长沙智能网联路口技术

车路协同交叉路口智能解决方案

1、 系统构成及功能概述

2、 智能网联交叉路口管理系统由路侧单元、边缘计算设备、智能信号灯及各类传感器等构成。

3、 路侧单元作为系统核心，承担决策制定与信息广播任务；边缘计算模块则协同完成数据处理与多源信息融合；智能信号灯可依据路口实际车流动态调整红绿灯时长；而各类路侧感知设备如同系统的视觉器官，集成高清摄像、激光探测与毫米波雷达技术，实现全方位环境监测。

4、 路侧传感器功能包括监测与数据采集。

5、 高清摄像头可实时捕捉视野内车辆与行人的位置、速度，并统计道路实际交通流量；毫米波雷达能精准识别车辆类型、位置、速度以及行人动态信息；激光雷达则适用于监测车流拥堵情况、车辆位置与类别、逆行行为、能见度状况（如雾天）及人或动物的出现。各类传感器采集的原始数据将统一传输至边缘计算单元，进行高效融合处理，提升感知精度与响应速度。

6、 该系统可接收周边RSU信息，并通过互联网从云端获取数据，实现人、车、路与云平台的协同联动。

7、 系统特性

8、 该系统具备协同感知、动态调整信号灯时长及生成局部实时地图三大特点。

9、 协同感知融合

10、 协同感知通过整合多个感知单元的数据，进行联合分析，从而实现对目标对象更准确、全面的识别与理解。

11、 传统协同感知技术多聚焦于单一感知空间，随着数据融合需求的发展，逐步向多元空间拓展。超视距感知与跨设备追踪等技术，正体现了智能网联交叉路口管理系统在多空间协同与融合方面的演进方向。

12、 智能网联交叉路口管理系统通过集成多种传感器，实时采集行人动态、非机动车行驶情况、道路状况、车辆通行状态及交通流量等信息，同时融合来自其他路侧单元和云端管理平台的数据。这些原始数据在路侧单元中经过算法分析与多源信息融合处理，生成对当前路口运行状态的全面感知结果，涵盖行人与车辆的潜在碰撞风险、交通拥堵程度、路面异常情况（如积水、结冰或坑洼）以及信号灯实时配时等关键信息。系统依据统一的通信协议和数据交互规范，将处理后的综合状态信息实时广播给途经的车辆和行人，助力交通参与者提前预判风险、调整行驶策略，提升通行效率与安全性，实现人、车、路之间的高效协同。

13、 当交叉路口部署具备全景感知能力的智能网联管理系统后，道路便能实时掌握区域内所有交通参与者的信息。系统通过V2X通信技术将数据即时传递给途经车辆，实现信息全面共享。这不仅显著降低了交叉路口的安全风险，还能有效优化车辆通行秩序，大幅提升交通运行效率，推动城市交通向智能化、安全化方向发展。

14、 红绿灯智能调时

15、 红绿灯动态配时依托V2I技术统计智能网联汽车流量，结合机器视觉监测常规社会车辆。通过边缘计算融合两类数据，精准获取车流密度与各车道排队长度，提升信号控制效率。

16、 基于交通模型，系统动态选择通畅、正常或拥堵三种配时方案，并为区域内每辆车提供通行速度建议。同时，通过V2I技术实现特殊车辆如紧急车辆、公交车等的优先通行功能，提升整体交通运行效率与响应能力。

17、 局部动态地图（LDM）实时更新周边环境信息。

18、 局部动态地图（LDM）通过融合路侧传感器、交通控制中心及静态地图等多源数据，结合检测算法与预处理技术，生成反映当前交叉路口实时交通状态的动态信息集。该地图为路侧单元提供精准的环境感知支持，辅助实现高效协同决策与交通管理。

19、 ，LDM数据包含四个层级结构。

20、 第一层为静态数据，例如固定不变的静态地图信息。

21、 第二层为相对稳定的数据，如树木、建筑和道路等长期不变的地理要素。

22、 第三层为短时变动数据，例如交通事故、气象状况等瞬态信息。

23、 第四层为动态数据，指变化频繁的信息，如实时红绿灯状态及交叉路口的车辆运行情况。

24、 LDM作为系统的核心模块，支撑着其他各项功能的数据分析需求。智能网联交叉路口管理系统实时生成LDM数据，一方面借助V2X技术发送给智能网联汽车，提升自动驾驶环境下车路协同感知的可靠性；另一方面将数据传输至仅安装OBU设备的普通社会车辆，赋予传统车辆智能化能力，在不大幅增加成本的前提下实现类自动驾驶功能，推动交通智能化普惠发展。

25、 未来展望与发展

26、 在复杂交通环境中，智能网联交叉路口管理系统具备协同感知能力，可将实时感知信息共享给通行车辆。车辆通过路口的过程并非独立决策，而是基于系统对所有交通参与者的整体行为规划进行协同调整，其行驶速度、路径选择等均需遵循系统提供的优化建议，以提升通行效率与安全。

27、 当所有车辆在交叉路口严格遵守系统规则，城市交通运行将更加高效顺畅。