车路协同 智能路侧决策系统总体架构及应用
1 范圍
本文件旨在規定車路協同 智能路側決策系統 的系統總體架構、協同決策應用功能要點和環節分工以及云邊端協同決策機制。
本標準適用于新建、改(擴)建城市道路及公路的決策系統部分的建設和管理,以及已有城市道路及公路的智慧化升級。
2 規范性引用文件
下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中,注日期的引用文件,僅該日期對應的版本適用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改單)適用于本文件。
YD/T 3709 基于LTE的車聯網無線通信技術 消息層技術要求
YD/T 3755 基于LTE的車聯網無線通信技術 支持直連通信的路側設備技術要求
T/CSAE 53-2017 合作式智能運輸系統 車用通信系統應用層及應用數據交互標準(一階段)
T/CSAE 157-2020 合作式智能運輸系統 車用通信系統應用層及應用數據交互標準(第二階段)
T/CASE 158-2020 基于車路協同的高等級自動駕駛數據交互內容
T/ITS 0117 合作式智能運輸系統 RSU與中心子系統間數據接口規范
3 術語和定義
下列術語和定義適用于本文件。
3.1 定義
智能路側決策系統 roadside intelligent decision-making system
智能路側決策系統是指位于道路側的可為智能網聯車輛、信息化設施設備、管控設備提供決策指令以提升總體交通收益的系統。系統可以根據所感知的信息以及預期實現的目標,與車輛協作或獨立做出決策,決策維度包括宏、微觀時空資源,具體表現形式包括但不限于專用道管理、信號管理、路徑誘導、生態駕駛、編隊管理、自動駕駛軌跡點規劃等。
智能路側決策系統 中心平臺 roadside intelligent decision-making system central platform
指承擔中心決策功能的獨立平臺或功能模塊。。
智 能 路 側 決 策 系 統 邊 緣 計 算 節 點 roadside intelligent decision-making system
multi-access edge computing node
指部署在道路承擔路側近端決策功能并具備匯聚其他道路附屬設施數據和分析處理能力、支持標準化應用服務運行的計算設備。
車路協同 vehicle-infrastructure coordination
車路協同是通過利用先進的無線通信技術實現車輛與道路在感知、決策等維度實現有效協同的狀態,可從效率、碳排放、安全多個方面改善交通。
3.2 縮略語
下列縮略語使用于本文件。
4G:第四代移動通信技術 the 4th Generation mobile communication technology
5G:第五代移動通信技術 the 5th Generation mobile communication technology
APP:移動端應用程序 Application
C-V2X:蜂窩車聯網 Cellular-V2X
HV:主車 Host Vehicle,
MEC:多接入邊緣計算 Multi-access Edge Computing
P:行人 Pedestrian
RSU:路側單元 Road Side Unit
RV:遠車 Remote Vehicle
V2X:車載單元與其他設備通信 Vehicle to Everything
4 系統總體架構
系統由智能路側決策系統 中心平臺(簡稱“云平臺”)、智能路側決策系統 邊緣計算節點(簡稱“邊緣計算節點”)、車端構成。車輛控制器與邊緣計算節點通過車路協同系統交互,邊緣計算節點與云平臺通過光纖網絡交互,云平臺與車輛控制器或APP等車聯網終端通過4G/5G交互。
智能路側決策系統 中心平臺(簡稱“云平臺”):云平臺根據各邊緣計算節點及車輛控制器上報的交通運行狀態信息,針對不同的應用場景,宏觀制定交通管控決策和智能車輛輔助決策。
