TCSAE290-2022《车路协同智能路侧决策系统总体架构及应用》

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车路协同智能路侧决策系统总体架构及应用

1范围

本文件旨在规定车路协同智能路侧决策系统的系统总体架构、协同决策应用功能要点和环节分工

以及云边端协同决策机制。

本标准适用于新建、改（扩）建城市道路及公路的决策系统部分的建设和管理，以及已有城市道路

及公路的智慧化升级。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

YD/T3709基于LTE的车联网无线通信技术消息层技术要求

YD/T3755基于LTE的车联网无线通信技术支持直连通信的路侧设备技术要求

T/CSAE53-2017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（一阶段）

T/CSAE157-2020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（第二阶段）

T/CASE158-2020基于车路协同的高等级自动驾驶数据交互内容

T/ITS0117合作式智能运输系统RSU与中心子系统间数据接口规范

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1定义

智能路侧决策系统roadsideintelligentdecision-makingsystem

智能路侧决策系统是指位于道路侧的可为智能网联车辆、信息化设施设备、管控设备提供决策指令

以提升总体交通收益的系统。系统可以根据所感知的信息以及预期实现的目标，与车辆协作或独立做出

决策，决策维度包括宏、微观时空资源，具体表现形式包括但不限于专用道管理、信号管理、路径诱导、

生态驾驶、编队管理、自动驾驶轨迹点规划等。

智能路侧决策系统中心平台roadsideintelligentdecision-makingsystemcentralplatform

指承担中心决策功能的独立平台或功能模块。。

智能路侧决策系统边缘计算节点roadsideintelligentdecision-makingsystem

multi-accessedgecomputingnode

指部署在道路承担路侧近端决策功能并具备汇聚其他道路附属设施数据和分析处理能力、支持标准

化应用服务运行的计算设备。

车路协同vehicle-infrastructurecoordination

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车路协同是通过利用先进的无线通信技术实现车辆与道路在感知、决策等维度实现有效协同的状

态，可从效率、碳排放、安全多个方面改善交通。

3.2缩略语

下列缩略语使用于本文件。

4G：第四代移动通信技术the4thGenerationmobilecommunicationtechnology

5G：第五代移动通信技术the5thGenerationmobilecommunicationtechnology

APP：移动端应用程序Application

C-V2X：蜂窝车联网Cellular-V2X

HV：主车HostVehicle，

MEC：多接入边缘计算Multi-accessEdgeComputing

P：行人Pedestrian

RSU：路侧单元RoadSideUnit

RV：远车RemoteVehicle

V2X：车载单元与其他设备通信VehicletoEverything

4系统总体架构

系统由智能路侧决策系统中心平台（简称“云平台”）、智能路侧决策系统边缘计算节点（简称

“边缘计算节点”）、车端构成。车辆控制器与边缘计算节点通过车路协同系统交互，边缘计算节点与

云平台通过光纤网络交互，云平台与车辆控制器或APP等车联网终端通过4G/5G交互。

智能路侧决策系统中心平台（简称“云平台”）：云平台根据各边缘计算节点及车辆控制器上报

的交通运行状态信息，针对不同的应用场景，宏观制定交通管控决策和智能车辆辅助决策。

智能路侧决策系统边缘计算节点（简称“边缘计算节点”）：边缘计算节点通过获取激光雷达、

摄像机、毫米波雷达等的感知数据，运行相关程序算法进行计算并输出，包括动态制定具体的交通管控

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决策和智能车辆辅助决策。具体为研判安全风险，决策规避指令；提示路况信息，给定限速信息、建议

