高速公路车路协同网络需求研究(中）

3 高速场景车路协同网络需求分析

3.1 车路协同业务内容分析

车路协同业务对网络建设起到导向作用，为了合理归纳网络需求，本小节应用场景选自目前行业认可度较高的业务相关标准，具体为《合作式智能运输系统 车用通信系统 应用层及应用数据交互标准》（T/CSAE 53-2020）（下文使用标准①代指）、《合作式智能运输系统 车用通信系统应用层及应用数据交互标准》（T/CSAE 157－2020）（下文使用标准②代指）、《基于车路协同的高等级自动驾驶数据交互内容》（T/CSAE 158 －2020）（下文使用标准③代指），并将场景分为安全、效率、信息服务和交通管理四大类，安全类涵盖 7 个业务场景，效率类涵盖 4 个业务场景，信息服务类涵盖 3 个业务场景，交通管理类涵盖 1 个业务场景。针对每个场景，下文从场景定义和业务流两方面进行介绍，其中业务流介绍中列出了实现对应应用场景所需要的主要交互消息，不一定是所有消息，实际实现中，可根据不同的需求和服务水平，使用更多的消息。

由于本小节的业务内容是高速车路协同网络建设的需求导向，不涉及 V2V 内容，因此本小节只分析标准①、标准②和标准③中的 V2I 场景和 V2I/V2V 场景中的 V2I 业务内容。

本小节每一个应用场景均可通过 PC5 通讯和 Uu 通讯两种方式实现。由于不同业务场景的数据处理需求不同以及设备 / 平台在系统架构中的定位和功能不同，因此根据处理终端不同可划分为以下几种业务流 ：

PC5 通讯方式：

① . 处理终端为路侧感知设备 ：目前的感知设备具有简单的数据处理分析功能，当感知设备的处理分析能力可以满足应用场景时，路侧感知设备即为此场景业务流中的数据处理终端。如前方拥堵提醒场景，目前智能摄像机可检测道路拥堵排队长度，摄像机将道路排队长度信息推送至 RSU，RSU 广播 RSI 消息，车辆接收后，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息，判断是否进行拥堵提醒。

② . 处理终端为路侧边缘计算平台 ：当业务场景对时延具有严格要求且需要对感知设备采集的信息进行融合处理时，路侧边缘计算平台为处理终端，既可以满足时延的需求，也可以进行数据融合处理。如协作式变道场景，路侧边缘计算平台根据车辆行驶意图和感知设备采集的信息，进行融合处理，生成调度信息并推送至 RSU，RSU 周期性广播 RSC 消息，车辆接收 RSC 消息，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息 , 安全行驶。

③ . 处理终端为区域计算平台 ：当业务场景对时延要求不高且需要实现较大范围内的感知与消息广播时，需要以区域计算平台为处理终端。如基于路侧感知的交通状况识别，路侧感知设备（例如摄像头、雷达等）对周边交通状况进行探测，路侧边缘计算平台将处理后的结果数据发送至区域计算平台，平台将数据推送至 RSU，RSU 周期性广播 RAM 消息，车辆接收 RAM 消息，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息，判断是否对驾驶员进行提示。

④ . 处理终端为业务运营平台 ：当需要从业务运营平台下发消息支撑应用场景落地或者通过 RSU 收集基本信息，支持信息服务时，处理终端为业务运营平台。需要从业务运营平台下发消息支撑应用场景如车内标牌，业务运营平台下发标志牌信息至 RSU，RSU 广播 RSI 消息，车辆接收后，车载应用判断是否对驾驶员进行提醒。通过 RSU 收集基本信息，支持信息服务的场景如浮动车数据采集，车端周期性广播 BSM 消息，RSU 接收 BSM 消息后上传至业务运营平台，平台进行数据融合处理，进行交通状态分析、事件检测等，为局部或区域的交通管理提供数据支持。

Uu 通讯方式：

① . 处理终端为区域计算平台 ：分为 2 种，一种是区域计算平台直接通过感知设备获取结构化感知数据，并将结果数据推送至智能网联车辆。另一种是路侧边缘计算平台实现感知数据融合处理，或再结合智能网联车辆的请求信息，处理生成结果数据并通过区域计算平台将结果数据推送至智能网联车辆。

② . 处理终端为区域计算平台 / 业务运营平台 ：当只需要收集车辆信息，不需要关联路侧感知设备采集的信息时，平台将预设的消息进行下发或收齐车辆信息进行融合分析，对时延不敏感时，处理终端为业务运营平台。如浮动车数据采集，车辆上报 BSM 信息至业务运营平台，支持平台形成交通状态评估报告。

