YD∕T 3978-2021 基于车路协同的高等级自动驾驶数据交互内容(通信).pdf

ICS 33.060.01 CCS M30 中 华 人 民 共 和 国 通 信 行 业 标 准 YD XX/T XXXXXXXXX 基于车路协同的高等级自动驾驶数据交互内容 Data exchange standard for high level automated driving vehicle based on cooperative intelligent transportation system 点击此处添加与国际标准一致性程度的标识 （报批稿） XXXX - XX - XX 实施 XXXX - XX - 发布 中华人民共和国工业和信息化部 发 布 XX/T XXXXX-XXXX II 目 次 前 言 . IIIV 1 范围 . 1 2 规范性引用文件 . 1 3 术语和定义 . 1 4 缩略语 . 2 5 基于车路协同的高等级自动驾驶系统组成 . 2 5.1 系统架构 . 23 5.2 系统功能 . 3 6 基于车路协同的高等级自动驾驶典型应用 . 4 6.1 协同式感知 . 4 6.2 基于路侧协同的无信号交叉口通行 . 9 6.3 基于路侧协同的自动驾驶车辆“脱困” . 14 6.4 高精地图版本对齐及动态更新 . 19 6.5 自主泊车 . 22 6.6 基于路侧感知的“僵尸车”识别 . 27 6.7 基于路侧感知的交通状况识别 . 29 6.8 基于协同式感知的异常驾驶行为识别 . 31 7 车路协同的高等级自动驾驶数据交互内容 . 33 7.1 消息层框架 . 33 7.2 消息层基本介绍和要求 . 34 7.3 消息层数据集定义 . 34 附录 A（资料性）自动驾驶智能路侧计算控制单元部署示例 . 105106 附录 B（资料性）基于车路协同的高等级自动驾驶系统交互示例 . 106107 附录 C（资料性）BSM 消息兼容性扩展 . 108109 XX/T XXXXX-XXXX III 前 言 本文件按照GB/T 1.1-2020标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则给出的规则起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。 本文件由中国通信标准化协会提出并归口。 本文件起草单位：北京百度网讯科技有限公司、中国移动通信集团有限公司、中兴通讯股份有限公司、华为技术有限公司、中国信息通信研究院、中国联合网络通信集团有限公司、阿里巴巴（中国）有限公司、中国电信集团有限公司、大唐电信科技产业集团（电信科学技术研究院）、高通无线通信技术(中国)有限公司、北京星云互联科技有限公司、深圳市腾讯计算机系统有限公司、北京嘀嘀无限科技发展有限公司、上海汽车集团股份有限公司、北京万集科技股份有限公司、中国第一汽车集团公司智能网联院、东风汽车集团有限公司、北汽福田智能网联研究院、北京汽车研究总院有限公司、上海蔚来汽车有限公司、福特汽车（中国）有限公司、北京千方科技股份有限公司、北京速通科技有限公司、深圳成谷科技有限公司、华人运通（江苏）技术有限公司、上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司、索尼（中国）有限公司、威马汽车科技集团有限公司、安徽江淮汽车集团股份有限公司、宁波均联智行科技有限公司、惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司、上海淞泓智能汽车科技有限公司、湖南湘江智能科技创新中心有限公司、广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院、山西省交通科技研发有限公司。 本文件主要起草人：张珠华、刘思杨、陶吉、胡星、潘屹峰、时一峰、房雷、彭伟、何鹏、陈尚义、葛雨明、林琳、刘玮、李凤、许玲、李明超、聂永丰、房家奕、谭业辉、王易之、毛泳江、陈书平、雷艺学、张卓筠、殷悦、朱陈伟、关宁、刘琪、宋蒙、孙晨、崔焘、周浩、黄翔宇、童利华、武晓宇、王义锋、杨鹏、王艳华、刘晓阳、张耿旭、邹清全、迟仲达、黄颖、王琳、朱红儒、程周、韩慧、周轶、谢国富、李焱、刘凯、吴凡、李辉、蔡刚强、张军、吴宏涛、刘力源。 XX/T XXXXX-XXXX 1 基于车路协同的高等级自动驾驶数据交互内容 1 范围 本文件规定了基于车路协同的4级驾驶自动化（L4）、5级驾驶自动化（L5）的高等级自动驾驶的系统组成、典型应用和数据交互内容。 