车速、车道信息以及更新信号方案；动态车辆引导，给定建议车道、换道位置、建议轨迹点等。

智能路侧决策系统分为三个决策等级，依次为道路管控智能决策、车路协同目标决策、车路协同过

程决策。三个决策等级的精细化程度和覆盖范围逐步提升。

道路管控智能决策：系统具有集计感知能力，可以获取流量、车速、密度等交通流运行参数，判断

总体交通需求及道路运行状态，进而动态制定决策方案以主动响应交通需求，决策指令通过信号灯、可

变情报板、播音喇叭等路侧传统声光设施发布。

车路协同目标决策：系统具有个体级感知能力，可以获取车辆轨迹信息，可以综合考虑轨迹信息和

集计参数动态制定决策方案以主动响应交通需求，决策指令一方面可以通过信号灯、可变情报板、播音

喇叭等路侧传统声光设施发布，另一方面可以通过车路协同等手段为个体智能车辆提供建议路径、车速

引导等辅助决策服务，提供的决策指令主要通过建议车道、建议车速等控制目标呈现，个体智能车辆可

在上述建议指令的基础上独立或辅助驾驶员进行单车独立/多车协同决策。

车路协同过程决策：系统具有个体级感知能力，可以获取车辆轨迹信息，可以综合考虑轨迹信息和

集计参数同时综合考虑个体车辆控制与交通流控制动态制定决策方案以主动响应交通需求，决策指令一

方面可以通过信号灯、可变情报板、播音喇叭等路侧传统声光设施发布，另一方面可以通过车路协同等

手段为个体智能车辆提供建议路径、车速引导、自动驾驶轨迹参考点等决策服务，提供的决策指令主要

通过轨迹参考点等控制过程呈现，智能路侧决策系统参与辅助车辆控制，个体智能车辆可在上述建议指

令的基础上独立或辅助驾驶员进行单车独立/多车协同决策。

5协同决策应用及环节分工

不同等级的智能路侧决策系统对感知能力、决策方案、与个体协同能力、指令下达方式、车路协同

的技术发展等方面具有不同要求。

5.1协同决策应用列表

表1管控功能分类

应用场景类型应用场景子类应用场景等级要求

安全预警车辆碰撞干预路基碰撞预警（边端）车路协同目标决策及以上

主线可变限速（云边、边边、边端）道路管控智能决策及以上

连续流（包括

匝道控制（云边、边端）道路管控智能决策及以上

高速公路、快

动态专用道管控（云边、边端）道路管控智能决策及以上

速路）管控

施工区预警（边端）道路管控智能决策及以上

交通管控

单点信号优化（边端、边边）道路管控智能决策及以上

间断流（城市干线信号协调（云边、边边）道路管控智能决策及以上

道路）管控特殊车辆优先通行（云边、边端）道路管控智能决策及以上

动态车道功能管控（云边）道路管控智能决策及以上

路径诱导（云端）车路协同目标决策及以上

智能车辆辅助网联车诱导绿波车速引导（边端）车路协同目标决策及以上

快速车道选择（边端）车路协同目标决策及以上

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路基协作式行驶（边端）车路协同过程决策

路基协作式换道（边端）车路协同目标决策及以上

网联自动驾驶

路基协作式汇入（边端）车路协同目标决策及以上

车协作

路基协作式交叉口通行（边端）车路协同目标决策及以上

路基协作式车辆“脱困”（边端）车路协同目标决策及以上

车辆编队车辆编队驾驶引导（边端）车路协同目标决策及以上

5.2安全预警决策应用环节分工

路基碰撞预警

1）应用描述

路基碰撞预警是指，边缘计算节点判断主车与周边车辆及其他弱势交通参与者是否存在碰撞风险，

若存在风险时，应对主车进行预警，提供冲突对象位置、建议车速、制动措施等信息。

MECRSU

RV

HV

图路基碰撞预警示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用为边端协同，涉及边缘计算节点、车辆控制器两项决策主体，分工如下：

边缘计算节点：输入感知信息，研判碰撞风险，决策规避指令，输出①冲突对象位置（车路协同目

标决策）；②建议车速、制动措施（车路协同目标决策）；③轨迹参考点等协同决策信息（车路协同过

程决策）；

车辆控制器：输入边缘计算节点输出冲突对象及协同决策信息，结合自身感知能力进行终端决策并

执行动作。

4）技术指标要求

——车速范围：0～70km/h；

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——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目标感知精度（可选）≤1.5m；

——通信距离（可选）≥150m；

——数据更新频率：10Hz；

——系统延迟≤100ms；

——定位精度（可选）≤1.5m（车路协同目标决策）/0.5m（车路协同过程决策）。

[来源：T/CSAE157-2020（有补充）]

