郭 蓬，蔡 聰，戎 輝，唐風(fēng)敏，王文揚(yáng)，王夢丹

（1.天津大學(xué)，天津 300072；2.中國汽車技術(shù)研究中心有限公司，天津 300300；3.河北工業(yè)大學(xué)，天津 300222）

車路協(xié)同系統(tǒng)（Cooperative Vehicle Infrastructure System，CVIS）以先進(jìn)的專用短程通信技術(shù)（Dedicated Short Range Communication，DSRC）為基礎(chǔ)，融合新一代高精度定位技術(shù)和先進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了車與車（V2V）、車與路（V2I）、車與人（V2P）之間的動態(tài)實(shí)時信息交互。在全方位動態(tài)交通信息采集與融合的基礎(chǔ)之上，車路協(xié)同系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了車輛主動駕駛安全預(yù)警和控制以及道路交通協(xié)同管理，充分實(shí)現(xiàn)了人、車、路的有效協(xié)同，從而提高駕駛安全性，減少城市交通擁堵、提升交通出行品質(zhì)、提高城市交通管理部門管理成效。本文基于真實(shí)CVIS場景的建立，分析說明了該系統(tǒng)的組成和架構(gòu)，并對系統(tǒng)中不同場景的實(shí)現(xiàn)和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了闡述。

1 車路協(xié)同系統(tǒng)介紹

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)

車路協(xié)同系統(tǒng)的總體架構(gòu)說明：通過將專用短程通信設(shè)備布設(shè)于自動駕駛車輛或者智能網(wǎng)聯(lián)車輛，以及路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施上，以實(shí)現(xiàn)車路的實(shí)時通信，從而將整個交通系統(tǒng)中的人、車、路等各方面的構(gòu)成部分統(tǒng)一于一個整體。然后，對于交通系統(tǒng)中的紅綠燈、攝像頭、可變情報(bào)板等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，在人、車、路所構(gòu)成的整個系統(tǒng)中進(jìn)行實(shí)時信息傳輸與交換，為此，研發(fā)配套了短程通信與車載網(wǎng)絡(luò)。而測試、調(diào)試軟件則應(yīng)用于對整個通信系統(tǒng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測、處理、分析，并且將所獲的結(jié)果應(yīng)用于對整個通信系統(tǒng)的提高和改善。并且在此基礎(chǔ)上構(gòu)成了一個車路協(xié)同系統(tǒng)，這個系統(tǒng)基本上包括了RSU（Road Side Unit）、OBU（On Board Unit）、紅綠燈、可變情報(bào)板、交換機(jī)、攝像頭、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等以及開發(fā)和測試軟件，可以在室外和實(shí)驗(yàn)室范圍內(nèi)對所設(shè)計(jì)的整個系統(tǒng)進(jìn)行模擬和示范，以達(dá)到總體的展示效果。

1.2 系統(tǒng)組成

車路協(xié)同系統(tǒng)主要包括3個部分，分別是智能網(wǎng)聯(lián)汽車、路側(cè)設(shè)備和后臺管理系統(tǒng)，并且預(yù)留了可以提供拓展的功能，比如后續(xù)會實(shí)現(xiàn)更多場景以及車車通信。目前系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)的功能主要包括：基于紅綠燈自動調(diào)節(jié)的車輛優(yōu)先通行，基于智能情報(bào)板的施工信息警示以及基于智能攝像頭的物體識別。物體識別具體包括對于運(yùn)動物體的識別（主要用于模擬交叉路口的監(jiān)控?cái)z像頭的功能）和對于靜止物體的識別（主要用于模擬智能停車場的空閑車位的識別功能），并且將相應(yīng)的數(shù)據(jù)以信號的形式通過專用短程通信設(shè)備以及配套通信軟件進(jìn)行車路之間的信息傳輸和交互，整個車路協(xié)同系統(tǒng)構(gòu)成如圖1所示。