智能路側決策系統 邊緣計算節點(簡稱“邊緣計算節點”):邊緣計算節點通過獲取激光雷達、攝像機、毫米波雷達等的感知數據,運行相關程序算法進行計算并輸出,包括動態制定具體的交通管控決策和智能車輛輔助決策。具體為研判安全風險,決策規避指令;提示路況信息,給定限速信息、建議車速、車道信息以及更新信號方案;動態車輛引導,給定建議車道、換道位置、建議軌跡點等。
智能路側決策系統分為三個決策等級,依次為道路管控智能決策、車路協同目標決策、車路協同過程決策。三個決策等級的精細化程度和覆蓋范圍逐步提升。
道路管控智能決策:系統具有集計感知能力,可以獲取流量、車速、密度等交通流運行參數,判斷總體交通需求及道路運行狀態,進而動態制定決策方案以主動響應交通需求,決策指令通過信號燈、可變情報板、播音喇叭等路側傳統聲光設施發布。
車路協同目標決策:系統具有個體級感知能力,可以獲取車輛軌跡信息,可以綜合考慮軌跡信息和集計參數動態制定決策方案以主動響應交通需求,決策指令一方面可以通過信號燈、可變情報板、播音喇叭等路側傳統聲光設施發布,另一方面可以通過車路協同等手段為個體智能車輛提供建議路徑、車速引導等輔助決策服務,提供的決策指令主要通過建議車道、建議車速等控制目標呈現,個體智能車輛可在上述建議指令的基礎上獨立或輔助駕駛員進行單車獨立/多車協同決策。
車路協同過程決策:系統具有個體級感知能力,可以獲取車輛軌跡信息,可以綜合考慮軌跡信息和集計參數同時綜合考慮個體車輛控制與交通流控制動態制定決策方案以主動響應交通需求,決策指令一方面可以通過信號燈、可變情報板、播音喇叭等路側傳統聲光設施發布,另一方面可以通過車路協同等手段為個體智能車輛提供建議路徑、車速引導、自動駕駛軌跡參考點等決策服務,提供的決策指令主要通過軌跡參考點等控制過程呈現,智能路側決策系統參與輔助車輛控制,個體智能車輛可在上述建議指令的基礎上獨立或輔助駕駛員進行單車獨立/多車協同決策。
5 協同決策應用及環節分工
不同等級的智能路側決策系統對感知能力、決策方案、與個體協同能力、指令下達方式、車路協同的技術發展等方面具有不同要求。
5.1 協同決策應用列表
5.2 安全預警決策應用環節分工
5.2.1 路基碰撞預警
1)應用描述
路基碰撞預警是指,邊緣計算節點判斷主車與周邊車輛及其他弱勢交通參與者是否存在碰撞風險,若存在風險時,應對主車進行預警,提供沖突對象位置、建議車速、制動措施等信息。
2)場景原理
3)環節分工
本應用為邊端協同,涉及邊緣計算節點、車輛控制器兩項決策主體,分工如下:
邊緣計算節點:輸入感知信息,研判碰撞風險,決策規避指令,輸出①沖突對象位置(車路協同目標決策);②建議車速、制動措施(車路協同目標決策);③軌跡參考點等協同決策信息(車路協同過程決策);
車輛控制器:輸入邊緣計算節點輸出沖突對象及協同決策信息,結合自身感知能力進行終端決策并執行動作。
4)技術指標要求
——車速范圍:0~70 km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——目標感知精度(可選)≤1.5m;
——通信距離(可選)≥150m;
——數據更新頻率:10Hz;
——系統延遲≤100ms;
——定位精度(可選)≤1.5m(車路協同目標決策)/0.5m(車路協同過程決策)。
[來源:T/CSAE 157-2020(有補充)]
5.3 交通管控決策應用環節分工
主線可變限速
1)應用描述
主線可變限速是指,系統通過判斷道路主線的綜合交通運行狀況(包括交通流量、交通車速等)是否存在運行安全風險或者運行效率優化,若存在時,應對主線的相關車輛進行誘導,提供建議的通行速度輔助車輛通行等信息。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及云邊、邊邊、邊端協同,涉及云平臺、邊緣計算節點、車輛控制器三項決策主體,分工如下:
云平臺:根據各邊緣計算節點上報的交通運行狀態信息以及各節點主動限速現狀,動態制定各節點的主動限速范圍;