3.1.1 安全类应用场景

3.1.1.1 限速预警

选自标准①。智能网联车辆行驶过程中，在超出限定速度的情况下，限速预警 SLW 应用对智能网联车辆驾驶员进行预警，提醒驾驶员减速行驶。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

① . 通过本地配置，RSU 获得 MAP 消息和限速信息（也可以通过平台下发的方式获得）;

② . RSU 周期性广播 MAP 和 RSI 消息，车辆 OBU 接收消息后，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息分析，如果不满足限速要求，则触发 SLW 预警。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：

车辆周期性上报 BSM 信息，平台通过 Uu 口下发 MAP 消息和 RSI消息，车辆 OBU 接收后，获取到限速信息，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息分析，如果不满足限速要求，则触发 SLW 预警。

3.1.1.2 基于协同式感知的异常驾驶行为识别

选自标准③。自动驾驶车辆在真实路况行驶时，如果能提前得知周边存在的异常驾驶的车辆，则可以更好的辅助车辆进行路径的规划。基于协同式感知的异常驾驶行为识别指通过路侧感知设备不断感知周边车辆的运行状况，实时的识别当前范围内所存在的异常行驶的车辆，例如逆行车辆、慢行车辆（行驶速度明显低于其他车辆）、快行车辆（行驶速度明显高于其他车辆）等，并将感知结果发送给自动驾驶车辆，辅助车辆做出正确的决策控制。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

① . 路侧感知设备将感知信息发送给路侧边缘计算平台 ；

② . 路侧边缘计算平台将处理后的数据发送至 RSU;

③ . RSU 广播 SSM 消息 , 车辆 OBU 接收后，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息，制定车辆的行驶策略。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：

① . 车辆周期性上报 BSM 信息 ；

② . 路侧感知设备将感知信息发送至路侧边缘计算平台，平台进行融合计算 ；

③ . 路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台 ；

④ . 区域计算平台通过 Uu 口对进入范围的车辆推送 SSM 消息，车端接收到后，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息，制定车辆的行驶策略。

3.1.1.3 感知数据共享

选自标准②。路侧感知设备探测到周围其他车辆或道路异常状况信息，如 ：道路交通事件（如交通事故等）、车辆异常行为 ( 超速、逆行、非常规行驶和异常静止等 )、道路障碍物（如落石、遗撒物、枯枝等）等信息，并将探测到的信息发送至其他车辆，实现感知数据共享。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

① . 路侧感知设备将感知信息传输至路侧边缘计算平台 ；

② . 路侧边缘计算平台处理生成交通参与者信息或道路异常状况信息 ；并将信息发送至 RSU ；

③ . RSU 广播 SSM 消息，OBU 接收到后结合车载应用判断是否进行预警 / 提示等。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：

① . 车辆周期性上传车辆 BSM 信息 ；

② . 路侧感知设备感知到数据上报路侧边缘计算平台，平台进行融合计算；

③ . 路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台 ；

④ . 区域计算平台通过 Uu 口推送 SSM 消息至智能网联车辆，OBU 接收到后结合车载应用判断是否进行预警 / 提示等。

3.1.1.4 协作式变道

选自标准②。智能网联车辆在行驶过程中需要变道，将行驶意图发送至路侧边缘计算平台或区域计算平台，平台通过路侧感知设备收集道路车辆信息，综合处理生成调度信息发送至车辆，车辆根据自身情况调整驾驶行为，使得智能网联车辆能够安全完成变道或延迟变道。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

① . 智能网联汽车向 RSU 发送行驶意图信息 VIR ；

② . RSU 将车辆行驶意图信息发送至路侧边缘计算平台 ；

③ . 路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台 ;

④ . 路侧边缘计算平台综合收集到的信息，进行处理，生成调度信息，发送至 RSU ；

⑤ . RSU 广播调度信息 RSC，OBU 接收后结合车载应用分析，完成变道或延迟变道。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：

① . 车辆周期性上报 BSM 消息，并上报 VIR 消息至区域计算平台 ；

② . 区域计算平台将 BSM、VIR 等消息发送至路侧边缘计算平台 ；

③ . 路侧感知设备将感知到的车辆信息发送至路侧边缘计算平台，平台综合感知信息与车辆 BSM、VIR 等消息进行融合计算 ；

④ . 路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台 ；

⑤ . 区域计算平台通过 Uu 口发送 RSC 消息至车辆，OBU 接收后结合车载应用分析，完成变道或延迟变道。

3.1.1.5 协作式车辆汇入

选自标准②。在道路入口匝道处，通过汇聚周边车辆信息进而生成调度信息，协调匝道和主路汇入车道车辆，引导匝道车辆安全、高效的汇入主路。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