車路協(xié)同系統(tǒng)中的實(shí)驗(yàn)車輛，是一款專門為該系統(tǒng)開發(fā)的智能網(wǎng)聯(lián)觀光車，車身搭載多種傳感器以及OBU等通信設(shè)備，不僅能夠滿足無人駕駛的需要，同時還能實(shí)現(xiàn)后臺管理系統(tǒng)的遠(yuǎn)程監(jiān)控管理、手機(jī)APP的實(shí)時調(diào)度以及V2X

圖1 車路協(xié)同系統(tǒng)的構(gòu)成

通信等多元化功能，車輛外型如圖2所示。

圖2 智能網(wǎng)聯(lián)觀光車

車路協(xié)同系統(tǒng)中的路側(cè)設(shè)備，采用可移動式的交通設(shè)備，并裝有RSU等通信設(shè)備，可以實(shí)現(xiàn)車輛和路側(cè)設(shè)備之間的通信，如圖3所示。

圖3 路側(cè)設(shè)備

另外，車路協(xié)同系統(tǒng)還專門開發(fā)了一款A(yù)PP，作為車載PAD的顯示內(nèi)容，方便更加直觀地展示車路協(xié)同系統(tǒng)中不同場景的功能，如圖4所示。

圖4 車路協(xié)同系統(tǒng)APP

1.3 運(yùn)行流程

系統(tǒng)運(yùn)行流程主要是基于專用短程通信設(shè)備和配套的通信軟件，實(shí)現(xiàn)不同交通參與者之間的信息交互和信息傳輸，使之構(gòu)成一個整體，并且對于這個過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，會反饋到測試、調(diào)試軟件進(jìn)行進(jìn)一步的處理，如圖5所示。

圖5 系統(tǒng)運(yùn)行流程示意圖

2 場景介紹

車路協(xié)同系統(tǒng)目前包括4個測試場景：行人識別與躲避、紅綠燈自動調(diào)節(jié)、施工信息警示和停車位檢測，見表1。

表1 車路協(xié)同系統(tǒng)場景

2.1 行人識別與躲避

車輛轉(zhuǎn)向遇到橫穿公路的行人，由于路口建筑物的遮擋形成了NLOS（Not Line of Sight）場景，所以采用視頻檢測的識別方式和DSRC的通信方式。

路口處的攝像頭監(jiān)控路口是否有行人通過，并通過RSU實(shí)時廣播當(dāng)前路口的行人信息，OBU收到該路口有行人通過的信息后，車載平板顯示警示信息，智能網(wǎng)聯(lián)車輛自動采取減速或制動避讓行人，避免發(fā)生碰撞的危險(xiǎn)，如圖6所示。

圖6 行人識別與躲避場景

相較于目前普遍依靠無人車上的攝像頭和雷達(dá)來檢測行人，本文中采用的方案充分利用了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的優(yōu)勢，基于DSRC技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車路協(xié)同，使車輛在一些NLOS場景中也能很好地檢測到規(guī)劃路徑上的行人，而且行人不需要佩戴相關(guān)的通信設(shè)備，取而代之的是目前更為成熟的視頻識別技術(shù)，可靠性更高，成本也更加低廉。

2.2 紅綠燈自動調(diào)節(jié)

高優(yōu)先路權(quán)使用車輛（如執(zhí)勤車、救護(hù)車等）通過OBU發(fā)送應(yīng)急通過路口信息給紅綠燈，紅綠燈通過RSU收到控制指令變換綠燈配時和相位，實(shí)現(xiàn)高優(yōu)先權(quán)車輛優(yōu)先通行，確保其快速通過路口，如圖7所示。

