智能网联汽车开放测试道路建设研究

2021-01-21潘怡宏

城市道桥与防洪 2021年1期

蔡越，潘怡宏

（中国市政工程中南设计研究总院有限公司，湖北武汉 430000）

1 概述

2019年9月，中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》，提出大力发展智慧交通，加强智能网联汽车（智能汽车、自动驾驶、车路协同）研发，形成自主可控完整的产业链。2019年12月，工信部发布《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》（征求意见稿），提出到2025年智能网联汽车销量占比达到50%, 高度自动驾驶智能网联汽车实现限定区域和特定场景商业化应用。2020年2月，11 部委联合印发《智能汽车创新发展战略》，提出到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成，到2035年，中国标准智能汽车体系全面建成。

智能网联汽车产业作为汽车行业的新兴产业，除了政策引导，相关行业标准及配套基础设施建设也必须及时匹配产业发展需求，以支撑智能网联汽车商业场景落地，商业变现反哺技术研发更迭。场景落地的前提是智能网联汽车性能合格，能够满足实际场景需求。智能网联性能测试包括两个阶段：第一阶段为封闭测试场内性能测试，测试通过并获取路测牌照后，进入第二阶段，即在智能网联半开放和开放测试环境下进行测试，达到一定测试里程并性能合格的情况下才有可能落地商业应用场景。因此，完善的智能网联测试环境是支撑智能网联汽车商业落地的基石，但目前国内具备开放道路测试环境的地区较少，基础测试环境的缺失，逐渐成为限制智能网联汽车产业发展的门槛石。

为满足智能网联汽车多场景多环境测试需求，工信部、公安部、交通运输部等部委积极推进智能网联汽车测试示范项目建设。此外，各地政府、企业及科研单位自发合作建设智能网联/ 自动驾驶示范区。据国汽智联《智能网联汽车蓝皮书》统计，截至2019年底，国家级智能网联汽车测试示范区已达到16 个[1]（见图1），其中开放测试道路示范区10 个，包括江苏（无锡）车联网先导区、国家智能汽车与智慧交通（京冀）示范区、国家智能网联汽车（长沙）测试区、国家智能网联汽车（上海）试点示范区、国家智能网联汽车（武汉）测试示范区等。

图1 全国主要智能网联汽车测试示范区分布

各地示范区根据地区产业结构特点及城市发展规划要求，建设了封闭、半开放、开放环境的智能网联测试示范区。各地示范区虽各具特色，但建设目标均是打造智能网联汽车多场景测试环境，满足智能网联汽车测试需求同时，吸引智能网联汽车产业上下游产业聚集，逐步形成集产、学、研为一体的智能网联汽车生态圈，促进地区汽车产业、交通及相关产业发展。因此，各地逐步探索形成的智能网联汽车成功的建设、运营模式及落地的商业化场景均可学习、参考。本文基于智慧交通领域的探索及智能网联汽车测试道路项目的实践，提炼智能网联汽车开放测试道路技术路径，为后续同类工程设计建设提供参考。

2 设计标准

智能网联汽车开放测试道路基本设计原则：在符合国家规范、行业标准及地方条例的前提下，统筹分析地方产业结构及城市发展特点，建设符合企业测试需求，有地方特色、产业优势的智能网联汽车测试环境。

为了规范智能网联汽车开放测试环境建设要求，为地方提供统一的测试场景、测试规程及通过条件参考，为第三方检测机构进行自动驾驶功能检测验证提供有益借鉴，工信部、公安部、交通运输部于2018年4月联合印发了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》（以下简称《管理规范（试行）》），明确了智能网联汽车测试主体、测试驾驶人及测试车辆、测试申请及审核、测试管理、交通违法和事故处理，以及智能网联汽车自动驾驶功能检测项目（见表1）。

表1 智能网联汽车自动驾驶功能检测项目及测试场景

《管理规范（试行）》明确，测试车辆应在封闭道路、场地等特定区域进行充分的实车测试，由国家或省市认可的从事汽车相关业务的第三方检测机构对其14 项自动驾驶功能（9 个必测项目和5 个选测项目）进行检测验证, 确认其具备进行道路测试的条件，方可申请进行自动驾驶道路测试。

