車(chē)路協(xié)同全域感知與數(shù)據(jù)融合

車(chē)路協(xié)同全域感知與數(shù)據(jù)融合

1概述

傳統(tǒng)的智能交通系統(tǒng)采用視頻、雷達(dá)等檢測(cè)器檢測(cè)道路交通流量、車(chē)速、排

隊(duì)長(zhǎng)度等交通參數(shù)，并且結(jié)合GNSS浮動(dòng)定位系統(tǒng)檢測(cè)道路交通狀態(tài)。近年來(lái)又

有互聯(lián)網(wǎng)公司結(jié)合移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)手機(jī)定位大數(shù)據(jù)分析交通狀態(tài)，進(jìn)而建立了所謂

“交通大腦”，對(duì)區(qū)域交通信號(hào)燈配時(shí)方案進(jìn)行整體優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了不錯(cuò)的效果。

近來(lái)被廣泛關(guān)注的自動(dòng)駕駛技術(shù)利用車(chē)載激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷

達(dá)、視頻攝像機(jī)等傳感器感知汽車(chē)周邊環(huán)境，通過(guò)車(chē)載邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車(chē)周邊

的環(huán)境進(jìn)行識(shí)別，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)輛的自動(dòng)駕駛，也取得了很大進(jìn)展。

但道路交通是異常復(fù)雜的巨系統(tǒng)，道路交通環(huán)境瞬息萬(wàn)變。僅僅憑傳統(tǒng)的交

通感知手段和自動(dòng)駕駛汽車(chē)安裝的有限傳感器是無(wú)法滿(mǎn)足完全、快速掌握動(dòng)態(tài)交

通環(huán)境的需求的。而且由于車(chē)載傳感器要求體積小，并且價(jià)格昂貴，無(wú)法普及的

廣大出行者的汽車(chē)上。車(chē)路協(xié)同技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

2車(chē)路協(xié)同應(yīng)用

根據(jù)中國(guó)汽車(chē)工程學(xué)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)《合作式智能運(yùn)輸系統(tǒng)車(chē)用通信系統(tǒng)應(yīng)用層及

應(yīng)用數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)》(T/CSAE53-2017),車(chē)路協(xié)同一期基礎(chǔ)功能涵蓋安全、效

率和信息服務(wù)三大類(lèi)17個(gè)應(yīng)用。

表1一期應(yīng)用列表

序號(hào)類(lèi)別通信方式應(yīng)用名稱(chēng)

1V2V前向碰撞預(yù)警

2V2VN2I交叉路口碰撞預(yù)警

3V2VN2I左轉(zhuǎn)輔助

4V2V盲區(qū)預(yù)警/變道輔助

5安全V2V逆向超車(chē)預(yù)警

6V2V-Event緊急制動(dòng)預(yù)警

7V2V-Event異常車(chē)輛提醒

8V2V-Event車(chē)輛失控預(yù)警

9V2I道路危險(xiǎn)狀況提示

序號(hào)類(lèi)別通信方式應(yīng)用名稱(chēng)

10V2I限速預(yù)警

11V2I閣紅燈預(yù)警

12V2P/V2I弱勢(shì)交通參與者碰撞預(yù)警

13V2I綠波車(chē)速引導(dǎo)

14V2I車(chē)內(nèi)標(biāo)牌

效率

15V2I前方擁堵提醒

16V2V緊急車(chē)輛提醒

17信息服務(wù)V2I汽車(chē)近場(chǎng)支付

3車(chē)路協(xié)同感知體系

3.1車(chē)路協(xié)同感知體系

車(chē)路協(xié)同感知在結(jié)合現(xiàn)有的智能交通感知設(shè)備的基礎(chǔ)上，增加了更加精密的

路側(cè)感知設(shè)備、車(chē)載感知設(shè)備和5G移動(dòng)大數(shù)據(jù)。路側(cè)感知設(shè)備包括激光雷達(dá)、毫