圖7 紅綠燈自動調(diào)節(jié)場景

目前車路協(xié)同系統(tǒng)中和紅綠燈相關(guān)的場景主要是以綠波車速引導(dǎo)為主，OBU接收到紅綠燈的配時和相位信息，給予駕駛員合適的建議車速區(qū)間，確保車輛能夠經(jīng)濟(jì)、舒適地（不需要停車等待）通過紅綠燈路口。本文中的方案則是以車輛為主導(dǎo)，不需要車輛來適應(yīng)紅綠燈的相位，而是紅綠燈更改相位配合車輛的行駛，相比之下效率更高，駕乘體驗(yàn)更好。而且可以更改不同車輛的優(yōu)先路權(quán)，確保執(zhí)勤車、救護(hù)車等車輛有較高的優(yōu)先路權(quán)，確保其快速通過。

2.3 施工信息警示

當(dāng)前方道路施工時，可變情報(bào)板通過RSU向周邊廣播道路施工警示信息，提示周圍車輛及時減速避讓，避免發(fā)生事故。智能網(wǎng)聯(lián)車輛OBU接收到RSU發(fā)來的廣播消息后，根據(jù)信息的安全級別顯示警示信息，自動減速避讓，避免可能發(fā)生的交通事故，如圖8所示。

圖8 施工信息警示場景

現(xiàn)有的施工信息警示牌受距離和NLOS場景限制較大，本文中采用的方案通過RSU將施工信息廣播給周圍通信范圍之內(nèi)的車輛，車輛根據(jù)各自的路徑規(guī)劃提前做出是否需要減速避讓的判斷，在施工警示牌進(jìn)入視線范圍之前或者一些NLOS場景中都能起到很好的效果。

2.4 停車位檢測

通過攝像頭實(shí)時監(jiān)控停車位信息，并將停車位信息通過RSU廣播給周圍車輛，車輛OBU接收到信息后，車載平板顯示停車位占用情況和空余停車位，如圖9所示。

圖9 停車位檢測場景

目前應(yīng)用較多的超聲波停車位檢測器成本較高，而且裝在室外露天停車位上容易發(fā)生損壞，本文中采用的方案可以基于停車位原有的監(jiān)控?cái)z像頭，加裝嵌入式算法處理模塊和RSU盒子，充分利用DSRC通信的優(yōu)點(diǎn)，將車位信息實(shí)時廣播給周圍車輛。

3 場景實(shí)現(xiàn)

3.1 行人識別與躲避

路口處的攝像頭監(jiān)控路口是否有行人通過，通過網(wǎng)線將視頻畫面實(shí)時傳送給算法處理模塊，算法處理模塊通過行人檢測算法判斷路口是否有行人通過（圖10），并通過RSU實(shí)時廣播當(dāng)前路口的行人信息，并在報(bào)文中添加攝像頭的ID號，智能網(wǎng)聯(lián)車輛根據(jù)自身的路徑規(guī)劃，OBU接收帶有即將通過路口的攝像頭ID號的報(bào)文，并輸出到工控機(jī)，控制車載平板顯示警示信息，智能網(wǎng)聯(lián)車輛自動減速或制動避讓行人，避免發(fā)生碰撞的危險(xiǎn)。行人識別與躲避業(yè)務(wù)流程如圖11所示，流程說明見表2。

3.2 紅綠燈自動調(diào)節(jié)

高優(yōu)先路權(quán)使用車輛（如執(zhí)勤車、救護(hù)車等）行駛到路口附近，通過OBU發(fā)送控制指令給RSU，RSU收到控制指令后輸出給紅綠燈控制器，紅綠燈變換配時和相位，更改為綠燈常亮，實(shí)現(xiàn)高優(yōu)先權(quán)車輛優(yōu)先通行，確保其快速通過路口。紅綠燈自動調(diào)節(jié)業(yè)務(wù)流程如圖12所示，流程說明見表3。

