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。
车路协同路侧感知融合方法的研究
车路协同路侧感知融合方法的研究I. 研究背景和意义车路协同是未来交通系统的重要发展方向，它通过实时信息交流和数据共享，实现车辆、道路和交通控制设施之间的高效协同。
在这个过程中，路侧感知融合技术起着至关重要的作用。
它能够有效地提高车辆的行驶安全性、减少拥堵现象、提高道路通行能力，从而为人们带来更加便捷、舒适的出行体验。
本研究的意义不仅在于提高车路协同的技术水平，更在于为广大市民带来实实在在的出行便利。
想象一下当你驾驶汽车在路上行驶时，不再需要担心交通事故的发生，因为你的车辆能够实时感知周围环境，与其他车辆和交通设施保持良好的沟通；当你选择骑行或步行上班时，也能够享受到智能导航带来的精准路线规划和实时路况信息。
这一切都离不开车路协同路侧感知融合技术的发展和应用。
车路协同技术的发展趋势和应用现状车路协同技术作为一种新兴的智能交通技术，近年来得到了广泛的关注和研究。
它通过将车辆与道路基础设施连接起来，实现信息的实时传输和共享，从而提高道路通行效率，降低交通事故率，减少能源消耗，缓解交通拥堵等问题。
那么车路协同技术的发展趋势和应用现状是怎样的呢？首先从发展趋势来看，车路协同技术将会得到更快的发展。
随着5G、物联网、人工智能等技术的不断成熟，车路协同技术将更加智能化、网络化、信息化。
未来的车辆将具备更高的自动驾驶水平，能够实时感知周围环境，与其他车辆和基础设施进行有效沟通。
同时道路基础设施也将实现智能化升级，如安装传感器、摄像头等设备，实时收集和处理各种信息，为车辆提供精准的导航、避障等服务。
此外车路协同技术还将与城市公共交通、共享出行等领域深度融合，形成更加完善的智能交通系统。
其次从应用现状来看，车路协同技术已经在一些领域取得了初步的成果。
例如在物流配送领域，自动驾驶卡车已经可以在道路上实现自动驾驶和货物装卸，大大提高了运输效率。
在公共交通领域，一些国家已经开始尝试建设智能公交系统，利用车路协同技术实现公交车的自动驾驶、调度和管理。
车路协同技术在智能交通中的实时导航与优化研究
车路协同技术在智能交通中的实时导航与优化研究智能交通是现代交通领域的研究热点之一，它利用先进的信息技术与通信技术，将车辆、道路和交通管理系统相互连接，实现高效、安全、环保的交通运输。
车路协同技术是智能交通中的重要组成部分，它的目标是通过实时导航和路况优化，提高交通效率，减少交通拥堵和事故发生。
本文将重点研究车路协同技术在智能交通中的实时导航与优化。
一、实时导航技术实时导航技术是车路协同的核心内容之一，它基于车辆和道路信息的实时更新，为驾驶员提供最佳的路线选择和导航指引。
实时导航技术主要包括路线规划、交通状态预测和路径动态调整三个方面。
1. 路线规划路线规划是实时导航的基础，它通过综合考虑交通流量、道路状况和目的地位置等因素，为驾驶员提供最佳的行驶路线。
在车路协同技术中，路线规划需要考虑实时交通信息，并结合车辆的实时位置和目的地信息，动态调整路线。
这样可以避开拥堵路段，提高行驶效率。
2. 交通状态预测交通状态预测是实时导航的关键环节，它通过分析历史交通数据和实时交通信息，预测未来一段时间内的交通状况。
基于交通状态的预测，驾驶员可以提前做出行动计划，选择最优路线，减少交通延误和拥堵。
3. 路径动态调整路径动态调整是实时导航的重要组成部分，它通过监测交通状况的变化，实时更新导航路径。
当出现交通拥堵或事故时，路径动态调整可以引导驾驶员绕开拥堵区域，选择更加畅通的路线。
这样不仅可以缩短行驶时间，还可以提高交通流畅性。
二、路况优化技术除了实时导航技术，车路协同技术还包括路况优化技术，它通过优化交通流量分配和信号控制，提高道路交通的效率和平稳性。
1. 交通流量分配交通流量分配是路况优化的核心内容之一，它通过合理分配交通流量，减少拥堵和交通延误。
车路协同技术可以通过动态调整导航路径，引导车辆选择低流量的路段，减轻拥堵压力，并提高道路的通行能力。
2. 信号控制优化信号控制是路况优化的另一个重要方面，它通过优化信号控制策略，提高交叉口的通行效率。
车路协同环境下车辆群体协同决策研究综述
