郭 遥（上海建工一建集团有限公司， 上海 200129）

随着社会经济的发展，城市汽车人均保有量越来越高，有限的交通供给与飞速增长的交通需求之间的矛盾日益加重，交通管理、交通路况以及道路养护变得越来越复杂，在此情境下，智慧道路系统建设显得尤为重要。

如今科技水平越来越高，通信技术与数据检测技术越来越发达，高效的信息通信与准确的数据采集可以有效地将大数据分析、数据融合、边缘计算等计算机技术深度融合到智慧道路的发展建设中，为道路进行数字化赋能，为打造智慧之路、便民之路、未来之路的建设目标奠定基础。

随着我国与西方各国在车路协同领域的不断研究与推广，车路协同系统已经不再神秘，智能驾驶也被精确地分为了各个等级，这时，车路协同下的“智慧的路”这一研究方向开始出现在大众视野中。在智能交通领域过去的研究与实践中，无论是智能驾驶、智能避障，或是智能导航等，大部分都是以“聪明的车”为目标的，而作为交通四要素之一的“路”却一直被忽略。如今各种数据采集与传感技术手段越来越发达，使得道路的智能化变得可行。如何修建一条“智慧的路”成为了智能交通领域的新的关卡，对路的研究成了新的方向。

交通是一个复杂且开放的系统，除了《交通工程学》中规定的人、车、路、环境交通四要素之外，还涉及安全、标准规范、法律法规等众多要素，这些要素共同构成完整的交通体系。尽管国内外对智能交通领域已经研究了十几年甚至几十年，但在以往的研究中仍然存在很多待完善的设施与技术，主要包括以下几个方面。

1.1 信息采集与整合

除传统交通信息如车速、车距、道路宽度、车流密度、信号灯信息等以外，天气的阴晴、空气的好坏、风速的大小、突然闯入车道的行人等都会对交通产生影响。

据现有的研究与项目经验，目前已有设备可满足对环境因素以及异常人车行为的信息采集，但在当前的城市智能交通建设中，这些可能影响交通的信息并未被有效使用，原因在于大部分道路未对其进行采集，而小部分采集此类信息的道路也未对其进行整合与应用。因此，为了补足智能交通领域中“智慧的路”的建设，需要更加全面更加准确的信息采集设备与技术，并建立完善的信息整合流程，利用大数据分析、机器学习、边缘计算等技术发掘此类信息与交通之间的联系，使更多的信息参与到智能交通系统中。

1.2 道路设施监测

除了上述的多种多样的信息外，道路本身的设施或道路的附属设施也会对交通体系产生影响，如变形或移位的井盖、倾倒的杆体、失火的垃圾桶、磨损的标志标线等都会或大或小的影响交通体系的正常运行。因此，为了补足智能交通领域中“智慧的路”的建设，需要交通管理者通过安装智能检测设备等手段，对道路设施进行实时检测，提高智慧道路运行的稳定性。

1.3 突发事件预警

无论是在交通体系内或是在交通体系外，突发事件对交通的影响都是极大的。交通体系外的突发事件如需应急救援车辆前往，需要在救援路径上立即清让出供应急车辆行驶的“生命线”，路径上的信号灯也要配合救援车辆的行进进行绿波调整；
交通体系内的突发事件如车祸或车辆故障，则会影响部分车道的通行。因此，为了补足智能交通领域中“智慧的路”的建设，还需将突发事件的检测及处理与智慧道路建设相融合，提高发生意外事件时的通行效率，减少意外事件带来的各项损失。

2.1 系统架构

智慧道路建设要围绕“智慧之路、便民之路、未来之路”的目标，通过外场感知、边缘计算、支撑环境、应用支撑和功能应用五层业务架构，实现数据的采集、处理、存储、整合、应用等功能，全面提升城市智慧道路的信息全面性和功能多样性。系统架构如图 1 所示。

图1 系统架构图

整个系统架构分为 5 层业务，最底层的外场感知业务主要通过建设各种监测设备实现对外场数据的采集；
边缘计算业务实现对数据的处理与计算；
支撑环境业务对数据进行存储与互联；
应用支撑业务为实现具体功能提供技术底座；
功能应用业务则是直接为交通管理者与交通参与者提供服务。

2.2 外场感知

外场感知业务是通过监测设备实现对交通场景内的各类信息进行采集，是整个系统架构的基础，为其他各层业务提供数据支持。具体可分为智慧交通感知设备和智慧管养感知设备。

智慧交通类监测设备，如超低时延枪型摄像机、超低时延全景鱼眼摄像机、微波雷达等设备，其作用是监测车速、流量、密度、排队长度、信号周期等基础交通信息，是整个智慧道路系统建设的基础。因此，要求此类设备覆盖交通场景范围内全方位全时空，以保证边缘计算、应用支撑、功能应用的准确可靠。

2.3 边缘计算

边缘计算是指在靠近智能设备或数据源头的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。

边缘计算业务由布设在系统架构边缘节点处的车路协同 AI 边缘计算单元和交管边缘计算单元实现。计算单元支持高帧率、高分辨率视频数据、点云数据的实时处理，设备可直接连接摄像头、微波雷达等多种传感设备，以及可变交通标志、车道灯等多种交通控制设备，也可连接云控平台获取交通指令信息。计算单元也可实现信息编辑、信息优先级设置，控制 V2X 通信机信息播发，同时可根据既定规则和传感设备信息识别结果进行交通设施控制。

