车路协同关键技术研究
基于智能交通的车路协同系统技术应用研究
基于智能交通的车路协同系统技术应用研究作者：桑中山景峻李杰张英潮宋增磊来源：《中国新通信》2023年第17期摘要：车路协同系统（CVIS）是将车辆和道路的各种信息融合在一起，实现了智慧交通中车和路在智慧交通中的一体化的系统。
本文列举了当前国内外关于车路协同的研究现状，并对车路协同中存在的主要技术进行了简要分析。
在此基础上，结合时代发展趋势，对展望了5G技术和大数据环境下车路协同系统的发展前景进行展望，并对分析了5G技术支持下的交通系统带来的便利及应用进行分析，为未来车路协同系统的研究奠定理论基础。
关键词：车路协同；研究现状；关键技术；未来5G技术在过去的几十年里，随着我国经济的飞速发展，人们的经济条件和生活水平都有了很大的提高。
随着汽车数量的不断增加，与汽车相关的交通问题也逐渐增多，例如人们现在所面临的交通拥堵、交通安全问题，它们都是随着经济的发展而出现的新问题。
以往对于解决这类问题的经验并不多。
在当今的社会环境中，科学技术一直在不断地进步，车辆研发技术与以往已经有了很大的不同，道路的建设和管理都有了一套更加科学的方法。
在这种情况下，车辆与道路的有机结合研究方法就应运而生了。
车路协同，顾名思义就是车辆和道路的相互作用，使车辆与道路成为一个整体。
在这个整体中，道路主要影响的是路面管理系统。
在铺路过程中，要严格遵守各项铺路指标，引进设备对铺路进行精细施工，尽量减少误差，确保铺路质量。
如果道路的路面系统得不到良好的管理与控制，车路协同系统就无法有效地发挥作用。
因此，车路协同系统是以车辆系统和道路系统为基础进行研究与发展的。
车路协同技术具有独特的优势，可以实时观测、分析车辆周围环境及自身运行状态，为驾驶员提供最优的出行方案和驾驶行为建议。
同时，它还可以减少车辆出行延误、节能降耗、提高道路通行能力和道路服务水平，因此受到了交通管理者的广泛关注与研究。
世界各国也进行了较早的研究，目前车路协同系统正在呈现出较强的发展势头。
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。
动静态交通协同治理关键技术研究与应用
动静态交通协同治理关键技术研究与应用在这个科技飞速发展的时代，交通问题成了我们生活中的一个大难题。
你想啊，早上挤公交，仿佛在参加一场人肉拼图比赛，挤得满头大汗，快赶上个小型集会。
车来车往，路上堵得像过节一样，真是让人无奈。
不过，随着动静态交通协同治理的技术不断进步，似乎有了一丝曙光。
别看这名字听起来复杂，实际上就是让我们的出行更顺畅、更智能的办法。
先来说说“动静态交通”，这就是我们常说的动态交通和静态交通。
动态交通，简单来说，就是那些在路上跑的车、骑的车，甚至是那些走路的小伙伴。
而静态交通呢，就是停车场、车位这些地方。
想象一下，如果你有一个神奇的应用，能同时告诉你哪条路最畅通，哪里有车位，那多爽呀！再也不用在路上“东奔西跑”了。
就像是有了一个贴心的小助手，时刻为你提供最优路线，省时又省力。
而这些关键技术，真的是让人眼前一亮。
比如说，智能交通信号灯，这玩意儿可不是简单的红灯绿灯。
它能根据实时的交通流量，自动调整信号的切换时间。
想象一下，红灯一亮，你心里一阵焦虑；可这时候，信号灯却“聪明”地给你留出了一条出路，没过多久，你就能欢快地“嘭”地一下开走，心情瞬间up！再比如，停车导航系统，简直就是为懒人量身定做的。
你在路上走，心里默念“停车停车”，应用立马告诉你附近哪个地方有空位，真是省时又省力。
不过，科技再先进，关键还在于人。
大家都知道，交通安全最重要。
我们再智能的系统，也得靠大家来配合。
比如说，在路口等红灯时，有些小伙伴总是忍不住左顾右盼，恨不得早点儿冲出去。
这种情况可是大忌。
要是每个人都能自觉遵守交通规则，大家都能安全到达目的地，何乐而不为呢？就像老话说的“众志成城”，每个人都配合起来，整个交通环境就会变得更好。
说到这里，不得不提一下我们这座城市的交通管理。
随着科技的发展，相关部门开始越来越注重交通的智能化管理。
比如说，在一些重点路段装上了高清摄像头，监测交通流量，抓拍交通违规行为。
这样的措施不仅提高了交通安全性，还能有效缓解交通拥堵。
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。
智能车辆与交通系统的协同控制研究
智能车辆与交通系统的协同控制研究随着智能科技的快速发展，智能车辆与交通系统的协同控制备受关注。
这种协同控制可以提高交通效率，减少交通事故，并改善出行体验。
本文将深入探讨智能车辆与交通系统的协同控制研究，包括其概念、目标、关键技术和挑战。
首先，让我们了解什么是智能车辆与交通系统的协同控制。
简而言之，它是指交通系统和车辆之间实现信息共享、数据交流和智能决策的一种方式。
通过交通系统和车辆之间的紧密合作，能够更好地管理交通流量、提高交通效率和安全性。
协同控制的目标是实现交通流量的优化和高效管理。
通过智能车辆和交通系统的实时数据交流，可以调整交通信号灯的时序以适应交通状况，减少交通拥堵。
此外，协同控制还可以提供实时路况信息给驾驶员，帮助他们做出更好的决策，选择最佳路径和避免拥堵。
实现智能车辆与交通系统的协同控制需要依赖一系列关键技术。
首先，车辆感知技术是实现协同控制的基础。
车辆需要通过传感器获取周围交通环境的信息，包括其他车辆、行人和交通信号灯等。
其次，车辆通信技术是实现车辆间和车辆与交通系统之间实时数据交流的关键。
通过车辆间的通信，可以实现车辆之间的协同行驶。
最后，交通数据分析和智能算法是实现交通流量优化的重要工具。
通过对交通数据的分析，可以预测交通流量并进行智能决策，以达到最佳协同控制效果。
然而，实现智能车辆与交通系统的协同控制面临一些挑战。
首先，车辆感知的准确性是关键问题。
车辆需要准确地感知周围环境并获取实时数据，才能做出正确的决策。
其次，车辆间通信的安全性是一个重要考虑因素。
车辆通信需要保证数据的安全性和隐私性，防止黑客攻击。
此外，交通系统的更新和升级也是一个挑战。
为了实现协同控制，交通系统需要具备相应的智能化功能和实时数据处理能力。
为了应对这些挑战，研究人员和工程师们正在积极开展智能车辆与交通系统协同控制的研究。
他们致力于改进车辆感知技术，提高其准确性和稳定性。
此外，他们还致力于开发更安全可靠的车辆通信技术，以确保数据的安全性和隐私性。
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。
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➢ 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 ➢ ……
国家高技术研究发展计划
现代交通技术领域
智能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
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
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
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
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
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
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；
——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
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。
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：
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
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
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、