① . 智能网联汽车向 RSU 发送行驶意图信息 VIR ；

② . RSU 将车辆行驶意图信息发送至路侧边缘计算平台 ；

③ . 路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台 ;

④ . 路侧边缘计算平台综合收集到的信息，进行处理，生成调度信息，发送至 RSU ；

⑤ . RSU 广播 RSC 消息，车辆的 OBU 接收消息后，结合自身行驶状态以及道路信息、周围交通参与者信息，生成最终的驾驶行为策略或轨迹规划，安全有效地通过匝道口。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：

① . 车辆周期性上传 BSM 消息并上报 VIR 消息至区域计算平台 ；

② . 区域计算平台将 BSM、VIR 等消息发送至路侧边缘计算平台 ；

③ . 路侧感知设备将感知到的车辆信息发送至路侧边缘计算平台，平台综合感知信息与车辆 BSM、VIR 等消息进行融合计算 ；

④ . 路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台 ；

⑤ . 区域计算平台通过 Uu 口下发 RSC 消息至车辆，OBU 接收到后，结合自身行驶状态以及道路信息、周围交通参与者信息，生成最终的驾驶行为策略或轨迹规划，安全有效地通过匝道口。

3.1.1.6 基于路侧协同的自动驾驶车辆“脱困”

选自标准③。正常情况下，自动驾驶车辆在行驶过程中依赖车辆感知设备感知周边环境，并将感知结果作为车辆决策控制的输入，即自动驾驶车辆自身输出决策控制策略，在某些极端情况下，出现自动驾驶车辆无法应对的场景时，自动驾驶车辆停止自动驾驶。自动驾驶车辆发送请求信息，RSU/ 平台下发控制消息，使得车辆“脱困”。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

基于路侧协同规划的自动驾驶车辆“脱困”

① . 智能网联汽车向 RSU 发送求助信息 VIR ；

② . RSU 上报求助信息至路侧边缘计算平台 ；

③ . 路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台 ；

④ . 路侧边缘计算平台处理生成调度信息，发送至 RSU ；

⑤ . RSU 广播 CIM、RSC 消息，智能网联车辆按调度信息行驶，驶出“受困”区域。

基于路侧控制的自动驾驶车辆“脱困”

① . 智能网联汽车向 RSU 发送求助信息 VIR ；

② . RSU 上报求助信息至路侧边缘计算平台 ；

③ . 路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台 ；

④ . 路侧边缘计算平台处理生成调度信息，发送至 RSU ；

⑤ . RSU 广播 CIM、RSCV 消息，智能网联车辆接收后，按引导信息行驶并发送响应消息。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：

基于路侧协同规划的自动驾驶车辆“脱困”

① . 车辆周期性上传 BSM 信息和请求消息 VIR 至区域计算平台 ；

② . 区域计算平台将 BSM、VIR 等消息发送至路侧边缘计算平台 ；

③ . 路侧感知设备将周围路况信息上传至路侧边缘计算平台，平台综合感知信息与车辆 BSM、VIR 等消息进行融合计算 ；

④ . 路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台 ；

⑤ . 区域计算平台综合分析并通过 Uu 口下发 CIM、RSC 消息，智能网联车辆接收后，按引导信息行驶并发送响应消息。

基于路侧控制的自动驾驶车辆“脱困”

① . 智能网联汽车向区域计算平台发送求助信息 VIR ；

② . 路侧感知设备将其感知的信息发送至区域计算平台 ；

③ . 路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台，平台综合感知信息与车辆 VIR 等消息进行融合计算 ; ；

④ . 路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台 ；

⑤ . 区域计算平台通过 Uu 口向车辆发送 CIM、RSCV 消息，智能网联车辆接收后，按引导信息行驶并发送响应消息。

3.1.1.7 道路危险状况提示

选自标准①。智能网联车辆行驶到潜在危险状况 ( 如前方急转弯等 ) 路段，存在发生事故风险时，道路危险状况提示 HLW 应用对智能网联车辆驾驶员进行预警。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

基于路侧协同规划的自动驾驶车辆“脱困”

① . 通过业务运营平台下发道路危险状况信息至区域计算平台（区域计算平台也可以通过本地配置的方式得到）；

② . 区域计算平台将信息下发至 RSU（RSU 也可以通过本地配置的方式得到）;

