车路协同设计挑战及应对措施

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车路协同的技术自诞生以来,快速发展,逐步迭代。从最广义的面向普通汽车的可变限速系统、交通信息发布系统,到面向普通汽车的雾天公路行车安全诱导装置、公路发光型诱导设施、基于微波车辆检测器的公路视觉盲区危险预警系统等,再进一步发展到基于ETC、物联网技术的主动发光交通标志、基于毫米波雷达或机器视觉的公路视觉盲区危险预警系统等,随着C-V2X技术的发展,又出现了面向智能网联汽车基于LTE-V2X和基于5G-V2X的的智能车路协同系统。技术的快速更新使得设计中技术路线的选择变得复杂,需要多种技术路线结合使用,才能更好的支持不同场景功能的实现。

存在问题

交通运输部路网监测与应急处置中心技术与网络安全处处长陈智宏认为,当前在车路协同设计过程中,涉及通信技术、应用场景、数据融合、效果量化指标、安全、产品性能指标等多个方面,但也存在着种种难题。

V2X通信技术多种并存

在V2X通信技术方面,陈智宏认为,目前用于V2X通信的主流技术包括专用短程通信(DSRC)技术和基于蜂窝移动通信系统的C-V2X技术(包括LTE-V2X和5G NR-V2X)。ETC是车辆唯一的电子标签,除了车间通信V2V无法实现外,基本上所有V2I场景都可以对已有ETC系统经过一定的软件升级加以实现;LTE-V2X可承载辅助驾驶和初级自动驾驶所有功能,现阶段LTE-V2X产业生态已基本成熟;基于5G的V2X技术仍处于发展阶段,R16为C-V2X奠定了很好的基础,为了5G技术能够更好的支撑自动驾驶,支撑数字基础设施。为此,在设计过程中,要根据不同需求合理选择通信技术,并做好未来发展平滑过渡的准备工作。

应用场景多样且不断丰富

在应用场景方面,陈智宏认为目前呈现多样化且不断丰富的特点,因此也对设计提出了更高的要求。2017年9月,我国V2X应用层标准《合作式智能运输系统 车用通信系统 应用层及应用层数据交互标准》定义了17个典型车路协同应用场景。2020年《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》 在“第一阶段(T/CSAE 53-2017)”标准基础上,结合C-V2X技术迭代与行业需求演进,定义了第二阶段的12个应用场景,进一步丰富了V2X应用场景,为更安全、智能、协作的场景实现提供基础。
目前车路协同建设中,最常见的应用场景包括准全天候通行、匝道分合流、隧道诱导和行驶系统、车道级差异化服务。
  • 准全天候通行,即采用交通信息监测、车路协同、边缘计算等技术和管控手段,通过车路协同预警、诱导服务,实现特定恶劣气象条件下车辆的安全通行;
  • 匝道分合流,即对分合流区域过往车辆进行预警提醒,尽量避免主线车辆与匝道车辆的碰撞事故发生;

  • 隧道诱导和行驶系统,即车辆在通行隧道前、隧道中、隧道后的全过程安全预警及诱导场景,重点解决隧道黑白洞效应,同时实现洞内事故提前告知功能;

  • 车道级差异化服务,即根据高速公路不同用户主体的行驶特点、以及对道路的使用功能需求差异,通过建设车道级差异化服务系统,为特殊车辆提供差异化精准规划与诱导服务。
其中前两个是车路协同中比较基础的应用场景,后面两个为满足更高需求的应用场景。高速公路及城市道路的不同应用场景,提出不同的部署原则及要求,具体路侧设施的部署方案需结合路况及监控对象的精度要求设置,满足实际业务需求。例如,对精度要求更高的车道级差异化服务,摄像机的有效覆盖范围大概为100米车道级跟踪,而如果只需要满足简单的事件检测需求,摄像机的有效覆盖范围可以达到500-1000米。可见,不同的精度要求直接影响到设备的选型与布设原则,直接影响到工程的规模与造价。

数据间存在壁垒

除了上述的通信技术与应用场景两大方面,陈智宏认为,在交通大数据融合方面也面临一定挑战。目前高速公路业务数据大致可分为收费数据、交通监控数据、交通气象数据、指挥调度数据、日常运维数据等几大类,这些数据具有量大、高维、多源、异构、动态、时效、连续、无限等特点。随着交通智能化信息化系统的不断建设,相关的数据量级已从TB级别跃升到PB级别,形成了名副其实的高速公路交通运营大数据。不过,当前仍然存在着数据资源基础不够扎实、数据共享开放需深入推进、大数据应用不够广泛、管理体系尚需健全等问题,亟待进一步深入推进解决,促进数据融合,更好的支持车路协系统建设。

其他设计挑战

在设计过程中,还有一些其他的挑战:
  • 车路协同作为新兴业务,与传统机电三大系统和智慧高速建设的界面不清晰,易导致设备重复计列或遗漏;

  • 在效果指标量化方面,当前车路协同的设计仍无缺乏明确量化指标,对通行效率的提升、事故率的降低等很难量化效果;

  • 在安全方面,由于车路协同与智慧高速和传统机电是密不可分的,因此相应的对网络安全方案提出了更高的要求;

  • 在产品性能指标方面,产品类型多样性导致设计方案多样,设备选型与设备参数的选择与实际场景需求息息相关,很多产品参数仍没有建立统一的设计标准。
由此可见,在车路协同设计过程中,无论是通信技术还是应用场景、大数据融合、效果指标量化等多个方面仍需进一步改进与发展。

应对措施

面对车协同设计过程中的问题,陈智宏建议从以下几个方面解决应对。

车路协同标准化

指导地方谋划和组织试点示范,开展车路协同先导应用示范工程;建立基础设施建设标准形成可复制建设模式;推动相关管理规定、法律法规的制定与改进。

打通行业平台,提升用户体验

  • 服务一致:建设国家级高速公路车联网应用服务平台,实现车联网应用的协同统一;

  • 标准统一:部级中心云整体管控并可进行多区域联合管制、通知、协同作业;

  • 逻辑协同:基于云基础平台共性化能力,统筹兼顾,协同发展,面向车路协同各项业务及业务支撑平台,形成统一的数据模型和数据标准,协议接入与算法管理调度。

逐级攻破难点,积极应对挑战:

  • 针对设计中实际遇到的问题,积极应对;

  • 明确应用方向,建设目标,准确的把握设计方向,合理规划设计方案;
  • 针对不同的应用方向,分析明确具体的业务需求;
  • 分析不同业务需求,合理选择技术路线;
  • 综合考虑多种通信技术特点,结合实际应用灵活选择,为平滑过渡做好准备;
  • 根据不同场景的精度要求合理选择布设方案;
  • 通过信息化手段对数据进行整合、分类、归纳、实现数据的有效存储和利用;
  • 细化、强化网络安全方案,积累设计经验,逐步明确设计界面与设备选型,完善量化指标。

参考链接:

https://mp.weixin.qq.com/s/Xz2-zGTff1ZeOP
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