截至2019年底，全国已有超过20 个省、市地区依据《管理规范（试行）》制定了相关实施细则，并开始发放测试牌照。全国累计发放测试牌照已超过200 张，开放道路测试需求日益扩大。但是，各地对开放道路自动驾驶测试场景设置、规程、难易程度、通过标准均有不同，迫切需要统一开放道路测试场景和要求，用于指导第三方检测机构进行自动驾驶功能检测验证。

为支撑《管理规范（试行）》自动驾驶功能检测，保障自动驾驶测试安全，2018年8月，中国智能网联汽车产业创新联盟、全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会，组织编制了《智能网联汽车自动驾驶功能测试规程》（以下简称《测试规程》）。《测试规程》坚持以保障自动驾驶道路测试安全为底线，兼顾不同技术路线、车辆类型，确保测试场景的典型性、代表性和操作规程的可行性、合理性，提出了各检测项目对应的测试场景、测试规程及通过条件，即《测试规程》对应《管理规范试行》确定的14 个检测项目（9 个必测，5 个选测）拟定的34 个场景（20 个必测场景，14 个选测场景）[2-3]（见表1）。

以上规范、规程明确的检测项目及场景要求，为智能网联汽车开放测试场的建设统一了标准和测试要求，在检测机构有据可依的同时，为后期开放测试场检测结果异地互认创造了条件。

3 技术路线

智能网联汽车测试开放道路建设前，首先需要明确道路选线。选线需考虑道路基础设施、交通复杂度、道路分级、测试场景、层级建设等条件。合理的选线，在满足规划和建设需求同时，可节省投资、提高场景复用率，并打造地区特色优势场景。截至2020年9月，全国仅少数地区出台了相关要求。如北京市交通委员会牵头出台的《北京市自动驾驶车辆测试路段道路要求（试行）》、深圳市交通委牵头出台的《深圳市智能网联汽车道路测试开放道路技术要求（试行）》明确了交通复杂度和道路分级建设要求。此外，长沙市智能网联汽车测试开放道路选线实践成果，为后续智能网联汽车测试道路建设积累了经验。该成果提炼出交通安全原则、通勤优先原则、场景丰富原则和互联互通原则4 条选线原则[4]，根据选线原则和梯次建设需求，确定了开放道路4 级分级建设方案，分级建设，逐级开放，在满足测试需求的同时，减少干扰，节省投资。

各地区实际条件和诉求不同，需要结合实际情况，参考北京、深圳、长沙等地分级建设经验，审慎选线。

明确道路选线后，进入智能网联测试道路具体设计建设阶段。设计建设内容主要包括：（1）传统道路土建改造以适配开放测试环境需求；（2）道路加装设备（包括系统）实现数字化、智能化改造。

传统道路土建改造主要涉及：（1）道路标志标线更新（见图2），适配场景在保证正常交通疏导的同时，提高智能网联汽车自动驾驶对交通标志标线识别及响应的正确率；（2）电力电信管线敷设，以确保智能网联设备识别率和专网专线通信要求。

图2 道路标志标线更新

智能化改造是智能网联测试环境智能感知、调度的关键，其整体架构需考虑：前端数据感知、数据通讯，边缘端数据融合、预处理及后台数据处理、综合调度。整体遵循“端-边-云”的车路协同体系（见图3）。

图3 “端-边-云”车路协同体系

终端主要包括数据采集终端及通信终端。数据采集终端通过摄像机、雷达交通测序一体机、低延时相机、激光雷达等设备实现开放测试环境内车辆、人、道路等交通主体信息实时监测；通讯终端，通过RSU（路侧单元）及车载OBU（车载单元）、GNSS（全球导航系统）接收机，以及车载5G CPE（客户前置设备）等设备保证车路协同。

边缘端主要通过边缘计算服务器MEC（内置激光雷达点云数据实时处理算法、视频与激光雷达点云融合算法及激光雷达拼接算法等数据融合、处理算法）对终端实时采集的数据进行特征提取、多源异构数据融合等数据预处理工作。对实时性要求较高的场景，边缘端处理后的数据可及时推送至车辆及路侧设备；对实时性要求相对较低的情况，边缘端预处理后的数据及其他非结构化数据，回传至后台云计算，综合调度。

