高速公路车路协同网络需求研究

330102030401010203040103体系框架10网络需求分析16析666769440101前前言车路协同(车联网)是传统汽车行业、交通行业与信息通信行业加速融合发展的产物，对于实现传统产业转型升级和“换道超车”起着至关重要的作用，在提升车辆行驶安全、提高通行效率、完善出行信息服务等方面具有重联网(智能网联汽车)直连通信使用5905-5925MHz频段的频率管理规定(暂行)》，确定了车联网(智能网联汽车)直连通信的工作频段及使用要求。12月，工信部印发《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》，推动形成国务院《交通强国建设车用无线通信网络(LTE-V2X等)实现区域覆盖。2017年至2021年，工业和信息化部、公安部、交通运输部及国家标准化管理委员会发布《国家车联网产业标准体系建设指南》系列文件，提出发挥标准在车联网产业生态环境构在国家、行业政策的指引下，全国智慧高速公路的建设都把车路协同作为一项重要的试点示范内容。这与高速于打造车路协同的多种应用场景。回传网络在车路协同的建设中发挥着中枢神经的作用，支撑车路协同系统演进的全过程，覆盖路侧、边缘计算应用场景不清晰等问题。《高速公路车路协同网络需求研究》详细介绍了高速公路车路协同的建设现状及面临的主要问题，提出了高速公路场景下车路协同的体系架构，并结合业务内容及部署场景，详细分析了高速公路场景下车路协同业务对路段接入网、省干网络、网络安全及网络运维的需求。为建设单位、设计单位、设备厂商、工程集成。本研究由中国公路工程咨询集团有限公司、华为技术有限公司、四川省公路规划勘察设计研究院有限公司、中国信息通信研究院、北京交科公路勘察设计研究院有限公司、苏交科集团股份有限公司、中国通信建设集团设计院有限公司、中国移动上海产业研究院、湖南高速、中信科移动通信技术股份有限公司、高新兴科技集团股份有限公同完成，主要编写人包括001设组由边缘计算产业联盟(ECC)的边缘计算网络基础架构工作组(ECNI)工作组VX工作组，在设组由边缘计算产业联盟(ECC)的边缘计算网络基础架构工作组(ECNI)工作组VX工作组，在2021年4月联合发起成立的产业工作组，通过提供智慧交通网络的相关规范、测试床和最佳实践等产业活动，为智慧交通产业提供经过验证的网络方案，关于边缘计算产业联盟(ECC)边缘计算网络基础架构工作组 (ECNI)工作组缘计算网络基础架构工作组(ECNI)是由C合成立，围绕边缘计算网络开展规范/标准/测试床/示范方案等领域开展产业发展工作，致力于打造边缘计算网络产业，促进边缘计算产业发展。更多详细信息，IMT-2020(5G)推进组蜂窝车联(C-V2X)工作组蜂窝车联(C-V2X)工作组成立于2017年6月份，负责组织开展C-V2X、MEC、网络与平台、安全相关技术方向的研究和验证工作，以及基础设施部署、应用推广、商业模式和运营等工作。目前，研、用”合作、“汽车、信息通信、交通”等多行业协同的成员联盟。国际上蜂窝车联(C-V2X)工作组与5GAA、SAE等组织A联盟合作，共同推动C-V2X的快速健康发展。更多详细信息，欢迎点击：前言公司院有限公司刘见振、王珣股份有限公司息科技有限公司团股份有限公司有限公司新唐信通(浙江)科技有限公司股份限公司纪科技股份有限公司安信息技术股份有限公司能科技创新中心有限公司宋余冰雁博士(智慧交通网络特设组联执主席)0201概述01概述0031.1高速公路车路协同系统的建设现状 (1)政策现状车路协同(车联网)是传统汽车产业与信息通信行业加速融合发展的产物，对于实现传统产业转型升级和“换道超车”起到至关重要的作用，在提升车辆行驶安全、提高交通效率、提供出行信息服务和支持自动驾驶等方面具有重要的意义。全球范围内，汽车智能化、网联化和电动化催生的车联网产业已经成为包括美、欧、亚等汽车发达国家或地区的重要战略性方向，各国家和地区纷纷加快产业布局、制定发展规划、推进车联网产业化进程。我国也高度重视车联网产业发展，国家各个部委正在积极推动车联网技术研究和产业落地。动智慧交通试点示范工程，推广应用具有短程通信、电子标识、高精度定位、自动监测、自动驾驶等功能的智能运输装备。新建或改造智能交通核心技术检测平台及试验场所，提高车载智能终端、车路协同设备等智能化运输装备的检测能力。2018年2月，交通运输部在《加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点》中提出路运一体化车路协同试点方向。2018年11月，工信部发布《车联网(智能网联汽车)直连通信使用5905-5925MHz频段的频率管理规定(暂行)》，确定了基于LTE-V2X技术的车联网(智能网联汽车)直连通信的工作频段及使用要求。12月，工信部印发《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》，推动形成深度融合、创新活跃、安全可信、竞争力强的车联网产业新生态。2019年7月，交通运月，中共中央、国务院《交通强国建设纲要》提出，加强智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)研发，形成自主可控完整的产业链。2020年2月，国家发改委牵头十一部委印发《智能汽车创新发展战略》，提出到2025年，智能交通系统相关设施建设取得积极进展，车用无线通TEVXGG联网”协同发展，推动将车联网纳入国家新型信息基础设施建设工程，促进LTE-V2X规模部署。建设国家级车联网先导区，丰富应用场景，探索完善商业模式。2020年8月，交通运输部印发《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指04 04动车联网部署和应用。2021年5月，住建部、工信部联合印发《关于确定智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展第一批试点城市的通知》，确定北京、上海、广州、武汉、长沙、无锡等6个城市为智慧城市基础设施与智能网联汽车协同G2023年)》，提出要强化汽车、通信、交通等行业的协同，共同建立完备的5G与家标准体系建设规划》的通联汽车标准体系，加快智能驾驶辅助、自动驾驶、汽车无线充电、网联通信、信息安全等标准研制。2017年至2021年，工业和信息化部、公安部、交通运输部及国家标准化管理委员会发布《国家车联网产业标准体系建设指南》系列文件，提出发挥标准在车联网产业生态环境构建中的引领和规范作用。政策的引导促进了车联网行业的发展，在国家及各部委的政策引导下，近年来各地方政府也积极落实，各省市在开展智慧高速的建设过程中，也将车路协同示范验证考虑在内，目前北京、河北、江苏、浙江、江西、广东、湖南、海南、四川、山东等省市均在探索车路协同在智慧高速中的应用，大大加快了车路协同系统的验证。05协同系统的建设现状05 (2)项目现状目前国内多条高速公路的设计和建设中均考虑了车路协同的示范验证，包括延崇高速北京段、京雄高速北京段、京沪高速北京、山东及江苏段、京台高速山东泰安至枣庄段、贵阳至安顺复线、成宜高速等多个项目。