本文件适用于基于车路协同的L4、L5高等级自动驾驶系统中消息层的设计与开发。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。 其中， 注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 16262（所有部分） 信息技术 抽象语法记法一(ASN.1) GB/T 29100-2012 道路交通信息服务 交通事件分类与编码 YD/T 3709-2020 基于LTE的车联网无线通信技术 消息层技术要求 YD/T XXXX-XXXX 增强的V2X业务应用层交互数据要求 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 合作式智能运输系统 cooperative intelligent transportation systems, C-ITS 通过人、车、路信息交互，实现车辆和基础设施之间、车辆与车辆之间、车辆与人之间的智能协同与配合的一种智能运输系统体系。 3.2 车用无线通信技术 vehicle to everything, V2X 车载单元与其他设备通信， 包括但不限于车载单元之间通信 （V2V） ， 车载单元与路侧单元通信 （V2I） ，车载单元与行人设备通信（V2P） ，车载单元与网络之间通信（V2N） 。 3.3 4 级驾驶自动化（高度自动驾驶）Level 4, L4 驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。 3.4 5 级驾驶自动化（完全自动驾驶）Level 5, L5 XX/T XXXXX-XXXX 2 驾驶自动化系统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。 4 缩略语 下列缩略语适用于本文件。 ASN.1：抽象语法标记（Abstract Syntax Notation One） AV：自动驾驶车辆（Autonomous Vehicle） AV-ICCU-RS：自动驾驶智能路侧计算控制单元（Automatic Driving - Intelligent Computing Control Unit - Road Side） AV-ICCU-OB：自动驾驶智能车端计算控制单元（Automatic Driving - Intelligent Computing Control Unit - Onboard） BSM：基本安全消息（Basic Safety Message） CIM：协同交互消息（Collaborative Interaction Message） DE：数据元素（Data Element） DF：数据帧（Data Frame） DSM：专用短程通信短消息（Dedicated Short Message） DSMP：专用短程通信短消息协议（Dedicated Short Message Protocol） ETSI：欧洲电信标准化协会（European Telecommunications Standards Institute） EV：装载通信系统的车辆（Equipped Vehicle） ID：标识（Identification） ITS：智能交通系统（Intelligent Transportation Systems） LTE ：长期演进技术（Long Term Evolution） LTE-V2X：基于LTE的车用无线通信技术（LTE Vehicle to Everything） MEC：多接入边缘计算（Multiple-Access Edge Computing） NV：未装载通信系统的普通车辆（Normal Vehicle） OBU：车载单元（Onboard Unit） RAM：路侧辅助自动驾驶消息（Roadside ForAutonomous Driving Message） RSC：路侧协调消息（RoadSide Coordination） RSCV：路侧控制车辆（RoadSide Control Vehicle） RSM：路侧单元消息（Road Side Message） RSS：道路子系统（Road Side Sub-system） RSU ：路侧单元（Road Side Unit） SPAT：信号灯消息（Signal Phase and