发展，而且还能够大大促进相关产业的供给侧结构性改革。
方案将5G与现有智慧高速公路建设方案相融合，把5G技术作为一个新的元素带入到智慧高速的建设中来，开展智慧高速公路环境下的车-路-（边）云一体化协同研究，提出了切实可行并具有适度前瞻性的建设方案。
方案充分考虑我国高速公路的使用现状，在技术的选型和交互的体验方面，惠及了广大的存量车主，使得未联网的车辆也能享受到智慧高速公路所带来的服务，使得5G驾乘人员能够获得更优的体验，同时，也进行了适度前瞻，以满足未来自动驾驶车辆的协同需求。
2云平台整体架构设计2.1云平台架构设计原理针对本方案的研究内容及目标，结合《T/ITS 0140-2020 智慧高速公路车路协同系统框架及要求》，构建了“端-边-云”一体化的高速公路云平台。
平台基于容器、微服务及大数据等主流技术架构，解决软硬件综合架构性问题和业务逻辑优化问题；从网卡驱动到上层业务综合优化，进一步解决网络吞吐性能瓶颈；从业务结构、组网及业务逻辑等方面综合优化，促进各类车联网平台的互联互通，推动智能网联汽车、道路基础设施、通信基站、车联网平台和应用服务等信息交互与数据共享，构建数据使用和市场化维护机制，保障车辆安全有效运行。
车路协同系统的技术框架
车路协同系统的技术框架车路协同系统（V2X）通过交通网络，将车辆和行人与公路设施、其他车辆和交通管理集成在一起，实现信息互通、资源共享、交通协调等目标，将车辆驾驶的效率和道路安全性提升到一个全新的高度。
为了实现车辆与道路设施之间的有效沟通，车路协同系统需要一种定制的技术框架。
第一步，技术框架需要确立协议标准，以确保车辆与基础设施之间的交流能够无缝地进行。
为了保证交通安全和效率，车辆与道路设施需要进行多种数据和信息的交换，例如实时交通信息和车辆安全性能报告等。
标准化协议将确保数据能够被准确的读取和使用，从而保证系统的可靠性和正确性。
第二步，技术框架需要确定数据类型和传输方式。
车辆与基础设施之间需要传输大量的数据，例如车辆位置、速度、加速度、方向等信息，以及路况、天气、灯光状态等基础设施信息。
确定数据类型的标准化以及传输方式的确定可以保证数据的准确性和安全性。
第三步，技术框架需要一个可信赖的安全机制来确保车辆信息和数据的安全性。
车路协同系统的安全机制必须包括严格的身份验证、机密数据的加密和防护、数据传输的认证和授权等多个方面。
通过这些安全机制，车路协同系统可以防范所有的计算机攻击和网络风险，确保车辆和人员的安全。
第四步，技术框架需要一个可扩展的架构，以备未来的升级和扩展导入。
随着技术的不断发展，车路协同系统需要持续的升级和扩展以确保它的正确性和高效性。
一个可扩展的架构将给系统未来的发展带来更多的潜力，而不会造成过多的技术和经济困难。
总之，车路协同系统的技术框架是一个核心的组成部分，这些技术框架需要准确的标准化、高效的数据传输、可靠的安全机制和持续的升级和扩展导入。
通过建立这样的技术框架，我们可以实现车路协同系统的高效性、安全性和可维护性，从而构建更加智能和高效的交通系统。
车路协同 技术要求及测试方法
车路协同技术要求及测试方法车路协同（V2X，Vehicle-to-Everything）是指车辆与道路基础设施、其他车辆以及云端之间的信息交互和协同。
车路协同技术的发展为智能交通系统的实现提供了重要支撑，可以提高交通运行效率、减少交通事故、改善出行体验等。
本文将介绍车路协同技术的要求以及相应的测试方法。
一、车路协同技术的要求1. 低延迟：车路协同技术要求信息的传输具有极低的延迟，以保证车辆能够实时地接收并响应其他车辆或道路基础设施发送的信息。
2. 高可靠性：车路协同技术的信息传输需要具备高度的可靠性，以确保信息的准确传递和可靠接收，避免因信息丢失或错误导致的交通事故风险。
3. 多种通信方式：车路协同技术要求支持多种通信方式，如Wi-Fi、蓝牙、5G等，以适应不同场景和应用需求。
4. 大规模连接：车路协同技术需要支持大规模的车辆和道路基础设施的连接，以实现全面的信息交互和协同。
5. 安全性与隐私保护：车路协同技术的信息传输和处理需要具备高度的安全性，保障用户隐私的同时防止恶意攻击和信息泄露。
二、车路协同技术的测试方法1. 延迟测试：通过模拟车辆与道路基础设施、其他车辆之间的通信，测试信息传输的延迟情况。
可以采用实际场景模拟或者仿真实验的方式进行。
2. 可靠性测试：通过模拟车辆与道路基础设施、其他车辆之间的通信，测试信息传输的可靠性。
