希迪智驾（CIDI）发布“V2X+智慧高速”解决方案，打造车路协同式智慧高速

2017年，国务院印发《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》，明确提出样板推展车路协同技术，应用于智能车载设备，建设智能路外侧设施。2018年，工信部公布《车联网（智能网联成汽车）产业发展行动计划》，明确提出力争到2020年，车联网用户渗透率超过30％以上的目标。从政策层面看，国家高度重视自动驾驶和车路协同发展，并确认了按照车路协同的技术路径大力推展自动驾驶的发展。

无论是智能驾驶车辆技术发展还是智慧高速建设，仅有从一个方面应从，无法确保智能驾驶的意味著安全性。智慧高速该如何建设，希迪智所乘（长沙智能驾驶研究院、CIDI）已明确提出一个建设框架——智慧高速不应不具备道路感官体系、仅有路段高精度定位与高精度地图、仅有路段路外侧V2X通信体系、云端监控与计算出来平台体系。在此背景下，经过技术的升级递归，希迪智所乘公布了“V2X＋智慧高速”解决方案。此前，希迪智所乘针对城市交通安全性及交通通行效率问题已公布“V2X＋交叉路口”解决方案。

“V2X＋智慧高速”解决方案只是希迪智所乘针对智慧高速建设三步战略中的第一步——车路协同式智慧高速，其余分别为半自动化式智慧高速以及全自动化式超级高速。●车路协同式高速路侧端展开仅有路段交通态势感官，并将感官结果通过V2X通信传送给自动驾驶车辆展开决策，为自律决策自动驾驶车辆的感官系统获取路外侧数据承托，为自动驾驶保驾护航。

●半自动化式高速自动驾驶车辆自律决策控制居多，路侧端感官决策控制辅，以超过主动安全性目的。自动驾驶车辆根据自身感官结果以及路外侧传送的高精度局部动态地图与控制指令（融合云端协同调度结果），展开最后融合决策。●全自动化式高速（超级高速）自动驾驶车辆自律决策控制辅，路侧端感官决策控制居多，使低成本自动驾驶车辆沦为有可能，最后超过在低成本硬件下构建高可靠性主动安全性的目的。

本次公布的“V2X＋智慧高速”解决方案－－车路协同式高速，不仅获取高速智慧监管技术承托，还多方面符合行经车辆的智能上下班市场需求。针对自动驾驶车辆，获取超视距路况感官功能，有效地填补单车智能的感官盲点；针对网联车辆，获取基于V2X的高级辅助驾驶员功能，需要有效地确保主动安全性，提高交通效率；针对普通社会车辆，用户只需加装方案获取的APP就可以体验部分高级辅助驾驶员功能，有效地增加交通事故再次发生。方案构成与功能讲解整个方案主要由智能网联成道路管理系统（CRSS）、智慧高速云控平台、车载终端设备构成。

根据有所不同应用于场景方案获取了四层计算出来架构：车端计算出来、路外侧边缘计算出来、中心云计算、移动末端计算出来。方案中的CRSS主要由智能网联路外侧单元、边缘计算出来单元、路外侧传感器构成，系统集成了感官、高精度定位、V2X通信等功能。智慧高速云控平台主要包括智能网联成道路数据管理、V2X场景云计算与决策、自动驾驶监测与管理等功能。

车载终端主要由车载单元（OBU）与智能手机移动终端构成，车载终端主要构建了V2X通信、V2X算法决策、APP终端表明、自动驾驶掌控等功能。方案功能特色1、超视距感官能力，提升自动驾驶安全性在高速场景中因车速较慢，车辆所需的安全性距离较近，而车载末端传感器无限大感官能力只有100到200米，在某些车辆或场景中，无法符合其安全性。此时，沿线部署的CRSS之后可通过其超视距感官能力，有效地强化自动驾驶安全性。

超视距感官能力还包括以下三个方面：■超视距障碍物检测视距范围以外的道路上不存在障碍物时，CRSS需要在驾驶员视距范围之外提早感官到结果并广播给相似该方位的车辆，警告其提早决策。■超视距可行经区域检测为应付道路施工、路面坑洼、交通事故等类似事件的再次发生，道路的可行经区域也将动态发生变化。此时，若依照车内留存的历史地图展开自驾行经，更容易再次发生交通事故。

CRSS提早感官这个区域并广播给相似的自动驾驶车辆，警告其提早变道。■超视距视频感官CRSS将收集的路外侧视频数据通过V2I传授给自动驾驶车辆的感官层展开决策分析，从而将自动驾驶车辆感官能力扩展到1km左右，很大地提高了高速自动驾驶的安全性。2、给传统车辆赋能网联化，构建高级辅助驾驶员合作式智能交通（CooperativeITS）是智能交通发展方向，希迪智所乘“V2X＋智慧高速”解决方案反对前装或后装的网联化车辆。一种网联化车辆是通过安装OBU使车辆不具V2X通信能力，通过提供CRSS所收到的感官结果信息，可以取得更加完备的道路交通信息，已完成高级辅助驾驶员（ADAS）功能。

另一种网联化车辆为用于希迪智驾车路协同APP不具备V2N通信能力的车辆，融合本方案的云计算与移动计算出来，可实现部分ADAS功能。CRSS智能道路管理系统需要动态感官车辆、道路、行人、交通事故等信息，并广播给周边车辆，方案早已构建的高级辅助驾驶员场景还包括前向撞击预警、路口撞击预警、紧急制动预警等主动安全类、地外，还构建了车道汇入警告、前方车道变宽、急弯车速警告、前方交通拥堵警告、高速出口信息警告等交通效率类场景。