邊緣計算節點:通過感知信息研判交通流狀態,綜合考慮平臺給定主動限速范圍與相鄰節點限速值制定①一般性限速信息(道路管控智能決策及以上);②個性化建議車速(車路協同目標決策)、軌跡參考點(車路協同過程決策)等個性化協同決策信息;輸出①發送至可變情報板,輸出②發送至自動駕駛車輛或網聯車駕駛員
車輛控制器:輸入邊緣計算節點給定的協同決策信息,結合自身感知能力進行終端決策并執行動作。
4)技術指標要求
——車速范圍:0~130 km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——目標感知精度(可選)≤1.5m;
——通信距離(可選)≥300m;
——數據更新頻率:1Hz(一般性限速信息)/10Hz(個性化協同決策信息);
——系統延遲≤200ms(道路管控智能決策)/100ms(車路協同目標決策及以上);
——定位精度(可選)≤1.5m(車路協同目標決策)/0.5m(車路協同過程決策)。
[來源:T/CSAE 53-2017(有補充)]
匝道控制
1)應用描述
匝道控制是指,系統根據高速主線、匝道車輛運行信息,利用信號燈、信息情報板等告知車輛通行,實現平衡車道流量、主線車輛協調行駛、匯入間距管理、匝道車輛運行控制等,以顯著減小匯入區事故率,提高車輛匯入效率和速度,提高車輛匯出的安全性。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及云邊、邊端協同,涉及云平臺、邊緣計算節點、車輛控制器三項決策主體,分工如下:云平臺:根據各邊緣計算節點上報的交通運行狀態信息統籌考慮各匝道匯入調節率,將調節率下發邊緣計算節點;
邊緣計算節點:通過感知信息獲取匯入匯出車輛及周邊端輛微觀軌跡,結合平臺給定的調節率要求,制定①一般性引導信息(道路管控智能決策及以上);②個性化建議車速(車路協同目標決策)、軌跡參考點(車路協同過程決策)等個性化協同決策信息;輸出①發送至可變情報板、道釘等交通設施,為所有類型車輛服務,輸出②發送至自動駕駛車輛或網聯車駕駛員
車輛控制器:輸入邊緣計算節點給定的協同決策信息,結合自身感知能力進行終端決策并執行動作。
4)技術指標要求
——車速范圍:0~120 km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——目標感知精度(可選)≤1.5m;
——通信距離(可選)≥300 m;
——數據更新頻率1Hz(一般性引導信息)/10Hz(個性化協同決策信息);
——系統延遲≤200ms(道路管控智能決策)/100ms(車路協同目標決策及以上);
——定位精度(可選)≤1.5m(車路協同目標決策)/0.5m(車路協同過程決策)。
[來源:T/CSAE 53-2017(有補充)]
動態專用道管控
1)應用描述
動態專用車道管控是指系統根據主線交通狀況,考慮主線車輛流量、不同車型的運行差異及不同車道的運行差異,采用車型管控、時間管控及速度管控等方式將某條車道動態劃分給車輛通行,以顯著提升車道的總體利用效率,適用于貨運編隊、公交、自動駕駛專用道。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及云邊、邊端協同,涉及云平臺、邊緣計算節點、車輛控制器三項決策主體,分工如下:
云平臺:根據各邊緣計算節點上報的交通運行狀態信息以及各節點管理路段專用道分配情況,動態制定各節點的專用道設置限制條件,避免出現專用道不連續等情況;
邊緣計算節點:通過感知信息研判交通流狀態,分析動態滲透率,綜合考慮平臺給定專用道設置限制制定專用道信息,發送至可變情報板或道釘以及通信設備,告知專用道開放狀態信息。
4)技術指標要求
——車速范圍:0~120km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——通信距離≥150m;
——定位精度≤1.5m;
——目標感知精度(可選)≤1.5m。
[來源:T/CSAE 53-2017(有補充)]
施工區預警
1)應用描述
