智能网联汽车公开道路网联测试环境搭建研究

万金鸣　康诚　潘新福

摘 要：智能网联汽车测试逐步由封闭场地测试向公开道路测试转变，本文研究了智能网联汽车公开道路测试要求、网联测试应用场景及网联测试环境搭建流程要点，可用于支撑智能网联汽车公开道路网联测试环境搭建。

关键词：智能网联汽车 公开道路测试 网联环境

1 引言

随着人工智能、大数据、5G通信、高精度地图等信息通信技术的快速发展和革命性突破，智能网联汽车已成为我国汽车产业发展的重要战略方向。2020年2月23日，国家发改委、工信部等11部委联合印发《智能汽车创新发展战略》，明确当前发展的首要任务是“构建协同开放的智能汽车技术创新体系”，即突破关键基础技术、完善测试评价技术、开展公开道路测试及示范应用试点。这也意味着我国智能网联汽车发展已经从技术研发与测试验证阶段逐步进入到公开道路测试与示范应用大规模推广的新阶段。

2 智能网联汽车公开道路测试要求

为推动汽车智能化、网联化技术发展和产业应用，推进交通运输转型升级创新发展，规范智能网联汽车道路测试管理，工业和信息化部、公安部及交通运输部于2018年联合发布《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》。目前各地开展的智能网联汽车公开道路测试及示范应用活动均以此规范为基础。

规范中明确封闭场地测试是自动驾驶车辆道路测试的前提条件，同时要求智能网联汽车进行公开道路测试前，应由国家或省市认可的从事汽车相关业务的第三方检测机构进行自动驾驶功能检测验证，检测验证项目包括但不限于以下项目。

*注：（1）标注*的项目为选测项目。

（2）企业声明车辆具有标注*项目的自动驾驶功能或者测试路段涉及相应场景的，应进行相关项目的检测。

通过以上要求不难看出，智能网联汽车在进行公开道路测试前，自动驾驶功能已经进行过严格的测试。因此，在公开道路测试中，一方面是对车辆自动驾驶功能的进一步验证，另一面则是对车辆网联功能（即：V2X车路协同）进行检验和验证。

3 网联测试应用场景研究

基于合作式智能运输系统车用通信系统的应用场景主要可划分为五大类：

安全类：前向碰撞预警、交叉路口碰撞预警、左转辅助、盲区预警/变道辅助、逆向超车预警、紧急制动预警、异常车辆提醒、车辆失控预警、道路危险状况提示、限速预警、闯红灯预警、弱势交通参与者碰撞预警;感知数据共享、协作式变道、协作式车辆汇入、协作式交叉口通行、弱势交通参与者安全通行等。

效率类：绿波车速引导、车内标牌、前方拥堵提醒、紧急车辆提醒、协作式优先车辆通行等。

信息服务类：汽车近场支付、差分数据服务、场站路径引导服务、道路收费服务等。

高级智能驾驶：协作式车辆编队管理。

交通管理：动态车道管理 、浮动车数据采集等。

以上测试场景涵盖了V2I、V2V、V2P、P2X等通信方式。

4 网联测试环境搭建研究

以“车-路-云”为基础、以自动驾驶和车路协同等人工智能技术为引擎、集高清摄像机、激光雷达、微波雷达等智能感知设备，构建全要素、全时空、全感知的道路，搭建网联测试环境。此外还需打造一个强大的云控管理平台，为智能网联汽车提供对象级的感知信息，支撑智能网联汽车公开道路测试及示范应用。

4.1 道路基础设施

道路基础设施应符合公路建设相关标准和《公路工程适应自动驾驶附属设施总体技术规范》等技术要求。涵盖基本的道路设施设备：

道路交通设施：交通标志、标线、护栏、分隔设施、照明设备、监控设备等。

电力通信设施：电网线路、宽带局址、移动通信局址，移动通信基站等。

以上内容根据实际需要进行安装布置。

4.2 智能路侧设备

智能化道路建设是搭建网联测试环境的重要一环，其中路侧智能感知设备建设尤为关键。基于多传感器融合技术，智能路侧感知解决方案能够以“上帝视角”精准捕捉多种道路参与者信息，弥补如十字路口、高速出入口等驾驶场景中的感知盲区，且在极端天气下具有很强的鲁棒性，并通过边云协同，实现“聪明的车”与“智慧的路”之间的实时交互。

路侧感知设备主要有激光雷达、毫米波雷达、摄像头、雷视一体机等，全面动态感知道路实时信息，经边缘计算单元将道路情况数据化、结构化，并推送给车辆和后台。路侧感知设备在实际铺设过程中可以直接安装在红绿灯杆、照明灯杆等已有立杆上。

基于不同网联测试场景的感知性能需求，提出不同的感知设备布设准则，同时參照现有标准及网联场景设计方案来明确路侧感知融合系统的性能需求，如：激光雷达、毫米波雷达、摄像头、雷视一体机、边缘计算单元等的参数与性能;同时，还应关注路侧感知融合系统的软件算法功能和性能指标，聚焦于路侧单类型感知传感器以及融合系统的算法功能输出，以及对边缘计算平台的通用化需求。

4.3 云控管理平台系统

云控平台是车路协同“车、路、云”体系中的上端，其任务主要包括事件融合分析、事件精准调度、后台事件下发、算法管理、业务数据开放、设备调度运维等。云控平台应具有实时信息融合和共享、实时云计算、实时应用编排、大数据分析、信息安全等基础服务机制，为智能汽车测试管理提供车辆测试运行、基础设施、交通环境、交通管理等实时动态基础数据与大规模网联应用实时协同计算环境。

4.4 车路协同网络层

车路协同的网络层是云控管理平台与路侧系统交互的通道，相当于人体的神经系统，神经系统传递来自路侧设备各系统间的数据通信。负责车与路、车与车、车与人、车与应用平台的互联互通，包括公共网络、车用无线通信网络、互联网、短距离无线通信等，实现数据的有效传送。在数据链路层提供的两个相邻端点之间的数据帧的传送功能上，进一步管理网络中的数据通信，将数据设法从源端经过若干个中间节点传送到目的端，从而向运输层提供最基本的端到端的数据传送服务。

4.5 高精地图服务

在智能网联汽车运行过程中，高精度地图是实现自动驾驶功能和车路协同功能的基础，主要为车辆提供辅助感知、车道级定位、路径规划等功能。高精度地图静态信息数据由图商采集制作而成，并通过路侧设备进行分发;动态信息数据可通过路侧设备和车端感知设备收集后，经后台处理后再经路侧设备分发至车端。

5 结语

汽车产业的转型升级已经成为时代的选择，智能网联汽车产业代表着汽车行业的发展方向和未来，国内各企业纷纷进行智能网联汽车投资。但我国智能网联汽车发展处于起步阶段，发展战略和政策尚需与其他产业统筹协调，关键技术有待突破，与制造业、信息通信产业、互联网等跨界合作有待加强。在产品研发过程中，亟需依托完备的智能网联道路环境，开展大规模、多场景的公开道路测试，来不断完善智能网联汽车系统。网联测试环境的搭建是开展智能网联汽车技术研发、应用和测试不可或缺的重要环节。

参考文献：

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