延崇高速北京段是2022年冬奥会的重要交通保障通道，是交通运输部绿色公路、智慧公路、品质工程的示范路，全长约33.2KM，其中车路协同测试段18KM。车路协同示范路段涉及隧道、服务区、匝道分合流、主线四种应用场景，项目中的智能网联车辆均为奥组委专用车辆，围绕冬奥服务。车路协同示范路段主线设置的高清摄像机、毫米波雷达、RSU等设备均利用沿线照明灯杆进行部署。作为第一条车路协同示范高速，目前该路段已经通车运行，可支持L4+自动驾驶。京雄高速按照“雄安质量”的总要求，打造新时代可持续发展的高速公路新模式，京雄高速北京段全线27KM，全线协同系统，并在最内侧车道设置自动驾驶车道，开展车路协同及自动驾驶试点应用研究。除全息感知及车路协同通信系统的设置外，建设基于北斗卫星导航系统的地面时空服务系统，为具有北斗增强信号处理功能的车载终端和路侧设施设备提供稳定可靠的高精度定位和授时服务，支撑重点营运车辆精准管控、车路协同、自动驾驶、应急管理与指挥调度等应用实现。约670公里，应用场景包括分合流安全预警与诱导场景、隧道安全预警与诱导场景、准全天候辅助通行场景、自由流差异化服务场景等。项目将完成10000辆C-V2X车载终端搭载，实现车路协同应用场景100个，建成包括部级车路协同平台、区域车路协同云控平台、智慧物流平台、高精地图平台在内的多个云平台，通过车路协同基础设施的规模部署，构建车联网先导应用环境，对车路协同技术及应用场景进行全面测试验证，项目具有“省域跨度大、覆盖范围长、应用场景多、车载终端体量大”京台高速山东泰安至枣庄段是山东省第一条智慧高速，全长189KM，选取满庄收费站至贤村水库特大桥单侧约20km建设车路协同试验路段。车路协同示范路段涉及服务区、匝道分合流、桥梁、主线四种应用场景。针对货车占比高的特性，在示范路段最外侧设置自动驾驶专用车道，支持货车编队和L3级以上车辆的自动驾驶。贵阳至安顺复线是贵州省智慧高速重点建设项目，全长90公里，全线设置车路协同示范路段，并利用起点21公里路段先试先行，开展智能网联汽车(车路协同)测试与自动驾驶比赛示范应用，在已建设施的基础上增加必要的软硬件设施，，促进贵州省智能交通和智能网联汽车产业发展。蜀道集团通过申请5905~5925MHz频道，基于LTE-V2X技术，分阶段在蓉城二绕约8公里路段、成宜高速约157P可变限速标志、RSU和边缘计算单元等前端系统，实现道路路况、车辆、气象等综合信息的采集和车-路(V2I)应用信息的发布，通过车路协同中心云平台、智能网联车载终端、移动APP、路侧交通诱导设施等联动构建完整的车路协同服务06 06网网接入网网网…………心 中心 中心接入网基层基层基层通信站…通信站…通信站………目前国内各省(市、自治区)的高速公路主要采用树型多级管理模式，高速公路通信网络系统与管理模式基本相应，形成“省(市、自治区)通信中心网网…………心 中心 中心接入网基层基层基层通信站…通信站…通信站………目前国内各省(市、自治区)的高速公路主要采用树型多级管理模式，高速公路通信网络系统与管理模式基本相应，形成“省(市、自治区)通信中心-区域/路段通信(分)中心-基层通信站”的三级管理架构。1.2高速公路车路协同网络面临的主要问题高速公路通信网络干线层数据交换网络与传统的高速公路业务管理逻辑高度同构，表现为典型的下级节点以上级通信节点为核心构成星型结构，总体形成多级树形结构。网络结构以解决上下级节点数据传输为主，同级节点之间没有直接互。心的三级管理架构的三级管理架构构心 中心… 分中心 中心…07协同网络面临的主要问题07干线网方面干线网方面：通过前期调研(结果详见后表)可以发现，各省(市、自治区)高速公路通信网传输网正在向以OTN为SDH其余省(市、自治区)均未实施干线层路由型IP网。接入网方面：国内高速公路接入网的通信设备多样，新旧技术混杂的情况，以太网、SDH、MSTP等多种新旧网络技术并存。早期通信设备(例如：STM-1的ONU设备)业务适应和承载能力受限，不足以支撑车路协同、智慧交通等新型业务信息高速可靠交互的带宽需求，必然会出现网络上管理消息传递不畅、调度不够灵活、链路保护不完善等诸多问题。车路协同要求为车辆提供全程的高时效信息交互服务。这就必然要求边缘节点之间、路段分中心之间进行实时的数据交互。同级节点之间的数据流量急剧增加，而现有网络结构无法适应数据多点流向的复杂应用需求。1.2.2网络设备承载能力受限按照《高速公路通信技术要求》，各省(市、自治区)的高速公路网络系统由省域干线传输网(简称“干线网”)和路段接入网(简称“接入网”)两层系统组成。技术体制12个10G以太网(收费、监控)2骨干(OTN)+接入(MSTP、PTN等多种)3骨干(OTN+PTN混合组网)+接入(MSTP、PTN等多种)4骨干(OTN)+接入(SDH、MSTP、PTN等多种)5骨干(OTN)+接入(MSTP、PTN等多种)67骨干(OTN+IPRAN)+接入(MSTP、PTN等多种)8骨干(ASON+OTN)+接入(MSTP、PTN等多种)9骨干(OTN)+接入(MSTP、PTN等多种)骨干(OTN+SDH)+接入(MSTP、PTN等多种)骨干(OTN+路由器)+接入(MSTP、PTN、以太网等多种)骨干(OTN)+接入(MSTP、PTN等多种)骨干(OTN+SDH)+接入(MSTP、PTN、以太网等多种)骨干(OTN)+接入(MSTP、PTN等多种)骨干(OTN+PTN)+接入(MSTP、PTN等多种)骨干(OTN+SDH)+接入(MSTP、PTN、以太网等多种)OTNSDHOTN(MSTP、PTN、以太网等多种)08 08总体来看，高速公路通信网承载的业务已经全面向IP业务演进，通信传输业务需求呈爆发式增长趋势，现有通信传输设备的提档升级势在必行。1.2.3网络需求有待系统梳理车路协同应用是未来高速公路网络承载的主要业务。按照《智能网联汽车技术路线图2.0》，车路协同等高新技术仍在发展中，具体的解决方案存在多种技术选择。网络架构以及部署方案的选择需要由场景需求来决定，车路协同的体系建设非常复杂，加之国内行业组织提出的应用场景中，很多实用的网络相关指标并没有明政府部门对车路协同业务的需求存在差异化：个人关注的是如何提高安全性、驾驶体验；车端设备关注的是数速公路运营公司关心的是效益和成本、道路的安全与畅通；政府(或公安部门)的需求是高速公路管控，优化交通治理。综上，车路协同体系网络设计开展的依据有待系统研究和梳理，高速公路车路协同试点项目建设可落地可推广的应用领域有待明确，营运车辆和个人车辆的车路协同应用场景标准有待进一步细化和量化，以尽量避免系统建成后的网络方案1.2.4网络体系演进迭代困难国内高速公路网络系统基本成型，由于近几年通信技术发展迅速，设备更新换代较快，早期采用的通信网络设备技术相对落后，无法通过简单方式(例如：增加或替换通信板卡)，实现网络设备提档升级。另外，随着网络拓扑从传统树型网络向网状网演变，边缘通信节点能力需要升级，节点之间的通信链路需要补充，这都需要大量的资金投入，且要强化顶层设计，按规划、有步骤地实施，以保证网络平稳演进迭代。维护体系普遍薄弱按照高速公路通信的三级管理架构：“省级通信中心-区域/路段通信(分)中心-基层通信站”，各级通信节点的维护分别落在省级管理部门(如：省监控结算中心)和路公司两个层面，导致通信网络的运维和后期运营的技术管理和行政管理存在不统一、多交叉、多界面，网管维护系统建设普遍薄弱。