结合国标探讨智能路侧协同控制设备在智慧公路中的应用

本文为交通运输部公路科学研究院副研究员刘楠在2023中国智能交通大会（ITSAC2023）智慧公路建设与发展论坛上进行主题分享的摘要整理而来，未经本人审核，如有错漏，敬请谅解。

本文主要结合国标《车路协同系统智能路侧协同控制设备技术要求和测试方法》的编制，探讨智能路侧协同控制设备在智慧公路中的应用。

一、编制情况

1、立项背景

2020年，全国智能运输系统标准化技术委员会组织申报此国家标准制修订计划，目前是待批准等候发布的状态。主要起草单位有交通运输部公路科学研究所、深圳成谷科技、江苏雷科防务科技股份、电信科学技术研究院、北京速通科技、山东高速集团、四川数字交通科技股份、北京星云互联科技、北京百度智行科技、北京航空航天大学等。

2、应用背景及目的

2020年，多家企业均已开展智能路侧协同控制设备相关产品的设计研发工作，并进行了小规模的示范应用，相关产品也列入了部分省份智慧高速设计方案，在此背景下需要对该设备的技术要求与测试要求进行统一，从而加快技术研发进度，确保产品的协议一致性和互操作性，加快车路协同自动驾驶产业链成熟，以及智慧高速、智慧城市的应用落地，推动产业行业高质量协同发展。

同时，标准归纳总结了车路协同系统智能路侧协同控制设备的定义，明确其由通信、计算、存储、安全、电源等模块构成，连接车载设备、路侧感知设备、交通控制设备、上级系统等，提供协同感知、交通控制、通信、时钟同步等功能，支持公路或城市道路的车路协同应用服务。

二、标准主要内容

车路协同系统智能路侧协同控制设备简称为RICCD，标准文件中主要规定了RICCD与其他实体的关系、设备架构、应用服务功能、基础功能、管理功能、安全功能、接口要求、设备性能等内容，主要介绍其中的重点部分。

RICCD与其他实体的关系。

RICCD向上级系统上传交通状况、交通事件等信息，RICCD则接受上级系统的设备管理、交通管控和服务；车载设备向RICCD上传车辆的状态和位置，RICCD直接将交通服务下达至车端；路侧感知设备向RICCD上传感知数据，RICCD对数据进行查询、应答；RICCD对路侧交通控制设备发布控制指令和诱导信息，路侧交通控制设备向RICCD上传当前状态和相关指令的反馈结果；此外两个相邻的RICCD会根据应用需求交换交通状态，或向更远的距离传递交通控制和诱导指令。

RICCD架构。

主要分为基础功能、应用服务功能、安全功能、管理功能、资源利用等几大框架，应用服务功能包含决策、服务、交通管控等内容，安全功能包含认证、隐私保护等内容，管理功能主要是接受上级系统对设备的管理，并且通过边缘云技术支持，实现设备的自管理和自运行等，整个架构是感知到处理再到行为的核心模型。

应用服务功能。

分为公路场景和城市场景，公路场景中的协作式车辆汇入、协作式分流区预警、隧道协同感知与协同控制、长下坡预警、路网运行状态提醒、ETC车辆数据接入、恶劣气象预警、紧急车辆提醒等，在这几年的智慧高速公路建设中都有相关的示范应用；城市场景中的特定路段限行预警、交通信号机接入、道路交叉口信号灯协同感知与安全通行、优先通行车辆协同控制、区域通行优化等在城市智能交通优化中都有所体现。

接口要求。

对六条接口协议的类型、功能接口、消息集、字段等都进行了详细的规定，虽然从文本上来说已经很详细了，但在实际应用上还需要对相关的信息进行扩展。

设备性能。

在标准文件里是以业务性能来评估设备性能，没有使用常见的算力评价方法，一是由于自动控制设备的业务是动态的，二是应用支撑的算法不同，所需要的计算量也不同，所以是按照业务性能来评估设备性能。标准中主要提到了两类基础业务，一是交通典型目标识别性能要求，二是事件检测性能要求，这两项业务在智慧公路里最常见，最基础，所以用它们的指标来进行评价。