米波雷達(dá)和帶目標(biāo)識(shí)別功能的視頻攝像機(jī)；車(chē)載感知?jiǎng)t是包括自動(dòng)駕駛車(chē)輛能夠

感知到的數(shù)據(jù)，需要通過(guò)路側(cè)單元RSU實(shí)時(shí)上傳到邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)。

車(chē)路協(xié)同交通感知體系

智能交通感知車(chē)路協(xié)同感知

交通檢測(cè)氏路側(cè)感知車(chē)載感知

數(shù)據(jù)I

圖1車(chē)路協(xié)同感知體系

3.2交通感知傳感器

3.2.1激光雷達(dá)

激光雷達(dá)的測(cè)距精度非常高，基本上可以達(dá)到正負(fù)一兩厘米，甚至到了毫米

2

級(jí)，分辨率也非常高。機(jī)械激光雷達(dá)可以360度旋轉(zhuǎn)，同時(shí)角分辨率也比別的雷

達(dá)高。但是目前的機(jī)械旋轉(zhuǎn)激光雷達(dá)的成本比較高，而且容易受到陽(yáng)光雨霧和互

干擾的影響。它跟毫米波雷達(dá)一樣是屬于主動(dòng)傳感器。目前的機(jī)械激光雷達(dá)也會(huì)

受到工作溫度以及工作環(huán)境震動(dòng)的影響，它的工作溫度一般是在零下10°到零上

60°左右。

圖2激光雷達(dá)

激光雷達(dá)目前的成本比較高，美國(guó)Velodyne的64線(xiàn)激光雷達(dá)在10萬(wàn)美金左右,

即使是16線(xiàn)雷達(dá)的售價(jià)也在8000美金左右。Flash激光雷達(dá)以及MEMS激光雷達(dá)，

即向使用各種鏡片或者透鏡來(lái)形成非旋轉(zhuǎn)式雷達(dá)的方向演進(jìn)和發(fā)展，它的成本還

有功耗都會(huì)有很大的下降。

3.2.2毫米波雷達(dá)

毫米波雷達(dá)是利用波長(zhǎng)頻率30GHz~300GHz之間的電磁波，通過(guò)

測(cè)量回波的時(shí)間差算出距離，具備全天時(shí)全天候以及探測(cè)距離遠(yuǎn)的優(yōu)勢(shì)。目前市

場(chǎng)上主流的車(chē)載毫米波雷達(dá)頻段為24GHz（用于短中距離雷達(dá)，15~30m）和77GHz

（用于長(zhǎng)距離雷達(dá)，100~200m）。相比于24GHz產(chǎn)品，77GHz產(chǎn)品在性能和體積

上都更具優(yōu)勢(shì)，其距離分辨率更高，體積也小了1/3。

3

圖3毫米波雷達(dá)工作原理

最重要的是，毫米波價(jià)格低廉，比起動(dòng)輒幾千乃至上萬(wàn)美元的激光雷達(dá)，一

兩百美元就可以被收入囊中的毫米波雷達(dá)算得上是業(yè)界良心。不過(guò)，凡事無(wú)絕對(duì),

在探測(cè)精度上，毫米波要略遜一籌。

3.2.3視頻攝像機(jī)

視頻攝像機(jī)是在智能交通系統(tǒng)中應(yīng)用最為普遍的感知設(shè)備。隨著自動(dòng)駕駛技

術(shù)的不斷發(fā)展，視頻攝像機(jī)也被廣泛運(yùn)用在自動(dòng)駕駛車(chē)輛上。伴隨視覺(jué)處理技術(shù)

的進(jìn)步，可以使視頻處理出的有效信息倍增，從而更好地辨別道路上的標(biāo)識(shí)、行

人等信息。

3.2.4傳感器感知能力比較

總體而言激光雷達(dá)精度高但價(jià)格不菲。毫米波雷達(dá)價(jià)格便宜但精度欠佳。視

頻攝像機(jī)價(jià)格適中而且隨著視頻解析算法的不斷提高，視頻攝像機(jī)是車(chē)路協(xié)同感

知體系中不可或缺的主要感知手段。

4

—海光市達(dá)—1米濃甯達(dá)—攝像頭

探瀏距離

圖4激光雷達(dá)/毫米波雷達(dá)/攝像頭感知能力比較

激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和攝像機(jī)的詳細(xì)優(yōu)劣比較見(jiàn)下表。