Timing Message） SSM：感知共享消息（Sensor Sharing Message） UPER：非对齐压缩编码规则（Unaligned Packet Encoding Rules） VRU：弱势交通参与者（Vulnerable Road User） VSS：车辆子系统（Vehicle Sub-system） 5 基于车路协同的高等级自动驾驶系统组成 5.1 系统架构 XX/T XXXXX-XXXX 3 图 1 基于车路协同的高等级自动驾驶系统 基于车路协同的高等级自动驾驶系统中各个子系统及其接口之间的交互见图 1 图 1，主要分为中心子系统、道路子系统和车辆子系统。 a） 中心子系统：通过车辆子系统和道路子系统汇聚的数据，提供全局或者局部的ITS应用服务。 b） 道路子系统 （RSS） ： 包括路侧单元 （RSU） 、 自动驾驶智能路侧计算控制单元 （AV-ICCU-RS） 、路侧感知设备以及其他路侧交通控制设施（如：信号灯），道路子系统可以收集道路环境及交通状态信息，形成全局感知消息，并可将信息共享给车辆子系统及中心子系统，同时，在特定场景下， 道路子系统也可下发决策规划数据及控制数据到车辆子系统 （主要用于路侧对自动驾驶车辆进行集中式决策控制）。 c） 车辆子系统（VSS）：包括车载单元（OBU）、自动驾驶智能车端计算控制单元（AV-ICCU-OB）、车载感知设备以及车辆线控系统，车辆子系统可以感知收集道路环境及交通状态信息用于自动驾驶车辆决策控制的依据，并可将感知信息共享至道路子系统或周边具备通信能力的车辆，同时，车辆子系统可接收来自道路子系统共享的感知消息，用于对车载感知信息的补充； 车辆子系统可接收来自道路子系统的决策规划类消息及控制类消息， 并依据此类信息对自动驾驶车辆进行实时决策控制。 5.2 系统功能 RSS各组成单元功能如下。 a） 路侧感知设备： 具备感知功能的设备集， 包括但不限于激光雷达、 摄像头、 毫米波雷达等设备，感知设备实时采集当前所覆盖范围的图像、视频、点云等原始感知数据，并将原始感知数据输入AV-ICCU-RS。 b） AV-ICCU-RS：能力包括对来自路侧感知设备的原始感知数据的实时处理，以此来获取道路交通环境中的交通参与者的状态信息、道路的状况信息、道路事件信息以及道路交通信息、天气信息等，并实时将处理后的信息通过RSU通知给VSS或其他RSS；同时，当需要对车辆采用集中式控制的方式时，AV-ICCU-RS可根据当时的交通状况及车辆的个体状况指定控制策略，并将决策规划策略及控制数据下发到VSS。AV-ICCU-RS在实际中的部署情况参见附录A。 c） RSU：负责V2X通信的逻辑单元，为RSS提供通信能力，RSS应用层数据交互内容通过RSU发送给VSS。 d） 路侧交通控制设施：提供道路交通的控制能力，正常状况下，车辆需按照交通控制设施的指令运行，包括信号灯、动态限速等交通控制信号及指令。 VSS各组成单元功能如下。 OBU车载感知设备自动驾驶智能车端计算控制单元RSU路侧感知设备自动驾驶智能路侧计算控制单元路侧交通控制设施（如：信号灯)中心子系统车辆子系统道路子系统车辆线控XX/T XXXXX-XXXX 4 a） 车载感知设备： 具备感知功能的设备集， 包括但不限于激光雷达、 摄像头、 毫米波雷达等设备，感知设备实时采集当前所覆盖范围的图像、视频、点云等原始感知数据，并将原始感知数据输入AV-ICCU-OB。 b） AV-ICCU-OB：能力包括对来自车载感知设备的原始感知数据的实时处理，以此来获取道路交通环境中的交通参与者的状态信息等，并可将实时将处理后的信息通过OBU通知给VSS或RSS；同时，实时生成车辆的行驶策略，并将行驶策略发送至自动驾驶车辆的线控系统。 c） 车辆线控：通过车辆总线、车内以太网等链路对车辆进行控制，包括控制车辆的制动系统、转向系统、传动系统、车身控制等，能够控制车辆加速、减速、转向、灯光、双闪等。 d） OBU：负责V2X通信的逻辑单元，为VSS提供通信能力，VSS应用层数据交互内容通过OBU发送给RSS。 RSS、 VSS 的数据交互示例参见附录 B。 本文件的数据交互内容指的是系统间 （即 RSU 与 OBU 间）的数据交互，子系统内部组成单元之间的数据交互不在本文件范围内。 6 基于车路协同的高等级自动驾驶典型应用 本文件给出了8个基于车路协同的高等级自动驾驶典型应用，参见表 1表 1。 