车路云一体智能网联公交系统研究

摘 要 “车路云协同+智能网联技术”是未来公共交通的发展方向，基于智能网联公交系统关键技术和行业应用现状，本文将智能网联公交系统的关键场景归纳为全过程的精准调度，全行程的优先通行，全路程的安全保障，全旅程的优质服务。针对场景需求探究车路云一体智能网联公交系统总体解决方案，包含车辆，路侧，云控平台三个子系统，研究系统架构和功能设计。本研究对提高公交智能化水平，带动公共交通产业技术变革有重要意义。

关键词 车路云协同;智能网联;公交系统

Abstract “Cooperative Vehicle Infrastructure +Intelligent Connected Vehicle” is the future development direction of public transportation. Based on the key technologies of the intelligent networked public transport system and industry applications， this paper proposes main scenarios of intelligent networked public transport system， including precise scheduling of the whole process， priority traffic of the whole journey， safety guarantee of the whole journey， and quality service of the whole journey. The overall solution of Intelligent Networked Public Transport System Vehicle Integrated with Vehicle， Road and Cloud was explored according to the scenarios. including three subsystems of vehicle， roadside， and cloud control platform. This paper Elaborates the system architecture and functional. This research is of great significance for improving the level of public transportation intelligence， and driving the technological transformation and acceleration of the public transportation industry.

Key words Cooperative Vehicle Infrastructure; Intelligent connected vehicle; Public transportation system

引言

随着社会经济的不断发展、人们生活水平的普遍提高和机动车的快速增长，城市交通道路网饱和度将持续升高，交通拥堵问题日益严重，大力发展公众交通是缓解交通拥堵的重要手段，公交自动驾驶技术的应用和智能化系统的升级对提升公交系统服务质量，提高公交运行效率起着至关重要的作用。

但是现有的公交智能化系统还存在重建设轻调度，信息化发展不均衡，规模效应难以充分发挥等问题。随着5G、人工智能、物联网、云计算等技术的快速发展，智能交通产业全面升级，给现有交通体系带来了颠覆性改变。“车路云协同+智能网联化技术”成为未来公共交通的发展方向。基于车路云一体化技术的智能网联公交系统是提高公交运行效率、提升公交运行的舒适度，带动公共交通产业技术变革和加速升级的重要技术手段。

1智能网联公交系统发展现状

1.1 智能网联公交系统关键技术

智能网联公交系统通过搭载多种传感器，融合现代通信技术实现对公交行驶道路交通环境感知。基于通信协议对感知信息进行融合，实现人-车-路之间的信息共享与交互，控制公交车辆自主安全有序运行。本研究根据智能网联公交系统的需求和发展现状，将关键技术总结为环境感知技术，智能决策技术、控制执行技术、V2X通信技术，云平台和大数据技术，高精度地图和高精度定位技术6类。

（1）环境感知技术

环境感知主要依赖于各类部署于车载系统，路侧系统 上的传感器来完成，通过摄像机，微波雷达，激光雷达等传感器设备，基于传感器融合技术感知公交车辆在行驶过程中的自身状态信息和外部信息。环境感知技术是自动驾驶公交迈向车路云协同一体化发展的关键技术之一，是智能网联公交系统的核心组成部分[1-2]。

（2）智能决策技术

智能决策技术指的是运行中的公交车辆根据所感知的周边及自身环境信息，对车辆的运行路径和驾驶行为做出智能决策的过程。在环境感知技术基础上，利用信息融合技术整合各项信息，完成全局路径规划决策，以及局部运行轨迹规划和驾驶行为规划。车辆智能决策技术在智能网联公交系统中承担着车辆“大脑”的作用[3]。

（3）控制执行技术

控制执行技术是按照车辆智能决策输出的结果，控制车辆的驾驶行为，保障车辆安全到达预定目标点的过程。智能网联公交车辆的控制执行技术包括横向控制与纵向控制两类。横向控制主要在保证安全与舒适的条件下控制车辆的转向，纵向控制主要控制车辆的行驶速度，使车辆能够按照预定时间安全到达目的地[4]。

（4）V2X通信技术

V2X通信技术主要是通过终端直连技术实现接近实体间端到端的信息传送。V2X通信技术的发展包括三个阶段。第一和第二阶段分别专注于ITS远程信息处理和高级辅助驾驶领域。随著5G时代的到来，V2X通信技术正在发展到第三阶段，可以支持自动驾驶，远程和协作驾驶以及实时环境感知和控制。其快速精准的信息传输是保障智能网联公交车运行效率和安全的支撑技术[5]。