表2激光雷達(dá)/毫米波雷達(dá)/攝像機(jī)比較表

傳感器優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)最遠(yuǎn)距離

受到視野的影響，受

可以分辨出障礙物的

惡劣天氣影響，逆光

攝像機(jī)大小和距離，而且能識(shí)6-100m

和光影復(fù)雜情況效果

別行人、交通標(biāo)識(shí)牌

差

防水、防塵，監(jiān)測(cè)距離測(cè)試角度較小，需要

超聲波達(dá)3m

在0.1-3m之間在車(chē)身安裝多個(gè)

不受天氣情況和夜間

行人的反射波較弱，

毫米波達(dá)影響，可以探測(cè)遠(yuǎn)距離>200m

難以探測(cè)

物體

測(cè)距精度高，方向性成本高，容易受天氣

強(qiáng)，響應(yīng)快，能快速?gòu)?fù)的影響，如雨雪、大100-

激光雷達(dá)

建出目標(biāo)的三維模型，霧，但隨著算法和激200m

滿(mǎn)足90%的三維工況光器的進(jìn)，可以解決

3.3車(chē)載傳感器

激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和攝像機(jī)是車(chē)載感知設(shè)備的主要選項(xiàng)。盡管自動(dòng)駕駛

車(chē)技術(shù)發(fā)展到現(xiàn)在，車(chē)載感知技術(shù)已經(jīng)取得了長(zhǎng)足發(fā)展。從目前傳感器的性能來(lái)

看，每一種傳感器都有其使用的環(huán)境條件和性能的邊界。包括：測(cè)量范圍以及在

不同環(huán)境下表現(xiàn)出來(lái)的感知缺陷。

5

3600*n^ronment

Frontcamera

360*ew<roivnentcamera

360°HK?頭

360,environmentcamera

激光掃IS饃

Latersunncr

360。慘

360,environmenti

我向超聲波伸

SideultraWIKwnwr

Midrange

倒向超聲波伯愚題

超聲波傳明NS<!eultrasonicsensor

Ultrasonicseniors

圖5奧迪A8的傳感器布局

(1)檢測(cè)范圍受限

傳感器對(duì)周?chē)h(huán)境檢測(cè)的有其固定的范圍。例如，長(zhǎng)距毫米波雷達(dá)探測(cè)距離

為l-280m,紅外線(xiàn)傳感器探測(cè)距離為0.2-120m,視覺(jué)攝像頭探測(cè)距離為0-80m,

中短距毫米波雷達(dá)探測(cè)距離為02120m,短句毫米波雷達(dá)探測(cè)距離為0230m,激

光雷達(dá)探測(cè)距離為80-150m。下圖為T(mén)esla的傳感器配置及傳感器感知范圍，扇形

角度表示傳感器的視場(chǎng)角，扇形半徑表示傳感器的最大檢測(cè)距離。

構(gòu)斯拉傳感器最大JL測(cè)龍高

側(cè)方后視攝像頭100米

前視寬視對(duì)攝像頭60米

前視主視野攝像頭150米

前視窄視野攝像頭250米

后視攝像頭50米

超聲波傳感器8米

側(cè)方前視攝便頭80米

雷達(dá)160米

圖6特斯拉配置的傳感器最大探測(cè)距離

(2)感知缺陷

每一種傳感器都有其適用的環(huán)境條件。比如激光傳感器檢測(cè)效果穩(wěn)定，但在

6

面對(duì)大范圍的塵土?xí)r，其檢測(cè)效果大幅降低；再比如高分辨率攝像機(jī)能檢測(cè)圖像

中的物體，窄視場(chǎng)的攝像機(jī)可以檢測(cè)很遠(yuǎn)的距離。但是面對(duì)暴雨、大雪等惡劣天

氣，其很難檢測(cè)到正確的車(chē)道線(xiàn)/障礙物/馬路牙子等信息。

傳感器成本優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)