表 1 基于车路协同的高等级自动驾驶典型应用列表 序号序号 典型应用典型应用 通信模式通信模式 触发方式触发方式 主要消息主要消息 1 协同式感知 V2V/V2I Event/Period Msg_SSM 2 基于路侧协同的无信号交叉口通行 V2I Event Msg_CIM、Msg_RSC 3 基于路侧协同的自动驾驶车辆“脱困” V2I Event Msg_CIM、Msg_RSC、Msg_RSCV 4 高精地图版本对齐及动态更新 V2I Event Msg_RAM、Msg_CIM 5 自主泊车 V2I Event Msg_CIM、Msg_RSC、Msg_RSCV 6 基于路侧感知的“僵尸车”识别 V2I Event Msg_SSM 7 基于路侧感知的交通状况识别 V2I Event/Period Msg_RAM 8 基于协同式感知的异常驾驶行为识别 V2V/V2I Event Msg_SSM 本章从应用概要、预期效果、应用描述、基本工作原理、通信方式、基本性能要求和应用层数据交互需求7个方面， 对8个基于车路协同的高等级自动驾驶典型应用进行描述。 所有应用均为示例性的典型应用，可以指导开发、测试与应用，但并不代表该应用的所有可能场景。 6.1 协同式感知 6.1.1 应用概要 自动驾驶车辆在真实路况行驶时， 常因其他物体遮挡而存在感知盲区， 借助路侧或其他车辆的感知到的信息，能够帮助车辆更好得得到全局的路况信息。协同式感知是指在混合交通环境下，由路侧感知XX/T XXXXX-XXXX 5 设备或车载感知设备感知周边道路交通信息，并通过AV-ICCU-RS或AV-ICCU-OB处理后，通过RSU或OBU将感知结果发送给自动驾驶车辆， 自动驾驶车辆接收到这些信息后可以增强自身感知能力， 辅助车辆做出正确的决策控制，并在特定场景下实现仅通过路侧感知设备的感知信息也能完成自动驾驶的功能，从而实现自动驾驶车辆可以低成本的安全通信。 6.1.2 预期效果 自动驾驶车辆在运行过程中，当处于RSS系统的通信范围内时，尤其是在通过道路交汇点、经常发生拥堵的路段以及交通部门认定交通事故多发路段， 感知设备感知周边环境， 并通过RSU设备将感知信息发送给自动驾驶车辆，保证车辆可以获取到路段的全面道路信息，包括行人、车辆、骑行者以及路面信息这些整个场景的数据。自动驾驶车辆可根据这些信息规划最佳路径，避免事故的发生，从而实现自动驾驶车辆安全高效的通过。 6.1.3 应用描述 协同式感知的典型应用场景包括车路协同式感知和车车协同式感知。 6.1.3.1 车路协同式感知 图 2 车路协同式感知 RSSP-1EVNV-1NV-2B-1XX/T XXXXX-XXXX 6 在交叉路口或者事故多发路段， 路侧感知设备不断感知周边的道路交通信息， 包括障碍物信息 （行人、骑行者、机动车以及其他静态或动态物体）、交通设施（信号灯、交通标志）、路面状况（坑洼、道路维修或封闭等）、行驶环境（天气环境、交通状况等），所感知内容包括物体的位置信息、速度信息、物体大小、物体描述、历史轨迹并预估所感知物体的运动轨迹；路侧感知设备将感知到的信息实时传送给AV-ICCU-RS， AV-ICCU-RS实时处理接收到的感知信息， 再通过RSU实时传送给自动驾驶车辆；收到信息的车辆可根据RSS感知消息并融合自身的感知信息，制定合理的行车策略，提高行驶安全和通行效率。 路侧感知设备包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、红外等，但不局限于这些设备。 见图 2 图 2，车路协同式感知场景具体描述如下： 路侧感知设备（例如摄像头、雷达等）探测到交叉路口行人 P-1、骑行者 B-1、以及车辆 NV-1 和 NV-2； 路侧感知设备将感知到的原始信息发送给 AV-ICCU-RS 进行实时的处理； AV-ICCU-RS 将处理后的感知信息发送给 RSU，并通过 RSU 实时发送给其覆盖范围内的自动驾驶车辆； 自动驾驶车辆的 OBU 接收感知信息， 并将消息发送给 AV-ICCU-OB， AV-ICCU-OB 根据接收到的感知消息并融合自身的感知信息， 制定车辆的行驶策略， 并将策略传递给车辆线控系统，进而实现对车辆的实时控制。 6.1.3.2 车车协同式感知 图 3 车车协同式感知 车辆通过自身感知设备（摄像头、雷达等）探测到周围其他交通参与者，包括但不限于车辆、行人、骑行者等目标物，并将探测目标的类型、位置、速度、方向等信息进行处理后（基于多传感器融合感知或者单传感器感知）通过OBU发送给周围其他车辆，收到此信息的其他车辆可提前感知到不在自身视野范围内的交通参与者，并可根据接收到的感知消息并融合自身的感知信息，制定合理的行车策略，提高行驶安全和通行效率。 