车路协同关键技术研究
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。
基于车—路视觉协同的行车环境感知方法研究
基于车—路视觉协同的行车环境感知方法研究一、概括在现代智能交通系统的研究中，行车环境感知是一个重要且具有挑战性的课题。
随着科技的进步，尤其是人工智能和传感器技术的发展，我们已经有能力获得更大范围、更高清晰度的路面信息，以及更为丰富的车辆运行环境细节。
自动驾驶汽车的发展势头强劲，预计将在未来的交通系统中扮演越来越重要的角色。
本文旨在探讨一种创新的行车环境感知方法，该方法将车的感知系统与道路的感知系统相结合，从而极大地提升感知的准确性和实时性。
这种方法的有效实施将对提升自动驾驶汽车的安全性能产生重大影响。
为实现这一目标，本文提出了一种新的车路协同框架，该框架利用先进的传感器技术、监控摄像头和雷达系统，对车辆的周围环境进行无死角覆盖。
本方法不仅关注单一组件的性能提升，而且着重于组件之间的互补性和协作性。
我们还提出了一种新颖的环境特征提取算法，通过从海量数据中自动识别出有意义的特征，并利用这些特征来增强对环境和车辆的感知。
该方法能够准确地识别各种复杂的道路使用情况，包括拥堵、事故、施工区等。
在本文提出的车路协同框架中，我们将车的感知系统和路的感知系统紧密地结合在一起，旨在构建一个更加安全、高效的自动驾驶生态系统。
1. 背景介绍随着科技的不断发展，自动驾驶技术已成为交通领域的研究热点。
在自动驾驶系统中，行车环境的感知与理解是实现安全驾驶的核心环节。
传统的单车感知系统由于受限于车辆本身的感知范围和视角，难以应对复杂的交通场景。
如何利用路侧资源来增强自动驾驶系统的感知能力，成为了研究的重要方向。
车路协同（VehicleRoad Coordination）是一种新兴的行车环境感知方法，其基本原理是通过车辆与路侧设备之间的信息交互，实现车与路之间的感知协同，从而扩展自动驾驶系统的感知范围，提高感知性能。
本文将围绕车路视觉协同的行车环境感知方法展开研究，以期为自动驾驶技术的发展贡献力量。
在行车环境中，视觉信息作为一种非常重要的感知信息源，对于自动驾驶系统的安全性具有重要意义。
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。
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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
智能交通中的车路协同技术研究
智能交通中的车路协同技术研究一、引言车路协同技术是智能交通领域研究的热点之一，也是实现智能交通系统的关键技术之一。
在当今交通拥堵和交通事故频发的背景下，车路协同技术的研究已成为智能交通领域中重要的研究方向，其具有非常广阔的应用前景。
本文将着重探讨智能交通中的车路协同技术的研究现状、主要技术、发展趋势等方面。
二、车路协同技术的概述车路协同是指车辆和道路基础设施之间的信息交换和协同行动。
该技术通过将车辆与道路设施相互联系，实现交通管理与车辆舒适、安全和高效的协同，优化道路交通系统，提升道路交通安全和服务效率。
车路协同技术是现代交通领域的新技术，也是智能交通系统一个重要的组成部分。
车路协同技术主要包括以下几个方面：1.车辆间通信技术：通过车辆间通信技术，实现车辆与车辆之间的信息交换，提供车辆位置、速度、行驶轨迹等信息，相互协同实现行驶安全和路况信息的共享。
2.车辆-路侧通信技术：通过车辆-路侧通信技术，实现车辆与路侧设施之间的信息交换。
路侧设施可以向车辆提供路况信息、交通管理信息和服务信息等。
3.车辆-公共交通协同技术：通过车辆-公共交通协同技术，实现车辆和公共交通之间的协同，提供公共交通信息、实现公共交通优先等。
4.车辆-行人协同技术：通过车辆-行人协同技术，实现车辆和行人之间的协同，提供行人信息，实现交通安全、行人保护等。
三、车路协同技术的主要技术车路协同技术的实现依赖于以下几个核心技术：1.车辆-车辆通信技术车辆-车辆通信技术( V2V )，是车路协同技术中至关重要的一项技术。
它可以实现车辆间的实时信息交换，例如车辆位置、速度、行驶方向和状态等。
通过车辆与车辆之间的通信，可以大大提高行驶安全和行驶效率。
该技术的主要标准有 IEEE 802.11p 和LTE-V 。
2.车辆-路侧通信技术车辆-路侧通信技术(V2I)是车路协同技术中重要的一项技术。