4000美元以?huà)呙柚車(chē)h(huán)境得到林成本高，大霧、雨雪天氣效

激光雷達(dá)周邊環(huán)境3D速模

上確環(huán)境信息果是，無(wú)法圖像識(shí)別

不收天氣影響，測(cè)量無(wú)法識(shí)別道潞指示牌，無(wú)法無(wú)法應(yīng)用視覺(jué)識(shí)別要求

毫米波雷達(dá)30d500美元

精度高，距離范圍廣識(shí)別行人較高功能

極潴惡劣環(huán)境下會(huì)失效，難

成本比較低，通過(guò)算能實(shí)現(xiàn)大多數(shù)ADAS功

攝像頭35-50美元易測(cè)距，距離較近，算法要

法可以實(shí)現(xiàn)各種功能能，測(cè)距功能難易實(shí)現(xiàn)

求高.

不收距離限制，V2X利用通信協(xié)議，感知實(shí)

精度較低，技術(shù)協(xié)議仍在討

V2X150-200美元成本較低，深度融合時(shí)路況，道路信息和行

論中，普及難度大，

智能系統(tǒng)人信息

600-2000美成本較高，技術(shù)仍有國(guó)外壟

紅外傳感器夜視效果好夜視

元斷.

側(cè)方超4衛(wèi)號(hào)酎等逛

超聲波需達(dá)15-20美元成本低探測(cè)鴕離較近，應(yīng)用局限大

&

圖7車(chē)身各傳感器情況概述

（3）先驗(yàn)信息缺失

先驗(yàn)信息是指某些可以提前采集且短時(shí)間內(nèi)不會(huì)改變的信息。僅僅依靠傳感

器的信息是很難感知車(chē)輛現(xiàn)在是處在高速公路上，還是處在普通城市道路上的；

無(wú)限速牌的路段，車(chē)速最高可以開(kāi)多快;前方道路的曲率；所處路段的GPS信號(hào)強(qiáng)

弱，這些都是傳感器遇到檢測(cè)盲區(qū)，無(wú)法實(shí)時(shí)捕獲的信息。而這些信息是客觀(guān)存

在，不會(huì)隨外部事物的變化而變化，因此可以提前采集，并作為先驗(yàn)信息傳給自

動(dòng)駕駛車(chē)做決策。圖為高精度地圖可以為自動(dòng)駕駛車(chē)提供的某些先驗(yàn)信息。包括

道路曲率、航向、坡度和橫坡角。

因?yàn)檐?chē)載感知方式存在這些缺陷，因此有必要通過(guò)路側(cè)感知的方式，彌補(bǔ)這

方面的不足。一方面可以大幅度提高自動(dòng)駕駛車(chē)對(duì)周邊環(huán)境的感知程度，同時(shí)也

為其他普通車(chē)輛提供安全和效益方面的信息服務(wù)。

3.4路側(cè)傳感器

車(chē)路協(xié)同路側(cè)傳感器主要包括激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和攝像機(jī)。傳統(tǒng)智能交

通的傳感器如視頻卡口、視頻事件檢測(cè)、GNSS浮動(dòng)車(chē)定位、4G大數(shù)據(jù)定位、事

7

件報(bào)警等也需要納入到車(chē)路協(xié)同全域感知體系。交通信號(hào)燈作為交通控制主要手

段，其信號(hào)燈配時(shí)數(shù)據(jù)需要接入車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)。

止匕外，物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)如氣象數(shù)據(jù)、道路路面感知數(shù)據(jù)、道路濕滑/積水等數(shù)

據(jù)，根據(jù)實(shí)際情況需要也可以考慮接入系統(tǒng)。

3.5車(chē)路協(xié)同通信

作為物聯(lián)網(wǎng)面向應(yīng)用的一個(gè)概念延伸，V2X(VehicletoEverything)車(chē)聯(lián)網(wǎng)