见图 3图 3，车车协同式感知场景具体描述如下： 自动驾驶车辆 EV-1 的车载感知设备（例如摄像头、雷达等）探测到其感知范围内的障碍物有车辆 NV-1 以及行人 P-1； 车载感知设备将感知到的原始信息发送给 AV-ICCU-OB 进行实时的处理； AV-ICCU-OB 将处理后的感知信息发送给 OBU，并通过 OBU 实时发送给其覆盖范围内的自动驾驶车辆 EV-2； 自动驾驶车辆 EV-2 的 OBU 接收感知信息，并将消息发送给 AV-ICCU-OB，AV-ICCU-OB 根据接收到的感知消息并融合自身的感知信息， 制定车辆的行驶策略， 并将策略传递给车辆线控EV-1EV-2NV-1P-1XX/T XXXXX-XXXX 7 系统，进而实现对车辆的实时控制。 6.1.4 基本工作原理 协同式感知场景的基本工作原理如下。 RSS 或 VSS 通过 RSU 或 OBU 将处理后的感知的信息周期性广播给周边的自动驾驶车辆；或者由自动驾驶车辆请求感知共享并确认后，将处理后的感知信息单播或组播给周边发出请求的自动驾驶车辆。 自动驾驶车辆接收来自其他系统发送的感知消息， 当自动驾驶车辆具备感知功能时， 将来自其他系统的感知数据和自车的感知数据融合处理， 得到最终的结果数据， 用于车辆的自动驾驶系统的决策控制输入。 自动驾驶车辆接收来自其他系统发送的感知消息， 当自动驾驶车辆不具备感知功能时， 将来自来自其他系统的感知数据用于车辆的自动驾驶系统的决策控制输入。 6.1.5 通信方式 RSU、 感知数据提供车辆、 感知数据接收车辆应具备无线通信能力， RSU和感知数据接收车辆之间、感知数据提供车辆和接收车辆之间可通过广播、单播或组播形式进行信息交互。周期性发送消息。 6.1.6 基本性能要求 协同式感知场景的基本性能要求如下： 车速范围：0120km/h； 通信距离200m； （有数据共享期间）数据更新频率10Hz； 应用层端到端时延100ms； 定位精度1.5m。 注：本章所有的“应用层端到端时延”是指按照通信双方，消息从发送方应用层发出，到接收方应用层收到的时间间隔。 6.1.7 应用层数据交互需求 协同式感知数据交互需求见表 2表 2至表 6表 6。 表 2 路侧感知数据共享（RSU 发送） （Msg_SSM） 数据数据 单位单位 备注备注 时刻 ms 位置 感知消息发送时的位置 目标物描述 目标物分类 ENUM：行人/骑行者/车辆/障碍物 目标物id INTEGER：目标物ID 数据来源 ENUM 目标物状态 INTEGER序列，详细见表 4表 4 目标物状态保持时间 ms 描述目标物当前状态的持续时长 目标物感知置信度 INTEGER序列，描述了一定置信水平下的感知精度 设设置置了了格格式:式: 字体: 小五XX/T XXXXX-XXXX 8 表 2 路侧感知数据共享（RSU 发送） （Msg_SSM） （续） 数据数据 单位单位 备注备注 目标物描述 目标物类型 INTEGER序列，详细见错误错误!书签自引书签自引用无效。用无效。表 3 目标物位置（经纬度） deg 目标物位置（海拔） m 位置置信度 目标物详细信息 包括大小，角点数据等，详细见表 5表 5 目标大小置信度 描述了一定置信水平下的目标大小精度 目标物速度 m/s 速度置信度 描述了一定置信水平下的速度精度 目标物航向 deg 航向置信度 描述一定置信水平下的目标物航向角的精度 目标物加速度 m/s2 目标物加速度置信度 描述了一定置信水平下的加速度精度 目标物跟踪时长 包括静止、运动等不同运动状态路侧或车辆连续感知的时长 目标物历史轨迹 包括各个时刻的位置、速度等信息 目标物轨迹预测 描述目标物的轨迹预测 表 3 目标物类型 类型类型 备注备注 全量物体 包括动态及静态物体 动态物体 高精地图中没有标记的障碍物 静态物体 高精地图中标记的障碍物 表 4 目标物状态 状态状态 备注备注 静止 运动 表 5 目标物详细信息 状态状态 备注备注 描述点集合 三维，可用经纬高描述 长宽高 离地高度 设设置置了了格格式:式: 字体: 小五XX/T XXXXX-XXXX 9 表 6 车端感知数据共享（OBU 发送） （Msg_SSM） 数据数据 单位单位 备注备注 时刻 ms 位置 deg 感知消息发送时的位置 目标物描述 目标物分类 行人/骑行者/车辆/障碍物 目标物id INTEGER：目标物ID 数据来源 ENUM 目标物状态 INTEGER序列，详细见表 4表 4 目标物感知置信度 描述障碍物感知结果的可信程度 目标物类型 INTEGER序列，详细见表 2 路侧感知数据共享（RSU发送）（Msg_SSM）（续） 数据数据 单单位位 备注备注 目标物描述 目标物类型 INTEGER序列，详细见错错误误!