5.3交通管控决策应用环节分工

主线可变限速

1）应用描述

主线可变限速是指，系统通过判断道路主线的综合交通运行状况（包括交通流量、交通车速等）是

否存在运行安全风险或者运行效率优化，若存在时，应对主线的相关车辆进行诱导，提供建议的通行速

度辅助车辆通行等信息。

图主线可变限速功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及云边、边边、边端协同，涉及云平台、边缘计算节点、车辆控制器三项决策主体，分工

如下：

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云平台：根据各边缘计算节点上报的交通运行状态信息以及各节点主动限速现状，动态制定各节点

的主动限速范围；

边缘计算节点：通过感知信息研判交通流状态，综合考虑平台给定主动限速范围与相邻节点限速值

制定①一般性限速信息（道路管控智能决策及以上）；②个性化建议车速（车路协同目标决策）、轨迹

参考点（车路协同过程决策）等个性化协同决策信息；输出①发送至可变情报板，输出②发送至自动驾

驶车辆或网联车驾驶员

车辆控制器：输入边缘计算节点给定的协同决策信息，结合自身感知能力进行终端决策并执行动作。

4）技术指标要求

——车速范围：0～130km/h；

——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目标感知精度（可选）≤1.5m；

——通信距离（可选）≥300m；

——数据更新频率：1Hz（一般性限速信息）/10Hz（个性化协同决策信息）；

——系统延迟≤200ms（道路管控智能决策）/100ms（车路协同目标决策及以上）；

——定位精度（可选）≤1.5m（车路协同目标决策）/0.5m（车路协同过程决策）。

[来源：T/CSAE53-2017（有补充）]

匝道控制

1）应用描述

匝道控制是指，系统根据高速主线、匝道车辆运行信息，利用信号灯、信息情报板等告知车辆通行，

实现平衡车道流量、主线车辆协调行驶、汇入间距管理、匝道车辆运行控制等，以显著减小汇入区事故

率，提高车辆汇入效率和速度，提高车辆汇出的安全性。

图匝道控制功能示意图

2）场景原理

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3）环节分工

本应用涉及云边、边端协同，涉及云平台、边缘计算节点、车辆控制器三项决策主体，分工如下：

云平台：根据各边缘计算节点上报的交通运行状态信息统筹考虑各匝道汇入调节率，将调节率下发

边缘计算节点；

边缘计算节点：通过感知信息获取汇入汇出车辆及周边端辆微观轨迹，结合平台给定的调节率要求，

制定①一般性引导信息（道路管控智能决策及以上）；②个性化建议车速（车路协同目标决策）、轨迹

参考点（车路协同过程决策）等个性化协同决策信息；输出①发送至可变情报板、道钉等交通设施，为

所有类型车辆服务，输出②发送至自动驾驶车辆或网联车驾驶员

车辆控制器：输入边缘计算节点给定的协同决策信息，结合自身感知能力进行终端决策并执行动作。

4）技术指标要求

——车速范围：0～120km/h；

——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目标感知精度（可选）≤1.5m；

——通信距离（可选）≥300m；

——数据更新频率1Hz（一般性引导信息）/10Hz（个性化协同决策信息）；

——系统延迟≤200ms（道路管控智能决策）/100ms（车路协同目标决策及以上）；

——定位精度（可选）≤1.5m（车路协同目标决策）/0.5m（车路协同过程决策）。

[来源：T/CSAE53-2017（有补充）]

动态专用道管控

1）应用描述

动态专用车道管控是指系统根据主线交通状况，考虑主线车辆流量、不同车型的运行差异及不同车

道的运行差异，采用车型管控、时间管控及速度管控等方式将某条车道动态划分给车辆通行，以显著提

升车道的总体利用效率，适用于货运编队、公交、自动驾驶专用道。

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图动态专用道管控功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及云边、边端协同，涉及云平台、边缘计算节点、车辆控制器三项决策主体，分工如下：

云平台：根据各边缘计算节点上报的交通运行状态信息以及各节点管理路段专用道分配情况，动态

制定各节点的专用道设置限制条件，避免出现专用道不连续等情况；

边缘计算节点：通过感知信息研判交通流状态，分析动态渗透率，综合考虑平台给定专用道设置限

制制定专用道信息，发送至可变情报板或道钉以及通信设备，告知专用道开放状态信息。

4）技术指标要求

——车速范围：0～120km/h；

——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——通信距离≥150m；

——定位精度≤1.5m；

——目标感知精度（可选）≤1.5m。

[来源：T/CSAE53-2017（有补充）]