是對(duì)D2D(DevicetoDevice)技術(shù)的深入研究過(guò)程。它指的是車(chē)輛之間，或者汽

車(chē)與行人、騎行者以及基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信系統(tǒng)。利用裝載在車(chē)輛上的傳感器、

攝像頭獲取車(chē)輛行駛情況、系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)及周邊道路環(huán)境信息，同時(shí)借助GPS定

位獲得車(chē)輛位置信息；利用裝在路側(cè)的傳感器獲得道路環(huán)境信息；并通過(guò)D2D技

術(shù)將這些信息進(jìn)行端對(duì)端的傳輸，繼而實(shí)現(xiàn)在整個(gè)車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中信息的共享。通

過(guò)對(duì)這些信息的分析處理，及時(shí)對(duì)駕駛員進(jìn)行路況匯報(bào)與警告，有效避開(kāi)擁堵路

段選擇最佳行駛線(xiàn)路。

V2X車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信主要分為三大類(lèi)：V2V、V2I和V2P。運(yùn)輸實(shí)體，如車(chē)輛、路

側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施和行人，可以收集處理當(dāng)?shù)丨h(huán)境的信息(如從其它車(chē)輛或傳感器設(shè)備

接收到的信息)，以提供更多的智能服務(wù)，如碰撞警告或自主駕駛。

8

圖8車(chē)路協(xié)同服務(wù)

在V2X系統(tǒng)中，控制車(chē)輛與路面基礎(chǔ)設(shè)施之間信息交流的部分就是車(chē)路協(xié)同,

它能夠讓駕駛者能第一時(shí)間了解交通信息和危險(xiǎn)狀況。車(chē)路協(xié)同需要有高速、穩(wěn)

定、低時(shí)延的通信技術(shù)作為保障，而基于當(dāng)前成熟的LTE技術(shù)的LTE-V2X能夠讓

路邊單元（RSU）與車(chē)載單元（OBU）的信息進(jìn)行有效交互。同時(shí)，這項(xiàng)技術(shù)也

在演進(jìn)之中，在5G時(shí)代，更是能夠憑借5G技術(shù)的優(yōu)秀通信能力讓自動(dòng)駕駛成為

可能，讓人們獲得更優(yōu)良、安全、高效的出行體驗(yàn)。

圖9華為L(zhǎng)TE-V2X模塊DA2300

3.6高精度地圖（HDM）

高精度地圖，通俗來(lái)講就是精度更高、數(shù)據(jù)維度更多的電子地圖。精度更高

9

體現(xiàn)在精確到厘米級(jí)別，數(shù)據(jù)維度更多體現(xiàn)在其包括了除道路信息之外的與交通

相關(guān)的周?chē)o態(tài)信息。

高精度地圖將大量的行車(chē)輔助信息存儲(chǔ)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些信息可以分為兩

類(lèi)。第一類(lèi)是道路數(shù)據(jù)，比如車(chē)道線(xiàn)的位置、類(lèi)型、寬度、坡度和曲率等車(chē)道信

息。第二類(lèi)是車(chē)道周邊的固定對(duì)象信息，比如交通標(biāo)志、交通信號(hào)燈等信息、車(chē)

道限高、下水道口、障礙物及其他道路細(xì)節(jié)，還包括高架物體、防護(hù)欄、數(shù)目、

道路邊緣類(lèi)型、路邊地標(biāo)等基礎(chǔ)設(shè)施信息。

以上這些信息都有地理編碼，導(dǎo)航系統(tǒng)可以準(zhǔn)確定位地形、物體和道路輪廓,

從而引導(dǎo)車(chē)輛行駛。其中最重要的是對(duì)路網(wǎng)精確的三維表征（厘米級(jí)精度），比

如路面的幾何結(jié)構(gòu)、道路標(biāo)示線(xiàn)的位置、周邊道路環(huán)境的點(diǎn)云模型等。有了這些

高精度的三維表征，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以通過(guò)比對(duì)車(chē)載的GPS、IMU、LiDAR或攝