③ . RSU 周期性广播 RSI 消息，车辆 OBU 接收 RSI 消息，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息，判断是否进行道路危险状况提示。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：

① . 车辆周期性上传车辆 BSM 消息 ；

② . 平台匹配信息，通过 Uu 口对行车路线上的车辆推送 RSI 消息，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息，判断是否进行道路危险状况提示。

3.1.1.8 弱势交通参与者碰撞预警

选自标准①。智能网联车辆在行驶中，与周边道路维修人员、摩托车等弱势交通参与者存在碰撞危险时，弱势交通参与者碰撞预警 VRUCW 应用将对车辆驾驶员进行预警。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

① . 路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台 ；

② . 路侧边缘计算平台将处理后的消息发送至 RSU ；

③ . RSU 广播 RSM 消息，车辆的 OBU 接收后，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息进行判断，若存在弱势交通参与者碰撞风险，则对驾驶员进行预警。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：

① . 车辆周期性向区域计算平台上报 BSM 信息 ；

② . 路侧感知设备将感知到的交通参与者信息发送至路侧边缘计算平台，平台进行融合计算 ；

③ . 路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台 ；

④ . 区域计算平台通过 Uu 口对进入范围的车辆推送 RSM 消息，OBU 接收到后，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息进行判断，若存在弱势交通参与者碰撞风险，则对驾驶员进行预警。

3.1.2 效率类应用场景

3.1.2.1 前方拥堵提醒

选自标准①。智能网联车辆行驶前方发生交通拥堵状况，前方拥堵提醒 TJW 应用将对驾驶员进行提醒。由于感知设备（如摄像头）具有交通拥堵检测功能，因此不需要边缘计算单元处理，感知设备可直接将识别结果通过 RSU/ 平台下发车辆，为车辆提供信息服务。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

① . 感知设备将拥堵信息发送至 RSU ；

② . RSU 广播 RSI 消息，车辆 OBU 接收到道路拥堵信息后，根据自身位置判断是否进行预警。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：

① . 车辆周期性上传 BSM 信息 ；

② . 感知设备上传拥堵信息至区域计算平台 ；

③ . 平台匹配信息，通过 Uu 口对进入范围的车辆推送道路拥堵信息 RSI，车端接收到消息后结合车载应用分析，判断是否对驾驶员进行预警。

3.1.2.2 协作式优先车辆通行

选自标准②。协作式优先车辆通行是指智能交通系统调度交通资源针对优先车辆采取提前预留车道和封闭道路等方式，为优先车辆提供安全高效到达目的地的绿色通道。优先车辆包括警车、消防车、救护车、工程抢险车、事故勘查车等，未来也可以基于该场景提供差异化行车服务。

(1) 直连通信方式（PC5）：提前预留车道

① . 智能网联汽车向 RSU 发送车辆基本信息与行驶意图信息 VIR，包括对于前方指定车道进行预留的请求 ；

② . RSU 上报请求信息至路侧边缘计算平台 ；

③ . 路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台 ;

④ . 路侧边缘计算平台结合请求信息与道路交通信息，处理生成调度信息，发送至 RSU ；

⑤ . RSU 进行广播 RSC 信息，其他车辆 OBU 接受后结合车载应用安全及时离开预留车道，为优先车辆让行。

车道禁行 / 封闭场景

处于管制路段处或其上游的 RSU 通过本地配置的方式获取封闭车道或禁行信息，在管制开始前与管制期间，广播此信息，同时可以对特定车辆下发驾驶引导信息 ；车辆接收 RSU 的车道禁行 / 封闭信息和引导信息 RSC，能够及时、安全地调整驾驶行为，遵循交通管制。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：提前预留车道

① . 智能网联汽车向区域计算平台发送 BSM 信息与行驶意图信息 VIR，包括对于前方指定车道进行预留的请求 ；

② . 区域计算平台将 BSM、VIR 等消息发送至路侧边缘计算平台 ；

③ . 路侧感知设备将其感知的信息发送至路侧边缘计算平台，平台综合感知信息与车辆 BSM、VIR 等消息进行融合计算，处理生成调度信息 ;

④ . 路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台 ；

⑤ . 区域计算平台通过 Uu 口向车辆发送 RSC 信息，其他车辆接收后结合车载应用分析，驶离预留车道，为优先车辆让行。

车道禁行 / 封闭场景

车辆周期性上传 BSM 信息，在管制开始前与管制期间，区域计算平台 / 业务运营平台向接近和通过该区域的车辆发送封闭车道或禁行信息，同时可以对特定车辆下发驾驶引导信息 RSC，车辆接收到车道禁行 / 封闭信息后，能够及时、安全地调整驾驶行为，遵循交通管制。