（5）云平台和大数据技术

云平台技术是智能网联汽车的基础技术，包括云计算、大数据的关联分析和深度挖掘、数据高效存储和检索、数据交换共享等。

（6）高精度地图和高精度定位技术

高精地图是为自动驾驶汽车规划道路行径的重要基础，相比一般普通导航地图的精度是以米为单位的级别，高精地图可以做到厘米级别。能够为自动驾驶车辆提供定位、决策、交通动态信息等依据。在自动驾驶汽车传感器出现故障或者周围环境较为恶劣时，高精地图也能确保车辆的基本行驶安全。

1.2 智能网联公交行业应用现状

随着自动驾驶技术的不断发展，智能网联车辆的运行示范正在从封闭测试道路逐步转移至开放测试道路。智能网联汽车行驶范围也拓展至工业区、商业区、交通枢纽、住宅区等各种场景。

2017年12，国内第一辆自动驾驶公交车“阿尔法巴（Alphabus）”在深圳福田保稅区上路，这是中国首次、全球首例在开放道路上试运行的无人驾驶公交。2018年12月，湖南湘江新区智能网联公交示范线正式开通试运行，这是国内首条在开放道路条件下运营的智能网联公交线路。2019年1月，在上海国家会展中心举办的“新一代人工智能未来发展峰会”上，深兰科技发布了一款世界首创的多功能“熊猫智能公交车”，该车配备了智能驾驶、生物识别、语音交互、精准广告推送、车载监察机器人、智能无人零售系统、异常行为监控系统、智能逃生紧急处理等系统。2019年5月，河南省政府和宇通客车联手打造的5G智能公交项目在郑州龙子湖智慧岛落地，4辆宇通L4级自动驾驶巴士开始在智慧岛开放道路试运行，这也是全球首条在开放道路上试运行的5G无人驾驶公交。2020年5月，由海南联通开发建设，运用了5G、边缘计算、车路协同等前沿科学技术的海南首个“5G+无人驾驶车”体验项目在海南正式投入运营，成为推动“5G+无人驾驶车”应用商业化的一次很有意义的尝试。

但公共交通运行场景中更高的安全性要求、更精确的车辆控制要求、更智能化的车辆调度决策要求给以单车智能为主的智能网联公交带来的诸多技术难题和挑战，车路云一体化、智能网联汽车、智慧道路是解决问题的关键。为此，本研究提出了“车路云一体”的智能网联公交解决方案，推动智能网联公交系统的技术转化和产业升级。

2车路云一体智能网联公交关键需求场景

分析智能网联公交运营的全过程，将关键需求场景分为全过程的精准调度场景，全行程的优先通行场景，全路程的安全保障场景，全旅程的优质服务场景。

2.1 全过程的精准调度

智能网联公交车辆运行过程中，调度员需要全程对运行车辆进行动态监控，实时精准定位公交车辆的位置，速度，运行状态等信息，通过远程视频监控了解智能网联公交车辆，站台实时运营情况。调度人员需要通过多种通信手段与运行的网联公交车保持实时通信，将语音通信数字化、视频传输网络化、调度管理信息化，发布调度指令，实现精准调度。

2.2 全行程的优先通行

网联公交车辆通过信号控制交叉口时，需要保证运行全程无红灯，实现信号优先功能，保证公交车辆运行效率。首先要获取准确，可靠的信号配时信息，根据公交车辆运行的位置和速度，实施相应的信号优先策略，通过红灯早断，绿灯延长，插入相位等策略保证公交优先通过交叉口。

2.3 全路程的安全保障

车辆运行过程中，需要通过车载多源传感器配置及融合，实现车辆360°无死角、冗余的避障保护，通过车路协同的全息感知，实现路口、遮挡等场景下的行人检测、车辆冲突预警、前方道路施工预警、湿滑预警、急转弯预警等功能，保障车辆运行过程中的绝对安全。

2.4 全旅程的优质服务

基于高精度的车辆定位信息和道路实时信号信息，做到更为准确的车辆运行轨迹和到站时间的预测，通过站台广播系统发布精准的到站信息，通过手机端app推送车辆到站信息，提升乘客服务体验。 此外，为更好地服务乘客，需要实时监测与统计站点客流量信息，结合乘客预约信息，基于MASS理念定制出行条件下的需求响应方案。

