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中國聯合網絡通信有限公司天津市分公司

1目標和概述

1.1行業面臨的挑戰

技術發展方面，目前產業發展路徑逐步由“單車智能”向“車路協同”轉變，車路協同技術發展直接影響車聯網規模化發展，車路協同規模化發展存在時間、成本投入巨大等問題。前期的車路協同主要以路側與車輛直連通信為主，滿足場景驗證，隨著推進商用化的進程計劃，與規模應用場景結合，對于車路協同應用，無論在標準上以及部署路徑方面，都向5G+V2X融合組網的方向演進。從技術發展上講，基于5G新空口的NR-V2X是LTE-V2X持續發展的演進階段。

政策方面，2020年2月24日11部委聯合發布《智能汽車創新發展戰略》正式稿，明確指出“到2025年，智能交通系統和智慧城市相關設施建設取得積極進展，車用無線通信網絡（LTE-V2X等）實現區域覆蓋，新一代車用無線通信網絡（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步開展應用”，因此開展基于5G的車路協同車聯網示范驗證勢在必行。

1.2 功能與創新

1.2.1 功能

結合5GMEC，采用三級分布式部署架構，云邊協同，按需拓展，支持全程全網服務運營。如圖1所示。

圖1方案架構圖

1.2.2 創新

（1）率先使用基于MEC低成本路側感知方案，實現輔助駕駛信息推送，通過5G進行下發，降低車輛獲取信息服務的門檻，加速車路協同的落地。

（2）率先推出基于5GMEC遠程駕駛方案，端到端時延降低到15ms，滿足遠程駕駛要求。

（3）支持多廠家RSU設備以及數據分發管理，目前已完成5個V2X廠家對接，并將接口規范形成中國聯通企業標準。

2 方案介紹

2.1 系統架構

5G與C-V2X聯合組網構建覆蓋蜂窩通信與直連通信協同的融合網絡，保障智慧交通業務連續性；人工智能和大數據實現海量數據分析與實時決策，建立智能交通的一體化管控平臺。如圖2所示。

圖2 “端-管-云”新型交通架構

車路協同通過“端-管-云”三層架構實現環境感知、數據融合計算、決策控制，從而提供安全、高效、便捷的智慧交通服務，其中，“端”指交通服務中實際參與的實體元素，包括通信功能的車載單元（On Board Unit，OBU）、路側單元（Road Side Unit，RSU）等，感知功能的攝像頭、雷達等，以及路側交通設備包括紅綠燈、公告牌、電子站牌等；“管”指實現交通各實體元素互聯互通的網絡，包括5G、C-V2X，網絡支持根據業務需求的靈活配合，同時保障通信的安全可靠；“云”指實現數據匯集、計算、分析、決策以及基本運維管理功能的平臺，根據業務需求可部署在MEC邊緣側或中心云。

2.2 硬件平臺

2.2.1 MEC硬件平臺

采用中國聯通統一邊緣云架構，5GMEC邊緣云是基于5G網絡能力和邊緣計算能力，構建在移動網絡邊緣基礎設施之上的云平臺，通過UPF和算力下沉實現業務數據在運營商邊緣機房或客戶側機房的本地卸載，有效降低傳輸時延、提升計算效率，融合了增強CT-VAS、IT-VAS能力以及平臺應用，一站式提供“融合、開放、聯動、彈性”的ICT服務。

2.2.2 車輛硬件

無人巴士配備RTK定位、視覺系統、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等感知器，可全方位感知巴士周邊行人和車輛信息。如圖3所示。