它可以通过车辆与路侧基础设施之间的通信，提供路况信息、交通管理信息和公共服务信息等。
车路协同技术
车辆与基础设施集成(VII)
智能型公路系统（AHS）
1998
1999 2000
2001
先进安全车辆 (ASV) Smartway项目
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
2009
15
美国——发展路线图
路线1 事故场景框架定义
完成事故场景及相关性能的定义
路线2 互通性
完成通信协议的测试、隐私安全标准的制定
两种推进方式
4
美国模式——政府主导、科研机构积极参与；
日本模式——工业企业积极参与，政府协调
32
车 路 协 同
综述 国外研究现状 发展趋势 我国“十二五”展望
33
车路协同发展趋势
电子支付
互联网
各种新型技 术和应用
安全信息
信号控制
数据 采集
➢ 实时交通数据信息 ➢实时调控处置
34
美国预计的装备DSRC的车辆总数、接入率等指标
CVISN
➢通过强制标准的实施提升营运车辆 安全标准的实施效能
营运车辆管理 （CVO）
➢实现各州之间营运车辆的数据共享 ➢降低国家和企业管理费用
19
已制定车路协同相关标准
1
用于车路环境无线通信的IEEE1609系列试验用标准
2
用车路短程通信的IEEE 802.11P标准
3
SAE J2735专用短程通信标准
交通信息管理 营运车辆管理 辅助驾驶
7Leabharlann 典型应用场景1. 盲点警告:当驾驶员试图换道但盲点处有车辆时，盲点系统会给予驾驶员警告； 2. 前撞预警：当前面车辆停车或者行驶缓慢而本车没有采取制动措施时，给予驾驶
自动驾驶中车辆和车路协同的具体技术
自动驾驶中车辆和车路协同的具体技术从自动驾驶的的单车（single agent）智能过渡到车辆/车路协同的多智体（multi-agent）智能，也是车联网和智慧城市/交通的优势，下面列一些供阅读的有关文献。
网联自动车形成了所谓的汽车互联网（IOV），预计最早将在2021年改变世界范围内的交通运输方式，并改变城市生活，并在未来几十年中普及。
网联自动车经常被吹捧为一项在不久的将来将在社会中普及的技术。
人们可以将自动驾驶汽车视为具有人工智能（AI）功能，能够自动驾驶、感知其周围环境、识别其附近的物体并执行推理和决策的功能。
它不是单独运行，而是研究了自动驾驶汽车在其社会网络物理（socio-cyber-physical）环境中进行合作和交互的必要性，包括合作将解决的问题以及议题和挑战。
它根据选定的示例回顾了当前在自动驾驶汽车方面的合作工作。
其结论指出，除了感知直接环境和基础网络技术之外，作为自动驾驶汽车的社交人工智能（social-AI）功能的一种形式，还需要具有协作行动（behave cooperatively）的能力。
车辆需要通过专用短程距离联网（DSRC）或5G-V2X网络，采用IoT服务（包括通过路边单元），不仅与其他车辆而且还可能与摩托车、自行车、行人和其他道路用户进行交互。
通过这样的网络协议，车辆有机会交换应用层消息并进行合作以提高安全性，并提高其有效性，从而在车辆网络层（vehicular network layer）之上创建一个协作层（cooperation layer）。
社交车辆（Social vehicles）构想了CAV的社交大脑（social brain），CAV被定义为一个软件模块，该软件模块确定车辆如何与其他车辆协作、车辆如何与车联网络上的行人和服务协作、车辆如何推理社交行为、车辆在收到特定消息时如何表现，以及在路况下如何利用车辆间的合作。
CAV的社交大脑可以针对道路上的其他车辆和行人推断出社会状况（social situations ），记住过去的互动以为将来的合作提供信息，在道路的社交规范内工作，并具有上下文觉察（context-aware）的关注（类似于人类的社会认知）。
车路协同解决方案
车路协同解决方案摘要：车路协同是指基于智能交通系统和车辆自动化技术，通过车辆和道路基础设施之间的信息交互与协调，提供更智能、高效、安全的道路交通服务。
本文将介绍车路协同的概念、关键技术以及在交通管理、智能驾驶和出行服务等方面的应用。
引言：随着车辆数量的快速增长和城市交通拥堵的日益严重，传统的交通管理方式已经不能满足当今社会的需求。
车路协同作为一种先进的交通解决方案，能够通过车辆和道路基础设施之间的信息交互与协调，提高交通效率和安全性，降低能耗和排放。
本文将详细介绍车路协同的概念、关键技术以及在实际应用中的优势和挑战。
