TCITSA 09-2021 车路协同系统 应用层数据标准.pdf
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1、T/CITSA 09-2021ICS 13.310A91团体标准T/CITSA 09-2021车路协同系统应用层数据标准Intelligent vehicle infrastructure cooperative systems;data standard in application layer2021-07-26 发布2021-07-26 实施中国智能交通协会发布发布T/CITSA 09-2021I目次前言.II1 范围.12 规范性引用文件.13 术语和定义.14 符号和缩略语.35 体系框架.36 基本应用.47 应用场景.68 应用层数据标准.79 应用层数据管理.24T/CITSA
2、 09-2021II前言本标准依据GB/T1.12020给出的规则进行起草。本标准由中国智能交通协会提出并归口。本标准起草单位:中国公路工程咨询集团有限公司、同济大学、中咨泰克交通工程集团有限公司、中咨华科交通建设技术有限公司、长安大学、兆边(上海)科技有限公司、北京云星宇交通科技股份有限公司、中信科移动通信技术股份有限公司本标准主要起草人:李红芳、马万经、孙昊、安泽萍、王玲、朱晓东、贺静、李太芳、张艳、何新平、彭敏、孙拓、戚新洲、郝若辰、崔鹏飞、张新、廖镭鸣、龚思远、周正兰、吕雷、李立T/CITSA 09-2021-1-车路协同系统 应用层数据标准1范围本标准规定了车路协同系统应用层数据的一
3、般规定、体系框架、基本应用、应用场景、应用层数据标准、数据管理的技术要求。本标准适用于高速公路与城市道路中车路协同系统应用所需要的数据格式和消息格式设计。2规范性引用文件下列文件对于本标准的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅所注日期的版本适用于本标准。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本标准。GB/T 31024.3-2019合作式智能运输系统 专用短程通信 第3部分:网络层和应用层规范SAE J2735Dedicated short range communications(DSRC)message set dictionarySAE J2945/1 V2
4、On-Board System Requiremnts for V2 Safety ComunicationsETSI TS 102 637 Inteligent Transportaion Systems(ITS):Vehicular Comunications:Basic Set ofAplicationsTITS 0115-2019城市交通运行状况采集系统数据融合平台技术规范YD/T 3709-2020基于LTE的车联网无线通信技术 消息层技术要求T/CSAE 53-2020 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(第一阶段)GB 25802016 道路交通信号控制GB
5、 5768209 道路交通标志与标线GB/T 24726-2009 交通信息采集 视频车辆检测器GB/T 20609-2006 交通信息采集 微波交通流检测器3术语和定义3.1术语3.1.1车路协同系统intelligent vehicle infrastructure cooperative systems车路协同是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术,全方位实施车车、车路动态实时信息交互,并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理,充分实现人车路的有效协同,保证交通安全,提高通行效率,从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。3.1.2路侧单元roadsi
6、de unit(RSU)安装在道路两侧或上方的通信功能实体。收集并处理交通传感器检测到的各种信息(如交通流量、突发事件、密集人群、交叉口行人信息、道路异物侵入、路面湿滑状态),通过有线或无线方式与网络连接,并通过无线通信接收来自车载单元(OBU)或其他路侧单元的信息。以无线通信的方式发送给车辆,以有线或无线通信的方式发送给其它路侧设备等。3.1.3路侧设备roadside deviceT/CITSA 09-2021-2-安装在道路上方、下方及两侧的用于交通检测、控制、通信、传输、信息发布的设备总称,包括了线圈、雷达等交通检测器以及信号机、可变信息板等交通管控设备。3.1.4车载单元on-boa
7、rd unit(OBU)安装在车辆上的,具备信息采集、处理、输入和输出接口,具有无线通信模块,用于V2X的功能实体。功能包括:收集各类车载传感器采集处理后的信息(如定位、运动等)发送给其它车载单元;接收来自其它车载单元的信息;接收来自路侧单元的信息;对接收到的信息和收集到的本车传感器信息进行处理,做出安全预警判断和车辆行驶建议,以合适的交互方式向驾驶人提供信息,或向车辆控制单元发出路径引导信息。3.1.5交通检测器traffic detector具备检测基础交通信息数据,如车流量、车速、车间距、车辆类型、道路占有率等参数的设备。如视频车辆检测器、微波交通流检测器、环形线圈车辆检测器等。3.1.