施工檢修或者維護時,施工區使高速公路連續流收到人工阻隔,容易產生交通瓶頸,施工人員及途經車輛發生碰撞的風險較高。施工區預警服務能夠有效提升施工區附近的通行效率,降低車輛及施工人員事故風險,提高施工區交通安全。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及邊端協同,涉及邊緣計算節點、車輛控制器兩項決策主體,分工如下:
邊緣計算節點:通過感知信息研判施工區上游路段與施工區所在路段交通流狀態,以安全和效率為導向制定①施工提示信息及建議車速(道路管控智能決策及以上);②個性化建議車速(車路協同目標決策)、軌跡參考點(車路協同過程決策)等個性化協同決策信息;輸出①發送至可變情報板提醒常規車輛,輸出②發送至自動駕駛車輛或網聯車駕駛員引導交通流平穩過渡,安全通過;
車輛控制器:輸入邊緣計算節點給定的協同決策信息,結合自身感知能力進行終端決策并執行動作。
4)技術指標要求
——車速范圍:0~120km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——建議提示距離:1km,或500m,或200m;
——系統延遲≤200ms;
——定位精度≤1.5m(車路協同目標決策)/0.5m(車路協同過程決策)。
[來源:T/CSAE 53-2017(有補充)]
單點信號優化
1)應用描述
單點信號控制又稱為點控制,指的是每個交叉口的交通信號控制只按照該交叉口的自身實際情況獨立運行,不與鄰近的交叉口有任何聯系。系統根據交通運行狀態優化調整信號控制參數,達到較好的信號控制水平,提高交叉口通行效率。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及云邊(如有,非必須)、邊邊、邊端協同,涉及云平臺(如有,非必須)、邊緣計算節點、車輛控制器三項決策主體,分工如下:
云平臺(如有,非必須):綜合考慮各邊緣計算節點上報信息,制定子區劃分方案與背景信控方案;
邊緣計算節點:通過感知信息研判交通狀態與控制情況,綜合考慮周邊節點交通需求水平與控制水平,制定①信號控制信息(道路管控智能決策及以上);②個性化建議車速(車路協同目標決策)、軌跡參考點(車路協同過程決策)等個性化協同決策信息;輸出①發送至信號機改善信控水平,輸出②發送至自動駕駛車輛或網聯車駕駛員,與信控方案配合優化交叉口通行效率與排放;
車輛控制器:輸入邊緣計算節點給定的協同決策信息,結合自身感知能力進行終端決策并執行動作。
4)技術指標要求
——車速范圍0~70km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——目標感知精度(可選)≤1.5m;
——定位精度(可選)≤1.5m(車路協同目標決策)/0.5m(車路協同過程決策)。
[來源:T/CSAE 157-2020(有補充)]
干線信號協調
1)應用描述
干線信號協調控制策略控制是為了減少車輛在各個交叉口的停車次數,提出一種各路口間相互協調的配時方案。通場采用特定的相位差設計實現帶寬最大化,車輛按特定車速范圍內行駛可實現連續不停車通過交叉口。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及云邊、邊邊協同,涉及云平臺、邊緣計算節點兩項決策主體,分工如下:
云平臺:根據各邊緣計算節點上報的交通運行狀態與需求情況動態制定干線范圍,確定控制周期,下發至邊緣計算;
邊緣計算節點:通過感知信息研判交通狀態與控制情況,根據云平臺下發的周期、分組情況以及相鄰邊緣計算節點的控制方案,動態更新信號方案,確定建議車速,而后進入單點信號優化決策流程。
4)技術指標要求
——車速范圍0~70km/h;
——交通流數據周期:30s
——交通流感知精度≥95%;
——目標感知精度(可選)≤1.5m;
——定位精度(可選)≤1.5m(車路協同目標決策)/0.5m(車路協同過程決策)。
[來源:T/CSAE 157-2020(有補充)]
特殊車輛優先通行
1)應用描述