在实际建设中，由于设备种类不同，网络管理信息不畅，无法实现一套后端平台进行统一维护。车路协同这种复杂业务更是加剧了上述矛盾，编制技术方案时需要考虑高速公路运维能力弱的实际情况。09协同网络面临的主要问题09 高速公路车路协同的建设现状高速公路车路协同 高速公路车路协同的建设现状高速公路车路协同体系框架02110BC/CB区域计算平台CDC/CD路侧边缘计算平台FC/CFACCEABAD路侧通知设备EDF/FDA终端PC5RSUFOBUG省中心路段中心路段分中心边缘路侧感知设备摄像头毫米波雷达激光雷BC/CB区域计算平台CDC/CD路侧边缘计算平台FC/CFACCEABAD路侧通知设备EDF/FDA终端PC5RSUFOBUG省中心路段中心路段分中心边缘路侧感知设备摄像头毫米波雷达激光雷达道路传感器气象传感器2.1高速公路车路协同业务的体系架构BB业务运营平台11协同业务的体系架构11车路协同业务系统主要由路侧终端、边缘端、云端、外部应用组成，其中一个路侧边缘计算平台会连接多组路侧感知设备，一个区域计算平台连接多个路侧边缘计算平台，一个业务运营平台连接多个区域计算平台。其业务架构和业务流向如图2.1–1所示：整体架构图流程来源于实际项目经验，某些业务数据流向可能和一些标准规定有一定的出入。1)路侧感知设备(A)主要是指路侧声光一体机、情报板等设备，其采集的数据根据其数据类型和业务需求不同分别输入到业务运营平台(B)、区域计算平台(C)、路侧边缘计算平台(D)。2)路侧边缘计算平台(D)进行数据融合计算并把结果形成标准的消息帧，把相应的消息帧传输给区域计算平台(C)、路3)区域计算平台(C)进行区域数据以及业务运营平台(B)的数据整合，及OBU(G)上报车辆自身状态信息的融合，把相应的消息传输给路侧RSU(F)和路侧通知设备(E)，同时把相应的业务数据传输给业务运行平台(B)，实现区域内和区域间的数据共享。4)业务运行平台(B)通过Uu口与车载OBU(G)交互，OBU上报车辆自身状态信息，同时业务运营平台为车辆提供相应的数据服务。5)路侧RSU(F)通过PC5接口与车载OBU(G)和其它路侧交通参与者通信，把区域计算平台(C)的全域消息帧广播6)OBU(G)可以根据需求通过Uu口连接区域计算平台(C)或业务运营平台(B)，获取相应的数据服务。此外，考虑到某些路侧感知设备智能化水平较高，处理分析结果可满足业务场景应用需求，因此存在路侧感知设备直接传输数值至RSU的过渡场景。路侧边缘计算平台：实时获取路侧传感器数据进行融合计算，以高性能计算能力提供更高精度和更可靠的融合感知结果和交通事件，完成目标的识别、分类、追踪和轨迹拼接等功能，还能够对车辆车牌识别、运动属性预测等，为路侧交通参与者提供准确的数据服务。路侧边缘计算平台的感知缓存主要存储路侧传感器历史数据，同时对于路侧海量、繁杂的数据进行清洗过滤，抽取业务所需的数据发送给区域计算平台。区域计算平台：区域计算平台完成设备管理、模型管理、算法管理和应用管理，以及和边缘计算平台节点管理等相关功能。同时对路侧传感器的结构化数据、路侧边缘计算平台融合感知的结构化数据进行提取，将计算结果按照标准T/业务运营平台：业务运营平台根据需求有选择性的从路侧感知设备获取所需的实时数据，历史数据可以从路侧计算平台的感知缓存处获取。业务运营平台对全域数据进行挖掘分析，以支撑路侧智能网联汽车整体运行环境，为智能网联汽车提供高精地图、智能导航、交通引导等服务支持，为交通指挥调度提供高精度态势认知等服务支持。同时业务运营平台可对终端设备和边缘设备进行统一的管理，提供针对所有路侧、边缘和区域设备“接入-监控-管理”的服务，包括对设备的查询、修改和升级配置、删除节点等。收集路侧单元设备的基本信息和状态性能信息，监控设备运行情况，及时对工作异常设备进行故障诊断，并基于终端管理协议对路侧单元设备进行远程管理。12 12AC接口：为路侧传感器设备与区域计算平台之间的接口，主要负责区域计算平台根据业务需求直接从路侧传感器获取实时数据，或进行传感器直接输出的结构化数据的获取。DC/CD接口：为路侧边缘计算平台与区域计算平台之间的接口，主要负责路侧边缘计算的结构化数据上传至区域计算平台，和业务运营平台下发业务数据或设备管理数据至路侧边缘计算平台。CB/BC接口：为区域计算平台与业务运营平台之间的接口，主要负责业务运营平台把标准的消息帧传递给业务运营平台，或业务运营平台根据业务需求，获取路侧传感器历史数据，同时业务运营平台根据请求下发相应的事件数据。CE接口：区域计算平台与路侧通知设备之间的接口，区域计算平台把交通事件信息下发给路侧通知设备，包括但不限于道路危险状况提、限速提醒、道路施工提醒、弯道提醒、前方拥堵等信息。DF/FD接口：路侧边缘计算平台与路侧RSU之间的接口，主要负责路侧边缘计算平台融合传感器数据后，将计算结同时RSU会把接收到OBU的数据发给路侧边缘计算平台，丰富其数据，提高其算法的准确度。合实际情况做处理，把数据下发给区域内的RSU；同时RSU会把相关信息发送给区域平台和业务运营平台，通过这种方式和其它区域内的RSU进行数据交互，比如前方事故预警，可以跨区域进行预警信息的播报。GBBGGCCGOBU域计算平台和业务运营平台之间的接口，OBU根据需求通过Uu口和区域计算平台或业务运营平台进行数据互通。AD接口：为路侧传感器设备与路侧边缘计算平台之间的接口(包括感知缓存)，主要负责路侧传感器数据根据业务需求上传原始数据至路侧边缘计算平台。AB接口：为路侧传感器设备与业务运营平台之间的接口，主要负责业务运营平台根据业务需求直接从路侧传感器获取实时数据。路侧感知设备—>业务运行2)摄像头视频数据；3)毫米波雷达轨迹数据。路侧感知设备—>路侧边缘2)摄像头视频数据；3)毫米波雷达轨迹数据。13协同业务的体系架构13路侧感知设备—>区域计算车速、排队长度等信息；2)相机输出的结构化数据，包括车辆抓止大货车等。路侧边缘计算平台—>区域对路侧传感器数据进行细粒度融合感知得到的结构化数据，包括交区域计算平台—>业务运营全域的融合感知结构化数据以及路侧感知设备结构化数据形成v2x车载OBU—>路侧RSU 车辆实时状态数据(位姿、速度等)，车辆通过实时广播将自身的实载OBU—>业务运营平台或区域计算平台(图2.1–1：车辆OBU根据需要把自身的状态数据(位姿、速度等)通过Uu口路侧RSU—>区域计算平台 RSU把收到的OBU数据上传给区域计算平台，和区域内的其它路侧RSU—>路侧边缘计算RSU把OBU的数据发送给路侧边缘计算平台，丰富其数据，提高务运营平台—>车载OBU 下载、地图服务等，业务运营平台根据车载OBU的请求，提供相； 区域计算平台下发区域内数据或业务运营平台给RSU，实现区域内区域计算平台—>路侧通知控制指令下发(文字显示指令、声音播报指令等显示当前路面交通状况)。路侧RSU—>车载OBU 路侧RSU通过PC5接口向周围的交通参与者广播从区域计算中心业务运营平台—>区域计算路侧边缘计算平台—>RSU U区域计算平台—>路侧边缘计算平台(图2.1–1：C—区域计算平台把计算的相关业务数据和设备管控数据下发给路侧边14 14服务中心省级交通服务中心专网路段(分)中心路段(分)中心路段(分)中心服务中心省级交通服务中心专网路段(分)中心路段(分)中心路段(分)中心2.2高速公路车路协同系统的网络架构分中心(区域计算平台)互联；没有路段分中心的，直接和路段中心(区域计算平台)互连。