书签书签自引用无自引用无效。效。 目标物位置（经纬度） deg 目标物位置（海拔） m 位置置信度 目标物详细信息 包括大小，角点数据等，设设置置了了格格式:式: 字体: 小五带带格格式式的:的: 段, 左, 缩进: 首行缩进: 0.63 厘米设设置置了了格格式:式: 字体: 小五XX/T XXXXX-XXXX 10 详细见表 5 目标大小置信度 描述了一定置信水平下的目标大小精度 目标物速度 m/s 速度置信度 描述了一定置信水平下的速度精度 目标物航向 deg 航向置信度 描述一定置信水平下的目标物航向角的精度 目标物加速度 m/s2 目标物加速度置信度 描述了一定置信水平下的加速度精度 目标物跟踪时长 包括静止、运动等不同运动状态路侧或车辆连续感知的时长 目标物历史轨迹 包括各个时刻的位置、速度等信息 设设置置了了格格式:式: 字体: 小五XX/T XXXXX-XXXX 11 目标物轨迹预测 描述目标物的轨迹预测 表 3表 3 目标物位置（经纬度） deg 目标物位置（海拔） m 位置置信度 描述了一定置信水平下的位置精度 目标物详细信息 包括大小，角点数据等，详细见表 5表 5 目标大小置信度 描述了一定置信水平下的大小精度 目标物速度 m/s 速度置信度 描述了一定置信水平下的速度精度 目标物航向 deg 航向置信度 描述了一定置信水平下的方向精度 目标物加速度 m/s2 目标物加速度置信度 描述了一定置信水平下的加速度位置精度 目标物跟踪时长 包括静止、运动等不同运动状态路侧或车辆连续感知的时长 6.2 基于路侧协同的无信号交叉口通行 6.2.1 应用概要 在有信号灯的交叉路口，自动驾驶车辆可以通过感知手段获得当前信号灯的状态，依照“红灯停-绿灯行”的规则通过交叉路口， 而在没有信号灯控制的交叉路口， 只依赖自动驾驶车辆自身的决策控制时，则可能会出现自动驾驶车辆之间不断“博弈”的问题，影响通行效率。 在本场景中，RSS具备良好的感知视角，能够得到路口全局的道路交通信息。基于路侧控制的无信号交叉路口通行是指通过路侧感知设备感知或通过V2X通信的方式获取周边的道路交通信息， 根据全局的交通信息对车辆的通行进行决策规划，路侧可按照车道级别对同一车道上的车辆进行通行的决策规划，也可针对车辆进行车辆级别的决策规划，自动驾驶车辆按照RSS的决策规划信息安全的通行，并提升通行效率。 6.2.2 预期效果 基于路侧协同的无信号交叉口通行通过RSS进行全局的通行协同， 做到保证自动驾驶车辆高效安全的通过无信号灯交叉口。 6.2.3 应用描述 基于路侧协同的无信号交叉口通行的典型应用场景包括路侧协同的车道级别通行和路侧协同的车辆级别通行。 6.2.3.1 路侧协同的车道级别通行 设设置置了了格格式:式: 字体: 小五XX/T XXXXX-XXXX 12 图 4 路侧协同的车道级别通行 见图 4图 4，路侧协同的车道级别通行场景的具体描述如下： 自动驾驶车辆从远处驶向交叉路口。 当路侧进行集中式控制时， RSS 通过其感知设备得到全局路况信息， 可以针对不同的车道进行决策规划，包括给不同的车道规划行驶路径等规划消息，数据内容包括不同的路权、以及相应的路权下的开始时间及结束判断时间。如图 4 图 4 中所示，RSS 针对车道级通行控制时，车辆 EV-1 和 EV-2 所处车道被分配一级通行权， 车辆 EV-3 和 EV-4 所处车道被分配二级通行权。 自动驾驶车辆通过 OBU 接收 RSS 的决策规划信息，不同车道上的自动驾驶车辆根据 RSS 发送来的决策规划信息 （包括路权等级及对应的开始和结束时间） 获得车辆所归属车道的路权及可通行的时间并按照规则通行。 6.2.3.2 路侧协同的车辆级别通行 RSSEV-1EV-2EV-4EV-312XX/T XXXXX-XXXX 13 图 5 路侧协同的车辆级别通行 见图 5图 5，路侧协同的车辆级别通行场景的具体描述如下： 自动驾驶车辆从远处驶向交叉路口。 