特殊車輛優先通行是指,系統根據特殊車輛的到達情況,計算出合適的信號相位,為其提供優先通行便利,并提供交叉口距離信息、交叉口信號信息、建議車速等信息。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及云邊(如有,非必須)、邊端協同,涉及云平臺(如有,非必須)、邊緣計算節點、車輛控制器三項決策主體,分工如下:
云平臺(如有,非必須):根據第三方平臺提供的信息確定車輛類型對應的優先級,綜合考慮各邊緣計算節點上報的交通狀態信息,為各邊緣計算節點制定不同優先級對應的信號優先權限;
邊緣計算節點:通過感知信息研判交通狀態,通過通信設備獲取優先請求,結合云平臺給定的優先權限,動態更新信號方案,給出優先結果,確定建議車速(車路協同目標決策)或軌跡參考點(車路協同過程決策)等決策參考信息。
車輛控制器:輸入邊緣計算節點給定的協同決策信息,結合自身感知能力進行終端決策并執行動作。
4)技術指標要求
——主車車速范圍:0~120km/h;
——通信距離:≥200m;
——數據更新頻率1Hz(信號控制信息)/10Hz(個性化協同決策信息);
——系統延遲≤200ms(道路管控智能決策)/100ms(車路協同目標決策及以上);
——交通流感知精度≥95%;
——定位精度≤1.5m(車路協同目標決策)/0.5m(車路協同過程決策)。
[來源:T/CSAE 157-2020(有補充)]
動態車道功能管控
1)應用描述
動態車道功能管控主要為系統根據實時交通狀況對路段車道行駛方向的的動態管理、對交叉口進口道的功能的動態管理、以及對于車道方向的綜合管控。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及云邊協同,涉及云平臺(如有,非必須)、邊緣計算節點兩項決策主體,分工如下:云平臺(如有,非必須):根據各邊緣計算節點上報的交通狀態以及現實道路物理情況與交通管理要求,為各邊緣計算節點制定動態車道管控限制;
邊緣計算節點:通過感知信息研判交通狀態,結合云平臺給定的管控權限,動態更新車道功能方案,通過道釘、可變情報板指明車道功能,通過路側通信設備廣播相關信息。
4)技術指標要求
——主車車速范圍(0~70) km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——目標感知精度(可選)≤1.5m;
——通信距離(可選)≥200 m;
——數據更新頻率≥2Hz;
——系統延遲≤100ms;
——定位精度(可選)≤1.5m。
[來源:T/CSAE 157-2020(有補充)]
5.4 智能車輛輔助決策應用環節分工
路徑誘導
1)應用描述
路徑誘導是指,系統通過熟悉交通網絡狀態及需求,為網聯車輛提供路徑引導,促使車輛在最佳線路上行駛,節約出行時間。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及云端協同,涉及云平臺、車輛控制器兩項決策主體,分工如下:
云平臺:根據各邊緣計算節點上報的交通狀態動態梳理及預測網絡交通狀態,根據車輛終端上報的出行需求,統籌考慮系統需求與個體需求,動態尋求最優路徑,下發至車輛;
車輛控制器:輸入平臺給定的路徑方案,進行動作規劃。
4)技術指標要求
——主車車速范圍(0~70)km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——目標感知精度(可選)≤1.5m;
——通信距離(可選)≥150m;
——數據更新頻率1Hz;
——系統延遲≤200ms;
——定位精度≤1.5m。
[來源:T/CSAE 53-2017(有補充)]
綠波車速引導
1)應用描述
綠波車速引導是指,通過采集特定路段的信號、實時交通狀況、網聯車輛實時位置等信息,結合干線信號協調(綠波)方案給出該路段中車輛的建議行駛速度或行駛方案,使得按照引導車速駕駛的車輛可以少停車地通過交叉口。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及邊端協同,涉及邊緣計算節點、車輛控制器兩項決策主體,分工如下:
邊緣計算節點:通過感知信息研判交通狀態,在安全前提下制定兼顧總體交通流影響且可引導車輛
不停車通過交叉口的個性化建議車速(車路協同目標決策)、軌跡參考點(車路協同過程決策)等個性
化協同決策信息;
車輛控制器:輸入邊緣計算節點給定的協同決策信息,結合自身感知能力進行終端決策并執行動作。
4)技術指標要求
——主車車速范圍(
0~70 )km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——目標感知精度(可選)≤1.5m;
——通信距離≥150m;
——數據更新頻率1Hz;
——系統延遲≤200ms;
——定位精度≤1.5m(車路協同目標決策)/0.5m(車路協同過程決策)。
[來源:T/CSAE 53-2017(有補充)]
快速車道選擇
1)應用描述
快速車道選擇是指在交叉口根據實時車道功能以及交通狀態,結合網聯車意圖和請求,為每一輛網聯車提供車道選擇建議。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及邊端協同,涉及邊緣計算節點、車輛控制器兩項決策主體,分工如下:
邊緣計算節點:通過感知信息研判各進口道交通狀態,在安全前提下制定兼顧總體交通流影響與個體車輛行駛方向目標,優化給出①建議車道選擇、建議換道位置(車路協同目標決策);②軌跡參考點(車路協同過程決策)等不同等級的個性化協同決策信息;
車輛控制器:輸入邊緣計算節點給定的協同決策信息,結合自身感知能力進行終端決策并執行動作。
4)技術指標要求
——主車車速范圍(0~70)km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——目標感知精度(可選)≤1.5m;
——通信距離≥150m;
——數據更新頻率1Hz;
——系統延遲≤200ms;
——定位精度≤1.5m(車路協同目標決策)/0.5m(車路協同過程決策)。
[來源:T/CSAE 53-2017(有補充)]
路基協作式行駛
1)應用描述
路基協作式行駛是指,通過采集車輛位置數據、車輛速度數據等信息,根據實時道路環境,以軌跡點的方式,為具備自動駕駛功能的網聯車輛提供前方100米范圍內的局域路徑規劃建議。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及邊端協同,涉及邊緣計算節點、車輛控制器兩項決策主體,分工如下:
邊緣計算節點:通過感知信息獲取各交通參與者實時動態信息并進行預判,在安全前提下制定兼顧總體交通流影響與個體車輛行駛目標,優化給出軌跡參考點引導車輛行駛;
車輛控制器:輸入邊緣計算節點給定的軌跡參考點信息,結合自身感知能力進行終端決策并執行動作。
4)技術指標要求
——主車車速范圍(0~130)km/h;
——通信距離≥150m;
——數據更新頻率10Hz;
——系統延遲≤100ms;
——定位精度≤0.5m。
[來源:T/ITS 0135-2020(有補充)]
路基協作式換道
1)應用描述
路基協作式換道是指,設備通過路側感知設備采集車輛的軌跡信息,系統根據網聯車意圖,結合其他車輛軌跡預測結果,為網聯車輛提供換道建議,實現混合交通流下的車輛換道協同。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及邊端協同,涉及邊緣計算節點、車輛控制器兩項決策主體,分工如下:
邊緣計算節點:通過感知信息獲取各交通參與者實時動態信息并進行預判,在安全前提下制定兼顧總體交通流影響與個體車輛行駛目標,優化給出①車道選擇建議、建議換道位置(車路協同目標決策);
②軌跡參考點(車路協同過程決策)等不同等級的協同決策信息;
車輛控制器:輸入邊緣計算節點給定的協同決策信息,結合自身感知能力進行終端決策并執行動作。
4)技術指標要求
——車速范圍:0~120km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——目標感知精度(可選)≤0.5m;
