面向公交營(yíng)運(yùn)的車(chē)路協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)研究

國(guó)家“十四五規(guī)劃”和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要，明確提出“發(fā)展自動(dòng)駕駛和車(chē)路協(xié)同的出行服務(wù)，推廣公路智能管理、交通信號(hào)聯(lián)動(dòng)、公交優(yōu)先通行控制”。在工業(yè)和信息化部、國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)的大力支持下，北京、上海、天津、無(wú)錫、長(zhǎng)沙等地結(jié)合本地情況陸續(xù)開(kāi)展了C-V2X測(cè)試驗(yàn)證與示范應(yīng)用工作。車(chē)路協(xié)同技術(shù)作為下一代智能交通系統(tǒng)的核心發(fā)展方向，已然成為國(guó)內(nèi)從政府到行業(yè)的普遍共識(shí)。而公交具有固定線(xiàn)路等運(yùn)行特點(diǎn)，車(chē)路協(xié)同技術(shù)可率先在公交領(lǐng)域落地，有效提升公交運(yùn)行安全和可靠性，改善乘客出行體驗(yàn)。

公交運(yùn)行痛點(diǎn)

公交車(chē)在行駛過(guò)程中存在一定盲區(qū)，包括車(chē)輛本身和遮擋，行人、電動(dòng)車(chē)突然闖出，特別是交叉口由綠燈轉(zhuǎn)為紅燈時(shí)，具有引發(fā)事故、乘車(chē)體驗(yàn)差、乘客受傷等隱患。

由于一些交通事件、特殊天氣、交通管控等突發(fā)原因，車(chē)輛變道不及時(shí)，導(dǎo)致交通組織紊亂，擁堵加劇，甚至造成違章和二次事故發(fā)生，同時(shí)公交公司未能及時(shí)掌握相關(guān)信息，不能及時(shí)調(diào)整發(fā)車(chē)頻次。

基于RFID的公交優(yōu)先，在無(wú)公交專(zhuān)用道交叉口擁堵排隊(duì)或者多個(gè)進(jìn)口道公交車(chē)同時(shí)到達(dá)路口時(shí)失效，導(dǎo)致同一線(xiàn)路車(chē)輛同時(shí)進(jìn)站，沒(méi)有車(chē)輛在路口的檢出，整體交叉口和路網(wǎng)效率降低。

不同時(shí)間段、不同區(qū)域往往會(huì)產(chǎn)生公交站臺(tái)候車(chē)與區(qū)間旅行時(shí)間不穩(wěn)定的情況，突發(fā)情況下急剎急停，市民乘坐公交體驗(yàn)較差。

為降低由公交視覺(jué)盲區(qū)帶來(lái)的危害，確保路側(cè)交通信息獲取的準(zhǔn)確性和完整性，深圳交通中心依托攝像頭、激光雷達(dá)、微波雷達(dá)、行人紅外檢測(cè)器等前端感知設(shè)備，構(gòu)建不同邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)深度推理環(huán)境，憑借自研邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的強(qiáng)大算力與先進(jìn)的輕量化標(biāo)準(zhǔn)AI組件，采用時(shí)空同步方法對(duì)視頻數(shù)據(jù)與雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，提取周邊環(huán)境的交通流（流量、排隊(duì)長(zhǎng)度、路口到達(dá)率）、行人及車(chē)輛軌跡信息，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)多目標(biāo)識(shí)別與跟蹤，用于行人及非機(jī)動(dòng)車(chē)安全預(yù)警、目標(biāo)態(tài)勢(shì)分析及路口盲點(diǎn)推送。

為解決路面裂縫、凹陷、坍塌等病害事件偶發(fā)，道路拋灑物、事故、積水等突發(fā)事件存在監(jiān)測(cè)響應(yīng)處置滯后給公交車(chē)輛帶來(lái)極大隱患等問(wèn)題，深圳交通中心基于深度學(xué)習(xí)檢測(cè)模型、感知設(shè)備參數(shù)自動(dòng)化標(biāo)定、交通場(chǎng)景全景分割等算法，構(gòu)建交通單元池、數(shù)據(jù)特征池、AI分析池、在線(xiàn)推演決策池等4大工具池，突破路面與標(biāo)線(xiàn)病害檢測(cè)、險(xiǎn)情檢測(cè)等關(guān)鍵技術(shù)，并將檢測(cè)事件的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)推送到路側(cè)單元RSU，由RSU廣播給周?chē)能?chē)輛，為司機(jī)提供毫秒級(jí)的預(yù)警信息。目前該技術(shù)對(duì)路面坍塌、路面破損等病害事件的檢測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)85%以上，交通拋灑物檢測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)87%以上，交通事故檢測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá)91%以上。