8、6可变限速dynamic speed limit根据采集的交通流状态参数、路况、以及天气条件等数据,经过相关算法控制,确定该条件下的最佳限速值,随后此限速值通过可变限速标志等显示屏发布,从而可对交通流进行限速控制。3.1.7慢行交通slow traffic相对于快速和高速交通而言,有时亦可称为非机动化交通,一般情况下,慢行交通是出行速度不大于15km/h的交通方式。慢行交通包括步行及非机动车交通。3.1.8公交专用道exclusive bus lane指专门为公交车设置的独立路权车道,主要功能是方便公交网络应对各种高峰时段和突发状况带来的道路拥堵问题。3.1.9优先车道柔性管理lane wit
9、h intermittent and dynamic priority根据实时的交通需求,对优先车道是否开放进行动态管理的策略。3.1.10车辆轨迹vehicle trajectory时空环境下,通过对车辆运动过程的采样所获得的数据信息,包括采样点位置、采样时间、速度等,这些采样点数据信息根据采样先后顺序构成了轨迹数据。3.1.11生态驾驶eco-driving以保护环境为原则的方式来驾驶汽车,温和地控制速度,能够减少空气污染与二氧化碳排放,而且还能节约成本与提高行驶的安全性。3.1.12动态车道dynamic lane通过交叉口范围内的车辆与路侧单元的实时通信,路侧单元收集网联车辆的状态数据
10、,以此为基础进行进口道车道功能的实时划分。3.1.13综合信息general messageT/CITSA 09-2021-3-包括了各类交通检测器数据,交管部门信息和出行信息(如拥堵路段及时长,事故路段、危险路段等)的综合数据。3.1.14可变信息板variable message sign用图形、文字、色彩或它们的组合等方式向道路使用者提供动态交通信息的显示板。3.2定义3.2.1路段link从一个节点到其相邻节点的道路称为路段。高速公路中两个匝道之间为一个路段,城市道路中两个交叉口之间为一个路段。3.2.2子路段section路段内部根据道路条件(如几何线型、车道数等)的变化又可以分成若
11、干子路段,各子路段内部道路条件相同。4符号与缩略语以下缩略语适用于本标准:OBU:车载单元 On-board UnitRSU:路侧单元 Roadside UnitBSM:基本安全消息 Basic Safety MessageMAP:地图数据 Map DataRSI:路侧单元发布的交通信息 Road Side InformationSPaT:信号灯消息 Signal Phase and Timing MessageV2X:车载单元与其他设备通讯 Vehicle to Everything5体系框架5.1一般规定体系应符合如下基本要求:应统筹车路协同系统中的应用实现;应从“车-路-云协同”的智能交
12、通角度构建体系框架;应在现有标准基础上设计并行结构下的体系框架。5.2系统组成车路协同数据资源体系应由三部分组成,车载端、路侧端和云端。其中路侧端可以分为路侧单元和路侧设备两个部分。5.3功能分布云端应接收、处理和发送区域级服务及管控诱导信息。云端可将信息发送给车辆,也可根据路侧端上报的交通状态等信息生成区域初步指令并发送给路侧端。路侧端应结合检测器、车载端和云端信息对T/CITSA 09-2021-4-控制方案进行制定和发布。车载端应整合车辆与环境各方面信息,提取并发送自身状态,同时汇总信息并给出驾驶引导,供驾驶员决策或将控制指令下达给车辆控制器。图 1 体系功能分布5.4数据流图云端应可向
13、信号灯、可变信息板等路侧设备发送 SPaT、限速信息、车道信息和综合信息,可向路侧单元发送初步信号协调方案、初步限速策略和初步车道方案等初步管控策略信息,可向车载端发送包括天气、事故、拥堵等信息在内的综合信息。交通检测器应将其检测到的数据发送到路侧单元和云端。路侧单元应可向云端发送车辆轨迹信息、向路侧设备发送管控策略信息和综合信息,向车辆发送管控措施信息、车辆轨迹引导指令和其他车辆轨迹信息。车载单元能向路侧单元和云端发送车辆 BSM 信息。图 2 数据流图6基本应用T/CITSA 09-2021-5-6.1一般规定基本应用应符合如下要求:应能集安全、效率、信息发布为一体;应能包括现有标准中的应