云端后台主要包括智能网联汽车监管与测试服务中心及数据中心，用于数据集中存储及处理，实现综合调度。其中智能网联汽车监管测试服务平台，包括智能网联车辆测试服务模块、智能网联车辆过程监管模块。基于GIS（地理信息系统）地图集成各终端配套管控系统包括：综合视频管理系统、测试车辆数据采集系统、多维道路感知可视化系统、设备管理系统、5G+ 北斗高精度定位系统、终端接入鉴权系统等。

智能网联汽车测试道路作为车联网领域重要的落地场景，虽然基于各地建设需求和产业结构差异，实际落地形式有所差异，但设计方案始终遵循车联网“端-边-云”技术架构。进行智能网联汽车测试道路设计时，在遵循“端-边-云”技术架构进行测试环境搭建，满足智能汽车测试需求的同时，还需要兼顾智能汽车应用路径，以支撑起无人驾驶出租、公交、民众体验应用、智慧交通路网系统等商业化场景落地，通过规模化商业应用，反哺、刺激智能网联汽车发展。

4 场景设计

明确测试和应用双路径建设目标及整体技术架构后，需进一步结合实地踏勘信息进行场景设计。场景设计首先遵循上述《管理规范（试行）》、《测试规程》中智能网联汽车开放环境检测项目及场景要求。另外，还需遵守地方条例及测试企业检测需求，结合实际路况进行场景设计。本节介绍几个重点场景的设计（见图4）。

图4 智能网联测试道路场景示意图

（1）交通标志和标线/ 交通信号识别及响应

通过摄像头捕捉标志标线、限速信息。摄像头结合毫米波雷达识别道路边线及路侧护栏等边界条件，采用摄像头捕捉或者接入交管系统，实时获取信号灯红绿灯状态、诱导屏及其他交通信号装置信息，并结合雷达、GNSS 接收机确定的车辆坐标信息，实时运算相应车辆配速，在人行横道线附近减速，保障安全情况下实时调整配速以实现绿波速度，避免频遇红灯造成车辆怠速。另外，车道级定位结合交通标线、信号识别，还可规避压线行驶，实现车道级方向矫正和高精度行车导航，同时提升恶劣天气及交通信号遮挡情况下行车安全。

（2）前方及超视距车辆行驶状态识别及响应

通过路侧摄像头、雷达等感知设备捕捉路况、交通事故、临时路障以及前方车辆汇入等信息；通过V2I 技术实现设备间信息组团共享，并通过RSU，提前推送给网联汽车，提前做好路线规划，事前预警，规避因临时路况变化导致的交通拥堵以及对向车辆借道本车车道行驶造成的安全隐患。

（3）障碍物识别及响应预警/ 行人识别及避让/交叉路口及环形路口通行/ 自动紧急制动

通过摄像头、激光雷达实现行车视觉盲区人、车等交通主体及障碍物的识别检测，并通过声光、广播以及RSU+OBU 车路通讯，向行人、车辆提示冲突预警，实现人-车-路协同调度。同样，在十字交叉路口会车时，摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GNSS 接收机等设备可实现超视距检测及车道级定位，并识别会车转向、环岛车辆汇入，及时提醒，引导安全会车。当道路前方出现事故突发状况或者行人横穿马路等紧急路况，车路通过V2X 及时协同，紧急制动。

（4）跟车行驶/ 并道/ 超车/ 靠路边停车

通过摄像头、雷达、GNSS 接收机等设备可提前了解行车超视距路况、车道级定位，当前方车道出现紧急制动或者出现可变限速、车道变化路段，可及时推送至后续车辆，实时配速，安全跟车、并道行驶及超车，避免紧急制动造成的追尾风险以及超速违章风险。此外，网联车辆靠边应急停车时，车辆变道及减速停车信息会实时通过V2I 及V2V 通信，推送至路侧设备以及后续车辆，避免因应急停车影响后续交通秩序和安全。

（5）项目全局监控

通过在项目主要交叉口高点设置全景摄像机，搭建实景全景监控平台,进行全景监控。此外，通过雷视交通测序一体机，进行每辆车精准运动坐标提取，实现交通信息实时感知、跨画面连续监控，达成交叉口全量信息采集。根据具体路口路况信息以及全局监控信息，实现综合调度。