车路协同环境下车辆群体协同决策研究综述摘要:从车路协同环境下车辆群体协同决策机制､协同决策方法与典型应用场景方面分析了国内外车辆群体协同决策的研究现状;考虑车辆群体协同决策机制的不同,系统梳理了集中式和分布式2种决策机制的相关研究,以期为从事相关工作的人员提供一点借鉴｡关键词:智能交通;车辆群体;协同决策;集中式机制;分布式机制车路协同系统(CVIS)的逐渐成熟,为提高道路交通安全水平和运行效率提供了有力支撑｡车路协同系统通过车车通讯/车路通讯获取周围车辆信息和道路信息,全方位实施车车/车路间的动态实时信息交换,为开展车辆主动安全控制和道路协同管理提供了信息基础｡1车路协同环境分析1.1车路协同交通环境车路协同系统作为当今智能交通领域的前沿技术之一,利用最新的无线网络通讯前端技术,将人车路3个要素紧密结合,形成有序､整体的闭合交通系统｡车路协同系统最主要的2个子系统是路侧单元(RSU)和车载单元(OBU),RSU和OBU以无线通信方式来实现车辆与车辆､车辆与路侧以及路侧与路侧之间的信息传输和共享｡在多渠道的动态交通信息融合作用下,车路协同环境使信息获取与交互手段､内容和范围发生了重大变化｡传通交通环境与车路协同交通环境差别主要体现在信息获取､处理和驾驶员/车辆反馈等方面｡1.2车辆跟驰特性1)制约性｡车路协同交通环境中车辆仍受车速和间距的制约,但车间安全距离减小,最大行驶速度增大,车辆间的制约性减弱｡2)延迟性｡车路协同交通环境下,由于车载系统的动态感知取代了传统交通环境中驾驶员自身的感知与判断,总反应时间呈减小的趋势｡3)传递性｡车路协同交通环境下,车车/车路之间通过无线通讯进行交互传递｡虽然存在一定的系统延迟和通信延迟,但相较于传统的交通环境,其延迟可忽略不计,故传递的范围和速度大幅提高｡2集中式车辆群体协同决策机制､方法与应用场景2.1基于优化的集中式车辆群体协同决策方法针对匝道合流场景,部分学者以优化车辆通过合流区的旅行时间为目标,通过建立优化问题,规划各车的时空轨迹｡针对路口通行场景,可以采用基于优化的协同决策方法,其通常将车辆通过冲突区的顺序转换成一个混合整数规划问题,在确定好车辆通行顺序之后,再据此规划车辆的时空轨迹;也有部分学者将车辆通行顺序规划问题的解空间描述成一个树形结构,采用剪枝的方式来降低其计算复杂度｡然而,当路口场景下需要优化的车辆数较多时,上述2类方法的解空间均会出现组合爆炸,从而使其在实际应用时难以落地｡针对路网通行场景,部分学者借鉴单路口通行优化问题的建模方式,将路网内车辆的运动规划描述成一个大规模优化问题｡显然,这类方法在路网场景下更容易遭遇超高的计算复杂度,而且路网场景下的因果环加剧了问题的求解难度;此外,需要强调的是前述动态规划方法在路网场景下同样无法保证计算的实时性｡依据上述分析可以看出,在匝道､路口和路网场景下,基于优化的集中式车辆群体协同决策方法容易面临高计算复杂度的问题｡优化匝道的交通通行量为目标,提出了一种基于动态规划的协同决策方法,重构了车辆群体协同决策问题的解空间｡相对于将车辆协同决策问题建模成混合整数规划的方法而言,基于动态规划的匝道协同决策方法剔除了诸多冗余解,有效降低了协同决策问题解空间的规模,其还对计算复杂度和解的最优性给出了严格的理论证明｡实质上,基于动态规划的协同决策方法就是将车辆协同决策问题的求解转化为一个多阶段的决策过程,每个阶段为一辆车分配路权;在构建动态规划模型时,将匝道通行特性及约束嵌入动态规划模型的状态转移过程中,使得状态空间仅仅包含可行的路权分配方案｡为了保证路权分配结果的最优性,引入最优性原理完成每个阶段的决策,因此,基于动态规划的协同决策方法可在足够短的时间内计算得到最优的路权分配方案｡经过理论推导,基于动态规划的路权分配模型的计算复杂度可概括为:假设车道1和车道2上的车辆数分别为m和n,则动态规划状态空间的状态数为2mn+m+n+1,状态转移数为4mn,动态规划方法的计算时间复杂度为O(mn)｡上述分析表明,在特定的与交通效率相关的目标函数中,通过适当地设计动态规划的状态变量､状态转移和决策依据,基于动态规划的路权分配模型可以有效控制解空间的规模,以在多项式求解时间复杂度内求解获得以提升交通通行量为目标的全局最优的通行顺序,并可对解的最优性和求解效率给出严格的理论证明｡表1总结了基于优化的集中式车辆群体协同决策研究,包括方法的应用场景､决策结果和计算效率等信息｡表1基于优化的集中式车辆群体协同决策方法总结2.2基于启发式的集中式车辆群体协同决策方法针对匝道合流场景,基于启发式规则,采用双层结构分别确定了车辆通过合流区的通行顺序和车辆的控制｡该方法上层依据车辆到达匝道合流区的时间为车辆确定通过合流区的顺序;下层依据确定好的通行顺序,利用启发式规则为各车计算加速度,从而保证车辆按上层规划的车辆通行顺序通过合流区｡然而,该方法虽可实现高效计算,但所得到的通行方案性能难以得到保证,且对交通拥堵的疏解作用还需做进一步分析和讨论｡有学者提出了一种因果环消解规则来解决相邻2个路口范围内相互耦合的车辆轨迹规划问题,然而该方法的适用范围有限,难以求解更大规模交通路网下的协同决策问题｡依据上述分析可以看出,在匝道､路口和路网场景下,基于启发式的集中式车辆群体协同决策方法虽可保证在线实时计算,但这类方法的协调效果很难得到保证,在很多场景下(如交通需求高)难以有效提升交通效率,车辆群体协同决策机制在缓解交通拥堵方面的潜力没有被充分发挥出来｡近些年一些学者研究发现,如果能够合理地考虑影响交通效率的本质因素,基于启发式的集中式车辆群体协同决策方法可在足够短的计算时间内获得接近全局最优的解｡笔者结合相关资料和工作经验,匝道场景交通控制特性的基础上,总结出可在较短计算时间内获得足够好通行顺序的一套规则,通过采用这些规则可保证在协调性能和计算效率之间取得较好的平衡｡