14、用和现有测试场测试内容,目前以安全应用为主;应能保证应用未来朝个体定制化、精细化、高效化的方向演进。6.2基本应用及要求应用业务服务体系应先以信息服务类应用为依托,以安全出行类应用为突破口,建立明确的市场和坚实的通信技术基础,而后通过不断丰富安全类、效率类和信息服务类应用进一步完善该服务系统。而随着应用的成熟,同一场景中会并存若干应用。因此在梳理现有应用和研判演进方向的基础上,整合需求场景和各类应用得到 11 个集成的基本应用,包括可变限速管理、慢行交通轨迹识别及行为分析、车辆汇入控制、协作式车队管理、专用道柔性管理、基于轨迹控制的交叉口通行管理、生态驾驶、基于实时网联数据的信号配时动态优化、
15、动态车道管理、公交专用道柔性管理和综合信息发布。6.2.1可变限速管理可变限速管理通过设置不同限速区间,实时调整各区间限速,从而实现交通流从正常行驶区到拥堵区的平稳过渡,降低事故风险。该应用需要避免车辆碰撞,对车流进行宏观速度差调节,还需要具备事件信息发布的功能。6.2.2慢行交通轨迹识别及行为分析当路上的慢行交通接近时,慢行交通轨迹识别及行为分析应用应能达到对网联车辆进行预警,从而达到碰撞风险告警的目的。该应用需要具备慢行交通全景感知、行为预测和碰撞避免的功能。6.2.3车辆汇入控制匝道附近的路侧单元根据主线交通状况,在保证车辆安全的前提下,为汇入车辆选择合理的汇入时间、汇入位置和汇入速度,
16、减少汇入车辆对主线车流的影响,提高高速公路及快速路的匝道处通行效率。该应用进行轨迹级的汇入控制,分配可插入的间隙,在汇入过程中需要避免碰撞。6.2.4协作式车队管理路侧单元根据整体和周边交通状况为车辆提供编队策略,车队的头车根据路侧编队策略形成行驶策略,从而完成整个车队的动态管理,确保车队安全、高效出行。该应用需要应用协作式自适应巡航,能够实现车队协同变道、车队形成与分离,同时在行驶过程中需避免车辆碰撞。6.2.5专用道柔性管理特殊车辆在专用道(如自动驾驶专用道、公交专用道)行驶时,RSU 广播专用道处于占用状态的信息,其余车辆收到该消息后,判断自身是否位于出清距离内,若是则离开专用道。该应用
17、需要具备专用道动态开放和专用道状态提醒的功能。6.2.6基于轨迹控制的交叉口通行管理路侧端或云端根据车辆信息优化加减速度等车辆轨迹引导策略,引导车辆调整行驶状态,使其效率、安全、生态地通过交通路口。该应用需要路侧端或云端进行全局优化,车辆能够遵循引导策略,同时避免车辆碰撞。T/CITSA 09-2021-6-6.2.7生态驾驶路侧端或云端根据出行车辆的需求,基于地图信息、车辆实时状态、驾驶人行为信息等,优化出车辆行驶最佳策略,为出行车辆提供准确、实时行驶速度的轨迹引导策略。该应用需要车辆和路侧端或云端协同决策,使车辆保持低能耗驾驶曲线,同时需要避免高延迟引导。6.2.8基于实时网联数据的信号配
18、时动态优化交叉口路侧单元根据实时网联车数据进行信号配时的相位时长或相序的优化,如果有条件可以结合云端控制中心的背景数据和方案进行优化。该应用需要具备云端控制中心全局优化和信号配时方案实施的功能。6.2.9动态车道管理通过交叉口范围内的车辆与路侧单元的实时通信,路侧单元收集网联车辆的状态数据,以此为基础进行进口道车道功能的划分。该应用需要感知全局交通状态,在避免对向车辆碰撞的前提下制定动态车道功能。6.2.10公交专用道柔性管理公交车辆在专用道行驶时,路侧单元实时计算其清空距离并收集周围社会车辆状态判断是否可以驶入专用道。该应用需要具备专用道动态开放和专用道状态提醒的功能。6.2.11综合信息发
19、布云端控制中心整合交通检测器的数据,并结合与气象、交管等部门的数据,实时发布出行信息(如拥堵路段及时长,事故路段、危险路段等)。该应用需要具备各类服务信息整合和信息多终端发布的功能。7应用场景7.1一般规定应用场景应符合如下标准:应包含基本的管控措施;场景应具有普遍性,可适应于多种应用。7.2城市道路常规路段场景城市道路常规路段的场景中需要进行车道管理,包括动态车道管理及公交专用道管理,可以通过可变信息板进行管控。7.3城市道路交叉口场景城市道路交叉口的场景中包括了慢行交通轨迹识别、交叉口通行管理及信号配时优化这些应用,需要通过信号灯进行管控。7.4高速公路常规路段场景高速公路常规路段场景包括