其中，路侧设备包括RSU、智能化路侧感知设备(各类摄像头、激光雷达、毫米波雷达等)、动态交通情报板、路侧气象感知站等，边缘计算单元可通过对路侧设备输出的原始数据信息进行融合判断，提取结构化道路及目标物状态信息，实现数据的分析、处理，以支持车路协同各种应用；很多车路协同业务在路侧网络完成业务流程，对网络实时性和带宽要求高。路段接入网的网络架构可能有多种模式，以支持边缘计算单元全分布或相对集中等多种部署方式。省干网络负责路段分中心间通信互连、路段分中心到路段中心间通信互连、路段中心间通信互连、路段中心至省中心的通信互连、以及省中心与2C服务商/2B用户间业务通信。路段分中心间，路段分中心到路段中心间的车路协同业务通信有实时性要求。UU模式的车路协同信息是通过连接到2B用户(包括运营商)的外联专线来传输的。气象感知情报板RSU气象感知情报板RSU，有比较统一的网络方案。故本文不做进一步15高速公路车路协同系统的网络架构高速场景车路协同高速场景车路协同031163.1车路协同业务内容分析车路协同业务对网络建设起到导向作用，为了合理归纳网络需求，本小节应用场景选自目前行业认可度较高的业务相关标准，具体为《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/CSAE53-2020)(下文使用标准①代指)、《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/CSAE157－2020)(下文使用标准②代指)、《基于车路协同的高等级自动驾驶数据交互内容》(T/CSAE158－2020)(下文使用标准③代指)，并将场景分为安全、效率、信息服务和交通管理四大类，安全类涵盖7个业务场景，效率类涵盖4个业务场景，信息服务类涵盖3个业务场景，交通管理类涵盖1个业务场景。针对每个场景，下文从场景定义和业务流两方面进行介绍，其中业务流介绍中列出了实现对应应用场景所需要的主要交互消息，不一定是所有消息，实际实现中，可根据不同的需求和服务水平，使用更多的消息。由于本小节的业务内容是高速车路协同网络建设的需求导向，不涉及V2V内容，因此本小节只分析标准①、标准②本小节每一个应用场景均可通过PC5通讯和Uu通讯两种方式实现。由于不同业务场景的数据处理需求不同以及设备/平台在系统架构中的定位和功能不同，因此根据处理终端不同可划分为以下几种业务流：①.处理终端为路侧感知设备：目前的感知设备具有简单的数据处理分析功能，当感知设备的处理分析能力可以满足应用场景时，路侧感知设备即为此场景业务流中的数据处理终端。如前方拥堵提醒场景，目前智能摄像机可检测道路拥堵度，摄像机将道路排队长度信息推送至RSU，RSU广播RSI消息，车辆接收后，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息，判断是否进行拥堵提醒。17容分析17RSURSU②.处理终端为路侧边缘计算平台：当业务场景对时延具有严格要求且需要对感知设备采集的信息进行融合处理时，路侧边缘计算平台为处理终端，既可以满足时延的需求，也可以进行数据融合处理。如协作式变道场景，路侧边缘计算平车辆接收RSC消息，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息,安全行驶。③.处理终端为区域计算平台：当业务场景对时延要求不高且需要实现较大范围内的感知与消息广播时，需要以区域计算平台为处理终端。如基于路侧感知的交通状况识别，路侧感知设备(例如摄像头、雷达等)对周边交通状况进行探测，路侧边缘计算平台将处理后的结果数据发送至区域计算平台，平台将数据推送至RSU，RSU周期性广播RAM消息，车辆接收RAM消息，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息，判断是否对驾驶员进行提示。④.处理终端为业务运营平台：当需要从业务运营平台下发消息支撑应用场景落地或者通过RSU收集基本信息，支持信息服务时，处理终端为业务运营平台。需要从业务运营平台下发消息支撑应用场景如车内标牌，业务运营平台下发标RSURSURSIRSU台进行数据融合处理，进行交通状态分析、事件检测等，为局部或区域的交通管理提供数据支持。①.处理终端为区域计算平台：分为2种，一种是区域计算平台直接通过感知设备获取结构化感知数据，并将结果数据推送至智能网联车辆。另一种是路侧边缘计算平台实现感知数据融合处理，或再结合智能网联车辆的请求信息，处理生成结果数据并通过区域计算平台将结果数据推送至智能网联车辆。②.处理终端为区域计算平台/业务运营平台：当只需要收集车辆信息，不需要关联路侧感知设备采集的信息时，平台将预设的消息进行下发或收齐车辆信息进行融合分析，对时延不敏感时，处理终端为业务运营平台。如浮动车数据采集，车辆上报BSM信息至业务运营平台，支持平台形成交通状态评估报告。选自标准①。智能网联车辆行驶过程中，在超出限定速度的情况下，限速预警SLW应用对智能网联车辆驾驶员进行预警，提醒驾驶员减速行驶。智能网联车辆智能网联车辆(1)直连通信方式(PC5)：①.通过本地配置，RSU获得MAP消息和限速信息(也可以通过平台下发的方式获得);用结合自身的定位和行驶数据信息分析，如果不满足限速要求，则触18 18119BSMUu口下发MAP消息和RSI消息，车辆OBU接收后，获取到限速信息，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息分析，如果不满足限速要求，则触发SLW预警。(1)直连通信方式(PC5)：①.路侧感知设备将感知信息发送给路侧边缘计算平台；②.路侧边缘计算平台将处理后的数据发送至RSU;BU行驶数据信息，制定车辆的行驶策略。(2)蜂窝通讯方式(Uu)：M②.路侧感知设备将感知信息发送至路侧边缘计算平台，平台进行融合③.路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台；Uu车辆推送SSM消息，车端接收到后，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息，制定车辆的行选自标准③。自动驾驶车辆在真实路况行驶时，如果能提前得知周边存在的异常驾驶的车辆，则可以更好的辅助车辆进行路径的规划。基于协同式感知的异常驾驶行为识别指通过路侧感知设备不断感知周边车辆的运行状况，实时的识别当前范围内所存在的异常行驶的车辆，例如逆行车辆、慢行车辆(行驶速度明显低于其他车辆)、快行车辆(行驶速度明显高于其他车辆)等，并将感知结果发送给自动驾驶车辆，辅助车辆做出正确的决策控制。业务运营平台业务运营平台智能网联车辆台12RSU3台12RSU322区域计算平台RSU路侧感知设备智能网联车辆路侧边缘计算平台道路车辆413220(1)(1)直连通信方式(PC5)：①.路侧感知设备将感知信息传输至路侧边缘计算平台；②.路侧边缘计算平台处理生成交通参与者信息或道路异常状况信息；并将信息发送至RSU；③.RSU广播SSM消息，OBU接收到后结合车载应用判断是否进行预(2)蜂窝通讯方式(Uu)：③.