车路协同资料讲解
车路智能协同课件
DSRC技术
专用短程通信（DSRC）技术是 另一种适用于车路智能协同的通 信技术，它在车辆与路边设施之 间建立高速、短距离的无线通信
链路。
感知技术
传感器融合
车路智能协同系统通过融合多种传感器，如摄像头、雷达、激光雷达（LiDAR）等，实现对环境全面、准确的感知， 为后续的决策和控制提供可靠的数据支持。
促进自动驾驶技术的发展
车路智能协同是实现自动驾驶的关键技术之一， 它能够提供丰富的道路信息和交通环境感知，提 高自动驾驶车辆的安全性和可靠性。
提升交通效率
车路智能协同能够实现交通信号的实时优化，减 少交通拥堵，提高道路通行效率。
推动智能交通系统建设
车路智能协同是智能交通系统（ITS）的重要组成 部分，有助于实现交通管理的智能化和精细化。
智能交通管理
交通信号优化
利用车路智能协同技术，实时监 测道路交通流量和车辆行驶情况 ，实现交通信号灯的实时优化，
提高交通运行效率。
拥堵预警与疏导
通过路侧设备和车辆通信，及时发 现交通拥堵点，为驾驶员提供拥堵 预警，并协同导航系统规划疏导路 径，减少拥堵现象。
道路交通事故处理
车路智能协同技术可实时感知事故 现场情况，迅速报警并自动通知相 关部门，加快事故处理速度，减少 交通延误。
网络安全与隐私保护
车路智能协同系统涉及到大量的数据传输和共享，如何确 保数据传输的安全性，防止黑客攻击和数据泄露，同时保 护用户的隐私，是一个亟待解决的问题。
市场与挑战
市场规模与增长潜力
随着智能交通系统和自动驾驶技术的快速发展，车路智能协 同市场呈现出巨大的增长潜力。然而，市场的成熟度和普及 率仍然有待提高，需要克服一系列挑战，如技术成熟度、法 规政策、用户接受度等。
人车路协同交互的基本概念
人车路协同交互的基本概念
1. 人车路三方互动：人、车辆和道路之间进行信息交流和相互影响，共同协同完成交通行为。
2. 信息感知与共享：通过感知技术，实现人、车辆和道路状况信息的采集和共享，以帮助各方作出更明智的决策。
3. 数据交互与处理：将采集到的人车路信息传输给相关的交通管理系统，进行数据处理与分析，以提供准确的交通状况和优化的交通规划。
4. 智能决策与控制：通过人工智能和智能控制技术，对人、车辆和道路的行为进行预测和优化，实现交通流的合理调度和交通安全的保障。
5. 实时交互与反馈：通过交通导航、交通信号灯、智能车联网等技术手段，实现人、车辆和道路之间的实时交互和反馈，提高交通效率和安全性。
综上所述，人车路协同交互的基本概念是指人、车辆和道路之间通过信息交流和互动来实现交通系统优化和安全保障的方式。
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。
车路协同路侧感知融合方法的研究
三、车路协同路侧感知融合方法的发展趋势
2、人工智能与深度学习技术的应用：人工智能和深度学习技术在车路协同路 侧感知中具有广泛的应用前景。未来，可以通过训练深度神经网络来实现对复杂 道路环境的感知和理解，提高感知的准确性和可靠性。
三、车路协同路侧感知融合方法的发展趋势
3、高性能计算与边缘计算的应用：高性能计算和边缘计算技术可以加快数据 处理速度，提高实时性。未来，可以通过将计算任务分配到云端和边缘设备上， 实现快速、实时的数据处理和分析，为车辆提供更准确的道路信息。
一、车路协同路侧感知融合方法 的背景和意义
一、车路协同路侧感知融合方法的背景和意义
传统的自动驾驶技术主要依靠单车智能，但单车智能存在一些局限性，如感 知范围有限、对复杂交通环境适应性不足等。车路协同技术通过将车辆与道路基 础设施相连，拓展了感知范围，提高了对复杂交通环境的适应性。其中，路侧感 知融合方法的研究对于实现车路协同技术的广泛应用具有重要意义。
二、相关文献综述与现状
二、相关文献综述与现状
近年来，国内外学者已经对车路协同技术进行了广泛的研究。其中，感知融 合方法的研究是车路协同技术中的重要研究方向之一。常见的感知融合方法包括： 数据融合、传感器融合、多源信息融合等。这些方法通过将来自不同来源的信息 进行整合和分析，可以提供更加全面、准确的道路交通信息，从而提升车辆的行 驶安全性和通行效率。
谢谢观看
பைடு நூலகம் 一、车路协同路侧感知融合方法的背景和意义
最后，路侧感知融合方法可以实现与车辆的协同决策。通过将路侧感知结果 与车辆自身的传感器数据进行融合处理，可以扩大车辆的感知范围，提高车辆的 决策水平，实现车路协同的目标。
