盖斯特管理咨询：车路协同自动驾驶逻辑架构研究（11页）.pdf

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1、www.gast-车路协同自动驾驶研究盖斯特管理咨询有限责任公司2021年5月18日gastgast-2版权所有盖斯特管理咨询公司Copyright GAST Strategy Consulting,LLC车路协同自动驾驶逻辑架构 以智能网联道路为基础，采用先进的传感、计算机、通信、网络和控制技术，通过道路-车辆互补感知、安全高效连接与层次化协同决策，实现车辆自动化运行交通管控设备信息发布设备智能路侧感知设备路侧边缘计算(MEC)设备其他边缘计算(MEC)平台RSUOBU交通专网云中心广域网云中心跨域数据交换跨域数据交换LTE-V4G/5G终端应用边缘应用云端应用 四大主要特点：计算与连接、分

2、层决策、互补感知、多维发布3版权所有盖斯特管理咨询公司Copyright GAST Strategy Consulting,LLC车路协同自动驾驶多层次协同决策体系 车辆行驶的不同任务由不同决策主体间协同决策人开车人工驾驶、远程驾驶路开车路基自动驾驶车开车自动驾驶、驾驶辅助系统信号控制系统交通诱导系统车路协同决策V2XHMIADAS路基自动驾驶多层次协同决策主体车辆行驶任务执行层车辆行为决策控制层节点决策层：换道区域、速度空间路段决策：车道（路权）分配、全路段分段速度引导路网决策：交通流量分配、路径诱导路侧车侧执行层决策层多层次协同决策层次划分与主要任务 多层次协同决策体系重点解决车辆换道决策

3、、跟驰决策、车道路权分配和道路协同控制等核心问题4版权所有盖斯特管理咨询公司Copyright GAST Strategy Consulting,LLC协同式自动驾驶的意义与挑战 协同式自动驾驶在突破单车感知局限、优化交通等方面具有重要意义，但目前面临车端、路端、数据交互及计算资源等多方面的挑战特征协同式自动驾驶意义挑战车路云泛在互联交通全要素数字映射全局性能优化高并发实时运行突破单车感知局限解决多车行为冲突实现交通的群体协同运行车辆层面融合感知包括设施在内的多传感器融合、车路协同融合在技术上面临挑战协同决策复杂交通系统中，车和路如何相互连通，并实时有效协同？交通层面协同规划与调控需要解决交通

4、本身的拥堵、总体的联合管控等问题高可靠低时延数据交互分级高效协同计算 车（路）终端面临融合感知、协同决策问题，交通层面需要解决协同规划与调控的问题，系统整体还面临数据与协同计算的挑战5版权所有盖斯特管理咨询公司Copyright GAST Strategy Consulting,LLC核心问题：如何保证传感器部署是长期有效的？车路协同路侧感知系统面临的挑战 路侧基础设施建设缺乏顶层设计：装什么样的传感器？达到什么样的性能？用什么样的密度去配置？路侧感知系统构建挑战一传感器性能挑战二工程部署路侧感知面临着感知精度、识别准确率的多重挑战交通复杂度 交通事件复杂多样，传统图像识别AI技术难以准确识别

5、各类交通事件环境因素 光照雨露等环境因素会对摄像头激光雷达的识别造成干扰，影响识别率摄像头性能 摄像头分辨率焦距的限制使得近处的识别精度好于远处常规的交通毫米波雷达无法用于车路协同需改变带宽与频段 目前法规规定的道路用毫米波雷达的带宽不够（24G雷达，250MHz带宽），分辨率低，距离的识别误差达到2-6米，导致自动驾驶所需的径向速度、方位角、俯仰角精度不足（误差1-6）传感器部署方案设计 针对不同场景和路段，综合考虑成本与性能要求，对传感器进行选型与匹配设计传感器部署位置优化 传感器如何配置以保证对路况的实时监测？根据路型特征优化传感器部署方案多传感器融合标定的自动化 传统的路侧传感器标定方

6、法耗费大量人力物力需要开发自动化标定方法一般道路布设是20年规划 路侧基础设施建设顶层设计的重要性：道路设施一旦铺设完毕，撤换改造是非常困难的6版权所有盖斯特管理咨询公司Copyright GAST Strategy Consulting,LLC车路协同感知面临的挑战 信息安全是车路协同感知的主要挑战信息安全服务需求证书要短、满足BSM消息并发峰值的验证需求不同车厂、设备厂商之间的BSM消息可互相验证保证用户隐私，避免跟踪用户行踪覆盖全国，在各种网络条件下皆可获得证书实际应用中，多个安全芯片的信息处理费时很高（单线程60ms），需要提高安全芯片组的性能，以满足V2X大数据处理的实时性要求实际应