像頭的數(shù)據(jù)精確確認(rèn)自己當(dāng)前的位置。另外，高精度地圖中包含有豐富的語(yǔ)義信

息，比如交通信號(hào)燈的位置和類(lèi)型、道路標(biāo)示線(xiàn)的類(lèi)型、以及哪些路面是可以行

使等。

道路幾何車(chē)道寬度路牙收費(fèi)站

車(chē)輛車(chē)道標(biāo)識(shí)障礙物電話(huà)亭

立交橋

功能類(lèi)車(chē)遒限速溝通

蘸電線(xiàn)桿

坡度車(chē)道開(kāi)始

解建筑物

曲率車(chē)遒結(jié)束

交通標(biāo)志信號(hào)燈

航向交換區(qū)域

測(cè)速公交站

車(chē)道數(shù)車(chē)輛聯(lián)通

消防栓箭頭

車(chē)道類(lèi)型交叉引用

樹(shù)管遒

拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)航位推測(cè)

輪廓標(biāo)停車(chē)場(chǎng)

郵筒人行￡—

圖10高精度地圖的主要結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

導(dǎo)航地圖、ADAS地圖和AD所需要的地圖各不相同。（1）對(duì)于導(dǎo)航地圖而

言，街道名稱(chēng)是比較重要的信息，但對(duì)于A(yíng)DAS和AD地圖確并非如此。（2）道

路曲率對(duì)于A(yíng)DAS應(yīng)用至關(guān)重要，對(duì)于自動(dòng)駕駛也是必需的，但導(dǎo)航地圖并不需

10

要道路曲率數(shù)據(jù)。（3）道路的幾何特征對(duì)于導(dǎo)航、ADAS和AD地圖都是適用的。

（4）不同地圖級(jí)別和地圖精度的背后是不同級(jí)別的智能駕駛以及不同級(jí)別的精

度需求。

圖11高精地圖與導(dǎo)航地圖的關(guān)聯(lián)關(guān)系

高精度地圖與傳統(tǒng)地圖的區(qū)別。與一般電子導(dǎo)航地圖相比，高精度地圖不同

之處在于：

（1）精度：一般電子地圖精度在米級(jí)別，商用GPS精度為5米。高精度地圖

的精度在厘米級(jí)別（Google、Here等高精度地圖精度在10-20厘米級(jí)別）。

（2）數(shù)據(jù)維度：傳統(tǒng)電子地圖數(shù)據(jù)只記錄道路級(jí)別的數(shù)據(jù)：道路形狀、坡

度、曲率、鋪設(shè)、方向等。高精度地圖（精確度厘米級(jí)別）：不僅增加了車(chē)道屬

性相關(guān)（車(chē)道線(xiàn)類(lèi)型、車(chē)道寬度等）數(shù)據(jù)，更有諸如高架物體、防護(hù)欄、樹(shù)、道

路邊緣類(lèi)型、路邊地標(biāo)等大量目標(biāo)數(shù)據(jù)。高精度地圖能夠明確區(qū)分車(chē)道線(xiàn)類(lèi)型、

路邊地標(biāo)等細(xì)節(jié)。

（3）作用&功能：傳統(tǒng)地圖起的是輔助駕駛的導(dǎo)航功能，本質(zhì)上與傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)

化的紙質(zhì)地圖是類(lèi)似的。而高精度地圖通過(guò)“高精度+高動(dòng)態(tài)+多維度”數(shù)據(jù)，起

的是為自動(dòng)駕駛提供自變量和目標(biāo)函數(shù)的功能。高精地圖相比傳統(tǒng)地圖有更高的

重要性。

（4）使用對(duì)象：普通的導(dǎo)航電子地圖是面向駕駛員，供駕駛員使用的地圖

數(shù)據(jù)，而高精度地圖是面向機(jī)器的供自動(dòng)駕駛汽車(chē)使用的地圖數(shù)據(jù)。

（5）數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性：高精度地圖對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求更高。根據(jù)博世提出