可以采用发送大量数据包的方式，检测接收端的丢包率和错误率。
3. 通信方式测试：分别使用不同的通信方式进行车路协同通信，比较其传输效率和可靠性。
可以建立实际的测试场景，测试不同通信方式在不同距离和干扰环境下的性能表现。
4. 大规模连接测试：建立大规模车辆和道路基础设施的连接场景，测试车辆之间的信息交互和协同性能。
可以通过仿真实验或者实际测试来验证车路协同系统的扩展性和稳定性。
5. 安全性与隐私保护测试：测试车路协同系统的安全性和隐私保护机制，包括身份认证、数据加密、防止恶意攻击等方面。
智慧高速公路车路协同系统框架及要求
智慧高速公路车路协同系统框架及要求随着交通事故的不断增加和交通拥堵的日益严重，如何提高高速公路的安全性和效率成为了各国交通管理部门和研究机构的重要课题。
智慧高速公路车路协同系统作为解决交通安全和效率问题的一种重要手段，受到了广泛关注。
本文将探讨智慧高速公路车路协同系统的框架及要求，以期为相关研究和实践提供参考。
一、智慧高速公路车路协同系统框架1. 系统架构智慧高速公路车路协同系统的架构应包括车辆端、道路端和中心端三个部分。
其中，车辆端通过车载设备和交通管理中心进行信息交流和协同；道路端通过路侧设备和交通管理中心进行信息交流和协同；中心端则负责整合和处理车辆端和道路端的信息，并进行交通管控和调度。
2. 功能模块智慧高速公路车路协同系统的功能模块应包括车辆安全驾驶辅助、车辆间通信、车路协同决策和交通管理决策等。
车辆安全驾驶辅助模块用于为驾驶员提供实时的安全驾驶指引和提示；车辆间通信模块用于实现车辆之间的信息交流和协同；车路协同决策模块用于实现车辆和道路设施之间的协同决策；交通管理决策模块用于实现交通管理中心对车辆和道路设施的全局调度和管控。
3. 技术支撑智慧高速公路车路协同系统的技术支撑应包括车载通信技术、车辆感知技术、车路协同算法和信息安全技术等。
车载通信技术用于实现车辆之间和车辆与交通管理中心之间的实时通信；车辆感知技术用于实现车辆对周围环境的感知和识别；车路协同算法用于实现车辆和道路设施之间的协同决策和行为规划；信息安全技术用于确保车辆和道路设施之间的信息交流和协同的安全可靠。
二、智慧高速公路车路协同系统要求1. 实时性智慧高速公路车路协同系统对信息的实时性要求非常高，因为在高速公路上，任何一点的延误都可能引发连锁反应，导致交通事故或交通拥堵。
系统需要保证车辆之间和车辆与道路设施之间的信息交流和协同是实时的，并能够做出及时的决策和行动。
2. 可靠性智慧高速公路车路协同系统的可靠性直接关系到交通的安全性和效率。
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车路协同服务云平台1概述智能网联汽车是指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。
车路协同平台综合感知、通信、计算、控制等技术，基于标准化通信协议，实现物理空间与信息空间中包括“车、交通、环境”等要素的相互映射，标准化交互与高效协同、利用云计算大数据能力，解决系统性的资源优化与配置问题。
平台为智能汽车及其用户、管理及服务机构等提供车辆运行、基础设施、交通环境、交通管理等动态基础数据，具有高性能信息共享、高实时性云计算、大数据分析、信息安全等基础服务机制，支持智能网联汽车实际应用需求的基础支撑平台。
主要包含标准化互联互通和共性基础支持两方面。
其中标准化互联互通包括统一交互标准化语言，减少多领域协同时在理解和认识上的差异化；针对车辆与各类资源互联互通的实际应用需求，设计标准化基础设施体系部署与分段实施路径。
共性技术支持包括提供针对智能网联具体应用需求的基础、共性技术服务，包括数据的安全性管理，存储，运维，大数据计算、仿真与测试评价技术等；为解决异构集成、互操作等实际业务需求提供一系列标准化开发接口与工具集。
平台包含了面向效率和面向安全两个方面。
其中面向效率包括基于车路协同信息的交叉口智能控制技术、基于车路协同信息的集群诱导技术、交通控制与交通诱导协同优化技术、动态协同专用车道技术、精准停车控制技术。
面向安全包括智能车速预警与控制，弯道测速/侧翻事故预警、无分隔带玩到安全会车、车间距离预警与控制、临时性障碍预警。