路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台；到后结合车载应用判断是否进行预警/提示等。选自标准②。路侧感知设备探测到周围其他车辆或道路异常状况信息，如：道路交通事件(如交通事故等)、车辆异常行为(超速、逆行、非常规行驶和异常静止等)、道路障碍物(如落石、遗撒物、枯枝等)等信息，并将探测到的信息发送至其他车辆，实现感知数据共享。台12RSU3台12RSU3区域计算平台4路侧感知设备交通参与者/障碍物3路侧边缘计算平台12智能网联车辆区域计算平台4路侧感知设备交通参与者/障碍物3路侧边缘计算平台12智能网联车辆(1)直连通信方式(PC5)：②.RSU将车辆行驶意图信息发送至路侧边缘计算平台；③.路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台(1)直连通信方式(PC5)：②.RSU将车辆行驶意图信息发送至路侧边缘计算平台；③.路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台;④.路侧边缘计算平台综合收集到的信息，进行处理，生成调度信息，发方式(Uu)：IR③.路侧感知设备将感知到的车辆信息发送至路侧边缘计算平台，平台合感知信息与车辆BSM、VIR等消息进行融合计算；④.路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台；载应用分析，完成变道或延迟变道。台4523RSU1区域计算平台 2453路侧感知设备智能网联车辆 路侧边缘计算平台1道路车辆选自标准②。智能网联车辆在行驶过程中需要变道，将行驶意图发送至路侧边缘计算平台或区域计算平台，平台通过路侧感知设备收集道路车辆信息，综合处理生成调度信息发送至车辆，车辆根据自身情况调整驾驶行为，使得智能网联车辆能够安全完成变道或延迟变道。RSURSCOBU后结合车载应用分析，完成变道或延迟变道。选自标准②。在道路入口匝道处，通过汇聚周边车辆信息进而生成调度信息，协调匝道和主路汇入车道车辆，引导匝道车辆安全、高效的汇入主路。21容分析21(1)直连通信方式(PC5)：②.RSU将车辆行驶意图信息发送至路侧边缘计算平台；③.路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台;④.路侧边缘计算平台综合收集到的信息，进(1)直连通信方式(PC5)：②.RSU将车辆行驶意图信息发送至路侧边缘计算平台；③.路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台;④.路侧边缘计算平台综合收集到的信息，进行处理，生成调度信息，发方式(Uu)：③.路侧感知设备将感知到的车辆信息发送至路侧边缘计算平台，平台合感知信息与车辆BSM、VIR等消息进行融合计算；④.路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台；合自身行驶状态以及道路信息、周围交通参与者信息，生成最终的驾驶行为策略或轨迹规划，安全有效地通过匝道口。台4523RSU1区域计算平台5路侧感知设备智能网联车辆42路侧边缘计算平台13道路车辆及道路信息、周围交通参与者信息，生成最终的驾驶行为策略或轨迹规划，安全有效地通过匝道口。选自标准③。正常情况下，自动驾驶车辆在行驶过程中依赖车辆感知设备感知周边环境，并将感知结果作为车辆决自身输出决策控制策略，在某些极端情况下，出现自动驾驶车辆无法应对的场景时，自动驾驶车辆停止自动驾驶。自动驾驶车辆发送请求信息，RSU/平台下发控制消息，使得车辆“脱困”22 22(1)直连通信方式(PC5)：基于路侧协同规划的自动驾驶车辆“脱困”③.路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台；(1)直连通信方式(PC5)：基于路侧协同规划的自动驾驶车辆“脱困”③.路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台；平台处理生成调度信息，发送至RSU；基于路侧控制的自动驾驶车辆“脱困”③.路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台；平台处理生成调度信息，发送至RSU；并发送响应消息。方式(Uu)：基于路侧协同规划的自动驾驶车辆“脱困”VIR③.路侧感知设备将周围路况信息上传至路侧边缘计算平台，平台综合感BSMVIR等消息进行融合计算；④.路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台；台35智能网联车辆道路车辆24RSU1区域计算平台5路侧感知设备智能网联车辆42路侧边缘计算平台13道路车辆台4523RSU1台4523RSU1C车辆接收后，按引导信息行驶并发送响应消息。23容分析23基于路侧控制的自动驾驶车辆“脱困”②.路侧感知设备将其感知的信息发送至区域计算平台；③.路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台，平台综合感知信息与车辆VIR等消息进行融合计算;基于路侧控制的自动驾驶车辆“脱困”②.路侧感知设备将其感知的信息发送至区域计算平台；③.路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台，平台综合感知信息与车辆VIR等消息进行融合计算;；④.路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台；辆接收后，按引导信息行驶并发送响应消息。123区域计算平台5路侧感知设备智能网联车辆42路侧边缘计算平台13道路车辆选自标准①。智能网联车辆行驶到潜在危险状况(如前方急转弯等)路段，存在发生事故风险时，道路危险状况提示HLW应用对智能网联车辆驾驶员进行预警。RSURSU基于路侧协同规划的自动驾驶车辆“脱困”①.通过业务运营平台下发道路危险状况信息至区域计算平台(区域计算平台也可以通过本地配置的方式得到)；②.区域计算平台将信息下发至RSU(RSU也可以通过本地配置的方式得到);SI自身的定位和行驶数据信息，判断是否进行道路危险状况提示。方式(Uu)：应用结合自身的定位和行驶数据信息，判断是否进行道路危险状况24 24(1)直连通信方式(PC5)：①.路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台；.路侧边缘计算平台将处理后的消息发送至RSU；(1)直连通信方式(PC5)：①.路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台；.路侧边缘计算平台将处理后的消息发送至RSU；位和行驶数据信息进行判断，若存在弱势交通参与者碰撞风险，则对驾驶员进行预警。方式(Uu)：②.路侧感知设备将感知到的交通参与者信息发送至路侧边缘计算平台，平台进行融合计算；③.