11

的定義，自動(dòng)駕駛時(shí)代所需的局部動(dòng)態(tài)地圖（LocalDynamicMap）根據(jù)更新頻率

劃分可將所有數(shù)據(jù)劃分為四類(lèi)：永久靜態(tài)數(shù)據(jù)（更新頻率約為1個(gè)月），半永久

靜態(tài)數(shù)據(jù)（頻率為1小時(shí)），半動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（頻率為1分鐘），動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（頻率為1

秒）。傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖可能只需要前兩者，而高精地圖為了應(yīng)對(duì)各類(lèi)突發(fā)狀況，保

證自動(dòng)駕駛的安全實(shí)現(xiàn)需要更多的半動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)以及動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，這大大提升了對(duì)數(shù)

據(jù)實(shí)時(shí)性的要求。

高精度地圖=高鮮度+高精度+高豐富度。不論是動(dòng)態(tài)化，還是精度和豐富度,

最終目的都是為了保證自動(dòng)駕駛的安全與高效率。動(dòng)態(tài)化保證了自動(dòng)駕駛能夠及

時(shí)地應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況,選擇最優(yōu)的路徑行駛。高精度確保了機(jī)器自動(dòng)行駛的可行性,

保證了自動(dòng)駕駛的順利實(shí)現(xiàn)。高豐富度與機(jī)器的更多邏輯規(guī)則相結(jié)合，進(jìn)一步提

升了自動(dòng)駕駛的安全性。

智能駕駛地圖

一,，弋

詳婦車(chē)道儂：藥率、緘震'橫城、就向、高程.

用高、陽(yáng)貴、眼寬

定位地物與fTureBE居

所屬系統(tǒng)信息娛樂(lè)系統(tǒng)車(chē)我安全系貌

環(huán)境感知、定位、路徑規(guī)劃、

用途導(dǎo)航、搜索.目視

車(chē)輛控制

使用者人，有顯示計(jì)算機(jī)，無(wú)顯示

服務(wù)性要求相對(duì)低，人可以良好應(yīng)對(duì)高，機(jī)器較難良好應(yīng)H

<-?豺雌

圖12導(dǎo)航地圖與智能駕駛地圖的對(duì)比

高精度地圖具備三大功能。（1）地圖匹配。由于存在各種定位誤差，電子

地圖坐標(biāo)上的移動(dòng)車(chē)輛與周?chē)匚锊⒉荒鼙３终_的位置關(guān)系。利用高精度地圖

匹配則可以將車(chē)輛位置精準(zhǔn)的定位在車(chē)道上，從而提高車(chē)輛定位的精度。（2）

輔助環(huán)境感知。對(duì)傳感器無(wú)法探測(cè)的部分進(jìn)行補(bǔ)充，進(jìn)行實(shí)時(shí)狀況的監(jiān)測(cè)及外部

信息的反饋：傳感器作為自動(dòng)駕駛的眼睛，有其局限所在，如易受惡劣天氣的

影響，此時(shí)可以使用高精度地圖來(lái)獲取當(dāng)前位置精準(zhǔn)的交通狀況。（3）路徑規(guī)

劃。對(duì)于提前規(guī)劃好的最優(yōu)路徑，由于實(shí)時(shí)更新的交通信息，最優(yōu)路徑可能也在

隨時(shí)會(huì)發(fā)生變化。此時(shí)高精度地圖在云計(jì)算的輔助下，能有效地為自動(dòng)駕駛車(chē)提

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供最新的路況，幫助自動(dòng)駕駛車(chē)重新制定最優(yōu)路徑。

4實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與信息融合

信息融合是利大數(shù)據(jù)、圖像識(shí)別、人工智能等技術(shù)將來(lái)自多個(gè)傳感器或多源

的觀(guān)測(cè)信息進(jìn)行篩選、清洗、分析和綜合處理，從而得出決策和預(yù)測(cè)所需的信息

的處理過(guò)程。信息融合的基本原理是充分利用傳感器資源，通過(guò)對(duì)各種傳感器檢

測(cè)信息的合理支配與使用，將各種傳感器在空間和時(shí)間上的互補(bǔ)與冗余信息依據(jù)