平台面向产业链应用，面向全行业提供体系化的安全，高效，节能等在内的汽车智能网联驾驶应用，以及包括共享汽车，电子支付等一系列新型汽车应用形态；为测试开发体系，公共服务体系，保险体系，医疗体系等提供协同化的实际业务应用。
2需求与应用场景分析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 一期应用列表车路协同服务的需求可以从政府、企业和个人三方面的需求分析。
政府监管部门通过车路协同服务平台实现对交通进行实时监管、交通行业管理和交通规划管理。
企业包括智能汽车研发企业和运营企业两大类。
智能汽车研发企业可以通过车路协同提供的超视距信息服务、地图服务等为无人驾驶汽车提供更完备的服务。
运营企业可以通过车路协同服务提高运营效率和安全性。
图2-1 车路协同需求与应用场景分析图个人服务现实阶段可以得到车路协同的安全和交通诱导信息服务，远期当车路系统完善后可以实现车辆远程遥控和自动控制。
3总体方案3.1 V2X分级体系架构当网络具备边缘计算能力后，许多核心层和终端层的计算负荷都可以整合到边缘层进行，极大地降低网络传输的数据量，也为低时延赋能。
（1）终端层车辆终端层决策的最大优势为时延小，主要进行与车辆安全性紧密相关的决策，如紧急刹车制动等。
（2）边缘云该层配备的MEC平台具有强大的计算能力和虚拟化能力，能够承载多种自动驾驶应用。
并且能够对基站数据进行匹配分流，在移动网络边缘完成对自动驾驶车辆数据分析处理。
（3）核心层覆盖范围极广，计算能力最为强大，但由于距离机动车较远，传输时延相对较大，主要进行对时延要求不是特别敏感的初始规划、道路级规划、宏观交通调度、车辆大数据监管、全局路径规划和全局高精度地图管理。
如实时完成每个自动驾驶车辆的道路级规划，优化整个道路交通网的车流。
图3-1 车路协同分级体系架构3.2 总体架构本次建设主要应用都部署在云上。
参考云计算分层模型，本方案云计算数据中心在横向上分为数据源层、基础设施服务(IaaS)层、平台服务（PaaS）层、行业应用层（SaaS）。
总体架构如下图。
图3-2 车路协同运控平台架构感知设备层通过采集视频监控数据、交通流检测、违章监测数据、事件监测数据、GPS数据、互联网大数据、手机信令数据、以及热线或投诉电话的事件报告数据等，汇聚接入到云计算平台，为云计算平台提供基础数据支撑。
IaaS基础设施服务层对政务云的服务器、存储、网络等资源，进行统一的、集中的运维和管理。
利用虚拟化技术按照用户或者业务的需求，从池化资源层中选择资源并打包，形成不同规模的计算资源。
根据本方案的特点，基础设施层还包括边缘云计算资源，主要用于路口和小区级别的车路协同感知信息处理和实时信息发布。
PaaS平台服务层依托基础设施服务层，通过开放的架构，提供共享云计算的有效机制。
构建在虚拟服务器集群之上，把端到端的分布式软件开发、部属、运行环境以及复杂的应用程序托管当作服务提供给用户。
PaaS平台服务层依托基础设施服务层，建立系统应用所必须的基础数据库、业务数据库和主题数据库，为系统提供共享数据服务。
SaaS应用层包括协同感知系统、交通管控协调系统、驾驶安全信息服务系统、交通信息服务系统、终端APP应用系统和无人驾驶服务系统等应用系统。
客户端车载终端、移动终端、可变诱导屏、智慧城市指挥中心大屏幕等为政府部门、交通管理部门、企业和普通民众提供交通的各种服务。
3.3 边云框架边缘计算不是单一的部件，也不是单一的层次，而是涉及到EC-IaaS、EC-PaaS、EC-SaaS的端到端开放平台。
典型的边缘计算节点一般涉及网络、虚拟化资源、RTOS、数据面、控制面、管理面、行业应用等，其中网络、虚拟化资源、RTOS 等属于EC-IaaS能力，数据面、控制面、管理面等属于EC-PaaS能力，行业应用属于EC-SaaS范畴。
边云协同的能力涉及IaaS、PaaS、SaaS各层面的全面协同。
EC-IaaS与云端IaaS 应可实现对网络、虚拟化资源、安全等的资源协同；EC-PaaS与云端PaaS应可实现数据协同、智能协同、应用管理协同、业务管理协同；EC-SaaS与云端SaaS应可实现服务协同。
图3-3 边云协同能力框架4车路协同应用系统4.1 协同感知系统车辆获取的信息既有来自车载传感器（激光雷达、毫米波雷达、视频、GPS ／BD等）的各种数据（自己的位置、状态，周边目标的位置、速度），也有来自外部传感器（协同获取的其他车辆GPS/BD、路侧设备微波雷达、信号机等）的数据（周边目标的位置、速度、特征、状态；周边道路状态；路口信号灯状态等），这些数据特征差异很大，需要在协同感知系统进行融合。