自动驾驶车辆 EV-1 和 EV-2 向 RSS 发送车辆行驶信息，包括实时运行信息（位置信息、行驶方向、行驶路线、速度加速度信息、操作状态信息） 、辅助规划信息（行驶意图信息、计划行驶路线信息、允许最大速度和加速度、路权等级要求） 、车身信息（车辆类型、大小、车身重量）以及车辆感知信息（车辆感知物体类型、位置、大小、速度等）等。 RSS 根据自动驾驶车辆的上报信息，以及路侧感知设备所感知到的全局路况信息，RSS 针对不同的自动驾驶车辆生成通过交叉路口的决策规划信息， 决策规划信息包括行为决策 （直行、停止、左转、右转、变道等） 、所对应车道、动作决策（路径规划、速度、角度等） 、以及运行轨迹点及到达轨迹点对应时间的规划。如图 5 图 5 中所示，RSS 分别给车辆 EV-1 和 EV-2 规划的通行方案。 自动驾驶车辆通过 OBU 接收 RSS 的决策规划信息， 并将信息传递给自动驾驶控制系统， 自动驾驶控制系统按照该信息直接对车辆进行控制，保证自动驾驶车辆按照 RSS 的决策规划策略运行。 6.2.4 基本工作原理 6.2.4.1 路侧协同的车道级别通行 见图 6 图 6，路侧协同的车道级别通行场景的基本工作原理如下： 路侧感知设备（摄像头、雷达等）探测附近交通元素（车辆、行人、骑行者、其他路面交通元RSSEV-1EV-2XX/T XXXXX-XXXX 14 素） ，根据探测到的目标物类型、属性、位置、运动状态等信息，判断是否需要路侧控制进行车道级别通行 （可通过云端设置的方式等） ， 具体判断方法不属于本文件范围， 此处不做说明； 当路侧控制车道级别通行时，AV-ICCU-RS 根据来自路侧感知设备的实时感知数据，并结合路口的地图信息， 给每个车道上的车辆制定统一的行驶策略， 包括给不同的车道规划不同的路权、路侧控制车道的区域范围、 以及相应的路权下的开始时间及结束判断时间、 以及对应的行驶速度、行驶路径等； 自动驾驶车辆 OBU 接收来自 RSS 的信息，并将消息发送给 AV-ICCU-OB，从而实现通过车辆线控系统按照 RSS 制定的行驶策略对车辆进行实时控制。 6.2.4.2 路侧协同的车辆级别通行 见图 6 图 6，路侧协同的车辆级别通行场景的基本工作原理如下： 路侧感知设备（摄像头、雷达等）探测附近交通元素（车辆、行人、骑行者、其他路面交通元素） ，根据探测到的目标物类型、属性、位置、运动状态等信息，判断是否需要路侧控制进行车辆级别通行， 具体判断方法不属于本文件范围， 此处不做说明； 当路侧控制车辆级别通行时，则 RSS 根据自动驾驶车辆的周期性上报信息（包括实时运行信息、辅助规划消息、车身信息以及车辆感知消息等） ， RSS根据车辆的行驶信息以及路侧感知设备所感知到的全局路况信息，为对应的自动驾驶车辆生成通过交叉路口的决策规划信息 （行为决策、 所对应车道、 动作决策、以及运行轨迹点及到达轨迹点对应时间的规划） 。 自动驾驶车辆通过 OBU 接收 RSS 的决策规划信息，并将消息发送给 AV-ICCU-OB，从而实现通过车辆线控系统按照 RSS 制定的行驶策略对车辆进行实时控制。 图 6 基于路侧协同的无信号交叉口通行交互图 6.2.5 通信方式 车辆 EV 与 RSU 应具备无线通信能力，可通过广播、单播或组播方式进行信息交互。应用触发期间，周期性发送消息。 6.2.6 基本性能要求 基于路侧协同的无信号交叉口通行场景的基本性能要求如下： 车速范围：0120km/h； 通信距离200m； （有数据共享期间）数据更新频率10Hz； 应用层端到端时延20ms； 道路子系统车辆EV路侧引导消息（Msg_RSC）（表8、表9）自车消息（Msg_BSM）（表7）XX/T XXXXX-XXXX 15 定位精度50cm。 6.2.7 应用层数据交互需求 基于路侧协同的无信号交叉口通行数据交互需求见表 7 表 7 与至表 10 表 10。 表 7 自车信息数据交互（OBU 发送） 数据数据 单位单位 备注备注 时刻 ms 车辆ID 车辆类型 ENUM 车辆大小 cm 位置信息 deg 行驶速度加速度信息 速度、三轴加速度、横摆角速度 操作状态 车灯设置、方向盘、刹车等 行驶意图 直行、左转、右转、入库、出库 计划行驶路线 计划行驶车道 计划行驶速度 m/s 计划行驶速度置信度 计划行驶角度 deg 预计到达时间 ms 到达时间置信度 计划行驶位置 deg 计划驾驶行为 允许最大速度加速度 m/s2 自动驾驶标识 标识车辆是否处于自动驾驶状态 自动驾驶等级 见表 10表 10 特种车辆标识 公交车、消防车、救护车等 特种车辆避让需求 让行规则、固定车道使用规则 表 8 决策规划消息（RSU 