二、车路协同路侧感知融合方法 的研究现状
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。
5G与车路协同
5G与车路协同车路协同及其应用场景对5G的要求01 什么是车路协同？车路协同包括了车到车、车到路侧单元、车到行人和车到网络四个协同。
◎车到车，主要解决防碰撞的安全系统的问题。
◎车到路侧单元，主要包括优化交通信号灯的转换。
◎车到行人，照顾到马路上可能出现的一些弱势的交通参与者和行人。
◎车到网络，包括提供实时的交通流量路径规划服务。
车路协同涉及到车端，也叫车联网；还有（路侧单元），包括交通信号监控设施；以及网络端，比如移动通信核心网；还有云端，包括交警平台、数字地图平台等等以及各种服务。
跟车有关的通信主要有两种：一是车到车、车到路侧单元以及车到人，这种通信使用的是PC5接口，就是直通。
其中关于车到车的通信接口，看上去好像没有通过网络，实际上也是两种情况：一种情况是在5G信号覆盖范围里，还是通过网络由基站作为调度者分配无线资源，用户数据可以在车到车直接连接；另一种情况是在5G网络没有覆盖的地方没有办法通过网络，只能说相当于自组织的来处理。
此外，还有与车有关的通信（如车）是直接到网络的，可以用PC5也可以直接用5G接口。
实际中5G接口是比较通用的。
02 安全类应用场景大部分是V2V车路协同主要应用场景按照有关的标准分类，其中安全类有十几种，包括对车速、通信距离、数据更新频率、系统延时、定位精度的一些考虑。
其中的一些是在各种场景下要求最高的，车速一般按照130公里每小时，通信距离是按不小于300米，数据更新的频率大部分时间是10赫兹，但是限速预警等场景时是1赫兹，系统延迟大部分为100毫秒，精度有5米的，比较高要求的是1.5米。
这些标准大部分时候是针对V2V场景而言，并不涉及到V2I、V2N或者V2P，而V2V的信令在5G覆盖的时候可能走5G网络，在5G覆盖不到的时候自己连接，但是不论5G信号是否可覆盖，用户数据都是车到车，那么此时数据是不是也要报到网络侧或者云端？如果都通过网络侧，云端可能时延比较长；如果不通过网络侧和云端，就谈不上车路协同了，或者需要备案到网络侧，否则车路协同有空白。
史上最详尽，全方位解读车路协同
史上最详尽，全⽅位解读车路协同1950年代末，通⽤汽车在新泽西州打造了⼀条埋⼊⼤量通信设备的概念⾼速公路；1990年代，⽇本将智能交通系统确⽴为国家项⽬；2006年，欧盟开启车路合作系统（CVIS）项⽬；2010年，美国提出智能驾驶（IntelliDrive）战略；2011年，中国科技部在863计划中设⽴智能车路关键技术研究项⽬……半个世纪以来，当汽车产业与物联⽹、通信等领域深度融合后，⼈们通过实现聪明的车与智能的路之间的实时交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上，开展车辆主动控制和道路协同管理，充分实现⼈-车-路的有效协同，最终达成提⾼交通效率、保证交通安全的⽬的——这是车路协同背后隐藏的巨⼤价值，也成为各国智慧交通规划下的共识。
今天，中国已经成为世界上规模最⼤的汽车产销国，路上⾏驶着各个品牌不同的车型，⾼速公路⾥程数也已位居全球第⼀。
将如此庞⼤的车流与路侧基础设施连接起来，⾃然可以⼤幅提升交通效率与交通安全，但这也极⼤地提⾼了车端、路侧端与通信端各端⼝间协同部署、协同决策的技术难度。
那么，究竟有哪些核⼼技术门槛在制约着车路协同⽅案的⼤规模落地？那些已成功落地的车路协同⽅案背后⼜隐含着哪些重要参考价值？笔者将在下⽂中⼀⼀道来。
今天，只要谈到车路协同，⾏业内普遍会提及到两种产品：智能车载单元（OBU）和智能路侧单元（RSU）。
智能车载单元和智能路侧单元分别部署在车端和路侧端，⽐如我们常见的ETC等⾮接触式感知设备，通过微波来接收和反馈通讯数据，实现诸如车辆⾝份识别、电⼦扣费等基础功能。
但在笔者看来，这并不能很好地概括车路协同⽅案下的核⼼组成。
⼀般来说，车路协同主要涉及三个端⼝：车端、路侧端和云端，其中路侧端和云端因为车路协同环境下计算节点下沉⾄边缘层（即路侧）的需求⽽经常被同时提及。
再考虑到三个端⼝间信息传输渠道的重要性，对于车路协同系统平台更完善的拆解⽅式笔者认为应当是以下三个核⼼组成部分：智能车载系统（车端）、智能路侧系统（路侧端+云端）和通信平台。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
智能车路协同系统