一、车路协同的概念和原理车路协同是指利用车辆和道路基础设施之间的信息交互与协调，提供更智能、高效、安全的道路交通服务的一种技术方法。
其原理主要包括以下几个方面：1. 车辆感知与通信技术：通过车载感知设备（如摄像头、雷达等）获取周围环境信息，并通过无线通信技术将信息传输给道路基础设施和其他车辆。
2. 道路基础设施感知与通信技术：通过道路基础设施上的感知设备（如摄像头、传感器等）获取道路状态和交通流量等信息，并通过无线通信技术传输给车辆。
3. 数据处理与决策算法：通过对车辆和道路基础设施传输的信息进行处理和分析，实时计算出最优的交通控制策略，并通过通信技术传输给车辆和道路基础设施。
4. 交通控制与调度：根据计算得到的最优策略，对交通信号灯、车道限速等进行控制和调度，以优化交通流量和减少交通拥堵。
二、车路协同的关键技术实现有效的车路协同需要依托于一系列的关键技术，包括但不限于以下几个方面：1. 车载感知与通信技术：车载感知设备能够实时获取车辆周围的车辆和路况信息，并通过无线通信技术与道路基础设施和其他车辆进行信息交互。
2. 道路基础设施感知与通信技术：通过道路基础设施上的感知设备获取道路状况和交通流量等信息，并通过无线通信技术传输给车辆。
3. 数据处理与决策算法：通过对车辆和道路基础设施传输的信息进行实时处理和分析，计算出最优的交通控制策略，并传输给车辆和道路基础设施。
国家863计划现代交通技术领域智能车路协同关键技术研究主题项目申请指南（201
国家高技术研究发展计划（863计划）现代交通技术领域智能车路协同关键技术研究主题项目申请指南在阅读本申请指南之前，请先认真阅读《国家高技术研究发展计划（863计划）申请须知》（详见科学技术部网站国家科技计划项目申报中心的863计划栏目），了解申请程序、申请资格条件等共性要求。
一、指南说明依据《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》，863计划现代交通技术领域围绕提高我国道路交通安全保障水平的重大需求，设立了“智能车路协同关键技术研究”主题项目。
本项目针对我国日益严重的交通安全问题，重点研究智能车路协同系统关键技术，建立我国车路协同技术体系框架，抢占车路协同前沿技术战略制高点，促进道路交通安全保障从被动防护到主动预防的技术转型，培育智能交通产业发展新的增长点。
项目总体安排如下：1、项目的任务落实只针对项目整体进行，项目申请者应针对指南内容，围绕项目总体目标和任务进行申请，而不要只针对项目部分目标和任务进行申请。
2、项目可以由一家申请，也可以由多家共同申请。
对于多家共同申请的主题项目，由研究单位自行组合形成项目申请团队（原则上一个单位只能参加一个申请团队），并提出项目牵头申请单位和申请负责人，由项目牵头申请单位具体负责项目申请。
3、项目申请要提出项目分解（包括任务分解及经费分解）方案，提出项目课题安排及承担单位建议，并填写课题申请书（项目拟分解的课题数最多不超过10个）。
二、指南内容1．项目名称智能车路协同关键技术研究2．项目总体目标本项目旨在建立智能车路协同技术体系框架，攻克智能车载系统、智能路侧系统、车车/车路协同信息交互与控制、车路协同系统集成和仿真测试等关键技术，研制支持典型应用的系统装备，形成我国道路交通主动安全保障的核心技术体系。
3．项目主要研究内容（1）智能车载系统关键技术研究基于车载传感的车辆与行人识别、基于车车/车路协同感知的车辆行驶状态及行为识别、车车/人车冲突消解、移动双向数据传输以及车载系统一体化集成等技术。
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2007 城市挑战赛，全长96公里，有六辆车抵达终点，卡耐基的“BOSS”获得冠军。
1、通过避免碰撞与改善基于基础设施的合作来 增强安全；
2、推进智能基础设施、智能车辆和控制技术的 集成。
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
一、立项依据
2、国内外发展现状和趋势
• ——欧洲 • eSafety计划,road safety and eco-driving technologies • PReVENT项目 • 车路协同系统（CVIS，Cooperative Vehicle Infrastructure
Management System for the 21st century）
研Sy究st重e驾m）点驶安：全支持系统（DSSS, Driving Safety Support • 先1进、安依全托车各辆种（A先SV进，A的dv通anc信ed系S统afe和ty车Ve载hi系cl统e），集成现有