某種優(yōu)化準(zhǔn)則或算法組合來(lái)產(chǎn)生對(duì)觀(guān)測(cè)對(duì)象的一致性解釋和描述。

視頻攝像機(jī)

路基亳米波雷達(dá)交通管控可變交通透導(dǎo)

路側(cè)感知

路基激光雷達(dá)

信號(hào)燈

?車(chē)內(nèi)信號(hào)燈服務(wù)

車(chē)

路交通信息服務(wù)?交通信息服務(wù)

車(chē)載激光雷達(dá)交

協(xié)

?路徑導(dǎo)航服務(wù)通

累

OBU智能車(chē)輛感車(chē)載攝像機(jī)參

據(jù)

知車(chē)輛位置/方向/速度與

局

者

嬖

野

口安全警告信息

態(tài)

地行車(chē)超視間照

行人位置/方向圖

(

單車(chē)位置/方向L

5G移動(dòng)定位D?油門(mén)控制

M車(chē)輛遙控.的闞

)?剎車(chē)控制

高精度地圖(HDM)

圖13車(chē)路協(xié)同交通感知數(shù)據(jù)處理流程

4.1實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理分工

在車(chē)路協(xié)同服務(wù)平臺(tái)中，邊緣計(jì)算和云端計(jì)算組成了數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。根據(jù)不

同的需要，云端和邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)分別完成不同的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融合計(jì)算。與駕駛安全

有關(guān)的數(shù)據(jù)處理和發(fā)送需要在10毫米以?xún)?nèi)完成，因此需要在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)處理。

其他與效率相關(guān)的服務(wù)因?yàn)樾枰Y(jié)合整個(gè)區(qū)域交通狀態(tài)進(jìn)行處理和運(yùn)算，而且這

部分服務(wù)對(duì)時(shí)延要求不高，可以在云端進(jìn)行處理。

表3邊緣計(jì)算與云計(jì)算比較表

序號(hào)項(xiàng)目路側(cè)邊緣計(jì)算云計(jì)算

13

1設(shè)備邊緣計(jì)算服務(wù)器云服務(wù)器

2延時(shí)要求5-10毫秒500毫秒

1）融合節(jié)點(diǎn)傳感器數(shù)

據(jù)，上傳經(jīng)處理好的

）融合區(qū)域交通傳感器數(shù)

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)1

據(jù)

2）更新局部動(dòng)態(tài)地圖

3主要任務(wù)2）優(yōu)化區(qū)域交通控制方案

（LDM）

3）下發(fā)優(yōu)化方案

3）確認(rèn)和發(fā)布安全警告

4）其他交通信息服務(wù)

4）得到授權(quán)的情況下直

接遙控車(chē)輛規(guī)避事故

4.2路側(cè)傳感器與車(chē)載傳感器數(shù)據(jù)融合

路側(cè)傳感器與附近眾多的車(chē)載傳感器分別從不同的視角對(duì)同一道路地點(diǎn)周

邊環(huán)境進(jìn)行觀(guān)測(cè)，系統(tǒng)對(duì)不同傳感器觀(guān)測(cè)的數(shù)據(jù)按轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的坐標(biāo)系統(tǒng)，對(duì)不

同感知數(shù)據(jù)進(jìn)行相互比對(duì)，最終形成對(duì)道路環(huán)境、運(yùn)動(dòng)的車(chē)輛和行人的統(tǒng)一的映

像，形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括運(yùn)動(dòng)物體的瞬時(shí)位置、運(yùn)動(dòng)方向、運(yùn)動(dòng)速度等，最終

生成道路地點(diǎn)的局部動(dòng)態(tài)地圖。

圖14交叉路口的三維運(yùn)動(dòng)物體識(shí)別

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圖15左：攝像機(jī)覆蓋區(qū)域。右：雷達(dá)覆蓋區(qū)域

4.3生成局部動(dòng)態(tài)地圖（LDM）

局部動(dòng)態(tài)地圖是統(tǒng)一描述道路動(dòng)態(tài)環(huán)境的高精地圖，是判斷車(chē)輛是否處于危

險(xiǎn)狀態(tài)的重要參照