4.1.1道路交通路侧感知系统路侧感知系统是由安装在道路上的地磁、超声波、红外、RFID、信标、视频检测器和道路气象站、路面、路况检测器等组成，该子系统又分为道路交通感知模块、道路气象感知模块和路面状况感知模块3部分。
4.1.2车载感知系统车载感知系统是由安装在车辆上的各种车辆运行参数传感器、车载摄像头和雷达、GPS卫星定位装置以及车载微处理单元等组成。
该子系统又分为车辆感知模块、环境感知模块和GPS定位模块3部分。
4.1.3多传感器信息融合系统多传感器信息融合系统也是协同感知系统的关键技术之一。
信息融合系统是利用计算机技术将来自多个传感器或多源的观测信息进行分析、综合处理。
从而得出决策和估计任务所需的信息的处理过程。
信息融合的基本原理是：充分利用传感器资源，通过对各种传感器及人工观测信息的合理支配与使用。
将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则或算法组合来，产生对观测对象的一致性解释和描述。
车路协同系统需要处理大量的源自路网的各种车载感知信息和路侧感知信息，如果运用数据融合技术对其进行数据级融合、特征级融合以及决策级融合，将有利于通过对信息的优化和组合从中获得更多的有效信息。
4.1.4实时数据处理系统在车路协同服务平台中，边缘计算、局部计算和云端计算组成了数据分析系统。
在这样的复杂新型交通系统里面才能很好的解决协同和控制问题。
边缘计算主要是路测计算单元；局部的是情景中的集中部分，比如说路侧的信号机为核心的区域计算单元；云端计算的就是中心。
三者结合形成有机的计算平台，分配好计算任务才能解决问题。
该系统主要用于海量交通数据的处理，分析计算道路交通状态、大规模车辆诱导策略、智能交通调度等。
（1）通过边缘计算与云计算，综合分析交通与空间、气象与道路等信息以及与GIS匹配等，及时发现道路上的交通异常或潜在的交通危险，实现对道路交通状态的实时监测；（2）通过对区域交通数据的综合分析，提出科学合理的交通组织与优化对策，实现对全路网交通的有效组织与疏导；（3）通过对单个车辆运行轨迹和运行参数的分析，由边缘计算单元实现对个别违章车辆的实时预警或交通事故车辆的实时报警；（4）通过对特定车辆监视及行驶参数的分析，实现最优路径的诱导；（5）通过对气象条件与道路路况信息的综合分析，实现对道路路况条件与恶劣气象条件的提前预警；（6）通过对交通数据存储、管理、编辑、检索、查询和分析等综合应用，实现各子系统间的信息协同、数据共享与互通，提高交通信息的综合利用度。
云计算的应用，一方面可以实现业务的快速部署，在短期内为交通用户提供信息服务；另一方面，平台具有的强大运算能力、最新实时数据和广泛的服务支持，能够对综合交通服务起到强大的支撑作用。
云平台则可以根据用户的需求及道路交通的实际情况、异常交通因素等，进行大范围的交通数据的分析、计算与规划，从而实现宏观区域的交通组织与优化，并通过服务整合为路网中车载终端提供更丰富、更富有价值的综合交通服务等。
图4-1 车路协同交通感知数据处理流程4.2 交通管控协调系统交通控制与诱导系统是由安装在道路沿线的信号控制装置、可变信息板和路旁广播等装置组成，该子系统能够通过通信装置接收来自车路协同服务平台的交通控制信息，实现对道路上车辆的交通信号实时控制；也可接收来自车路协同服务平台的交通诱导信息，实现对特定路段或特定区域交通诱导信息的发布。
该系统发布的信息主要是该路段或区域内的群体车辆，也可以是指定车辆；该系统的控制与信息发布主要依赖路侧各种信息发布装置，如信号灯、交通诱导屏等。
（1）智能红绿灯预警/红绿灯车速引导系统基于车路协同技术，当汽车在接近信号交叉口时，接收来自路侧单元的信号配时和交叉口地理信息，通过计算车辆行驶速度和加速度，结合信号配时和地理信息，判断本车在剩余绿灯时间内能否安全通过交叉路口，如果存在违规风险，车辆将受到相应的告警，如果判定可以通过，给出建议车速。
（2）特殊车辆信号优先系统基于车路协同技术，当特殊车辆（救护车、消防车等）接近信号控制交叉口时，车载单元向路口信号控制机发送特殊车辆定位距离和当前车速信息，由智能路侧单元计算出的预计到达时间，信号控制机根据当前信号的状态，对相位进行红灯早断、绿灯延时等干预操作，保证特殊车辆的顺利通过。