3.1.2.3 基于路侧感知的交通状况识别

选自标准③。自动驾驶车辆在真实路况行驶时，如果能提前得知前方路段的交通情况，则可以更好的辅助车辆进行路径的规划。基于路侧感知的交通状况识别指在混合交通环境下，由路侧感知设备不断感知周边道路交通信息，实时的识别当前路段的交通流及拥堵状况，并通过 RSU/ 平台将感知结果发送给自动驾驶车辆，辅助车辆做出正确的决策控制。

为了实现较大范围内的交通状况识别与引导，PC5 通讯中，以区域计算平台为该应用场景的处理终端。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

① . 感知设备将路况信息上报至路侧边缘计算平台，平台进行融合处理 ；

② . 路侧边缘计算平台处理后的结果数据上报至区域计算平台 ；

③ . 区域计算平台向相关范围内的 RSU 下发消息 ；

④ . RSU 接收后对外广播 RAM 消息，OBU 接收后结合车载应用制定车辆的行驶策略。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：

① . 车辆周期性上传 BSM 信息 ；

② . 感知设备将感知到的交通流信息上报至路侧边缘计算平台，平台进行融合计算 ;

③ . 路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台 ；

④ . 区域计算平台通过 Uu 口下发 RAM 消息至车辆，OBU 接收后结合车载应用制定车辆的行驶策略。

3.1.2.4 车内标牌

选自标准①。车内标牌 IVS 应用将给予驾驶员相应的交通标牌提示，保证车辆的安全行驶。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

① . 业务运营平台下发标志牌信息至区域计算平台（区域计算平台可以通过本地配置的方式得到）；

② . 区域计算平台将信息下发至 RSU;

③ . RSU 广播 RSI 消息，车辆 OBU 接收到后结合车载应用判断是否对车辆进行提醒。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：

车辆上传 BSM 信息至平台，平台通过 Uu 口下发 RSI 消息，车辆接收到信息后，根据自身车辆位置等相关信息判断是否进行标志牌信息提醒。

3.1.3 信息服务类应用场景

3.1.3.1 差分数据服务

选自标准②。利用布设在区域内的基础设施（如 GNSS 基准站，地基增强系统等），监测视野内的 GNSS 卫星，通过集中数据处理，分类获得误差改正参数和完好性信息并播发给范围内的车辆，从而使车辆定位精度提升或实现符合一定要求的坐标偏转。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

① . 业务运营平台将差分数据信息发送至区域计算平台（区域计算平台可以通过本地配置的方式得到）；

② . 区域计算平台将差分数据信息发送至 RSU ；

③ . RSU 广播 RTCM 消息，车辆 OBU 接收后更新车辆定位数据。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：平台获得误差改正参数和完好性信息 RTCM 消息，通过 Uu 口对下发给周边车辆，车辆更新定位数据。

3.1.3.2 场站路径引导服务

选自标准②。在场站内部区域（如服务区等），向进入的车辆提供站点地图信息、车位信息、服务信息等，同时为车辆提供路径引导服务。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

① . 智能网联车辆向 RSU 发送入场 / 离场信息或服务请求消息 VIR（包括自身信息、入场 / 离场请求以及意图信息等）；

② . RSU 将相关请求信息发送至路侧边缘计算平台 ；

③ . 路侧感知设备将场站内信息（场站内道路环境、停车信息等）上传至路侧边缘计算平台 ；

④ . 路侧边缘计算平台结合智能网联车辆的请求信息以及路侧感知设备上传的信息，为 RSU 下发场站地图信息（包括场站内地图信息、各类车位信息和服务点信息），同时下发路径引导信息 ；

⑤ . RSU 广播 PAM 消息，车辆 OBU 接收后结合车载应用分析，实现内部路径规划，前往目的地。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：

① . 智能网联车辆通过 Uu 口发送入场 / 离场信息或服务请求 VIR 消息（包括自身信息、入场 / 离场请求以及意图信息等）至区域计算平台 ；

② . 区域计算平台将 VIR 等消息发送至路侧边缘计算平台 ；

③ . 路侧感知设备将场站内信息（场站内道路环境、停车信息等）上传路侧边缘计算平台，平台综合感知信息与车辆 VIR 等消息进行融合计算；

④ . 路侧边缘计算平台将处理后的结果数据上报至区域计算平台 ；

⑤ . 区域计算平台结合智能网联车辆的请求信息以及路侧感知设备上传的信息，通过 Uu 口为智能网联车辆下发 PAM 消息，包括场站内地图信息、各类车位信息和服务点信息，车辆 OBU 接收后结合车载应用分析，实现内部路径规划，前往目的地。

