从实践看 ，目今智慧交通建设无法满足更高要求的车联网需求 ，车联网工业是汽车、电子、信息通信和门路交通运输等行业深度融合的新型工业 ，车联网的理想状态是“车-路-云-网-图”的深度结合应用。车联网强调“智慧的车”和“智慧的路” ，本文主要剖析车联网“智慧的路”在智慧交通防控体系中的应用。“智慧的路”通过优化路侧数据精准感知能力 ，掌握门路各时段实时数据 ，经车路协同赋能智慧交通 ，提高交通效率 ，提升交通宁静 ，强化交通防控能力。
车联网与智慧交通融合生长配景
2021年 ，交通运输部会同工业和信息化部、国家标准化治理委员会联合印发《国家车联网工业标准体系建设指南（智能交通相关）》 ，指导车联网工业智能交通领域的相关标准制修订 ，推进先进技术在智能交通领域的应用 ，增进C-V2X技术标准在汽车、交通、公安等跨行业领域的应用推广。
2021年4月 ，住房和城乡建设部、工业和信息化部分两批先后将北京、上海、广州、武汉、长沙、无锡、重庆、深圳、厦门、南京、济南、成都、合肥、沧州、芜湖、淄博等16个都会设立为智慧都会基础设施与智能网联汽车协同生长试点都会 ，探索智慧都会基础设施与智能网联汽车“双智都会”建设模式。
2022年1月 ，国务院宣布《“十四五”现代综合交通运输体系生长计划》 ，要求在智能交通领域开展基于5G的应用场景和工业生态试点示范。推动车联网安排和应用 ，支持构建“车—路—交通治理”一体化协作的智能治理系统。稳妥生长自动驾驶和车路协同等出行效劳 ，勉励自动驾驶在口岸、物流园区等限定区域测试应用 ，推动生长智能公交、智慧停车、智慧安检等。
各主管部分连续出台政策支持车联网建设 ，为制止重复建设实现资源最大化应用 ，智慧都会基础设施与智能网联汽车协同生长的“双智”协同生长将成为主流。
车联网标准建设的偏向
在技术路线上 ，2018 年 ，工业和信息化部将 5.9 GHz中的 20 MHz 频段分派给了 LTE-V2X。2020 年 ，美国联邦通信委员会决定作废已经分派给 DSRC的 5.9 GHz 频段 ，将DSRC的频段重新分派给 Wi-Fi 和 C-V2X 使用 ，美国正式放弃 DSRC并转向 C-V2X。C-V2X 获得了中国和美国两个大国的认可 ，不远的将来 ，定会成为车联网无线通信的国际标准。目前信通院已经连续多年组织“四跨”测试 ，推进车联网互联互通应用。
在C-V2X应用标准方面 ，工信部、交通部、公安部、国标委等多部委联合陆续出台系列顶层设计文件 ，各级政府及组织积极加入标准计划起草 ，共计计划制修订国家标准/行业标准500余项 ，解决了标准体系融合领悟和基础共性标准缺失的问题 ，基本建成国家车联网工业标准体系。在车联网示范区建设历程中 ，各地陆续出台都会门路车联网技术规范 ，探索车联网建设的最有效路径。至2025年 ，车联网标准建设集中在标准体系完善及标准推广应用问题 ，全面形成中国标准车联网的技术立异、工业生态、路网设施、规则标准、产品监管和信息宁静体系。
“车联网+智能交通”在实践历程中亟待解决的问题
目前 ，业界容易将车联网简单等同于 3G/4G时期的远程信息效劳（Telematics）或OTA（over-the-air）技术 ，这只是车云网通信。事实上 ，广义的车联网包括车内网、车云网和车际网 ，车路协同、自动驾驶等场景需要车内网、车云网、车际网三者有机结合实现。一方面 ，车际网（V2V 和 V2I）联合车载感知和路侧感知实现车与车、车与路间协同 ，即近程数据交互；另一方面 ，车云网实现车与边沿云和中心云平台通信 ，实现宏观交通效劳。要实现车云网和车际网的信息效劳 ，买通车联网+智慧交通业务 ，主要需要解决以下问题。
1、 路侧缺乏车联网的通信能力
通信能力是车联网的重要基础能力 ，车联网业务场景决定了车辆既需要长距离、大带宽通信 ，支持远程信息效劳；也需要低时延高可靠通信 ，支持门路宁静类实时应用的近程数据交互。