与传统的中心计算方式相比，边缘计算可以在靠近数据采集端就对数据进行分析处理，无须将大量的原始数据费时费力的上传到中心服务器统一处理，大大节省了网络占用和中心服务器的算力，同时也提高了数据的安全性与保密性。

2.4 功能应用

功能应用业务是直接服务于交通参与者和交通管理者的业务，可以将其看作是整个系统的结果输出。功能应用可以分为智慧交通和智慧管养两大类，其中智慧交通功能又可具体可分为智能网联、智慧交管、智慧路口等子功能。

2.5 智慧交通

2.5.1 智能网联

智能网联功能是智慧道路系统的基础功能，是车路协同的根本。基于整个智慧道路系统对外场感知采集到的信息进行加工处理分析计算后，利用路侧通信设备通过 C-V2X 通信技术与智慧网联车辆进行信息交互，面向 L2-L4 自动驾驶等级的车辆时可实现如下功能。

（1）系统将路侧限速信息发送给车辆，对驾驶员进行提醒，或融入其驾驶决策系统，控制车辆速度在限速条件内，达到限速预警的目的。

（2）系统将检测到的路口各车道拥堵情况发送给车辆，辅助驾驶员或自动驾驶车辆选择车道，达到前方拥堵提醒的目的。

（3）系统将信号等检测器读取到的相位信息发送给车辆，通过车内智能屏幕显示红路灯及倒计时，辅助驾驶员及车辆更准确地获得红绿灯信息，实现车内信号灯的功能。

（4）系统将检测到的以及报警中心接收到的事故信息发送给车辆，通过车内智能屏幕进行预警，达到交通事故检测预警的目的。

（5）系统将检测到的车道上的突然闯入的行人发送给车辆，通过车内智能屏幕进行预警，辅助驾驶员或自动驾驶车辆避让，达到道路行人检测预警的目的。

2.5.2 智慧交管

智慧交管功能是智慧道路系统的骨架，设计目的是为了减少管理者工作量，保障道路交通安全，方便人民群众出行。具体功能有如下几个方面。

（1）基于视频检测器的抓拍、录像功能，以及支撑环境提供的内部网络连接与存储功能，实现道路交通的回放以及实时观看。

（2）基于车牌定位、字符分割、ORC 光学字符识别、驾驶行为判别等技术实现对于违法行为的识别与证据留存；

（3）基于图像及行为识别技术实现交通流量统计、卡口过车记录留存、信号灯笔画缺失告警、异常停车行为驱离等基础交通管理功能；

（4）基于 V2X、视频 AI 识别精准感知手段，实现对公交车路实时位置、载客情况、运行情况等信息的边缘实时接入，以公交优先通行为目标进行绿灯提前、绿灯延长、绿灯插入等边缘信号动态干预，提高公交车的平均运行速度、准点率。同时还将在智能公交站台实时显示公交车预计到站时间、车内载客情况、每站上下客统计情况等信息；

（5）基于同样的技术手段，还可实现对 VIP 车辆、救护车、消防车等特殊车辆的优先通行保障，包括路径的动态规划建议和边缘的信号实时联动，提高典型场景下特殊车辆的出行效率。

2.5.3 智慧路口

智慧路口功能是智慧道路系统的结晶，是基于路口全时空信息数据的路口综合信息研判分析，可大致分为交叉口监测和交叉口诊断优化两个方面。

交叉口监测基于数字孪生平台构建的三维数字交通空间与二维交叉口平面图，通过大数据分析、机器学习、边缘计算等技术对采集到的数据进行整理分析计算，得到交通系统的各项指标如流量、速度、排队长度、转向比等，使其叠加到三维数字交通空间与二维交叉口平面图上，方便交通管理者与交通参与者对当前交通状态快速了解。

交叉口诊断优化则是从道路交通组织的角度，基于 CJJ 37—2016《城市道路工程设计规范》、CJJ 152—2010《城市道路交叉口设计规程》等规范规程，结合历史事故及违章信息，以及交叉口交通状态，对交叉口的安全性、合理性进行判断并给出符合规范规程的优化建议。

道路是交通的基础，承载着人和车两大交通要素，研究智慧道路建设方案是智能交通中最重要的一环。本方案通过外场感知、边缘计算、支撑环境、应用支撑、功能应用五层业务来构建智慧道路体系架构，从多个角度为道路参与者与道路管理者提供数字化服务，打造智慧之路、便民之路、未来之路的建设目标。

科技虽然在不断的进步，但如今的科技水平还十分有限，尚未能实现高度自动化的智能交通，智慧道路建设刚发展到为交通参与者与交通管理者提供信息服务的程度。但相信不久的将来，随着网络技术、AI 技术、自动化技术等相关技术的不断发展，智慧道路不再是仅仅提供信息交互的被动式智慧道路，而是可以实现交通群体协同决策与控制、交通个体全自动化控制等功能的更高效、更安全、更便捷的主动式未来之路。

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