施工区预警

1）应用描述

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施工检修或者维护时，施工区使高速公路连续流收到人工阻隔，容易产生交通瓶颈，施工人员及途

经车辆发生碰撞的风险较高。施工区预警服务能够有效提升施工区附近的通行效率，降低车辆及施工人

员事故风险，提高施工区交通安全。

图施工区预警功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及边端协同，涉及边缘计算节点、车辆控制器两项决策主体，分工如下：

边缘计算节点：通过感知信息研判施工区上游路段与施工区所在路段交通流状态，以安全和效率为

导向制定①施工提示信息及建议车速（道路管控智能决策及以上）；②个性化建议车速（车路协同目标

决策）、轨迹参考点(车路协同过程决策)等个性化协同决策信息；输出①发送至可变情报板提醒常规车

辆，输出②发送至自动驾驶车辆或网联车驾驶员引导交通流平稳过渡，安全通过；

车辆控制器：输入边缘计算节点给定的协同决策信息，结合自身感知能力进行终端决策并执行动作。

4）技术指标要求

——车速范围：0～120km/h；

——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——建议提示距离：1km，或500m，或200m；

——系统延迟≤200ms；

——定位精度≤1.5m（车路协同目标决策）/0.5m（车路协同过程决策）。

[来源：T/CSAE53-2017（有补充）]

单点信号优化

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1）应用描述

单点信号控制又称为点控制，指的是每个交叉口的交通信号控制只按照该交叉口的自身实际情况独

立运行，不与邻近的交叉口有任何联系。系统根据交通运行状态优化调整信号控制参数，达到较好的信

号控制水平，提高交叉口通行效率。

图单点信号控制功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及云边（如有，非必须）、边边、边端协同，涉及云平台（如有，非必须）、边缘计算节

点、车辆控制器三项决策主体，分工如下：

云平台（如有，非必须）：综合考虑各边缘计算节点上报信息，制定子区划分方案与背景信控方案；

边缘计算节点：通过感知信息研判交通状态与控制情况，综合考虑周边节点交通需求水平与控制水

平，制定①信号控制信息（道路管控智能决策及以上）；②个性化建议车速（车路协同目标决策）、轨

迹参考点（车路协同过程决策）等个性化协同决策信息；输出①发送至信号机改善信控水平，输出②发

送至自动驾驶车辆或网联车驾驶员，与信控方案配合优化交叉口通行效率与排放；

车辆控制器：输入边缘计算节点给定的协同决策信息，结合自身感知能力进行终端决策并执行动作。

4）技术指标要求

——车速范围0～70km/h；

——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目标感知精度（可选）≤1.5m；

——定位精度（可选）≤1.5m（车路协同目标决策）/0.5m（车路协同过程决策）。

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[来源：T/CSAE157-2020（有补充）]

干线信号协调

1）应用描述

干线信号协调控制策略控制是为了减少车辆在各个交叉口的停车次数，提出一种各路口间相互协调

的配时方案。通场采用特定的相位差设计实现带宽最大化，车辆按特定车速范围内行驶可实现连续不停

车通过交叉口。

图干线信号协调功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及云边、边边协同，涉及云平台、边缘计算节点两项决策主体，分工如下：

云平台：根据各边缘计算节点上报的交通运行状态与需求情况动态制定干线范围，确定控制周期，

下发至边缘计算；

边缘计算节点：通过感知信息研判交通状态与控制情况，根据云平台下发的周期、分组情况以及相

邻边缘计算节点的控制方案，动态更新信号方案，确定建议车速，而后进入单点信号优化决策流程。

4）技术指标要求

——车速范围0～70km/h；

——交通流数据周期：30s

——交通流感知精度≥95%；

——目标感知精度（可选）≤1.5m；

——定位精度（可选）≤1.5m（车路协同目标决策）/0.5m（车路协同过程决策）。

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[来源：T/CSAE157-2020（有补充）]