的应用系统，为出行者提供更加安全和便利的服务；
/advancedSearch?loc ale=en_EP • 世界知识产权组织网上专利检索
http://www.wipo.int/pctdb/en/ 国内检索 • 国家知识产权局-专利搜索
/sipo2008/zljs/
二、研究目标
1、总体目标
2、预期成果
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
建立体系框架
二、研究目标
1、总体目标
攻克关键技术
项
智能车载
智能路侧
车车/车路通讯
目
系统
系统
与协同控制
总
体
系统集成
仿真测试
目
标
研制系统装备
形成主动安全保障 核心技术体系
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
构建智能车路协同技 术体系框架
智能车路协同关键技术研究
一、立项依据
2、国内外发展现状和趋势
近年，我国道路建设突 飞猛进，为进行智能车 路协同技术的研究奠定 了基础。
而中国严重的人车混行 状况，对实施智能车路 协同技术，提高道路交 通安全提出了更加迫切 的要求。而且，技术要 求更高，难度更大。
目前，道路交通安全正向车路协同、把智能的车和智能的路有机结合 起来的方向发展。
智能车载系统关键技术
多源信息融合的关联 车辆与行人识别
车辆自身行驶状 态及行为识别
车车/人车冲突预警 和消解方法
车载系统一 体化集成
车辆与行人 识别
车辆行为识别
冲突消解
关系 键统 技集 术成
通讯系统
以太网
感知系统
以太网
决策系统
CAN总线 控制 系统
CAN总线执行机 构
人机交互
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
2、国内外发展现状和趋势
• ——中国
• “九五”期间，我国正式开始进行国家ITS体系框架、国家ITS标准 体系等方面的研究和试验；
• 《国家中长期科学和技术发展规划纲要2006-2020》明确提出将“交 通运输安全与应急保障”作为优先发展主题；
• 在863计划和国家基金委的支持下，取得了一大批典型成果：
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
一、立项依据
3、知识产权状况的分析
结论：在车路协同关键技术仿 真方面，国内外基于GIS的交 通仿真软件方面的专利较多， 没有涉及到车车、车路通信、 无线通信模式与路由协议方面 的仿真，无法实现对车路协同 系统的微观仿真。
结论：在国内外没有检索到关 于智能车路协同系统集成技术 和测试验证环境方面的专利。
——被动防护与救援能够减轻车祸造成的伤害，但不能避免车祸。 ——主动安全依赖于车和路的智能化水平。
阶段 碰撞前 防止碰撞
人员
信息 态度 损伤 交警执法力度
碰撞时 防止伤害 碰撞后 生命支持
固定装置的使用 损伤
急救技术 医疗救助
因素
车辆和设备
车辆性能 照明 制动 操控
速度管理
乘员固定系统 其他安全装置
研究Sys重te点ms：）
1、将道路、车辆、卫星和计算机利用通信系统进行 集成；
2、远景是将各国独立的系统逐步转变为车与车、车 与路、车与X的合作系统，实现人和物的移动信息互操 作。
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
一、立项依据
2、国内外发展现状和趋势
• ——日本 • 智能道路系统（Smartway） • 面向21世纪的交通管理系统（UTMS21，Universal Traffic
针对这一特点，我们组织了有车、有路、产学研紧密结合的优势合作 团队，开展智能车路协同系统的研究。
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
一、立项依据
3、知识产权状况的分析
• 专利检索情况
国外检索 • 美国专利商标局网上专利检索
/ • 欧洲专利局网上专利检索
智能车路协同关键技术研究
一、立项依据
1、研究意义 2、国内外发展现状、趋势
3、知识产权状况的分析
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
一、立项依据
1、研究意义
•道路交通事故造成的生命和经济损失十分巨大
——全世界每年100万人死于交通事故，已死亡3200多万人，远远高 于同期战争的死亡人数。