路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台；U收到后，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息进行判断，若存在弱势交通参与者碰撞风险，则对驾驶员进行预警。计算平台2备3与者1RSU辆台4231选自标准①。智能网联车辆在行驶中，与周边道路维修人员、摩托车等弱势交通参与者存在碰撞危险时，弱势交通参与者碰撞预警VRUCW应用将对车辆驾驶员进行预警。选自标准①。智能网联车辆行驶前方发生交通拥堵状况，前方拥堵提醒TJW应用将对驾驶员进行提醒。由于感知设备(如摄像头)具有交通拥堵检测功能，因此不需要边缘计算单元处理，感知设备可直接将识别结果通过RSU/平台下发车辆，为车辆提供信息服务。25容分析25(1)直连通信方式(PC5)：置判断是否进行预警。方式(1)直连通信方式(PC5)：置判断是否进行预警。方式(Uu)：车端接收到消息后结合车载应用分析，判断是否对驾驶员进行预警。台35智能网联车辆道路车辆24RSU1RSU1备辆2231选自标准②。协作式优先车辆通行是指智能交通系统调度交通资源针对优先车辆采取提前预留车道和封闭道路等方消防车、救护车、工程抢险车、事故勘查车等，未来也可以基于该场景提供差异化行车服务。(1)直连通信方式(PC5)：提前预留车道①.智能网联汽车向RSU发送车辆基本信息与行驶意图信息VIR，包括对于前方指定车道进行预留的请求；③.路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台;④.路侧边缘计算平台结合请求信息与道路交通信息，处理生成调度信⑤.RSU进行广播RSC信息，其他车辆OBU接受后结合车载应用安全及时离开预留车道，为优先车辆让行。26 26处于管制路段处或其上游的RSU通过本地配置的方式获取封闭车道或禁行信息，在管制开始前与管制期间，广播此信息，同时可以对特定车辆下发驾驶引导信息；车辆接收RSU的车道禁行/处于管制路段处或其上游的RSU通过本地配置的方式获取封闭车道或禁行信息，在管制开始前与管制期间，广播此信息，同时可以对特定车辆下发驾驶引导信息；车辆接收RSU的车道禁行/封闭信息和引导①.智能网联汽车向区域计算平台发送BSM信息与行驶意图信息VIR，包括对于前方指定车道进行预留的请求；③.路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台，平台综合④.路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台；⑤.区域计算平台通过Uu口向车辆发送RSC信息，其他车辆接收后结合车载应用分析，驶离预留车道，为优先车辆让行。台/业务运营平台向接近和通过该区域的车辆发送封闭车道或禁行信息，同时可以对特定车辆下发驾驶引导信息RSC，车辆接收到车道禁行/封闭信息后，能够及时、安全地调整驾驶行为，遵循交通管制。区域计算平台5路侧感知设备智能网联车辆42路侧边缘计算平台13道路车辆RSURSU方式(Uu)：提前预留车道选自标准③。自动驾驶车辆在真实路况行驶时，如果能提前得知前方路段的交通情况，则可以更好的辅助车辆进行路径的规划。基于路侧感知的交通状况识别指在混合交通环境下，由路侧感知设备不断感知周边道路交通信息，实时的识别当前路段的交通流及拥堵状况，并通过RSU/平台将感知结果发送给自动驾驶车辆，辅助车辆做出正确的决策控制。为了实现较大范围内的交通状况识别与引导，PC5通讯中，以区域计算平台为该应用场景的处理终端。27容分析27(1)直连通信方式((1)直连通信方式(PC5)：缘计算平台，平台进行融合处理；②.路侧边缘计算平台处理后的结果数据上报至区域计算平台；RSURAMOBU后结合车载应用制定车辆的行驶策略。方式(Uu)：②.感知设备将感知到的交通流信息上报至路侧边缘计算平台，平台进行融合计算;③.路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台；载应用制定车辆的行驶策略。(1)直连通信方式(PC5)：①.业务运营平台下发标志牌信息至区域计算平台(区域计算平台可以通过本地配置的方式得到)；辆进行提醒。选自标准①。车内标牌IVS应用将给予驾驶员相应的交通标牌提示，保证车辆的安全行驶。3台RSU4213台RSU42143台1243台12123123RSU28 28BSMUu下发RSI消息，车辆接收到信息后，根据自身车辆位置等相关信息判断是否进行标志牌信息提醒。(1)直连通信方式(PC5)：①.业务运营平台将差分数据信息发送至区域计算平台(区域计算平台可以通过本地配置的方式得到)；RSU；(2)蜂窝通讯方式(Uu)：平台获得误差改正参数和完好性信息RTCM消选自标准②。利用布设在区域内的基础设施(如GNSS基准站，地基增强系统等)，监测视野内的GNSS卫星，通过集中数据处理，分类获得误差改正参数和完好性信息并播发给范围内的车辆，从而使车辆定位精度提升或实现符合一定要求的坐标偏转。辆123123RSU台辆选自标准②。在场站内部区域(如服务区等)，向进入的车辆提供站点地图信息、车位信息、服务信息等，同时为车辆提供路径引导服务。29容分析29(1)直连通信方式(PC5)：①.智能网联车辆向RSU发送入场/离场信息或服务请求消息VIR(包括自身信息、入场/离场请求以及意图信息等)；RSU息发送至路侧边缘计算平台；③.(1)直连通信方式(PC5)：①.智能网联车辆向RSU发送入场/离场信息或服务请求消息VIR(包括自身信息、入场/离场请求以及意图信息等)；RSU息发送至路侧边缘计算平台；③.路侧感知设备将场站内信息(场站内道路环境、停车信息等)上传至路侧边缘计算平台；④.路侧边缘计算平台结合智能网联车辆的请求信息以及路侧感知设备上传的信息，为RSU下发场站地图信息(包括场站内地图信息、各类车位信息和服务点信息)，同时下发路径引导信息；方式(Uu)：括自身信息、入场/离场请求以及意图信息等)至区域计算平台；VIR路侧边缘计算平台；③.路侧感知设备将场站内信息(场站内道路环境、停车信息等)上传路④.路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台；⑤.区域计算平台结合智能网联车辆的请求信息以及路侧感知设备上传图信息、各类车位信息和服务点信息，车辆OBU接收后结合车载应往目的地。计算平台4备5辆23RSU1542台13选自标准③。自动驾驶车辆的安全可靠运行依赖高精度地图的数据，因此要保证自动驾驶车辆能够获得到最新的地图数据。高精地图版本对齐及动态更新可以通过路端对自动驾驶车辆的高精地图进行动态更新，保证车辆能够获取到最新最完整的高精地图数据，为车辆安全可靠运行提供支撑。30 30(1)直连通信方式(PC5)：①.通过预先配置的方式RSU获取高精度地图信息(也可以通过平台下②.车辆(1)直连通信方式(PC5)：①.通过预先配置的方式RSU获取高精度地图信息(也可以通过平台下②.车辆OBU接收后，比对地图版本信息，版本不一致时，车辆发送更求消息至RSU;RSU图数据，OBU接收到RAM、CIM消息后，完成高精度地图更新。方式(Uu)：②.车辆OBU接收后，比对地图版本信息，版本不一致时，车辆发送更新请求消息;③.