3.1.3.3 高精地图版本对齐及动态更新

选自标准③。自动驾驶车辆的安全可靠运行依赖高精度地图的数据，因此要保证自动驾驶车辆能够获得到最新的地图数据。高精地图版本对齐及动态更新可以通过路端对自动驾驶车辆的高精地图进行动态更新，保证车辆能够获取到最新最完整的高精地图数据，为车辆安全可靠运行提供支撑。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

① . 通过预先配置的方式 RSU 获取高精度地图信息（也可以通过平台下发获取），RSU 广播最新地图版本消息 ；

② . 车辆 OBU 接收后，比对地图版本信息，版本不一致时，车辆发送更新请求消息至 RSU;

③ . RSU 下发高精度地图数据，OBU 接收到 RAM、CIM 消息后，完成高精度地图更新。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：

① . 区域计算平台 / 业务运营平台通过 Uu 口下发最新地图版本消息 ；

② . 车辆 OBU 接收后，比对地图版本信息，版本不一致时，车辆发送更新请求消息 ;

③ . 区域计算平台 / 业务运营平台根据车辆请求消息，下发高精度地图数据，OBU 接收到 RAM、CIM 消息后，完成高精度地图更新。

3.1.3.4 道路收费服务

选自标准②。道路收费服务是指，车辆行进到高速公路的收费区域时，车辆接收路侧发布的收费信息，并通过车路交互完成缴费业务。收费站点部署 V2X RSU 设备，连接后台收费系统，车辆安装 V2X OBU 设备，当车辆进入收费区域，完成相互身份认证后，自动执行收费操作。根据收费体系的发展，此业务场景有待进一步完善、落地。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）车辆驶入高速收费路段 ：

① . RSU-1 对外广播道路收费服务信息，包括支持的收费服务列表及对应的收费信息等 ；

② . 智能网联车辆进入收费区域，收到 RSU-1 广播的收费服务信息后，确定交互的安全模式和收费服务类型 ；

③ . RSU-1 通过与平台收费系统交互获取交易信息 ；

④ . RSU-1 将交易信息和站点信息等发送给智能网联车辆 ；

⑤ . 智能网联车辆记录站点信息，并根据消费信息生成收费交易凭证，发送至 RSU-1；

⑥ . RSU-1 收到智能网联车辆的交易凭证后，向智能网联车辆发送交易结果和驶入提示（不一定进行费用结算）。

(2) 直连通信方式（PC5）车辆驶出高速收费路段 ：

① . RSU-2 对外广播道路收费服务信息，包括支持的收费服务列表及对应的收费信息等 ；

② . 智能网联车辆进入收费区域，收到 RSU-2 广播的收费服务信息后，确定交互的安全模式和收费服务类型 ；

③ . RSU-2 通过与平台收费系统交互获取交易信息 ；

④ . RSU-2 将交易信息和站点信息等发送给智能网联车辆 ；

⑤ . 智能网联车辆记录站点信息，并根据消费信息生成收费交易凭证，发送至 RSU-2 ；

⑥ . RSU-2 收到智能网联车辆的交易凭证后，向智能网联车辆发送交易结果和驶出提示。

3.1.4 交通管理类应用场景

3.1.4.1 浮动车数据采集

选自标准②。浮动车数据采集是指，平台通过接收通信范围内车辆发送的信息（包括行驶状态、驾驶意图以及感知信息等），进行数据的融合与交通状态分析，形成基于浮动车数据的交通状态评估。

业务流：

(1) 直连通信方式（PC5）：

① . RSU 收集智能网联汽车发送的 BSM 消息、VIR 消息 ；

② . RSU 将信息发送至区域计算平台 ；

③ . 区域计算平台将信息发送至业务运营平台，平台处理生成交通评估报告。

(2) 蜂窝通讯方式 (Uu) ：平台接收通信范围内车辆发送 BSM、VIR 信息，形成交通状态评估报告。

3.1.5 业务流模型及时延分析

本文中的业务总时延指事件发生至智能网联汽车端接收并处理完成的时间。目前行业相关部门组织等（包括 5GAA、3GPP 等）未制定总时延量化指标，因此下文侧重介绍各模型的总时延计算方法，后续各地实际部署业务中可根据此计算方法和总时延、处理时延等对各层网络时延提出要求。根据不同业务，场景数据流模型分为以下几种。