——通信距離(可選)≥200m;
——數據更新頻率≥10Hz;
——系統延遲≤50ms;
——定位精度(可選)≤1.5m(車路協同目標決策)/0.5m(車路協同過程決策)。
[來源:T/CSAE 157-2020(有補充)]
路基協作式匯入
1)應用描述
路基協作式匯入是指,通過路側感知設備采集的匝道與主路車輛,系統根據網聯車意圖,結合其他車輛軌跡預測結果,為網聯車輛提供換道建議和車速建議,實現車路協同車輛匯入。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及邊端協同,涉及邊緣計算節點、車輛控制器兩項決策主體,分工如下:
邊緣計算節點:通過感知信息獲取主路、匝道各交通參與者實時動態信息并進行預判,在安全前提下制定兼顧總體交通流影響與個體車輛行駛目標,對不同角色的智能車輛優化給出①建議車速、車道選擇建議、建議換道位置(車路協同目標決策);②軌跡參考點(車路協同過程決策)等不同等級的協同決策信息;
車輛控制器:輸入邊緣計算節點給定的協同決策信息,結合自身感知能力進行終端決策并執行動作。
4)技術指標要求
——主車車速范圍(0~120)km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——目標感知精度(可選)≤0.5m;
——通信距離≥300m;
——數據更新頻率10Hz;
——系統延遲≤50ms;
——定位精度≤1.5m(車路協同目標決策)/0.5m(車路協同過程決策)。
[來源:T/CSAE 157-2020(有補充)]
路基協作式交叉口通行
1)應用描述
路基協作式交叉口通行是指,通過路側感知設備采集交叉口車輛實時信息,系統根據自動駕駛車意圖,結合其他車輛軌跡預測結果,為自動駕駛車輛提供建議軌跡點,實現無信號控制交叉口處車輛安全、高效通行。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及邊端協同,涉及邊緣計算節點、車輛控制器兩項決策主體,分工如下:
邊緣計算節點:通過感知信息獲取交叉口范圍內各交通參與者實時動態信息并進行預判,在安全前提下制定兼顧總體交通流影響與個體車輛行駛目標,對智能車輛優化給出①建議通過時間、建議車速、車道選擇建議、建議換道位置(車路協同目標決策);②軌跡參考點(車路協同過程決策)等不同等級的協同決策信息;
車輛控制器:輸入邊緣計算節點給定的協同決策信息,結合自身感知能力進行終端決策并執行動作。
4)技術指標要求
——主車車速范圍(0~120)km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——目標感知精度≤0.5m;
——通信距離≥200m;
——數據更新頻率10Hz;
——系統延遲≤20ms;
——定位精度≤1.5m(車路協同目標決策)/0.5m(車路協同過程決策)。
[來源:T/ITS 0135-2020(有補充)]
路基協作式車輛“脫困”
1)應用描述
路基協作式自動駕駛車輛“脫困”是指,在極端場景下,當自動駕駛車輛自動駕駛模式停止時,不需要通過人工干預,能夠幫助自動駕駛車輛“脫困”,提升自動駕駛車輛自動運行性能的功能。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及邊端協同,涉及邊緣計算節點、車輛控制器兩項決策主體,分工如下:
邊緣計算節點:在收到車輛請求后,通過感知信息獲取車輛“被困”范圍內各交通參與者實時動態信息并進行預判,在安全前提下制定“脫困”方案,對智能車輛優化給出①建議啟動時間、建議車速、車道選擇建議、建議換道時間與位置(車路協同目標決策);②軌跡參考點(車路協同過程決策)等不同等級的協同決策信息;
車輛控制器:輸入邊緣計算節點給定的協同決策信息,結合自身感知能力進行終端決策并執行“脫困”動作。
4)技術指標要求
——車速范圍:0~120km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——目標感知精度(可選)≤0.5m;