為解決公交偽優(yōu)先導(dǎo)致路網(wǎng)運(yùn)行效率低的問(wèn)題，基于實(shí)時(shí)的進(jìn)口道車(chē)輛到達(dá)率、載客量、公交準(zhǔn)點(diǎn)率等信息，采用自研相對(duì)優(yōu)先控制算法對(duì)綠燈時(shí)間進(jìn)行動(dòng)態(tài)重分配，實(shí)現(xiàn)多公交優(yōu)先請(qǐng)求競(jìng)爭(zhēng)和不同交通量水平下的整體交通流人均效益最優(yōu)。以深圳市福田區(qū)公交線(xiàn)路M390為例，該方法可使得公交車(chē)均延誤降低27%-35%，高流量下人均延誤降低15%。

為提高公交準(zhǔn)點(diǎn)率，減少車(chē)輛通過(guò)信號(hào)交叉口的停車(chē)次數(shù)，深圳交通中心通過(guò)自研車(chē)路協(xié)同信號(hào)機(jī)獲取實(shí)時(shí)的配時(shí)方案、倒計(jì)時(shí)信息、路口車(chē)輛進(jìn)口道的排隊(duì)長(zhǎng)度、飽和流率等信息，融合車(chē)輛自身動(dòng)力學(xué)模型，在車(chē)載單元OBU端構(gòu)建不同燈色倒計(jì)時(shí)和不同車(chē)輛位置情況下車(chē)輛自適應(yīng)速度引導(dǎo)策略，使車(chē)輛以最優(yōu)車(chē)速區(qū)間通過(guò)信號(hào)交叉口，用于公交輔助駕駛。通過(guò)對(duì)深圳市福田區(qū)新洲路與紅荔路交叉口進(jìn)行實(shí)證分析，在不同網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛滲透率、不同交通流量飽和度的影響下，車(chē)輛平均停車(chē)次數(shù)優(yōu)化成功率在72%以上，車(chē)均延誤時(shí)間減少率在84%以上。

為加快車(chē)路協(xié)同技術(shù)在公交領(lǐng)域的落地，突破現(xiàn)有路測(cè)里程長(zhǎng)、測(cè)試場(chǎng)景不足、測(cè)試工況危險(xiǎn)等問(wèn)題，仿真技術(shù)是重要的應(yīng)對(duì)手段。深圳交通中心自主研發(fā)全要素一體化的智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境仿真平臺(tái)，結(jié)合三維重建技術(shù)，利用路側(cè)及車(chē)端傳感器構(gòu)建真實(shí)的場(chǎng)景，融合車(chē)輛仿真、交通流仿真、V2X仿真、路側(cè)設(shè)施仿真，打造從“算法開(kāi)發(fā)-場(chǎng)景測(cè)試-功能驗(yàn)證-性能評(píng)測(cè)-交通評(píng)估”的全鏈條服務(wù)，支撐智能網(wǎng)聯(lián)測(cè)試認(rèn)證、車(chē)路協(xié)同管控、新基建評(píng)估、智慧出行調(diào)度。

應(yīng)用場(chǎng)景

結(jié)合國(guó)家在車(chē)聯(lián)網(wǎng)方向上的發(fā)展戰(zhàn)略，深圳交通中心突破感知融合、復(fù)雜場(chǎng)景安全預(yù)警、主動(dòng)信號(hào)優(yōu)化、車(chē)速引導(dǎo)、智能網(wǎng)聯(lián)仿真等關(guān)鍵技術(shù)，并進(jìn)行完備性系統(tǒng)集成及測(cè)試，旨在建立車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)核心技術(shù)體系，保障公交營(yíng)運(yùn)的安全性、可靠性，加快智慧公交在城市的產(chǎn)業(yè)落地，推動(dòng)與之相關(guān)的上下游企業(yè)的快速發(fā)展，促進(jìn)城市綜合、智慧、綠色、安全的“公交都市”建設(shè)。