特殊车辆优先通行

1）应用描述

特殊车辆优先通行是指，系统根据特殊车辆的到达情况，计算出合适的信号相位，为其提供优先通

行便利，并提供交叉口距离信息、交叉口信号信息、建议车速等信息。

图特殊车辆优先通行功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及云边（如有，非必须）、边端协同，涉及云平台（如有，非必须）、边缘计算节点、车

辆控制器三项决策主体，分工如下：

云平台（如有，非必须）：根据第三方平台提供的信息确定车辆类型对应的优先级，综合考虑各边

缘计算节点上报的交通状态信息，为各边缘计算节点制定不同优先级对应的信号优先权限；

边缘计算节点：通过感知信息研判交通状态，通过通信设备获取优先请求，结合云平台给定的优先

权限，动态更新信号方案，给出优先结果，确定建议车速（车路协同目标决策）或轨迹参考点（车路协

同过程决策）等决策参考信息。

车辆控制器：输入边缘计算节点给定的协同决策信息，结合自身感知能力进行终端决策并执行动作。

4）技术指标要求

——主车车速范围：0～120km/h；

——通信距离：≥200m；

——数据更新频率1Hz（信号控制信息）/10Hz（个性化协同决策信息）；

——系统延迟≤200ms（道路管控智能决策）/100ms（车路协同目标决策及以上）；

——交通流感知精度≥95%；

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——定位精度≤1.5m（车路协同目标决策）/0.5m（车路协同过程决策）。

[来源：T/CSAE157-2020（有补充）]

动态车道功能管控

1）应用描述

动态车道功能管控主要为系统根据实时交通状况对路段车道行驶方向的的动态管理、对交叉口进口

道的功能的动态管理、以及对于车道方向的综合管控。

图动态车道功能管控功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及云边协同，涉及云平台（如有，非必须）、边缘计算节点两项决策主体，分工如下：

云平台（如有，非必须）：根据各边缘计算节点上报的交通状态以及现实道路物理情况与交通管理

要求，为各边缘计算节点制定动态车道管控限制；

边缘计算节点：通过感知信息研判交通状态，结合云平台给定的管控权限，动态更新车道功能方案，

通过道钉、可变情报板指明车道功能，通过路侧通信设备广播相关信息。

4）技术指标要求

——主车车速范围（0～70）km/h；

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——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目标感知精度（可选）≤1.5m；

——通信距离（可选）≥200m；

——数据更新频率≥2Hz；

——系统延迟≤100ms；

——定位精度（可选）≤1.5m。

[来源：T/CSAE157-2020（有补充）]

5.4智能车辆辅助决策应用环节分工

路径诱导

1）应用描述

路径诱导是指，系统通过熟悉交通网络状态及需求，为网联车辆提供路径引导，促使车辆在最佳线

路上行驶，节约出行时间。

图路径诱导功能示意图

2）场景原理

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3）环节分工

本应用涉及云端协同，涉及云平台、车辆控制器两项决策主体，分工如下：

云平台：根据各边缘计算节点上报的交通状态动态梳理及预测网络交通状态，根据车辆终端上报的

出行需求，统筹考虑系统需求与个体需求，动态寻求最优路径，下发至车辆；

车辆控制器：输入平台给定的路径方案，进行动作规划。

4）技术指标要求

——主车车速范围（0～70）km/h；

——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目标感知精度（可选）≤1.5m；

——通信距离（可选）≥150m；

——数据更新频率1Hz；

——系统延迟≤200ms；

——定位精度≤1.5m。

[来源：T/CSAE53-2017（有补充）]

绿波车速引导

1）应用描述

绿波车速引导是指，通过采集特定路段的信号、实时交通状况、网联车辆实时位置等信息，结合干

线信号协调（绿波）方案给出该路段中车辆的建议行驶速度或行驶方案，使得按照引导车速驾驶的车辆

可以少停车地通过交叉口。

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图绿波车速引导功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及边端协同，涉及边缘计算节点、车辆控制器两项决策主体，分工如下：