区域计算平台/业务运营平台根据车辆请求消息，下发高精度地图数平台(收费系统)3RSU-14辆12653辆12RRSU3辆21选自标准②。道路收费服务是指，车辆行进到高速公路的收费区域时，车辆接收路侧发布的收费信息，并通过车路交互完成缴费业务。收费站点部署V2XRSU设备，连接后台收费系统，车辆安装V2XOBU设备，当车辆进入收费区域，完成相互身份认证后，自动执行收费操作。根据收费体系的发展，此业务场景有待进一步完善、落地。(1)直连通信方式(PC5)车辆驶入高速收费路段：①.RSU-1对外广播道路收费服务信息，包括支持的收费服务列表及对应的收费信息等；②.智能网联车辆进入收费区域，收到RSU-1广播的收费服务信息后，确定交互的安全模式和收费服务类型；U车辆记录站点信息，并根据消费信息生成收费交易凭证，发送至RSU-1；⑥.RSU-1收到智能网联车辆的交易凭证后，向智能网联车辆发送交易结果和驶入提示(不一定进行费用结算)。31容分析31(1)直连通信方式(PC5)：(1)直连通信方式(PC5)：③.区域计算平台将信息发送至业务运营平台，平台处理生成交通评估形成交通状态评估报告。平台(收费系统)3RSU-24辆1265(2)直连通信方式(PC5)车辆驶出高速收费路段：①.RSU-2对外广播道路收费服务信息，包括支持的收费服务列表及对应的收费信息等；②.智能网联车辆进入收费区域，收到RSU-2广播的收费服务信息后，确定交互的安全模式和收费服务类型；⑤.智能网联车辆记录站点信息，并根据消费信息生成收费交易凭证，发⑥.RSU-2收到智能网联车辆的交易凭证后，向智能网联车辆发送交易结果和驶出提示。选自标准②。浮动车数据采集是指，平台通过接收通信范围内车辆发送的信息(包括行驶状态、驾驶意图以及感知信息等)，进行数据的融合与交通状态分析，形成基于浮动车数据的交通状态评估。321321RRSU台辆32 32RSU辆 (B)不需要感知设备等参与，由RSU事先配置好信息，根据车辆请求信息，完成数据下发。该模型涉及的主要场景为高精地图版本对齐及动态RSU辆 (B)不需要感知设备等参与，由RSU事先配置好信息，根据车辆请求信息，完成数据下发。该模型涉及的主要场景为高精地图版本对齐及动态总时延=2×传输时延RSU广播传输时延＋传输时延OBU至RSU＋处理时延ARSU (C)目前的感知设备具有简单的数据处理分析功能，当感知设备的处理分析能力可以满足应用场景时，路侧感知设备将处理后的结果发送至RSURSU总时延=传输时延A路侧感知设备至RSU＋传输时延BRSU广播传输时延＋处理时延A路侧感知设备＋处理时延BRSU＋处理时延C智能网联车辆RSU3辆12RSU2备辆1本文中的业务总时延指事件发生至智能网联汽车端接收并处理完成的时间。目前行业相关部门组织等(包括5GAA、3GPP等)未制定总时延量化指标，因此下文侧重介绍各模型的总时延计算方法，后续各地实际部署业务中可根据此计算方法和总时延、处理时延等对各层网络时延提出要求。根据不同业务，场景数据流模型分为以下几种。选自标准③。自动驾驶车辆的安全可靠运行依赖高精度地图的数据，因此要保证自动驾驶车辆能够获得到最新的地图数据。高精地图版本对齐及动态更新可以通过路端对自动驾驶车辆的高精地图进行动态更新，保证车辆能够获取到最新最完整的高精地图数据，为车辆安全可靠运行提供支撑。 (A)不需要感知设备等参与，由RSU事先配置好信息，直接下发至智能网联车辆的流量模型如下。该模型涉及的主要场景为限速预警、协作式优先车辆通行。总时延=传输时延RSU广播传输时延＋处理时延智能网联车辆33容分析33计算平台1备辆2RSU3计算平台1备2RSU3辆台4523RSU1 (B)需要智能网联车辆发送特定的请求信息，路侧感知设备将感知到的信息发送至路侧边缘计算平台，边缘计算进行融合处理后将消息通过RSU广播至智能网联汽计算平台1备辆2RSU3计算平台1备2RSU3辆台4523RSU1 (B)需要智能网联车辆发送特定的请求信息，路侧感知设备将感知到的信息发送至路侧边缘计算平台，边缘计算进行融合处理后将消息通过RSU广播至智能网联汽车。涉及的主要场景主要如下表。总时延=传输时延A路侧感知设备至路侧边缘计算平台＋传输时延B路侧边缘计算平台至RSU＋传输时延CRSU广播传输时延＋处理时延A路侧感知设备＋处理时延B路侧边缘计算平台＋处理时延CRSU＋处理时延D智能网联车辆总时延=MAX(传输时延AOBU至RSU＋传输时延BRSU至路侧边缘计算平台＋处理时延CRSU，传输时延C路侧感知设备至路侧边缘计算平台＋处理时延A路侧感知设备)＋传输时延D路侧边缘计算平台至RSU＋传输时延ERSU广播传输时延＋处理时延B路侧边缘计算平台＋处理时延CRSU＋处理时D智能网联汽车由路侧边缘计算平台完成计算的数据流模型分为下列两种。 (A)路侧感知设备将感知到的信息发送至路侧边缘计算平台，边缘计算进行融合处理后将消息通过RSU广播至智能网联汽车。涉及的主要场景主要有基于协同式感知的异常驾驶行为识别、感知数据共享。根据感知的目前物是道路车辆、弱势交通参与者、交通参与者/障碍物不同可分为如下三种模型。三种模型的时延分计算平台1备与者2RSU3辆计算平台1备与者2RSU3辆序号12汇入3基于路侧协同的自动驾驶车辆“脱困”4导服务5车辆通行RSU因此模型总时延此部分取较大者。34 34总时延=总时延=传输时延A路侧感知设备至路侧边缘计算平台＋传输时延B路侧边缘计算平台至区域计算平台＋传输时延C区域计算平台至RSU＋传输时延DRSU广播传输时延＋处理时延A路侧感知设备＋处理时延B路侧边缘计算平台＋处理时延C区域计算平台＋处理时延CRSU＋处理时延D智能网联车辆总时延=传输时延AOBU至RSU＋传输时延BRSU至区域计算平台＋传输时延C区域计算平台至业务运营平台＋处理时延ARSU＋处理时延B区域计算平台序号1况提示2对齐及动态更新3据服务4总时延=传输时延A业务运营平台至区域计算平台＋传输时延B区域计算平台至RSU＋传输时延CRSU广播＋处理时延A区域计算平台＋处理时延BRSU＋处理时延C智能网联车辆该模型主要分为2种数据流模型。 (A)数据流由车端到平台端。主要应用场景为浮动车数据采集。当业务场景对时延要求不高且需要实现较大范围内的感知与消息广播时，需要以区域计算平台为处理终端。涉及的主要场景有基于路侧感知的交通状况识别，路侧感知设备(例如摄像头、雷达等)周期性对周边的交通状况进行探测，感RSURSURAMOBU接收RAM消息，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息，对驾驶员进行提示。3台RSU4智能网联车辆道路车辆213台RSU4智能网联车辆道路车辆213322RRSU111122RRSU3335容分析35231根据感知的目前物是道路车辆、弱势交通参与者、交通参与者231根据感知的目前物是道路车辆、弱势交通参与者、交通参与者/障碍物不同可分为如下三种模型。三种模型的时总时延=传输时延A路侧感知设备至区域计算平台＋传输时延B区域计算平台至车辆＋处理时延A路侧感知设备＋处理时延B区域计算平台＋处理时延C智能网联车辆 处理结果信息下发至智能网联车辆。涉及的主要场景如下表。 (A)智能网联汽车周期性上报数据至区域计算平台，感知设备上传处理后的感知信息至区域计算平台，平台将消息下发至智能网联车辆。