圖10 行人檢測結(jié)果

圖11 行人識別與躲避業(yè)務(wù)流程

表2 行人識別與躲避流程說明

圖12 紅綠燈自動調(diào)節(jié)業(yè)務(wù)流程

3.3 施工信息警示

后臺控制中心根據(jù)道路施工信息，遠(yuǎn)程更改路側(cè)可變情報(bào)板文字信息，可變情報(bào)板通過RSU廣播可變情報(bào)板上警示的施工信息，并在報(bào)文中添加可變情報(bào)板的ID號，附近車輛通過OBU接收到施工信息后，通過ID號判斷與施工地點(diǎn)的相對位置，車載平板顯示可變情報(bào)板上的施工信息，智能網(wǎng)聯(lián)車輛根據(jù)當(dāng)前路徑規(guī)劃和與施工地點(diǎn)的相對位置，自動執(zhí)行減速避讓或更改路徑規(guī)劃等操作，避免可能發(fā)生的交通事故。施工信息警示業(yè)務(wù)流程如圖13所示，流程說明見表4。

表3 紅綠燈自動調(diào)節(jié)流程說明

圖13 施工信息警示業(yè)務(wù)流程

表4 施工信息警示流程說明

3.4 停車位檢測

停車場攝像頭監(jiān)控停車位信息，通過網(wǎng)線將視頻畫面實(shí)時傳送給算法處理模塊，算法處理模塊通過靜態(tài)目標(biāo)識別算法判斷停車位是否被占用，并通過RSU實(shí)時廣播當(dāng)前停車位信息，OBU接收停車位信息在車載平板上實(shí)時動態(tài)顯示停車位信息。停車位檢測業(yè)務(wù)流程如圖14所示，流程說明見表5。

圖14 停車位檢測業(yè)務(wù)流程

表5 停車位檢測流程說明

4 結(jié)語

發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車，建立智能網(wǎng)聯(lián)汽車的測試評價體系，針對智能網(wǎng)聯(lián)汽車進(jìn)行實(shí)車道路測試驗(yàn)證，都需要先在開放測試道路和封閉測試區(qū)內(nèi)模擬實(shí)際的道路場景進(jìn)行實(shí)車測試。目前國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)示范區(qū)的建設(shè)才剛剛起步，多數(shù)測試場景都沒有將無人駕駛和“網(wǎng)聯(lián)”很好地結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)真正意義上的車路協(xié)同。而有關(guān)車路協(xié)同系統(tǒng)的研究也剛剛起步，多數(shù)尚處于跟蹤調(diào)研和理論階段，缺乏深入的研究并應(yīng)用到實(shí)際。

本文基于專用短程通信技術(shù)，開發(fā)了一款專門用于車路協(xié)同的RSU和OBU盒子，構(gòu)建了4個具有特色的車路協(xié)同場景，并為此研發(fā)了一款智能網(wǎng)聯(lián)汽車進(jìn)行實(shí)車驗(yàn)證，開發(fā)了一款移動端APP用于車載端演示，實(shí)際驗(yàn)證了本文提出的車路協(xié)同系統(tǒng)的可行性。文章中一共提出了4個場景，其中行人識別與躲避場景，利用DSRC技術(shù)實(shí)現(xiàn)路側(cè)攝像頭和車輛的信息共享，解決了無人車無法檢測到NLOS場景中行人橫穿馬路的難題；紅綠燈自動調(diào)節(jié)場景，改變了一貫以路為主導(dǎo)的現(xiàn)狀，實(shí)現(xiàn)了以車位主導(dǎo)，大幅提高通行效率的飛躍式改進(jìn)；施工信息警示場景，讓車輛裝上了“千里眼”和“順風(fēng)耳”，能夠發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)距離的交通異常；停車位檢測場景，通過開發(fā)視頻檢測算法，大大緩解了找停車位難的問題。

本文提出的這些場景，不僅可以服務(wù)于未來智能網(wǎng)聯(lián)示范區(qū)的建設(shè)和智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展，起到示范作用，對于車路協(xié)同領(lǐng)域的深入研究，也具有一定的參考價值。