1基本概念
智能车路协同系统即IVICS(Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative Systems)，简称车路协同系统，是智能交通系统(ITS)的最新发展方向。
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、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。
车路协同系统(CVIS),主要是通过多学科交叉与融合，采用无线通信、传感探测等先进技术手段，实现对人、车、路的信息的全面感知和车辆与基础设施之间、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、提高
道路交通安全和效率、缓解道路交通拥挤的目标，从而推动交叉学科新理论、新技术、新应用等的产生与发展。
简言之，车路协同的实质就是将控制指挥方案与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。
车路协同系统作为ITS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国家研究、发展和应用的热点
2技术架构
随着智能交通技术和车联网的发展，为车路协同技术带来了很多重要的发展机遇，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。
发达国家基
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，开展了一些试验和应用，但车路协同系统的某些核心技术仍处于研究和试验阶段，制约了系统的应用。
目前车路协同技术发展具有如下趋势：
①车路协同系统体系框架的构建：车路协同系统的发展方向是由特例实验走向场景应用和制定通信协议标准。
②车路通信平台的开放性：将从单一通信模式向多种通信手段的互补与融合方向发展。
可用于车路通信的方式包括：DSRCWiFi、DSR GSM/GPRS3G RFID WLAN BlueTooth 等，由于通信技术各有优缺点，单一通信的方式很难满足车路通信需求，需建立一种多方式兼容的通信平台。
③车载单元的多功能一体化集成：由单项服务向集成服务转变，从单目标控制向多目标控制集成转换。
例如，把ETC和北斗导航系统集成到一个系统里，形成多功能一体化的车载单元，即集成的车载终端装置能够提供路桥收费、信息发布、信息采集等多种服务。
④ 高速公路的安全管理信息服务走廊： 通过车车、车路信息交互，在高速公 路沿线构建一个安全信息服务走廊。
例如，在高速公路汇流区，车辆进入主线以 前,将主线交通运行状况和安全信息发布给驾驶员，从而避免在交汇区发生交通 事故。
⑤ 多通道信息采集技术：单一传感器无法满足信息实时采集的需求，因此， 必须结合多传感器信息采集技术，通过多种信息的融合，从而提高路网交通状态 实时检测精度。
⑥ 大范围内实现交通协调控制：如交通信号协调控制、实时路径诱导、公交 优先控制等。
通过对车路协同技术国内外研究现状以及其发展趋势的分析， 车路协同需要 通过多途径获取数据信息，包括车辆自身状态、周围行车环境、路面状态、交通 流等信息；同时，通过精准的定位与可靠的通信技术将这些数据信息传输到云服 务器，以便云服务器对这些信息进行处理， 形成有效的控制指挥方案，并将方案 发布出去。
所以，将车路协同相关技术总结为信息采集技术、通信技术、信息处 理技术，这些功能分别由交通信息传感器、通信网络、云服务中心来实现
•
3信息米集
智能车路协同技术在实时、可靠的全时空交通信息的基础上，实现车辆与道 路设施的智能化和信息共享，保证交通安全，提高通行效率。
智能车路协同系统 主要由智能路侧系统、智能车载系统和通讯平台三个部分组成。
其中，智能车载 系统负责采集自身车辆状态信息和感知周围行车环境； 智能路侧系统负责采集交 通流信息（车流量、平均车速等）和道路异常信息、道路路面状况、道路几何状
况等；通讯平台主要是负责整个系统的通讯和实现路侧设备与车载设备之间的信 息交互。
4通信
高可靠的无线通信技术可以实现车路/车车之间数据的稳定有效的实时通讯 与传输。
信思
处理和发布
无线通信技术主要是：无线个域网通信（Bluetooth、Zigbee ）、基于自组织网络和双向数据通信技术、无线局域网通信（Wi-Fi ）、多信道多收发器通信技术、无线广域网通信（WiMaX和新型的3G、IPv6等，以及专用短程无线通信（DSRC Dedicated Short Range Communication）。