边缘计算节点：通过感知信息研判交通状态，在安全前提下制定兼顾总体交通流影响且可引导车辆

不停车通过交叉口的个性化建议车速（车路协同目标决策）、轨迹参考点（车路协同过程决策）等个性

化协同决策信息；

车辆控制器：输入边缘计算节点给定的协同决策信息，结合自身感知能力进行终端决策并执行动作。

4）技术指标要求

——主车车速范围（0～70）km/h；

——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目标感知精度（可选）≤1.5m；

——通信距离≥150m；

——数据更新频率1Hz；

——系统延迟≤200ms；

——定位精度≤1.5m（车路协同目标决策）/0.5m（车路协同过程决策）。

[来源：T/CSAE53-2017（有补充）]

快速车道选择

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1）应用描述

快速车道选择是指在交叉口根据实时车道功能以及交通状态，结合网联车意图和请求，为每一辆网

联车提供车道选择建议。

图快速车道选择功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及边端协同，涉及边缘计算节点、车辆控制器两项决策主体，分工如下：

边缘计算节点：通过感知信息研判各进口道交通状态，在安全前提下制定兼顾总体交通流影响与个

体车辆行驶方向目标，优化给出①建议车道选择、建议换道位置（车路协同目标决策）；②轨迹参考点

（车路协同过程决策）等不同等级的个性化协同决策信息；

车辆控制器：输入边缘计算节点给定的协同决策信息，结合自身感知能力进行终端决策并执行动作。

4）技术指标要求

——主车车速范围（0～70）km/h；

——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目标感知精度（可选）≤1.5m；

——通信距离≥150m；

——数据更新频率1Hz；

——系统延迟≤200ms；

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——定位精度≤1.5m（车路协同目标决策）/0.5m（车路协同过程决策）。

[来源：T/CSAE53-2017（有补充）]

路基协作式行驶

1）应用描述

路基协作式行驶是指，通过采集车辆位置数据、车辆速度数据等信息，根据实时道路环境，以轨迹

点的方式，为具备自动驾驶功能的网联车辆提供前方100米范围内的局域路径规划建议。

图路基协作式行驶功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及边端协同，涉及边缘计算节点、车辆控制器两项决策主体，分工如下：

边缘计算节点：通过感知信息获取各交通参与者实时动态信息并进行预判，在安全前提下制定兼顾

总体交通流影响与个体车辆行驶目标，优化给出轨迹参考点引导车辆行驶；

车辆控制器：输入边缘计算节点给定的轨迹参考点信息，结合自身感知能力进行终端决策并执行动

作。

4）技术指标要求

——主车车速范围（0～130）km/h；

——通信距离≥150m；

——数据更新频率10Hz；

——系统延迟≤100ms；

——定位精度≤0.5m。

[来源：T/ITS0135-2020（有补充）]

路基协作式换道

1）应用描述

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路基协作式换道是指，设备通过路侧感知设备采集车辆的轨迹信息，系统根据网联车意图，结合其

他车辆轨迹预测结果，为网联车辆提供换道建议，实现混合交通流下的车辆换道协同。

图路基协作式换道功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及边端协同，涉及边缘计算节点、车辆控制器两项决策主体，分工如下：

边缘计算节点：通过感知信息获取各交通参与者实时动态信息并进行预判，在安全前提下制定兼顾

总体交通流影响与个体车辆行驶目标，优化给出①车道选择建议、建议换道位置（车路协同目标决策）；

②轨迹参考点（车路协同过程决策）等不同等级的协同决策信息；

车辆控制器：输入边缘计算节点给定的协同决策信息，结合自身感知能力进行终端决策并执行动作。

4）技术指标要求

——车速范围：0～120km/h；

——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目标感知精度（可选）≤0.5m；

——通信距离（可选）≥200m；

——数据更新频率≥10Hz；

——系统延迟≤50ms；

——定位精度（可选）≤1.5m（车路协同目标决策）/0.5m（车路协同过程决策）。

[来源：T/CSAE157-2020（有补充）]

路基协作式汇入

1）应用描述

路基协作式汇入是指，通过路侧感知设备采集的匝道与主路车辆，系统根据网联车意图，结合其他

车辆轨迹预测结果，为网联车辆提供换道建议和车速建议，实现车路协同车辆汇入。

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图路基协作式汇入功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及边端协同，涉及边缘计算节点、车辆控制器两项决策主体，分工如下：