三、智慧公路应用场景探讨

第三部分主要探讨RICCD设备在智慧公路场景中的应用。

标准文件中描述了12项应用服务，我们按照提供服务的最终方式又进行了一轮划分。

车辆行驶轨迹识别、超视距协同感知、公路施工区预警、长下坡预警、路网运行状态提示、恶劣气象预警等是依赖于感知能力的提高，拓展了更多的信息服务；协作式车辆汇入、协作式分流区预警、信号灯协同感知与安全通行、隧道协同控制等补充了单车的智能感知，增强了行车安全；收费路径还原、收费稽查、编队行驶支持等是对综合数据的应用，提升了实际业务的作业效率。

拆分为三个部分来看。

1、信息服务拓展应用

主要是车辆行驶轨迹识别和动态事件识别的功能应用，在四川省的相关示范工程中能看到车辆的连续跟踪识别，这在目前的智慧公路建设里是比较常见的基础功能，因此继续叠加了动态事件的识别应用，这两项功能是信息服务拓展应用的重要基础。

在两项基础功能上增加车辆自身定位和状态感知功能，能实现超视距的行为感知，消减视野盲区，增加感知距离；增加区域目标跟踪功能，可以提供公路施工区预警，保障人员和车辆的安全；增加公路气象服务，对恶劣气象实时预警，提供更细致的安全服务；增加路网态势分析、营运车辆定位功能，为运输车辆提供路网运行状态提醒，提供可靠高效的运输服务，降低运行成本。

2、行车安全增强应用

在车辆避碰和路径规划的基础功能之上，叠加从路段感知到的车道轨迹，在单车智能驾驶难以达到很好效果的复杂区域也能实现智能驾驶，比如在分流区提供上游的安全预警和协作式车辆分流；在公路的路口区域提供交通信号协同策略，实现协作式路口安全通行；在单车智能定位失灵的隧道区域，在路侧感知的基础上叠加隧道的安全管控，实现隧道的协同控制等，拓展智能驾驶的场景，降低自动驾驶模式跳出的概率。

3、作业效率提升应用

在车辆行驶轨迹识别功能上增加采集到的ETC门架数据利用，和车辆异常行为匹配能做到收费路径还原和收费稽查，提高收费效率；增加货车自动驾驶、编队控制策略功能，通过上级系统的综合应用，为编队提供支持，保障编队行驶安全。

这些应用都要面向行业痛点和需求，系统性地解决业务问题，基于开放的理念和分层的架构体系去打造公路行业的数字化、智慧化。

四、智能路侧设备的发展和落地

RICCD是一种边缘计算设备，那什么时候可使用RICCD？分有五类场景，满足其一都可以尝试应用。一是当中心云能力已经完备，但这些能力需要延伸到路侧边缘，提供实质性更高或更个性化服务的时候；二是当敏感数据不能上云的时候，让这些敏感数据在边缘端处理完成；三是需要节省带宽的时候，可以在边缘处理大量数据；四是需要低延迟、毫秒级响应的应用更适用于在边缘端实现；五是当需要更多AI推理计算时，可以在边缘端构建框架。

推广RICCD的应用还需要解决一些问题：

多态的服务。

数据和处理结果模块并不是定好了就一成不变，而是需要进行多态的服务，要基于流程拆分或功能拆分，将应用服务转化为可在多条路径上执行的服务，并合理地在边缘配置，确保能达到预想的收益。

动态的管理。

需要实时监测计算代价、时延代价，应用环境和网络会有所变化，并不是做完了计算就是稳定的，需要通过实时检测实现动态管理。

数据管理。

需要确保边缘侧的数据质量，能够对数据的准确性、完整性和延迟性进行检测，发现问题能够及时报警，此外数据抽象到什么程度，支撑什么应用等都需要更细致的定义。

服务管理。

要围绕着用户的需求去做相关的应用服务，而不是把RICCD变成一个展示系统，完善的过程中也需要进行更多的标准研究和开发更多的相关生态。