因感知设备的数据处理能力满足场景应用需求，不需要经过路侧边缘计算平台。涉及的场景主要是前方拥堵提醒。序号1碰撞预警2知的异常驾驶行为识别34的交通状况识别36 36231231区域计算平台5路侧感知设备智能网联车辆42路侧边缘计算平台13道路车辆总时延231231区域计算平台5路侧感知设备智能网联车辆42路侧边缘计算平台13道路车辆总时延=MAX(传输时延AOBU至区域计算平台＋传输时延B区域计算平台至路侧边缘计算平台＋处理时延C区域计算平台，传输时延C路侧感知设备至路侧边缘计算平台＋处理时延A路侧感知设备)＋传输时延D路侧边缘计算平台至区域计算平台＋传输时延E区域计算平台至车辆＋处理时延B路侧边缘计算平台＋处理时延C区域计算平台＋处理时延D智能网联汽车 (C)智能网联汽车周期性上报请求信息至区域计算平台，区域计算平台下发消息至路侧边缘计算平台，感知设备上传信息至路侧边缘计算平台，路侧边缘计算平台结合车辆请求信息和路侧感知信息进行处理，结果通过区域计算平台下发至智能网联车辆。涉及的主要场景如下表。总时延=传输时延A路侧感知设备至路侧边缘计算平台＋传输时延B路侧边缘计算平台至区域计算平台+传输时延C区域计算平台至车辆＋处理时延A路侧感知设备＋处理时延B路侧边缘计算平台+处理时延C区域计算平台＋处理时延D智能网联车231序号12汇入3基于路侧协同的自动驾驶车辆“脱困”4车辆通行5导服务计算平台获取车辆信息和通过路侧感知设备获取路侧信息可同时进行，因此模型总时延此部分取较大者。37容分析37 (A)数据流由车端到平台端。主要应用场景为浮动车数据采集。 (A)数据流由车端到平台端。主要应用场景为浮动车数据采集。车端至区域计算平台/业务运营平台 (B)数据流需要在车端与平台端之间交互多次。主要应用场景为高精地更新。总时延=2×传输时延车端至区域计算平台/业务运营平台至车端＋传输时延车端至区域计算平台/业务运营平台＋处理时延A车端至区域计算平台/业务运营平台＋处理时延B智能网联车辆序号1据服务234况提示5车辆通行312 (C)数据流由平台端到车端。涉及的主要场景如下表。传输时延A区域计算平台/业务运营平台至车端38 3839署场景分析393.2车路协同业务部署场景分析本研究中车路协同业务部署场景按照高速公路组成要素，分为一般路段、主线隧道、收费站互通、枢纽互通、服务区5大场景，其中一般路段场景涵盖长直路段、桥梁、弯道、上下坡等路段。各场景部署方案中的设备布设间距根据目前市场上视频、雷达的检测范围按照常规情形进行示例，实际项目可根据具体业务需求及设备性能进行调整。一般路段段收费站互通枢纽互通主线隧道服务区高速公路一般路段具有长直路段视野良好，车速较快，转弯路段易发事故等特点，如遇团雾、大雨等恶劣天气，车辆通行安全与效率会受到极大影响。本场景运用车路协同技术，实现恶劣路域环境辅助通行、限速信息提醒与车道级行车引导、异常交通事件预警与路径规划、周边信息服务等场景，全面提升高速一般路段的车辆安全与通行效率。根据《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》，结合高速公路实际情况，高速一般路段辅助通行实现的功能主要包括：提醒、前方连续下坡提醒、事故多发路段提醒；通行状态提醒。1感知设备部署分别对准来车和去车方向，毫米波雷达的监测范围不小于200米范围。双幅8车道及以上高速公路，双侧对等按400米间隔布设4台高清摄像机、1对毫米波雷达。其中2台高清摄像机。2通信设备部署3边缘计算设备部署4控制与诱导设施部署网联化车辆安装OBU接收RSU或中心发布交通控制与诱导信息。通过可变信息情报板、导航软件、小程序等多样化手段，将辅助通行信息及时发布给非网联车辆。一般路段按间隔不大于5KM间隔设置门架式可变情报板。40 部署场景分析401感知设备部署准一侧道路的来车和去车方向，2台摄像机对准另一侧道路的来车和去车方向，毫米波雷达的监测范围不小于200米半1感知设备部署准一侧道路的来车和去车方向，2台摄像机对准另一侧道路的来车和去车方向，毫米波雷达的监测范围不小于200米半机分别对准双侧道路的来车和去车方向，毫米波雷达的监测范围不小于200米半径范围。2通信设备部署3边缘计算设备部署波雷达的性能需求。间隔布设1台边缘计算设备，4控制与诱导设施部署网联化车辆安装OBU接收RSU或中心发布交通控制与诱导信息。 向6车道 8车道以上 400米400米400米400米400米400米通过可变信息情报板、导航软件、小程序等多样化手段，将辅助通行信息及时发布给非网联车辆。一般路段按间隔不大于5KM间隔设置门架式可变情报板。41署场景分析41400米400米400米400米400米400米 向6车道 双向8车道 400米400米400米400米400米主线隧道由于隧道路段运营环境特殊，一旦隧道洞内发生事故，存在车流疏散困难、救援难度大等问题，将影响路段甚至整个路网的运营效率。同时，由于隧道出入洞口段为光线突变段，行驶通过该段时，驾驶员的视觉生理反应需要消耗时间，隧道后的全过程安全预警及诱导服务，重点减少由于隧道黑白洞效应引发的交通事故，同时实现洞内事故提前告知功能。根据《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》，结合高速公路实际情况，隧道安全预警及诱导服务实现的功能主要包括：1隧道内安全预警隧道内火灾提示预警、隧道内抛洒物提醒、前方施工占道提醒、隧道内拥挤提示、隧道内交通事故提醒、隧道内应急车道被占提示等。2隧道出(入)口安全预警隧道出(入)口交通事故提醒、隧道出(入)口违停提醒。3隧道限速相关提醒驶入(出)隧道提醒、限速提醒、违法抓拍提醒。42 部署场景分析42由于隧道与前后相接路段的关联性强，通常将隧道洞外500米范围的路段划入隧道管控区域，统一部署感知、通信及边缘计算等设备。隧道视外场点位分布情况，组建多个现场接入网(目前多为光纤环网)，实现感知、通信等设备与边缘计算设备的互联。现场接入网传输带宽、网络时延、可靠性等指标应满足车路协同业务场景要求。1感知设备部署(1)隧道洞外路段路段点位设置情况，确保洞口区域感知的全覆盖。部署方式一：，毫米波雷达监测范围不小于200米范围，每个感知点位实现隧道洞内150米路段信息感知全覆盖。边缘计算有两种部署方式：分布式(如图3.2-5)和集中式(如图3.2-6)。500米150米150米150米150米150米150米500米图3.2-5部署方式一(分布式边缘计算)示意图500米150米150米150米150米150米150米500米图3.2-6部署方式一(集中式边缘计算)示意图43署场景分析43部署方式二隧道洞内路段按不大于400米间隔(曲线段适当加密)布设感知点位，每个点位配置2台高清摄像机和2套毫米波雷达，分别对准上下行方向，毫米波雷达监测范围不小于200米范围，每个感知点位实现隧道洞内300米路段信息感知全覆盖。边缘计算有两种部署方式：分布式(如图3.2-7)和集中式(如图3.2-8)。200米200米200米500米200米200米200米200米500米200米200米500米图3.2-7部署方式二(分布式边缘计算)示意图500米200米200米200米200米200米