——通信距離(可選)≥200m;
——數據更新頻率≥10Hz;
——系統延遲≤20ms;
——定位精度(可選)≤0.5m。
[來源:T/ITS 0135-2020(有補充)]
車輛編隊控制誘導
1)應用描述
車輛編隊控制誘導是指,系統根據前方交通狀況,向正在運行的車輛編隊發布換道、解散等編隊控制誘導。
2)場景原理
3)環節分工
本應用涉及邊端協同,涉及邊緣計算節點、車輛控制器兩項決策主體,分工如下:
邊緣計算節點:通過感知信息獲取微觀交通狀態以及事件信息,在安全前提下制定兼顧總體交通流影響與編隊行駛目標,對車輛編隊給出建議車道、建議換道位置、建議車速、建議解散編隊、建議重組編隊等的協同決策信息;
車輛控制器:輸入邊緣計算節點給定的協同決策信息,由編隊頭車或編隊成員協同決策編隊動作。
4)技術指標要求
——主車車速范圍(0~120)km/h;
——交通流數據周期:30s;
——交通流感知精度≥95%;
——目標感知精度(可選)≤1m;
——通信距離≥400m;
——數據更新頻率10Hz;
——系統延遲≤50ms;
——定位精度≤1m。
[來源:T/CSAE 157-2020(有補充)]
6 云邊端協同決策機制
云邊端協同決策機制是基于“云”、“邊”、“端”三方的交互,對交通要素的感知、決策、協同,引導車輛規避擁堵路段,實現交通的安全行駛及高效通行。包括云邊協同決策機制、邊邊協同決策機制、邊端協同決策機制、云端協同決策機制。
其中,“云”為云平臺,綜合考慮各邊緣計算節點上報信息及車輛上報需求信息,下發背景方案與權限信息;“邊”為邊緣計算節點,負責向云平臺上報交通狀態信息,現狀控制方案,及相鄰邊緣計算節點間傳遞信息,向車輛下達指令信息;“端”為車端,負責向邊、云上報需求信息,接收方案信息及指令。
根據第五章列出的各項協同決策應用的通信鏈路與環節分工,總結協同決策與交互需求如下表。
注:上行包括:邊→云,端→邊,端→云;下行包括:云→邊,邊→端,云→端。
6.1 云邊協同決策機制
邊緣計算節點需向云平臺上報交通狀態信息、現狀控制方案,其中現狀控制方案包括限速信息、車道功能、配時方案。
云平臺綜合考慮各節點上報情況,向邊緣計算節點下發背景方案與權限信息,其中背景方案包括單點信號配時背景方案、所屬子區、所屬區間、協調優化周期,權限信息包括限速范圍、匝道調節率、車道功能變化限制、優先權限。
6.2 邊邊協同決策機制
邊邊協同主要強調邊緣計算應支持東西向接口,邊邊協同應滿足邊緣計算部署的架構,東西向路側邊緣計算節點(相鄰)之間互相通信。相鄰路側邊緣計算節點間需要互通交通狀態信息及配時方案信息、限速信息、專用道信息,作為決策約束和考慮因素。
邊緣計算節點在接收到相鄰邊緣計算節點時,需要評判所接收應用信息的優先級或發送信息的邊緣計算節點優先級,邊緣計算的設備優先級和應用優先級準許范圍由云平臺授予。當應用信息優先級或發送信息的邊緣計算節點優先級較高時,收到信息的邊緣計算節點以其為目標或約束進行自身決策;否則接收信息的邊緣計算節點會優先考慮達成自身目標,僅考慮與所接收的決策信息不產生安全沖突的約束。
6.3 邊端協同決策機制
車端需向路側上報需求信息,包括轉向需求、匯入/匯出需求。
路側向車端下達指令信息,包括優先結果、預警信息、時間點指令、制動指令、車速指令、換道指令、參考點指令、解除編隊指令、恢復編隊指令。其中優先結果、預警信息、制動信息為初級決策指令,車速指令、換道指令為中級指令,參考點指令為高級指令,接觸編隊指令和恢復編隊指令為編隊級決策指令。
6.4 云端協同決策機制
車端需向云平臺上報目的地需求,云平臺向車端下達推薦路徑信息。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的车路协同 智能路侧决策系统总体架构及应用的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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