3.1.5.1 PC5 通讯方式

选自标准③。自动驾驶车辆的安全可靠运行依赖高精度地图的数据，因此要保证自动驾驶车辆能够获得到最新的地图数据。高精地图版本对齐及动态更新可以通过路端对自动驾驶车辆的高精地图进行动态更新，保证车辆新最完整的高精地图数据，为车辆安全可靠运行提供支撑。

3.1.5.1.1. 处理终端为路侧感知设备 /RSU

（A）不需要感知设备等参与，由 RSU 事先配置好信息，直接下发至智能网联车辆的流量模型如下。该模型涉及的主要场景为限速预警、协作式优先车辆通行。

此数据流模型的总时延为 ：

总时延 = 传输时延RSU 广播传输时延 RSU广播传输时延 ＋处理时延 智能网联车辆

（B）不需要感知设备等参与，由 RSU 事先配置好信息，根据车辆请求信息，完成数据下发。该模型涉及的主要场景为高精地图版本对齐及动态更新。

此数据流模型的总时延为 ：

总时延 =2×传输时延 RSU广播传输时延＋传输时延 OBU至RSU ＋处理时延 ARSU＋处理时延 B 智能网联车辆

（C）目前的感知设备具有简单的数据处理分析功能，当感知设备的处理分析能力可以满足应用场景时，路侧感知设备将处理后的结果发送至RSU，RSU 进行广播，为车辆提供服务。主要应用场景有前方拥堵提醒。

此数据流模型的总时延为 ：

总时延 = 传输时延 A 路侧感知设备至RSU ＋传输时延 BRSU广播传输时延＋处理时延A 路侧感知设备＋处理时延 BRSU ＋处理时延 C 智能网联车辆

3.1.5.1.2. 处理终端为路侧边缘计算平台

由路侧边缘计算平台完成计算的数据流模型分为下列两种。

（A）路侧感知设备将感知到的信息发送至路侧边缘计算平台，边缘计算进行融合处理后将消息通过 RSU 广播至智能网联汽车。涉及的主要场景主要有基于协同式感知的异常驾驶行为识别、感知数据共享。

根据感知的目前物是道路车辆、弱势交通参与者、交通参与者 / 障碍物不同可分为如下三种模型。三种模型的时延分析相同。

此数据流模型的总时延为 ：

总时延 = 传输时延 A 路侧感知设备至路侧边缘计算平台＋传输时延 B 路侧边缘计算平台至RSU ＋传输时延 CRSU广播传输时延＋处理时延 A 路侧感知设备＋处理时延 B 路侧边缘计算平台＋处理时延 CRSU ＋处理时延 D 智能网联车辆

（B）需要智能网联车辆发送特定的请求信息，路侧感知设备将感知到的信息发送至路侧边缘计算平台，边缘计算进行融合处理后将消息通过 RSU 广播至智能网联汽车。涉及的主要场景主要如下表。

此数据流模型的总时延为 ：

总时延 =MAX（传输时延 AOBU至RSU ＋传输时延 BRSU至路侧边缘计算平台＋处理时延 CRSU，传输时延 C 路侧感知设备至路边缘计算平台＋处理时延 A 路侧感知设备）＋传输时延 D 路侧边缘计算平台至RSU ＋传输时延 ERSU广播传输时延＋处理时延 B 路侧边缘计算平台＋处理时延 CRSU ＋处理时延 D 智能网联汽车

注：路侧边缘计算平台通过 RSU 获取车辆信息和通过路侧感知设备获取路侧信息可同时进行，因此模型总时延此部分取较大者。

3.1.5.1.3. 处理终端为区域计算平台

当业务场景对时延要求不高且需要实现较大范围内的感知与消息广播时，需要以区域计算平台为处理终端。涉及的主要场景有基于路侧感知的交通状况识别，路侧感知设备（例如摄像头、雷达等）周期性对周边的交通状况进行探测，感知数据发送至区域计算平台进行处理，处理后的数据推送至 RSU，RSU 周期性广播 RAM 消息，车辆的 OBU 接收 RAM消息，车载应用结合自身的定位和行驶数据信息，对驾驶员进行提示。