3车路云一体智能网联公交系统方案

根据关键需求场景，本文充分考虑车端、路端、云端的功能交互与协同，研究车路云一体智能网联公交系统，由智能网联公交车辆子系统，智能网联公交路侧子系统，智能网联公交云控平台子系统三个子系统构成。其总体框架如图1所示。

3.1 智能网联公交车辆子系统方案

（1）环境感知子系统

对于单车环境感知，采用多源360°环境感知技术，基于激光雷达、毫米波雷达以及摄像头实现，通过对激光雷达与摄像头融合，来为车辆提供更精确的可行驶范围信息。除单车感知系统外，RSU路侧单元会协助提供环境目标信息，与单车感知进行融合，构成车路协同超视距感知视野，尤其针对路口、遮挡等存在盲区的场景。

（2）高精度定位子系统

基于GPS数据协同路段传感器进行组合定位，得出鲁棒性强、准确性高的定位结果。另外在车辆停靠站场景下要将车辆自身定位结果与车站UWB定位信息进行融合，以实现车辆精准停靠的功能。

（3）智能决策系统

车路云协同智能决策策略系统主要根据周边环境，定位信息，云端输入等信息规划车辆行驶路径，实现环境和车辆的闭环控制。

（4）车辆运动控制系统

车辆运动控制主要分为纵向控制和横向控制两部分。纵向控制，使车辆的运动状态与上层决策期望值一致，采用PID控制方法。横向控制使车辆沿着上层决策规划制定的路径行驶，采用轨迹跟踪算法。

3.2 智能网联公交路侧子系统方案

（1）系统架构

路侧子系统主要由边缘处理单元、感知和通信终端等部分组成。路侧子系统总体系统架构如图2。

（2）系统功能

1）全程道路信号与车辆运行协同决策

通过信号优先控制器和边缘计算设备结合先进的路侧感知和网联设备，建立车与路协同信号优先决策交互机制，通过优先控制手段，实现智能网联公交车实现面向路口优先场景的深度互联，保证智能网联公交在交叉口的高效优先通行。在多交叉口联动场景或路侧设备异常的情况下，云控平台的信号优先控制中心系统除了常规的监控功能，还可取代信号优先控制器采取中心协同干预的模式，直接参与信号优先决策控制，形成车路云协同信号优先。

2）精准进站

公交车辆进站位置的准确性会对公交运营的安全和效率产生影响，通过单车定位技术实现高精度定位不仅成本高，且在车站环境下定位精度可能会受影响。因此，本研究提出车路协同的精准进站功能，通过在车站布设UWB定位基站，与车辆自身的定位系统数据进行融合，实现车辆横向、纵向位置以及车身姿态的精确定位。

3）超空间安全防护

专用道路保证了公交车辆基本通行权，但复杂多样的道路交通环境造成的感知盲区依然给公交车辆运行的安全性带来挑战。在全路段和常规交叉口布置多功能高清摄像机，在关键路口布置激光雷达，通过RSU路侧单元以LTE-V传输给智能网联公交的OBU车载单元，辅助车辆感知与定位，进行超空间安全防护，提醒车辆和安全员采取措施以防止事故发生。

4）站台客流感知

结合人工智能目标识别算法，实现站台，车辆等场景下的客流需求感知。实时检测车辆，站台客流运行情况，实现大客流预警功能，为需求响应公交的规划调度决策提供依据。

3.3 智能网联公交云控平台子系统方案

（1）系统架构

云控平台由基础平台和业务功能组成。云控基础平台的架构包括基础中台和数据中台两个层次。基础中台建立信息化系统开发、测试和发布运维的统一标准，数据中台解决数据采集、清洗、服务等问题。业务功能主要包括远程监控与干预，平行仿真，app三个子功能，如图3。

（2）系统功能

1）云控调度

云控调度实现营运车辆的日常调度功能，具体包括行车计划管理、智能调度管理、调度指令下发管理服务、营运分析报表、营运基础数据管理等功能。

行车计划管理：实现基于背景客流的基础行车计划三表管理（时刻表、接落班表、值勤表）、行车计划参数管理、节假日规则管理以及基于预约请求的行车计划动态更新响应服务。

智能调度管理：实现基于模拟图或GIS地图的实时调度监管，对线路营运秩序、车辆营运状态进行管理，并在必要时及时生成调度指令。

调度指令下发：根据自动或手动创建的调度指令，向配套的车载移动终端或无人驾驶系统终端（通过无人驾驶云控协议）下发调度指令，如营运计划调整、安全提示、紧急广播等指令信息。

