深圳开展“基于车路协同技术的重点营运车辆与路侧风险交互预警试点研究”|深圳市_新浪财经

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　　日前，深圳市交委发布基于车路协同技术的重点营运车辆与路侧风险交互预警试点研究采购项目中标结果，深圳市城市公共安全技术研究院有限公司以近200万中标；而深圳市城市公共安全技术研究院有限公司发布的《基于车路协同技术的重点运营车辆与路侧装备采购培训研究》设备租赁、安装调试服务采购项目，近期也发布了中标公告，由东软集团中标，金额103万。

　　该项目应该是国内首次将车路协同技术与已运营重点营运车辆安全预警工作相结合，尽管只是在试点，但这也说明，车路协同技术应用不局限在信号优先、自动驾驶等场景。按照姚丹亚、张毅等教授的说法，车路协同技术的出发点就是交通安全，尤其是交通事故、车辆故障信息的传输与预警。

　　项目的背景

　　根据招标说明，深圳市重点营运车辆包括“两客一危一重”、公交车、泥头车等，体量庞大，当前，上述车辆已普及安装具备卫星定位、驾驶监控及碰撞预警功能的车载智能视频监控报警装置，针对车端驾驶员疲劳驾驶、分心驾驶、抽烟、打电话等危险驾驶行为进行的实时管控在事故预防中发挥了有效的作用。然而，车载智能视频监控报警装置仅能从驾驶员和车身的视角发现风险并进行预警。

　　也就是说，车路协同应能有效扩大车辆感知范围，提升运输安全生产能力。

　　项目目标

　　基于车路协同技术的重点营运车辆与路侧风险交互预警试点研究技术服务项目的主要工作目标是：

　　1.选取1个重点路段（500m）和1个重点路口安装路侧单元（RSU，Road Side Unit）、智能感知及其计算单元等相关设施，实现与安装OBU的重点营运车辆进行风险和信息交互；

　　2.在3台重点营运车辆上安装车载单元（OBU，On Board Unit），实现与路侧风险和信息交互；

　　3.搭建信息交互数据库，跟踪评估车侧-路侧交通安全风险交互预警效果，并形成总结报告。

　　项目研究内容

　　（1）选取路段和路口并进行设备布设方案设计、提供设备并进行安装（设备安装前的路侧设施条件由招标单位提供）。

　　在重点营运车辆通行路段上，结合历史事故情况、交通参与者密集情况等选取1处重点路段（500m）和1处重点路口，规划、设计和安装路侧单元（RSU）、智能感知及其计算单元等相关设施。1个500m路段（1条人行横道）布设：2台热成像摄像机+2台雷达微波检测器+4台雷视一体机+4台交通事件检测摄像机+1台路侧计算单元+1路侧单元RSU；1个路口布设：8台热成像摄像机+8台雷达微波检测器+1台激光雷达+4台雷视一体机+4台交通事件检测摄像机+1台路侧计算单元+1路侧单元RSU。

　　（2）路侧风险智能识别与预警功能优化

　　在智能感知设备基础功能之上，优化基于车路协同技术的路侧风险智能识别与预警功能，实现与重点营运车辆风险和信息的交互，包括在道路危险状况提示、弯道会车、超车碰撞提示、闯红灯预警、弱势交通参与者预警、异常车辆预警、紧急制动预警、前方静止/慢速车辆预警、逆向行驶预警等场景发挥作用。

　　（3）提供车载单元（OBU，On Board Unit），并在3台重点营运车辆上安装，实现与路侧风险和信息交互。

　　选取3台重点营运车辆安装车载单元（OBU），通过专用短程通信与路侧单元（RSU）进行风险和信息交互，为驾驶员提供危险信息预警，从而为其驾驶决策提供支持。

　　（4）搭建信息交互数据库，跟踪评估车侧-路侧交通安全风险交互预警效果，并形成总结报告。

　　建立重点营运车辆与路侧风险信息交互动态数据库，接收和存储风险交互数据，为跟踪优化提供数据支持，并形成总结报告。

　　设备租赁方面（即东软集团负责部分）要求：

　　在采购方指定的1处重点路段（500m）、1处重点路口处成功安装前述各类感知设备、路侧计算单元（MEC）、路侧通讯单元（RSU）等设备；在确定的3台重点营运车辆上安装车载单元（OBU）、预警交互显示屏并接入车辆CAN信息，用于实现路侧风险与上述车辆进行交互预警的功能。车路协同设备的调试服务。路侧设备和车载设备安装成功后，安排相应技术人员进行设备和算法调试；对各类传感器进行感知标定和测试，进行传感器数据服务的部署和测试；在路侧边缘计算单元和RSU中配置各类风险识别与预警算法（包含各类危险场景识别算法和预警等级提醒算法）；实现道路危险状况提醒、闯红灯、弱势交通参与者碰撞、前方拥堵、前方施工预警等场景与3台安装有OBU的重点营运车辆进行交互预警的功能；车载显示屏需搭载车路协同场景展示HMI系统，保证风险交互信息实时呈现；协助采购方将设备感知数据和风险交互数据、车辆CAN信息接入到指定平台。设备后期维护服务。中标方对投入到本项目中的各类设备提供自设备验收之日起两年的质保服务和维护服务。

　　小结

　　上文可见路侧设备主要布设在两个地方，一个路口以及一个500米长的路段，目前也不知道这个路口和500米长的路段，是否相连，还是说在不同的地点，如果二者是相连的，那这个成本是相当之高。

　　当然，这只是试点研究，主要测试是将广义的路侧设备所采集到的交通数据、交通事件，又如何融合处理，以何种形式传输给车载设备，影响到驾驶员的决策。在这个过程中，车路协同技术起到的主要是通信作用，即将路侧设备采集分析后的数据传递给车端、司机端。所以该技术的难点应该是如何识别那些可能影响安全的场景，也就是各种采集设备所采集到的各种数据，如何处理，从而最后形成较为明确的预警信息。

　　而不是车路协同通信技术本身，毕竟已有测试表明，在 120 km/h 的时速下，车路交互距离保持在 600 m 以内，信息交互成功率大于 99%。

　　该研究，在ITS114看来，还有待完善的地方，即如何将车端所采集到的信息、数据与路端所采集到的信息、数据融合，两者相结合，做到百分百的全息感知，上帝视角。这一研究应该比较复杂，什么情况下以车端所采集到的数据为主，而路侧采集到的数据为辅，什么情况下又反过来，再来实现场景识别和预警信号的传递，也就是优先级的动态确定，会对研究带来很大的挑战。

　　即便不做路侧与车端的感知结合，车车之间的感知交互也应该是重点，将前方车辆故障、事件或者前方车辆所感知到的可能威胁交通安全的场景、要素，传递给周边车辆，包括社会车辆，这应该不难。

　　所以就ITS114来看，营运车辆车路协同技术应用研究的重点不在于新增多少路侧设备来增强感知，而应该是如何将现有感知信息识别、分析，并处理成车端可以接收到的预警信息，包括车端采集到的信息以及路侧设备所采集到的信息。车车之间的预警信息互通落地应要更容易，毕竟路侧感知设备的建设、运营主要还是交警在负责，而且多是专网通信设备，不对外开放的，将路侧感知信息发给营运车辆，涉及到部门协作，以及管理方面的问题，落地会比较困难。当然，如果在高速公路上，就没有这个问题，毕竟都属于同一个体系下。

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