圖3 無人巴士感知設備布局

（1）5GRSU（路側單元）：與車載單元通過V2X協議進行通訊，實現V2V、V2I；與平臺通過5G專網進行通信，實現V2N、V2P。

（2）5GOBU（車側單元）：與路側單元通過V2X協議進行通訊，實現V2V、V2I；與平臺通過5G專網進行通信，實現V2N、V2P。

（3）球機攝像頭：對行人、非機動車、無人車盲區進行檢測。

（4）槍機：檢測道路行駛車輛，擴大無人車感知范圍。

（5）雷達：感知道路環境信息，與視覺系統形成感知融合系統。

（6）信號機：為RSU提供紅綠燈狀態和時間信息。

2.3 軟件平臺

基礎云控平臺的系統架構方案如圖4所示。基于邊緣云的三級架構設計，包括邊緣云、區域云和中心云，實現人、車、路、網、邊、云一體化。

圖4 基礎云控平臺的系統架構方案

主要功能是通過部署車、路、云協同式的基礎設施體系，實現跨品牌車輛、跨領域設備、跨平臺數據之間的信息高效協同，支撐面向全路段、全區域的集中式決策與多目標優化控制，為智能網聯駕駛、智慧交通乃至智慧城市的建設奠定堅實的發展基礎。邊緣云-中心云平臺架構如圖5所示。

圖5 邊緣云-中心云平臺架構圖

2.3.1 中心云平臺中心云平臺主要以車輛和交通設施為監控管理對象，具備實時遠程監控的能力及對測試車輛事件進行記錄、分析和重現的能力，從而實現智能網聯汽車與智慧交通系統信息有效協同。中心云平臺業務架構如圖6所示。

圖6 中心云平臺業務架構圖

中心云平臺業務模塊分為三大塊：智能汽車、智慧園區、系統管理，分別包含車輛監視、車輛信息、車輛控制、園區地圖、設備監控、信息統計等功能。

2.3.2 MEC邊緣云平臺

車聯網不同應用場景對于時延、算力具有不同的要求，中心云平臺傳輸鏈路長，導致時延高、存在信息安全風險，因此將5G/V2X傳輸數據在MEC邊緣側分流、計算并服務于邊緣區域的網聯車，實現車聯網應用與5G網絡網元的聯合編排部署。邊緣云平臺應用層服務如圖7所示。

圖7 邊緣云平臺應用層服務

邊緣云平臺的業務應用具體如下：

（1）事件消息轉發

主要服務于不同路口、路段及邊緣區域的緊急消息、本地消息轉發或緩存數據下載，如局部區域的交通臨時管制信息、AR-HUD等。

（2）邊緣融合感知

車聯網感知融合系統包括感知信息的采集、感知信息融合和信息發布三個方面。多接入邊緣計算（Multi Access Edge Computing，MEC）提供計算加速能力，支持視頻AI分析、雷達信息分析等，利用激光雷達和攝像頭坐標位置標定，分別采集獲取激光雷達點云信息和攝像頭視頻圖像信息，然后通過融合處理對可探測范圍內的移動障礙物（機動車、非機動車、行人等）進行檢測、識別處理后計算出關聯目標的方位、距離、速度及運動方向等信息，并可根據實際路況場景做進一步警告威脅判斷。如圖8所示。

圖8 基于MEC的車聯網感知融合方案

（3）高精地圖分發

變化頻率較高的半動態數據和動態數據部署在不同位置的MEC進行處理，例如半靜態的數據可以在位置稍高的MEC處理，包括信號燈燈色（相位、配時）、交通擁堵的情況、交通事故情況和其他交通事件等狀態過程。而比較實時的信息可以部署在位置靠近路側的MEC處理，例如汽車、摩托車、自行車、行人等運動實體的位置、移動方向和移動速度等。如圖9所示。

圖9 邊緣云平臺高精地圖應用

2.4 數據通訊

天津聯通按照集團大區制5G核心網建設方案，分別在市內骨干機房和核心機房部署5G獨立組網（Standalone，SA）核心網設備。為海河教育園區無人駕駛道路5GV2X場景建設5G行業虛擬專網，在天津大學機房部署MEC設備，以保證基礎低時延業務的需求。規劃如圖10所示。

圖10 MEC網絡規劃

2.5 安全措施

本方案綜合考慮了很多方面的安全因素，如單車與MEC及路側智能設施交互場景，在C-V2X應用中，危險駕駛提醒等功能可通過單車、路側智能設施及MEC進行交互實現。如圖11所示。