目今智能交通防控体系立足治理定位 ，偏重于交通治理 ，交通执法 ，交通优化 ，在业务形态上 ，仅能在特定的所在为车辆提供信息效劳 ，缺乏与驾驶人员信息交互场景 ，主要为单向治理模式。
车联网出发点是利用更专业的通讯技术 ，更全面的感知技术 ，以车为中心 ，通过更高效的信息交互方法 ，为车辆提供更实时、更全面的陪同式信息效劳 ，实现路为车辆效劳。目今车联网通信我国主推C-V2X技术计划 ，要实现C-V2X通信 ，需要在路侧安排支持直通通信（PC5）的基站 ，搭建车联网路侧通信系统。
2、路侧信息感知能力及感知精度缺乏
掌握门路各时段实时数据 ，路侧数据精准感知是智能交通防控体系种种业务开展的焦点基础 ，目今智慧交通路侧感知系统主要效劳于交通治理业务 ，路侧智能感知系统以线圈检测、地磁检测、断面微波检测、视频检测、人员驻点视察为主。实际应用当中 ，许大都据无法收罗或精度不敷而无法作为交通优化和交通治理的依据。
面对新增的智能网联车路协同业务 ，目今感知手段在定位、航向角、步队长度、红绿灯灯态、交通加入者等焦点参数上均无法满足智能网联车路协同的需求。视频检测加雷达检测可笼罩之前线圈检测、地磁检测、断面微波检测的检测能力 ，同时提供更全面的元数据收罗能力 ，可满足智能网联车路协同业务感知能力需求 ，视频+雷告竣为全息感知的优选计划。
3、 车联网与智慧交通业务融合困难
虽然国家层面各项政策指导车联网与智慧交通融合 ，但项目实践中 ，车联网建设与智慧交通建设保存主体卖力单位、权责分派、规则适配、网络隔离及设备利旧等一系列问题；在业务的融合历程中 ，还保存业务内容差别、技术标准纷歧、数据标准差别等问题；要实现车联网与智慧交通的融合 ，仍需要从顶层计划出发 ，制定具体可操作可执行的计划。
车联网解决计划赋能智慧交通
在智慧都会与智能网联“双智”协同生长的大前提下 ，车联网的建设既要解决古板智慧交通需求 ，又要满足智能网联需求 ，车联网与智能交通融合势在必行 ，下面本文从车云网、车际网角度出发 ，浅析车联网如何赋能智慧交通防控体系。
1． 车际网解决计划主要建设内容
（1）V2X云控平台
随着5G普及 ，车联网走入公共视野 ，各人普遍人为5G可以解决车联网的网络需求 ，相较于车联网 ，5G是基于Uu接口通信 ，通信前需要建立信令 ，其特点是点对点的广域通信。在面对车联网通中车辆高速移动 ，多点对多点通信时需求时 ，需要建设专用的V2X通信网络。
V2X车联网专用通讯系统主要通过在车端装置车载单位OBU和路侧通信单位RSU实现 ，在车际网近程通信时 ，通过pc5通道为车辆提供陪同式信息效劳 ，解决高速移动下V2V/V2I高频度通信的低时延高可靠难题 ，解决车辆在高速运动中通信工具的不确定性问题。
（2）全息智能感知系统
全息智能感知系统基于激光雷达、毫米波雷达、AI摄像机信号灯收罗器等路侧感知设备 ，通过边沿盘算设备MEC对感知数据进行融合 ，实现对门路信息、基础设施、交通加入者、交通流、排队长度、区域密度、交通事件等信息的精准感知 ，对交通要素实时位置、方位、经纬度、速度、加速度、尺寸、运动轨迹等信息全面感知。通过对感知数据的三维建模 ，提供准确、全面的门路信息 ，实现路侧信息数字孪生应用。
2． 车云网解决计划主要建设内容
（1）V2X云控平台
V2X云控平台实现人、车、路、网之间的数字化信息交互 ，通过连接路侧感知系统 ，对感知系统收罗的数据进行转换、存储、剖析 ，为智能网联车辆提供信息效劳。V2X云控平台支持种种庞大V2X应用场景宣布﹐其中包括︰超速告警、闯红灯预警、限速预警﹑车速引导、公交车道预警﹑门路拥堵提醒﹑门路危险状况提示 ﹑综合信息提醒等。V2X云控平台同时提供数据开放效劳 ，为智慧交通提供更全面、更精确的交通加入者数据和交通事件数据。
（2）高精度地图平台