车路无线通信技术主要分为两类：一是专用短程无线通讯技术（DSRC; 二是基于固定信标（Beacon）的定向无线通讯技术。
欧美国家的车路协同通讯技术主要采用DSRC主要因为DSRC具有数据传输速度高、延时小、信号覆盖范围相对集中、抗干扰能力强等特点。
但DSRC还没有制定完整的国际标准，美日欧分别建立了自己的DSRC标准。
本小节将对车路协同通信中应用较普遍的通信技术进行介绍，实际应用中的
车路协同系统的短程通信和远程通信需要采用多种通信技术的融合才能实现。
5云服务中心
云服务中心在车路协同系统中主要用于预测道路交通姿态、大规模车辆诱导、车辆调度等。
云服务中心系统由感知层、中间件、服务层及应用层组成。
感知层由信息采集设备、信息处理分析设备、信息传输转换设备、信息发布设备构成。
中间件由系统安全管理软件、数据库管理软件、信息处理分析软件及系统服务应用软件等构成，服务层由人与云服务中心（P2C、车与云服务中心（V2C）、道路设施与云服务中心（I2C）、环境与云服务中心（E2C）、交通与云服务中心（T2C）五大云服务系统与云服务总中心连接构成，具有标准统一、信息共享的特点，并
且具有良好的系统兼容性。
应用层是智能交通系统为了满足交通服务对象的交通需求而开发的应用服务系统层。
6车路协同技术典型应用
智能交通技术正在从交通要素的单一智能化向交通要素的一体化方向发展，车路协同系统作为智能交通的重要子系统，车路协同技术正成为各国智能交通系统研发的热点，尤其是欧美等发达国家都在积极推进相关技术的研究。
开展车路协同系统研究，突破车路协同的关键技术，抢占智能交通前沿技术的制高点，是关乎我国未来能否在智能交通产业形成核心竞争力的关键，这对提高我国交通运输系统的效率和安全，实现交通系统的可持续性发展具有重大意义。
做车路协同技术研究，需要以场景做驱动，测试在不同场景下，车路之间、车车之间协同管理效果。
例如，针对交叉口的车路协同，针对路段的行车安全，针对车路协同与信号灯之间的引导、闯红灯的定时和定位等等。
车路协同技术不但可以提升道路交通系统的安全性和通行效率，还可以缓解交通拥堵、优化利用系统资源。
下面针对交叉口和危险路段应用场景分析车路协同技术向车辆用户和交通管理部门提供的服务。
① 交叉口场景车路协同技术应用分析
道路交叉口应用场景，车路协同系统可提供如下应用：
1）交通信号信息发布系统
当车辆达到交叉口时，通过车路通信，向车辆发布红绿灯相位和配时信息，并提醒驾驶员不要危险驾驶和协助其做出正确判断和操作。
另外，公交优先信号
控制也可以通过车路协同技术实现。
2）盲点区域图像提供系统
当车辆在视距不足或无信号交叉口转弯时，通过车路通信，可以向准备转弯或在停止标志前停车的车辆提供盲点区域的图像信息，从而防止车辆的直角碰撞事故。
3）过街行人检测系统当车辆达到交叉口时，通过车路通信，把人行道及其周围环境的行人、自行车的位置信息发布给车辆，以防止机非、人机冲突。
4）交叉口通行车辆启停信息服务
当车辆达到交叉口时，前车通过车路通信把启动信息及时传递给后车，以提高交叉口的通行能力；另外，前车向后车传递紧急制动信息，以避免追尾事故的发生。
5）先进的紧急救援体系
当发生交通事故或车辆故障时，自动把事故地点、性质和严重程度等求助信息发送给急救中心及管理机构，通过车路通信实现信号灯优先控制的调度，从而让急救车辆先行并及时救援受伤人员。
② 危险路段场景协同技术应用分析
1）车辆安全辅助驾驶信息服务通过路侧设置的传感器检测前方道路转弯处或线死角区域，若发生交通阻塞、突发事件或路面存在障碍物等，通过车路通信系统向驾驶员传输实时的道路信息。
2）路面信息发布系统
把路面信息（冰冻、积水或积雪等），发布给接近转弯路段的车辆，以提醒驾驶员注意减速，防止追尾事故。
3）最优路径导航服务路侧设备通过车路、车车通信系统以及车载终端显示设备，把检测到前方道路拥堵状况发布给驾驶员，提醒驾驶员避开拥挤道路，并为其优化一条达目的地的最佳路线。
4）前方障碍物碰撞预防系统把危险信息（如障碍物的位置、速度等）通过车路、车车通信传递给车辆，从而避免车辆之间或车辆与其它障碍物之间发生碰撞。
5）弯道自适应车速控制把前方弯道的相对距离、形状（曲率半径、车线等）等信息传递给车辆，车辆再结合自身运动状态信息，为驾驶员提供最优车速，避免车辆在转弯时发生侧滑或侧翻。