——2009年中国发生道路交通事故238351起，造成67759人死亡、
智能车路协同系统体系架构
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
研究内容
车车/车路信息交 互与协同控制技术
三、研究方案
1、研究内容和技术路线
智能车载系统 关键技术
系统集成与 测试验证
智能路侧系统 关键技术
车路协同关键技 术仿真平台
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
三、研究方案
1、研究内容和技术路线
多源信息融合的 关联车辆与行人识别
90
树
三、研究方案
1、研究内容和技术路线
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
车辆自身行驶状态及行为识别
安全性
行为
三、研究方案
1、研究内容和技术路线
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
一、立项依据
3、知识产权状况的分析
由此可见，国内外的专利主要集中在以下3个方面：
1、交通信息采集和交通管理 2、基于车载感知的安全报警和控制 3、车车/车路通讯和信息共享
结论：目前尚未在车路协同的感知和安全 控制方面形成系统的专利
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
➢ 大范围交通协同控制系统以及多智能体的交通控制与交通诱导系统研究 ➢ 基于混杂Petri网的城市路网交通拥堵波及效应研究 ➢ 智能道路系统信息结构及环境感知与重构技术研究 ➢ 基于车路协调的道路智能标识与感知技术研究 ➢ 基于泛在网络技术的道路设施及灾害信息采集和融合 ➢ 城市道路交叉口交通仿真器软件开发 ➢ ……
≤500ms ≥95％
3 ＞100m ＞6Mbps ≥ 1000
6 ≥10
≥20 ≥1000
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
三、研究方案
1、研究内容和技术路线
2、技术难点、创新点和可行性分析 3、拟获取的知识产权
4、年度计划 5、经费预算
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
车辆数据服务器 道路数据服务器 高性能计算服务器
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
一、立项依据
3、知识产权状况的分析
结论：在车车/车路信息交互与协同控制技术方面，国内 外的专利集中在一些功能单一的车路/车车通信设备、基 于传感器的车辆主动避撞控制技术方面，没有涉及多模 式车车/车路通讯以及车车/车路协同的车辆、行人识别 和安全控制方面的专利。
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
一、立项依据
3、知识产权状况的分析
结论：在智能车载系统方面，国内 外的专利集中在车辆安全辅助驾驶 方面，没有检索到与车路协同相关 的智能车载系统方面的专利。
结论：在智能路侧系统方面，国 内外的专利集中在功能单一的交 通信息检测设备方面，没有检索 到能同时检测行人、路面状况、 交通事件并提供车路通信功能的 智能路侧系统方面的专利。
监控服务器
三、研究方案
1、研究内容和技术路线
移动监控终端
监控中心
千兆网
路侧现场
控制主机 1
信息处 理单元
1
信息处 理单元
2
工业以太网
信息处
路侧
理单元 DSRC
3
设备
气象传
感器 雨、雪、雾、 冰、能见度、 风力、风向、
温度
视频传
线圈传
感器
感器
行人交、 事通件 抛参落 、数物、车流量、 态交通状
无线 热点
国家高技术研究发展计划
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
牵头申请单位：中国科学院合肥物质科学研究院 联合申请单位：长安大学
中国科学技术大学 奇瑞汽车股份有限公司 报 告 人：梁华为
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
报告提纲
一
立项依据
二
研究目标
三
研究方案
四
实施方案
五
研究基础与条件
现代交通技术领域
传输管理软件支持节点数
术
测试验证环境：
指
交叉口数 验车辆数
标
仿真平台：
支持路口数
车辆数
指南指标
≥ 98% ≤ 1m ≥ 90% ≥ 90%