发送） （车道级控制） 数据数据 单位单位 备注备注 时刻 ms 位置 deg 参考位置 目标道路 路侧要控制的道路或车道 相关路径 受影响道路路径信息 开始时间 车道控制开始时间 表 8 决策规划消息（RSU 发送） （车道级控制） （续） 设设置置了了格格式:式: 字体: 小五XX/T XXXXX-XXXX 16 数据数据 单位单位 备注备注 结束时间 车道控制结束时间 建议速度 m/s 建议驾驶行为 直行、左转、右转等 表 9 决策规划消息（RSU 发送） （车辆级控制） 数据数据 单位单位 备注备注 时刻 ms 被引导车辆ID 驾驶行为建议 ENUM：减速、停车 驾驶行为建议的有效时间 ms 相关道路 相关路径 路径引导信息 引导道路 MAP中的车道或道路位置 引导位置 deg 引导速度 m/s 引导速度置信度 引导航向 deg 预计到达时间 到达时间置信度 表 10 自动驾驶等级 等级等级 备注备注 0 1 2 3 4 5 6.3 基于路侧协同的自动驾驶车辆“脱困” 本场景所述EV-1、EV-2车辆均为自动驾驶车辆。 6.3.1 应用概要 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， 并将感知结果做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。基于路侧协同的自动驾驶车辆“脱困”是指通过RSS对受困车辆或周边车辆协同的方式，帮助自动驾驶车辆摆脱极端场景下自动驾驶停止的情况。 XX/T XXXXX-XXXX 17 6.3.2 预期效果 实现在极端场景下，自动驾驶车辆自动驾驶模式停止时，能够帮助自动驾驶车辆“脱困”，不需要通过人工干预，提升自动驾驶车辆自动运行的能力。 6.3.3 应用描述 基于路侧协同的自动驾驶车辆“脱困”的典型应用场景包括基于路侧协同规划的自动驾驶车辆“脱困”和基于路侧控制的自动驾驶车辆“脱困”。 6.3.3.1 基于路侧协同规划的自动驾驶车辆“脱困” 图 7 基于路侧协同规划的自动驾驶车辆“脱困” 见图 7图 7，此场景是指EV-1（自动驾驶车辆）受周边车辆影响停止运行后，依靠路侧协同帮助主车“脱困”的情况，具体描述如下： EV-1（自动驾驶车辆）在道路上行驶； 行驶过程中由于周边车辆 EV-2、 NV-1 及 NV-2 的阻挡， 导致 EV-1 （自动驾驶车辆） 停止运行； EV-1 向 RSS 发送请求路侧协同规划信息， 路侧设备生成决策规划信息， EV-2 按照路侧生成的决策规划信息运行，给受困车辆 EV-1（自动驾驶车辆）让行。 6.3.3.2 基于路侧控制的自动驾驶车辆“脱困” 图 8 基于路侧控制的自动驾驶车辆“脱困” 见图 8图 8， 此场景是指EV-1 （自动驾驶车辆） 受周边车辆影响停止运行后， 依靠路侧控制帮助“脱困”的情况，具体描述如下： EV-1（自动驾驶车辆）在道路上行驶； RSSEV-1EV-2NV-2NV-1EV-1EV-2NV-2NV-1RSSXX/T XXXXX-XXXX 18 行驶过程中由于周边车辆 EV-2、NV-1 及 NV-2 等车辆的阻挡，导致 EV-1（自动驾驶车辆）停止运行； EV-1 向 RSS 发送请求路侧接管控制信息，路侧设备向 EV-1 发送路侧控制消息，EV-1 按照路侧控制消息实时运行。 车辆 EV-1 针对路侧的控制消息，实时发送响应消息。 6.3.4 基本工作原理 6.3.4.1 基于路侧协同规划的自动驾驶车辆“脱困” 见图 9 图 9，基于路侧协同规划的自动驾驶车辆“脱困”的基本工作原理如下： EV-1（自动驾驶车辆）向 RSS 发送请求路侧协同规划信息。请求路侧协同规划信息内容包括车辆标示、车辆地理位置、车辆行驶目的地、车辆计划行驶方向、车辆计划行驶路线、以及被接管原因（例如周边车辆阻挡等） ； RSS 通过 RSU 接收 EV-1 的发起的请求路侧协同规划信息，RSS 发送相应消息，内容包括是否进行路侧协同规划以及协同规划的起始时间。 RSS 结合通过路侧感知设备获取到的“受困”车辆周边的全局路况信息（具体内容见协同式感知数据内容） ，根据 EV-1 的“受困”情况制定相应策略，并发送决策规划消息。 EV-1 接收来自路侧的决策规划信息，如果是 EV-1 自身原因导致的，EV-1 接收来自 RSU 决策规划消息，并按照该信息直接对车辆进行控制。 如果是由于周边车辆影响导致的，周边 EV-2 接收来自 RSU 决策规划消息，并按照该信息直接