圖11 單車與MEC及路側智能設施交互場景示意圖

MEC部署了危險駕駛提醒功能后，可結合路側智能設施，通過車牌識別等功能分析車輛進入高速的時間，定期為車輛提供疲勞駕駛提醒；或在夜間通過視頻分析，提醒車輛正確使用燈光；或在感知到突發車輛事故時，提醒附近車輛謹慎駕駛；或在天氣傳感器感知到高溫“鏡面效應”、雨雪大霧等惡劣天氣時，提醒車輛安全駕駛。此外，MEC可階段性地將危險駕駛信息匯總后上傳中心云平臺。

3 代表性及推廣價值

3.1 應用情況及效果

（1）無人公交車：天津大學從2020年5月底開始，完成了兩輛無人公交車的改造，包括視覺系統、激光雷達、毫米波雷達，完成了車輛的底層線控調試。通過調試，車輛具備了在天津大學試驗場及海河教育園區第一階段開發道路，開展全程無人駕駛導航測試及運行的能力。

（2）智慧物流車：智慧物流車初級階段是前方一輛貨車由司機駕車領路，后方跟著數輛智能卡車，他們與領頭車的動作保持高度協同一致，實現編隊行駛。在編隊行駛的模式下，頭車轉向是手動操作的，但制動是自動操作的，頭車做出剎車指令后，后方跟隨車輛將做到瞬時反應，大幅降低后車追尾幾率，并保障車隊以非常小的距離安全跟隨行駛。以80~100km/h的速度，實現4~5輛貨車的編隊行駛，并且還能實現智能駕駛貨車根據行駛路線自動進行組隊和拆分。

（3）智能環衛車：智能環衛車輛可以通過與手機App連接，實現定時定點垃圾收運，還可以通過招手即停等形式，更加智能、便捷地實現垃圾收集、轉運，使環衛作業更加綠色、安全、高效、便捷。以智能掃路車為例，平均1個小時能清掃2.5萬平方米的道路面積，大約是10至20個環衛工人的工作量。

（4）無人配送車：智能配送車能夠尋找最短線路并能規避擁堵路段。在行駛過程中，可以判斷紅綠燈狀態并做到紅燈停、綠燈行，遇到障礙還可主動停車或繞路行駛，實現最后一公里的自動化配送。在海河教育園區，智能配送車主要用于園區內配送餐飲和快遞貨物，可以24小時為廣大師生提供顛覆性的快遞服務，同時為智能駕駛的技術迭代提供真實數據。配送車快到達目的地時，后臺系統將取貨信息發送給用戶，告知消費者配送已順利抵達目的地，請消費者憑提貨碼提取商品。同時無人配送支持預約功能，可以在用戶方便時預約配送，提高配送效率，減少配送不及時、丟失等問題，提升廣大師生網購體驗，引領智慧生活。

（5）自助泊車：主要解決停車難和找車難的問題。依靠自主泊車技術，駕駛員從指定下客點下車，車輛可以自動行駛到停車場的停車位，無需人員監控。相比于單車智能自主泊車，基于5G車路協同的自主泊車技術，可以進一步減少車端成本，減少感知盲區，加速自主泊車的落地。

（6）遠程駕駛：遠程駕駛系統是由無人車、5G MEC網絡、車路協同服務平臺、遠控系統等組成的人車協同共駕系統。利用5G低時延、大帶寬和高可靠性的特性，實現對車輛的實時監控和遠程遙控，提高無人車運行的安全性。

3.2 社會價值

該項目將成為我國汽車產業量變到質變的助推器，為我國高質量發展、大力發展數字經濟、提升國家治理現代化水平起到壓艙石的重要作用，可產生較為直接和突出的社會效益：促進智能網聯汽車數據標準體系建設，鞏固智能網聯汽車健康發展基礎；打造產業技術基礎公共服務平臺，帶動智能網聯汽車產業快速發展；促進產業數字化轉型，助力我國從汽車大國邁向汽車強國。促進汽車消費擴容提質；有助于加快形成強大國內市場；推動智能網聯汽車與智能交通和智慧城市深度融合，探索城市規劃、建設、管理和服務智慧化的新理念和新模式。

摘自《自動化博覽》2022年2月刊