该方法主要思想为在先进先出通行策略的基础上,微小调整车辆通过匝道合流区的通行顺序,以在保证计算效率的同时进一步提升交通效率｡具体来说,匝道场景下车辆分别从不同车道即主路和匝道进入汇入区域时,通常总会出现主路和匝道车辆彼此交替汇入的情形,为保证安全通行,此时需要较大的安全车头时距,因此,主路和匝道的交替汇入将产生更多的时间延误｡为此,将交替汇入调整为分组汇入,可以缩短匝道合流场景下的车辆通行时间,同时可保证实时计算｡3结束语综上所述,针对交通系统中影响交通效率和交通安全的核心冲突区(匝道､路口等),采用集中式机制可在保证交通安全的前提下最大程度提升交通效率;针对交通系统中未被集中式车辆群体协同决策机制覆盖的区域,采用分布式机制进行交通管理和控制｡参考文献:[1]纪艺,史昕,赵祥模.基于多前车信息融合的智能网联车辆跟驰模型[J].计算机应用,2019,39(12):[2]施佺,孙兵,惠人杰,等.SIFT与多区域决策融合的车辆行为分析方法[J].江苏大学报,2019,40(1):34-39.DOI:10.3969/j.issn.1671-7775.2019.01.006.[3] 张毅,姚丹亚,李力,等.智能车路协同系统关键技术与应用[J].交通运输系统工程与信息,2021,21(5):40-51.。
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
基于5G的车路协同关键技术测试研究
基于 5G的车路协同关键技术测试研究摘要：近年来，车路协同是智能网联汽车发展的重要方向之一，车路协同系统采用5G、云计算、大数据、人工智能、物联网等新一代先进信息技术手段，全方位实现车-车、车-路之间动态实时信息交互，实现车辆与道路设施的智能化和信息共享，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交互管理，实现真正意义上的人、车、路、环境的有效交互。
本文介绍了车路协同系统详细的功能设计，并给出了车路协同系统各项功能的软硬件系统框架，并在武汉市示范区开放测试道对车路协同系统应用进行功能测试，验证了本文提出的车路协同系统方案能够为测试场景提供良好的解决方案，为未来车路协同系统的发展提供参考。
关键字：车路协同智慧交通避障预警1.引言车路协同系统是有效解决当前交通问题的主要方法之一[1]，该系统采用5G、云计算、大数据、人工智能、物联网等新一代先进信息技术手段，全方位实现车-车、车-路之间动态实时信息交互，实现车辆与道路设施的智能化和信息共享，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交互管理，实现真正意义上的人、车、路、环境的有效交互[2]。
人-车-路协同的机理研究需要对车路协同的各构成元素包括车辆、道路设施、通信网络等进行分析，研究其协同的内在关系，其中某一元素的变化如何对其他组成元素造成影响，其它各构成元素的协同如何对该元素的行为产生指导等进行分析和研究。
为车辆安全驾驶和道路交互管控提供了有力支撑，从而形成安全、可靠、高效、环保的道路交通体系。
车路协同技术涉及多方面、多领域、多层次的新型技术的融合与应用，为直观体现技术的系统组成和应用功能。
人-车-路协同应用是未来交通运输领域的战略制高点，为抢占智能交通建设领域高地，我国各交通科研院所、科技型创新企业、交通运输管理部门均积极参与或推动新一代交通控制网、车路协同系统的研究及示范应用[3]，力图促使我国在车路协同理论研究、关键技术、场景构建、装备研发和车路协同系统研发-应用-测试环节等方面取得重大突破，为培育新一代体验式交通服务、主动型交通管理的交通科技产业奠定基础。
智能交通系统中的车路协同控制技术研究
智能交通系统中的车路协同控制技术研究一、前言智能交通系统是继计算机网络、移动通信系统等信息技术后的新一代信息化领域，是由交通技术、通信技术、信息处理技术和控制技术等领域相互融合形成的综合性系统。
智能交通系统通过实时感知和处理交通信息，提供交通决策和服务，使交通运输更加高效、安全和环保。
智能交通系统中的车路协同控制技术是关键技术之一，本文将对其进行深入研究。
二、车路协同控制技术概述车路协同控制技术是智能交通系统中的一种通信控制技术。
其主要作用是通过车辆和道路之间的信息交互实现交通流的优化控制，提高道路通行能力和交通安全性。
车路协同控制技术主要分为以下几个方面：1.车辆间通信技术车辆间通信技术是车路协同控制技术中的重要技术之一。
车辆间通信技术通过车辆与车辆之间的信息交流，提供实时的交通信息，包括交通拥堵、事故信息、车辆位置等。
同时，车辆间通信技术还可以通过建立车辆间的安全跟踪系统，实现道路的安全控制。
2.基础设施通信技术基础设施通信技术是车路协同控制技术的另一个重要方面。
基础设施通信技术的主要作用是通过道路上的传感器对交通信息进行实时监测和智能分析，为车辆提供实时的交通状况和指导信息。