营运分析报表：实现从车辆、线路、人员、时间范围等多个维度对营运绩效的统计分析。

营运基础数据管理：实现对线路、车辆、人员、营运调度参数等基本信息的维护管理。

2）智能公交远程监控与干预系统

远程数据采集与管理：实现车辆实时信息、路侧实时信息的采集与管理，包括车辆总线数据集、交通状态数据集等。

系统运行状态实时监控与展示：基于远程实时采集数据，实现全方位监管，对设备故障或系统运行异常及时发出告警信息，对车载视频进行AI分析，并通过可视化场景叠加各类监管数据，直观展示智能网联车辆、V2X路侧设施设备的运行状态。

系统运行数据分析应用：系统运行数据分析应用通过对智能网联数据的建模分析，实现对车路云智能公交的协同运行数据进行后评估与分析。

基于5G超宽带的公交远程干预控制：公交运行过程中会遇到车辆智驾系统失效等特殊情况，利用5G网络低时延、超宽带的特点，从云控中心远程向车辆端发送车辆运动控制指令，与车辆控制系统连接，保证车辆恢复正常运行状态。

3）平行仿真

仿真场景库：通过数据搜集获取现有可行的测试场景，利用元分析方法对效益较高的测试场景进行筛选，之后搭建以安全类，效率类及信息服务类三类场景为主的仿真场景库，进一步对场景内的静态设施和動态单位进行参数化，从而实现现实场景到场景特征参数的转化，为后续场景动态选取奠定基础。

在线评价：搭建快速在线评价模块，首先通过对数据库中的有效数据精准提取从而降低计算负担，在相关仿真范围内实现精准测评并提取相关影响特征，生成准确数值评价结果，用于后续场景序列的生成。

自适应仿真场景生成：在完成精准评价后，本部分在已有仿真场景库的基础上，对不同仿真场景的触发条件进行参数化，标定参数可行域。依据在线更新的评价结果，从场景集中更新场景序列，场景序列触发生成新的仿真评价结果，反馈更新仿真场景序列，不断逼近仿真的真实结果，实现精准仿真。

仿真模型参数调优：通过仿真模型参数调优有效提高仿真运行精度，从而提高仿真结果的可靠性。通过对比真实环境与仿真环境的同步运行情况修正仿真模型参数，快速提升仿真模型参数精度。

4）智慧出行APP

满足乘客查询出行线路信息、规划出行路线、查询实时车辆到站情况等信息查询需求，提供公交出行预约功能，接入需求响应式公交出行服务，提高公交信息服务的便利性。从运营的角度，智慧出行APP能够用于采集乘客预约需求和出行行为数据，实现线路和线网的优化布局。

4结束语

人工智能，云计算及系统集成等技术的飞速发展，智能网联公交系统为发展解决交通问题提供了一种新的思路和实施途径，车路云一体化的发展路线将改善单车感知能力的局限[6]。本文在研究智能网联公交关键技术和需求场景的基础上，提出了车路云一体智能网联公交系统解决方案。主要从车端，路端，云端三个方面入手，研究系统架构设计及功能详细设计。

系统从道路系统全局出发，实现全路全息和全维度的一体化感知，不仅能够为出行者提供更安全更有效的自动驾驶出行服务，也能够提高道路整体运行效率，在增加乘客吸引力的同时，为智能网联技术的推广应用创造条件，从而改善道路条件，推动智慧城市的可持续发展。

参考文钱

[1] 钱志鸿，田春生，郭银景，等. 智能网联交通系统的关键技术与发展[J]. 电子与信息学报，2020，42（1）：2-19.

[2] Shangguan W，Du Y，GUO C，et al. Survey of connected automated vehicle perception mode：From autonomy to interaction[J]. IET Intelligent Transport Systems，2019，13（3）：495–505.

[3] ADEN B，?P M，YONG S Z，et al. A survey of motion planning and control techniques for self-driving urban vehicles[J]. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles，2016，1（1）：33–55.

[4] ZHANG H，WANG J. Vehicle lateral dynamics control through AFS/DYC and robust gain-scheduling approach[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology，2016，65（1）：489–494.

[5] 田春生，钱志鸿，阎双叶，等. D2D通信中联合链路共享与功率分配算法研究[J]. 电子学报，2019（4）： 769–774.

[6] 冉斌，谭华春，张健，等. 智能网联交通技术发展现状及趋势[J]. 汽车安全与节能学报，2018，9（2）：119-130.

作者简介

沈峰（1979-），上海人;学历：博士，职称：高级工程师，研究方向：智能交通系统。