3、减少自动驾驶车辆成本，减缓自动驾驶场景落地自动驾驶车辆一般来说使用摄像头、夜视照相机、激光雷达、毫米波雷达等传感器来感官周边环境信息，鉴于传感器、车载计算出来平台的价格以及可靠性等因素，使得现阶段自动驾驶车辆的成本较高。在本次公布的希迪智驾车路协同高速方案中，路外侧CRSS向车辆动态获取道路态势，可减少对于车载传感器以及车载计算出来平台的市场需求，减少自动驾驶的构建成本，将车的部分智能移往到路侧来已完成。

该解决方案将路外侧传感器、交通控制中心、静态地图等数据经过简单的检测算法与预处理流程，再行经过萃取和融合后分解局部动态地图（LDM），局部动态地图为自动驾驶的融合决策获取了数据承托。此外系统获取了一种多级决策的架构，从最基础的车端决策到路外侧单元的决策（边缘决策），最后构建基于较低延时网络（如5G）云端决策。

4、路外侧高精度定位体系仅有路段动态高精度定位体系是面向智能上下班市场需求最基础的支撑体系。为了给车辆获取精准定位（GPS差分）及车道级定位，本此希迪智所乘公布的方案获取了路外侧高精度定位辅助基站和摄像头辅助定位两种方式。

CRSS中的路外侧单元内置RTK定位系统，可以作为高精度定位基站，通过V2I通信方式对高速上的车辆获取差分定位服务，即输入RTCM信息包在。此外，利用深度自学技术，通过路外侧摄像头与毫米波雷达构建多车道线与道路边界的检测，从而展开车道级定位。

5、智慧高速云控平台智慧高速云控平台的服务对象是智能汽车及其用户、管理及服务机构。它为这些服务对象获取车辆运营、基础设施、交通环境、交通管理等动态基础数据。它具备数据存储、数据运维、大数据分析、云计算、信息安全等基础服务机制，是反对智能网联成汽车实际应用于市场需求的基础承托平台。

本方案通过此云触平台，打造出未来智慧路网管理与服务平台。它是路网上智能车辆和智能终端终端交通基础设施网络的安全性门户。通过对交通数据展开统合处置，构成分析预测模型，从而运用于交通调度引领、线路规划、车辆管控等方面，推展道路基础设施要素资源全面数字化、“人车客货”互联互通。

用数据管理和决策为车辆的运营获取全方位的反对。■智能网联成数据管理平台智能网联成数据管理平台是智慧高速云控平台的核心系统，是智慧高速上数据采集、处置、融合的枢纽，还包括：自动驾驶汽车、智能网联成汽车、智能网联成设施、智能路外侧感官等近期交通感官系统的数据汇集于智能网联成场景决策计算出来与掌控平台中。主要内容还包括：智能网联成设施管理、自动驾驶汽车测试数据、智能网联成安全事件、智能网联成汽车测试数据、智能全息感官数据等子系统。■自动驾驶监测与管理平台针对类似事件，自动驾驶车辆不受资源容许、安全员因突发状况无法接管车辆等情况，必须一种有效地的安全性校验机制。

在这种情况下，为了对车辆状况展开动态监控，希迪智所乘研发了针对于驾驶员仓和车体前方情况的多路监控视频传输系统，该系统切断5G网络，需要较低延时地将1080P视频数据表明于监控中心，且该系统不具备动态查阅、远程监控，视频存储回看和动态网络带宽自适应等功能。此外，有效地利用5G大比特率较低延后网络，在云端构成远程驾驶员能力，成立远程驾驶员云中心，搜集来自车辆及路外侧传感装置的数据，并通过远程控制可以构建车辆自动驾驶；利用自动驾驶区域化、道路局部化、个性化的特点，将车辆收集数据通过高带宽传输到云端，并利用云平台的计算能力构建决策，不但解决问题了车辆本身功耗、体积容许带给的计算出来市场需求问题，而且将结果通过低可信较低延时网络传到车载末端，可以构建车辆的动态介入掌控，保证行经安全性。

■智能网联成云计算平台智能网联成云计算平台获取非常丰富的应用服务，且可以根据应用程序的服务质量（QoS－QualityofService）市场需求动态调整云端资源。为了应付智慧高速大数据的特点，系统使用了存储即服务（STaas），合作即服务（Caas）、基础设施即服务（laas）等数据处理方式。●STaas存储即服务目的在于构建数据存储云化，获取智慧高速数据利用率、安全性。

●Caas合作即服务车辆网络获取各种各样的新服务，如驾驶员安全性、交通信息、交通警报、天气或交通事件请示、行驶和广告。●Iaas基础设施即服务可以提供与交通状况涉及的车辆信息，还可以提供道路上再次发生的事件，比如事故。智能网联成云计算平台利用智能网联成道路数据管理平台动态强劲的数据采集、数据融合能力，将自动驾驶汽车、智能网联网联成汽车、社会车辆连接起来，再行通过人工智能算法研发车路协同模型，顺利将车辆运动的决策与掌控和交通的调控系统协同一起。

从而使得车辆与交通管控需要基于联合的优化目标，确实解决问题交通上下班中不存在的各类问题。

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