3.智能交通控制技术智能交通控制技术是车路协同控制技术中的核心技术之一。
通过实时感知交通状况和分析车辆行驶特点，智能交通控制系统可以对交通流进行优化控制，提高道路通行效率和交通安全性。
三、车路协同控制技术在智能交通系统中的应用车路协同控制技术是智能交通系统中的核心技术之一，其应用范围也非常广泛。
以下是车路协同控制技术在智能交通系统中的几个应用方向：1.智能交通信号灯控制智能信号灯控制可以通过车辆与道路之间的信息交互，实现信号灯的智能控制。
智能信号灯控制系统可以根据路口实际情况和车辆行驶速度，实现信号灯的智能控制，提高道路通行效率和交通安全性。
2.智能车道指引系统智能车道指引系统可以通过车辆与道路之间的信息交互，为车辆提供实时的车道指引和交通指导信息。
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。
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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
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
系统（Smartway） • 面向21世纪的交通管理系统（UTMS21，Universal Traffic
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
• ——中国 • 智能车辆和车辆智能技术的研究
• 2008年，国家基金委设立“视听觉认知计算”重大研究计划
• 以智能车为应用平台开展视 听觉认知技术研究
• 2009年、2010年： 中国智能车未来挑战赛
现代交通技术领域
智能车路协同关键技术研究
防碰撞设计
容易进入车内 起火的危险
环境
道路设计 道路布局 速度限制 行人装备
道路两侧 防撞物体
救援设施 交通阻塞
哈顿矩阵 模型—— 人、车、 环境在碰 撞前、中、 后的相互
作用
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
• ——美国 • 1998开始将交通安全调整为ITS的主要内容之一 • 车路集成系统（VII，Vehicle-Infrastructure Integration） • 车路合作系统 （CVHAS，Cooperative Vehicle-Highway
227051102）5人受伤，直接财产损车失祸9.1猛亿元于人虎民！币。（公安部交通管理局，
——车祸造成的经济损失约占GDP的1~2%。（世界卫生组织，2004）
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
•智能车路协同技术能够促进道路交通安全保障 从被动防护转向主动预防，有效地避免车祸
——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
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。
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 ……
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；
2、通过车路协调改善道路安全。
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
从美国、欧洲和日本等交通技术发达的国家和 地区的研究情况看
——智能车路协同技术的发展方向： 车车/车路通讯技术 车载安全控制技术 车路协同的信息共享
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
Automation Systems） • SafeTrip-21 • 提出了国家支持的智能车辆行动计划（ IVI，Intelligent
Vehicle Initiative）
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
• ——美国 • DARPA无人车比赛
2004 崎岖地形大挑战，全长228公里，最远的一队也才跑了11.78公里而已； 2005 沙漠挑战赛，全长212公里，有五队完成比赛，斯坦福大学“新手号”获得冠
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、
军； 研究重点：
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
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：