20、专用道柔性管理以及可变限速管理,这两者都是通过可变信息板进行管T/CITSA 09-2021-7-控的。7.5高速公路匝道场景高速公路匝道的场景为车辆的汇入控制,需要通过信号灯进行控制。8应用层数据标准8.1一般规定数据标准应符合如下标准:应符合“车-路-云协同”的原则;数据结构及消息格式应进行统一的结构化表达、交互以及使用;各数据结构可根据需要进一步扩展;应在现有标准基础上设计数据结构及消息格式。8.2数据结构设计8.2.1 行人数据行人数据由专门的行人检测器获得,所以该部分分为检测器数据和行人轨迹数据两部分。a)PedestrianDetector 检测器数据PedestrianID(in
21、t):检测器编号RoadID(int):行人检测器所在路段Location(double):检测器所在位置(相对于路段起点),mDetecTime(DateTime):检测时间StartPoint(double):检测范围起点(相对于路段起点),mEndPoint(double):检测范围终点(相对于路段起点),mAccuracy(double):检测准确度,%DataID(int):行人数据编号b)PedestrianData 行人数据PedestrianDataID(int):行人数据编号PedestrianPicture(figure):行人图片PedestrianFlow(int):行
22、人流量PedestrianDensity(double):行人密度8.2.2 车辆数据8.2.2.1 车辆轨迹数据车辆的轨迹数据需要根据车辆类型进行分类,分为网联车和网联自动驾驶车两类。这两类车辆都可获取其轨迹数据,并且储存下来作为历史轨迹数据,而网联自动驾驶车还需获取车辆控制参数。a)VehicleData 轨迹数据轨迹数据VehicleID(string):车辆编号,为系统中全局编号VehicleType(int):车辆类型,网联车、网联自动驾驶车b)Historical Trajectory Group 历史轨迹组历史轨迹组VehicleID(string):车辆编号T/CITSA 09
23、-2021-8-TrajectoryDataID(int):所属轨迹数据TimeStamp(DateTime):时间戳Longitude(double):经度,Latitude(double):纬度,PositionPrecision(double):位置精度,mSpeed(double):速度,m/sSpeedPrecision(double):速度精度,m/s2DirectionAngle(double):航向角,AnglePrecision(double):航向角精度,FromLinkID(int):初始路段 IDLaneID(int):车道 IDIntersectionID(int):
24、驶入交叉口 IDToLinkID(int):流向路段 IDToLaneID(int):流向车道 IDDisToStopline(double):到停车线的距离,mc)CV Group 网联车组网联车组VehicleID(string):车辆编号TrajectoryDataID:所属轨迹数据TimeStamp(DateTime):时间戳Longitude(double):经度,Latitude(double):纬度,PositionPrecision(double):位置精度,mSpeed(double):速度,m/sSpeedPrecision(double):速度精度,m/s2Acceler
25、ation(double):纵向加速度,m/s2AccelerationPrecision(double):加速度精度,m/s2DirectionAngle(double):航向角,AnglePrecision(double):航向角精度,FromLinkID(int):初始路段 IDLaneID(int):车道 IDIntersectionID(int):驶入交叉口 IDToLinkID(int):流向路段 IDToLaneID(int):流向车道 IDDisToStopline(double):到停车线的距离,md)CAV Group 网联自动驾驶车组网联自动驾驶车组VehicleID(s
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