一、行业背景      

       为抢占市场先机，近几年我国积极开展智能网联汽车测试示范区的建设工作，实施制造强国、网络强国和交通强国战略，以便为车联网产业提供充裕的测试环境和技术验证手段，引领国际车联网技术发展，在激烈的国际竞争环境中把握主动权。目前各地测试示范区建设已初具成效，充分利用各地地形、气候差异，实现示范区的差异化发展，但在推进示范区建设中，规模示范应用与行业服务能力建设方面存在不足，技术成果转换较慢且缺乏创新。为满足以上国家战略、经济社会效益、产业发展、居民出行的要求，满足车联网产业对基础环境标准化、行业服务能力、应用场景丰富性和运营管理能力等方面面临的关键问题，需要加 速车联网创新技术转化及先导应用部署。 

       在此背景下，2017年中国汽车工程学会发布了《合作式智能运输系统 车用通信系统应用层及应用数据交互标准》，定义了17个Day I应用场景，5类V2X数据集，主要针对辅助驾驶（安全警告类）。2020年中国智能交通产业联盟发布了《合作式智能运输系统 车用通信系统应用层及应用数据交互标准（第二阶段）》，定义了13个DAY II应用场景，9类V2X数据集，主要针对路侧感知（共享、引导、协作规划类）。

       经统计，DAY I应用场景有13个采用V2I通信方式，DAY II应用场景中有9个采用V2I通信方式，这也从侧面印证了车路协同技术对自动驾驶的重要性。 为了能够将路侧信息精准快速地传递到车端，需要采用具备高精度、低延迟、高稳定的传感器和数据融合计算设备打造路侧感知系统。

二、现状分析 

       当前国内车联网先导区或示范区所采用的路侧感知系统基本均为“前端感知设备+MEC”的组网架构，前端感知设备涉及的硬件包括视频监测设备、交通监测雷达和气象监测设备。摄像头实现路口斑马线，较近距离道路行人、非机动车、机动车的识别与预警;雷达实现路口各方向路段，中远距离车辆非机动车的识别与预警;气象监测设备用于探测周围环境信息，服务于智能网联汽车对外界环境的感知。MEC用于处理前端感知设备采集的环境数据并进行结构化，形成智能网联汽车、云平台、交通发布系统等可识别的数据信息。

       由于交通场景的复杂程度不同，路侧感知环境需求也不尽相同，根据前端感知设备的差异，大致可分为如下三种建设方案：

1、毫米波雷达+激光雷达+摄像机方案：可实现对交通路况的原始信息感知，进而通过边缘计算能力，对数据进行处理，形成局部感知和统计结果，支撑路侧智慧应用。存在造价高，对MEC性能要求高等劣势，一般仅局部部署。

2、毫米波雷达+摄像机方案：可实现对行人、车辆、交通事件的检测和监控，路侧设备将传感器的原始数据进行处理、融合，最终得到盲区交通目标信息，通过智能路侧终端将该信息发送至智能网联车辆，车内的智能车载设备根据实际情况给驾驶员告警。MEC需要摄像机视频图像进行目标提取，并将结构化数据投放到雷达坐标中，存在数据延迟明显、MEC功耗高等弊端，还未能成熟落地。

3、摄像机方案：可实现对行人、车辆、交通事件的检测和监控，终得到盲区交通目标信息，通过智能路侧终端将该信息发送至智能网联车辆，车内的智能车载设备根据实际情况给驾驶员告警。由于摄像机采集视频清晰度易受天气影响，无法保证全天候运行，同时MEC需要对视频图像进行目标提取，容易产生数据延迟，故该方案仅适用于环境需求不高的路段，无法广泛推广。

鉴于上述方案的局限性，为解决当前面临的问题，我司对路侧感知应用场景和数据标准深入剖析，结合国内路况特点，推出了基于融合的全息路侧感知解决方案，如下将进行详细介绍。

三、系统架构

       基于融合的全息路侧感知系统架构遵循C-V2X的技术架构，前端感知设备采用融合一体机，即可实现对路口、路段机动车、非机动车、行人及交通事件的全天候检测和监控，融合一体机直接输出交通流矢量化数据，通过目标融合边缘服务器可对数据做深度融合，输出路侧全息感知数据，同时还可部署满足C-V2X多数路侧应用场景的算法模型，在低延迟、低功耗、低成本的前提下，实现人车路高效协同。

四、应用场景

       基于融合的全息路侧感知方案可满足C-V2X行业标准中定义的绝大多数场景应用需求，显著提升自动驾驶的安全性、时效性和舒适度。例如交叉口碰撞预警、左转辅助、前方拥堵提醒等11个DAY I应用场景和协作式变道、协作式交叉口通行、特殊车辆优先等9个DAY II应用场景，均可采用融合一体机作为路侧感知设备，采集输出路侧交通流的即时数据、统计数据、事件数据，为边缘计算服务器场景应用模型提供数据支撑，辅助系统控制和高效决策。以下对常用的4个场景进行示例说明：

场景示例1：前方拥堵提醒

道路在车流量大、路段管制或交通事故等情况下容易发生拥堵，未到达的车辆往往要开到拥堵路段时才发现道路拥堵事件，从而进一步加剧道路的拥堵，如果拥堵事件发生在弯道或隧道等特殊路段，车辆还可能会因为反应不及而发生交通事故，造成更大的损失。