此数据流模型的总时延为 ：

总时延 = 传输时延 A 路侧感知设备至路侧边缘计算平台＋传输时延 B 路侧边缘计算平台至区域计算平台＋传输时延 C 区域计算平台至RSU ＋传输时延 DRSU广播传输时延＋处理时延 A 路侧感知设备＋处理时延 B 路侧边缘计算平台＋处理时延 C 区域计算平台＋处理时延 CRSU ＋处理时延 D 智能网联车辆

3.1.5.1.4. 处理终端为业务运营平台

该模型主要分为 2 种数据流模型。

（A）数据流由车端到平台端。主要应用场景为浮动车数据采集。

此数据流模型的总时延为 ：

总时延 = 传输时延 AOBU至RSU ＋传输时延 BRSU至区域计算平台＋传输时延 C 区域计算平台至业务运营平台＋处理时延 ARSU ＋处理时延 B 区域计算平台

此数据流模型的总时延为 ：

总时延 = 传输时延 A 业务运营平台至区域计算平台 ＋ 传输时延 B 区域计算平台至RSU ＋传输时延 CRSU广播＋处理时延 A 区域计算平台＋处理时延 BRSU ＋处理时延 C 智能网联车辆

3.1.5.2 Uu 通讯方式

3.1.4.2.1. 处理终端为区域计算平台

（A）智能网联汽车周期性上报数据至区域计算平台，感知设备上传处理后的感知信息至区域计算平台，平台将消息下发至智能网联车辆。因感知设备的数据处理能力满足场景应用需求，不需要经过路侧边缘计算平台。涉及的场景主要是前方拥堵提醒。

此数据流模型的总时延为 ：

总时延 = 传输时延 A 路侧感知设备至区域计算平台＋传输时延 B 区域计算平台至车辆＋处理时延 A 路侧感知设备＋处理时延 B 区域计算平台＋处理时延 C 智能网联车辆

（B）智能网联汽车周期性上报数据至区域计算平台，感知设备上传感知信息至区域计算平台，平台汇聚信息完成处理，处理结果信息下发至智能网联车辆。涉及的主要场景如下表。

根据感知的目前物是道路车辆、弱势交通参与者、交通参与者 / 障碍物不同可分为如下三种模型。三种模型的时延分析相同。

此数据流模型的总时延为 ：

总时延 = 传输时延 A 路侧感知设备至路侧边缘计算平台＋传输时延 B 路侧边缘计算平台至区域计算平台 + 传输时延 C 区域计算平台至车辆＋处理时延 A 路侧感知设备＋处理时延 B 路侧边缘计算平台 + 处理时延 C 区域计算平台＋处理时延 D 智能网联车

（C）智能网联汽车周期性上报请求信息至区域计算平台，区域计算平台下发消息至路侧边缘计算平台，感知设备上传信息至路侧边缘计算平台，路侧边缘计算平台结合车辆请求信息和路侧感知信息进行处理，结果通过区域计算平台下发至智能网联车辆。涉及的主要场景如下表。

此数据流模型的总时延为 ：

总时延 =MAX（传输时延 AOBU至区域计算平台＋传输时延 B 区域计算平台至路侧边缘计算平台＋处理时延 C~ 区域计算平台~，传输时延 C 路侧感知设备至路侧边缘计算平台＋处理时延 A 路侧感知设备）＋传输时延 D 路侧边缘计算平台至区域计算平台＋传输时延 E 区域计算平台至车辆＋处理时延 B 路侧边缘计算平台＋处理时延 C 区域计算平台＋处理时延 D 智能网联汽车

注：路侧边缘计算平台通过区域计算平台获取车辆信息和通过路侧感知设备获取路侧信息可同时进行，因此模型总时延此部分取较大者。

3.1.5.2.2. 处理终端为区域计算平台 / 业务运营平台

（A）数据流由车端到平台端。主要应用场景为浮动车数据采集。

此数据流模型的总时延为 ：

总时延 = 传输时延 A 车端至区域计算平台/业务运营平台

（B）数据流需要在车端与平台端之间交互多次。主要应用场景为高精地图版本对齐与动态更新。

此数据流模型的总时延为 ：

总时延 =2×传输时延车端至区域计算平台/业务运营平台至车端＋传输时延车端至区域计算平台/业务运营平台＋处理时延 A 车端至区域计算平台/业务运营平台＋处理时延 B 智能网联车辆

（C）数据流由平台端到车端。涉及的主要场景如下表。

此数据流模型的总时延为 ：

总时延 = 传输时延 A 区域计算平台/业务运营平台至车端

原文作者：爱是与世界平行

原文链接：https://blog.51cto.com/lovebetterworld/5626198