边缘计算节点：通过感知信息获取主路、匝道各交通参与者实时动态信息并进行预判，在安全前提

下制定兼顾总体交通流影响与个体车辆行驶目标，对不同角色的智能车辆优化给出①建议车速、车道选

择建议、建议换道位置（车路协同目标决策）；②轨迹参考点（车路协同过程决策）等不同等级的协同

决策信息；

车辆控制器：输入边缘计算节点给定的协同决策信息，结合自身感知能力进行终端决策并执行动作。

4）技术指标要求

——主车车速范围（0～120）km/h；

——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目标感知精度（可选）≤0.5m；

——通信距离≥300m；

——数据更新频率10Hz；

——系统延迟≤50ms；

——定位精度≤1.5m（车路协同目标决策）/0.5m（车路协同过程决策）。

[来源：T/CSAE157-2020（有补充）]

路基协作式交叉口通行

1）应用描述

路基协作式交叉口通行是指，通过路侧感知设备采集交叉口车辆实时信息，系统根据自动驾驶车意

图，结合其他车辆轨迹预测结果，为自动驾驶车辆提供建议轨迹点，实现无信号控制交叉口处车辆安全、

高效通行。

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T/CSAExx—xxxx

图路基协作式交叉口通行功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及边端协同，涉及边缘计算节点、车辆控制器两项决策主体，分工如下：

边缘计算节点：通过感知信息获取交叉口范围内各交通参与者实时动态信息并进行预判，在安全前

提下制定兼顾总体交通流影响与个体车辆行驶目标，对智能车辆优化给出①建议通过时间、建议车速、

车道选择建议、建议换道位置（车路协同目标决策）；②轨迹参考点（车路协同过程决策）等不同等级

的协同决策信息；

车辆控制器：输入边缘计算节点给定的协同决策信息，结合自身感知能力进行终端决策并执行动作。

4）技术指标要求

——主车车速范围（0～120）km/h；

——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目标感知精度≤0.5m；

——通信距离≥200m；

——数据更新频率10Hz；

——系统延迟≤20ms；

——定位精度≤1.5m（车路协同目标决策）/0.5m（车路协同过程决策）。

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T/CSAExxxx—xxxx

[来源：T/ITS0135-2020（有补充）]

路基协作式车辆“脱困”

1）应用描述

路基协作式自动驾驶车辆“脱困”是指，在极端场景下，当自动驾驶车辆自动驾驶模式停止时，不

需要通过人工干预，能够帮助自动驾驶车辆“脱困”，提升自动驾驶车辆自动运行性能的功能。

图路基协作式车辆“脱困”功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及边端协同，涉及边缘计算节点、车辆控制器两项决策主体，分工如下：

边缘计算节点：在收到车辆请求后，通过感知信息获取车辆“被困”范围内各交通参与者实时动态

信息并进行预判，在安全前提下制定“脱困”方案，对智能车辆优化给出①建议启动时间、建议车速、

车道选择建议、建议换道时间与位置（车路协同目标决策）；②轨迹参考点（车路协同过程决策）等不

同等级的协同决策信息；

车辆控制器：输入边缘计算节点给定的协同决策信息，结合自身感知能力进行终端决策并执行“脱

困”动作。

4）技术指标要求

——车速范围：0～120km/h；

——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目标感知精度（可选）≤0.5m；

——通信距离（可选）≥200m；

——数据更新频率≥10Hz；

——系统延迟≤20ms；

——定位精度（可选）≤0.5m。

[来源：T/ITS0135-2020（有补充）]

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T/CSAExx—xxxx

车辆编队控制诱导

1）应用描述

车辆编队控制诱导是指，系统根据前方交通状况，向正在运行的车辆编队发布换道、解散等编队控

制诱导。

图车辆编队控制诱导功能示意图

2）场景原理

3）环节分工

本应用涉及边端协同，涉及边缘计算节点、车辆控制器两项决策主体，分工如下：

边缘计算节点：通过感知信息获取微观交通状态以及事件信息，在安全前提下制定兼顾总体交通流

影响与编队行驶目标，对车辆编队给出建议车道、建议换道位置、建议车速、建议解散编队、建议重组

编队等的协同决策信息；

车辆控制器：输入边缘计算节点给定的协同决策信息，由编队头车或编队成员协同决策编队动作。

4）技术指标要求

——主车车速范围（0～120）km/h；

——交通流数据周期：30s；

——交通流感知精度≥95%；

——目标感知精度（可选）≤1m；

——通信距离≥400m；

——数据更新频率10Hz；

——系统延迟≤50ms；

——定位精度≤1m。

[来源：T/CSAE157-2020（有补充）]