（6）人工操作接管

智能网联汽车进行自动驾驶功能测试时，系统根据路况全量信息、全局监控数据以及实时采集车辆信息，实时比对分析。若出现车辆驾驶异常、自动驾驶系统失效或者场景外突发状况时，系统通过车路通讯，紧急提示安全员切换人工操作模式，自动驾驶安全员亦可根据现场反馈信息，手动切换人工操作模式；若人工操作接管失败，必须具备紧急自动功能，保证测试安全。

（7）联网通讯

智能网联汽车测试，通讯基础是车路协同，目前国内主要采用基于LTE 的C-V2X 技术，相较传统DSRC-V2X 技术，资源利用率、可靠性和稳定性更有优势。具体采用RSU、OBU 实现车辆与路侧设备通讯，车车通讯可以通过路侧RSU 中转，亦可通过OBU 通讯。另外，车载OBU 还可通过5G Uu（通用用户网络接口）通信芯片或通过搭载5G CPE 实现5G 通信，实现车端非结构化数据传输。路侧设备及RSU 可通过光纤专网联网通讯或者光纤结合5G 专网形式传输。以上通信技术保障实时车路协同、全局监控同时，为网联汽车进行编队行驶、组团运营等深度协同、实时性较高的驾驶场景应用奠定基础。

除了上述基础检测场景，其他拓展场景可根据测试企业、检测机构以及地方产业发展需求进行定制化设计。

配套上述场景设计，路侧终端设备对应匹配有设备管理系统，包括AR 实景指挥系统、动态全息感知系统等终端感知子系统。子系统通过与GIS 地图结合，通过地图图层管理的形式，一并整合在项目主控平台智能网联汽车监管与测试服务平台中，相关数据则接入数据中心，进行数据管理、存储。软硬件结合实现智能网联场景设备管理、全量信息实时检测、在线展示及综合调度。

5 项目效益

通过以上技术路线，项目最终建成智能网联汽车开放测试环境，为智能网联汽车相关企业和商业场景落地提供全路段测试支撑，为地方吸引上下游产业汇聚，打造集研发、生产、测试、体验、应用、配套于一体的智能网联汽车生态圈奠定基础。

项目在满足智能网联汽车测试需求的同时，产生显著的社会效益和预期经济效益。

社会效益体现在4 个方面：

（1）车路协同，优化交通组织，提高交通效率，加快生产要素流通；

（2）人、车、路协同，降低交通冲突发生率，保障交通主体生命财产安全；

（2）车路协同数据纳入交管或城市管理系统，提高城市管理深度和效率，降低执法成本，降本增效；

（3）提升地方智能网联汽车产业影响力，打造城市汽车产业新名片。

预期经济效益主要体现在5 个方面：

（1）运营创收。通过项目搭建智能网联测试环境，在服务本地车企的同时，吸引外地车企参与路测，通过提供配套测试及相关服务创收。

（2）应用拓展。基于测试道路构建的车辆协同环境，引入无人驾驶公交、出租车以及汽车展销等可移植商业场景，推广初具规模后探索收费创收。

（3）科研效益。基于智能网联测试道路实时采集数据以及当地封闭场测试数据及案例，支撑智能网联汽车测试标准编制，掌握智能网联汽车产业发展标准制定，保持顶层设计先导优势。

（4）数据变现。通过开放测试环境检测，不断积累测试数据与案例，并形成智能网联及自动驾驶汽车调试、改进的相关分析和报告，提供给相关需方，如车企、互联网算法公司、科技公司、运营公司、政府等相关部门，通过数据API 形式，实现数字资产变现。

（5）产业聚合。智能网联测试道路的近期目标是满足智能网联汽车开放测试环境需求，远期通过车路协同切入，吸引智能网联相关产业聚集，如智能网联汽车测试涉及的地理信息、高精度地图、车路通讯、传感监控等产业。同时，智能网联汽车测试道路与地方封闭测试场或智能网联产业可考虑项目聚合、组团运营，为智能网联汽车产业链汇聚、生态圈形成提供强力基础支撑。

6 总结展望

以上，通过智能网联汽车测试道路整体技术架构及场景设计，构建智能网联汽车开放测试环境。在满足智能网联汽车测试场景需求的同时，为后续车路协同、无人驾驶公交、无人驾驶清扫车、智慧交通路网系统等商业落地场景预留拓展接口。作为智能网联汽车产业的重要基础设施建设，为智能网联汽车进一步商业化落地奠定基础。图5 为基于5G 及V2X 通信技术车路协同体系。