通过建设高精度地图平台 ，实现地舆坐标统一 ，实现V2X业务精准宣布 ，提升智能网联车辆及自动驾驶车辆效劳水平。高精度地图助力车联网业务实现车道级精度 ，为交通防控、交通疏导、交通引导提供底层支持。同时 ，自动驾驶车辆基于高精度地图 ，结合传感信息的融合 ，实现对行驶情况的感知和理解 ，进而做出驾驶战略判断 ，转化为车辆行驶轨迹 ，完成车辆控制。
（3）大数据平台
车联网建设将会收罗海量的车端数据和路侧数据 ，通过建设大数据平台实现对车联网数据的盘算、存储和剖析 ，大数据平台包括数据中台、AI中台和算法货仓等。平台提供可弹性扩展、低时延、高吞吐的高性能盘算资源 ，实现超PB数量级的数据盘问。
3． 车联网车路协同应用全面提升交通宁静及效率
在车联网建设中 ，《相助式智能运输系统 车用通信系统应用层及应用数据交互标准》共有29个标准应用场景 ，如下表：
车联网建设可实现车车、车路动态实时信息交互 ，通过感知系统、通讯系统、云控平台的建设 ，可以让驾驶人员提前知晓周边车辆情况 ，前方门路情况 ，减少绝大大都交通事故的爆发概率 ，提升交通通行效率 ，实现人-车-路的有效协调 ，从而形成宁静、高效、环保的门路交通情况。
4． 车联网车路协同赋能交通防控体系
（1）单次收罗 ，多方应用
通过车联网的车际网与车云网建设 ，全息智能感知系统实时收罗及剖析门路信息 ，完成交通加入者数据收罗 ，提供统一的、标准的、精确的业务数据 ，实现一次收罗 ，多方应用。全息感知系统数据不但能给智能网联车辆使用 ，同时也能为公安、交警、城管、住建等单位效劳。
（2）陪同式效劳 ，宁静高效
通讯系统将路侧信息经RSU传输至OBU提供陪同式信息效劳 ，如果所驾驶的车辆装置了车载单位OBU ，驾驶人员就可以快速的知道周边车辆及门路情况 ，有充分的时间应对逆向超车、前向碰撞、紧急制动等特殊情况；可以提前知晓路上行人 ，两轮车状况 ，制止鬼探头等宁静危害；可以提前了解门路红绿灯灯态 ，合理安排车速实现最快通行。车联网陪同式信息效劳的应用 ，实现了提升交通宁静及通行效率 ，降低了交通防控事情难度。
（3）全面数据 ，交通优化
基于全息感知系统全面且精确的数据 ，为智慧交通交通事件预警、交通流量预警、门路指引战略、事故上报等业务提供富厚的数据基础 ，赋能智慧交通事故处理、指挥调理、路口优化、信号配时优化、交通隐患排除、交通黑点识别等业务。结合智慧交通指挥调理系统 ，为交通防控提供业务抓手 ，形成业务闭环。
（4）拭魅战效益 ，效能提升
广州三元里收费站是白云机场通向广州城区的主要通道 ，终年因严重堵车被投诉成为有名的交通堵点。因收费站周边情况不具备扩建革新条件 ，该收费站一直是治理部分的难题。经过革新 ，基于AR和AI技术 ，接纳ETC前置收费、智能诱导、自动跟踪、提前告警设计思路 ，收费站ETC交易乐成率提升至99.9% ，平均通行时间由7.9分钟缩短至57秒 ，过车速度由20km/h提升到70km/h。通过车路协同应用 ，车联网有效解决了三元里收费站的拥堵问题 ，提升了交通控制能力。
凭据广州黄埔区“双智”实践蓝皮书显示 ，“双智”项目规模内自适应路口数占比为57% ，路口车均延误下降了约20% ，红绿灯空放浪费下降约21% ，设置绿波通行的区域 ，车辆平均通行时间下降25%�；破仪八恰苯ㄉ� ，极大的提高了门路通行能力 ，让交通防控更简单、更科学、更高效。
结 语
总体来说 ，在“新基建”的大配景下 ，海内车联网示范区建设密集爆发 ，但目前车联网与智慧交通的建设因主管部分、建设单位及主要业务的差别 ，二者融合仍然保存巨大的困难。随着智慧都会与智能网联“双智”协同生长的逐步演进 ，一场交通领域的科技革新已经拉开序幕 ，车联网既能满足智慧交通的要求 ，又能满足智能网联的需求 ，是智慧交通的新解法 ，陪同着政策加持 ，工业的融合 ，车联网也迎来了巨大的生长机缘。
来源：中国安防