6云边端协同决策机制

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T/CSAExxxx—xxxx

云边端协同决策机制是基于“云”、“边”、“端”三方的交互，对交通要素的感知、决策、协同，

引导车辆规避拥堵路段，实现交通的安全行驶及高效通行。包括云边协同决策机制、边边协同决策机制、

边端协同决策机制、云端协同决策机制。

其中，“云”为云平台，综合考虑各边缘计算节点上报信息及车辆上报需求信息，下发背景方案与

权限信息；“边”为边缘计算节点，负责向云平台上报交通状态信息，现状控制方案，及相邻边缘计算

节点间传递信息，向车辆下达指令信息；“端”为车端，负责向边、云上报需求信息，接收方案信息及

指令。

根据第五章列出的各项协同决策应用的通信链路与环节分工，总结协同决策与交互需求如下表。

编号应用场景云边边边边端云端

路基碰撞下行：预警信息/制动指令/

S1---

预警参考点指令

上行：交通状态

主线可变双向：本节点限速信下行：车速指令/参考点指

C1信息-

限速息，交通状态信息令

下行：限速范围

上行：交通状态

信息下行：时间点指令/车速指

C2匝道控制--

下行：匝道调节令，换道指令/参考点指令

率

上行：交通状态

动态专用信息双向：本节点交通状

C3--

道管控下行：专用道限态信息，专用道信息

制条件

下行：车速指令，换道指令

C4施工区预警---

/参考点指令

上行：交通状态

信息双向：本节点交通状上行：转向需求

单点信号

C5下行：背景方案态信息，配时方案信下行：车速指令/参考点指-

优化

（分区+配时方息令

案）

上行：交通状态

双向：本节点交通状

干线信号信息下行：车速指令/参考点指

C6态信息，配时方案信-

协调下行：背景方案令

息

（分组+周期）

上行：交通状态

特殊车辆下行：优先结果，车速指令，

C7信息--

优先通行换道指令/参考点指令

下行：优先权限

上行：交通状态

动态车道信息

C8---

功能管控下行：车道功能

限制条件

上行：目

的地

A1路径诱导---

下行：建

议路径

绿波车速下行：车速指令，换道指令

A2---

引导/参考点指令

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T/CSAExx—xxxx

上行：转向需求

快速车道

A3--下行：换道指令/参考点指-

选择

令

路基协作式下行：车速指令，换道指令

A4---

行驶/参考点指令

路基协作式下行：车速指令，换道指令

A5---

换道/参考点指令

上行：汇入/汇出需求

路基协作式

A6--下行：车速指令，换道指令-

汇入

/参考点指令

上行：转向需求

路基协作式

A7--下行：车速指令，换道指令-

交叉口通行

/参考点指令

路基协作式下行：车速指令，换道指令

A8---

车辆“脱困”/参考点指令

下行：车速指令，换道指令，

车辆编队

A9--解除编队指令，恢复编队指-

驾驶引导

令

注：上行包括：边→云，端→边，端→云；下行包括：云→边，边→端，云→端。

6.1云边协同决策机制

边缘计算节点需向云平台上报交通状态信息、现状控制方案，其中现状控制方案包括限速信息、车

道功能、配时方案。

云平台综合考虑各节点上报情况，向边缘计算节点下发背景方案与权限信息，其中背景方案包括单

点信号配时背景方案、所属子区、所属区间、协调优化周期，权限信息包括限速范围、匝道调节率、车

道功能变化限制、优先权限。

6.2边边协同决策机制

边边协同主要强调边缘计算应支持东西向接口，边边协同应满足边缘计算部署的架构，东西向路侧

边缘计算节点（相邻）之间互相通信。相邻路侧边缘计算节点间需要互通交通状态信息及配时方案信息、

限速信息、专用道信息，作为决策约束和考虑因素。

边缘计算节点在接收到相邻边缘计算节点时，需要评判所接收应用信息的优先级或发送