ICS 43.020
CCS
R 87
团 体 标 准
T/CSAE 290—2022
T/CHTS 10081—2022
车路协同 智能路侧决策系统
总体架构及应用
Vehicle -infrastructure coordination —Roadside intelligent decision -making system —
Architecture and applications
2022 - 12 - 30发布 2022 - 12 - 30实施
中国汽车工程学 会 发布
中 国 公 路 学 会
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中国汽车工程学会标准(以下简称:CSAE标准) ,是由中国汽车工程学会按照明确的程
序、规则,遵循公开、透明、协商一致原则组织制定的,供市场自由选择、自愿采用的规范
性技术文件。CSAE 标准旨在发挥市场自主制定标准优势,着眼企业竞争力提升,推动汽车
产业创新技术的加速发展和广泛应用。
CSAE标准版权归属中国汽车工程学会,除用于国家法律或事先得到中国汽车工程学会
许可外,不得以任何形式复制该标准。
在本标准实施过程中,如发现需要修改或补充之处,欢迎将意见反馈
至中国汽车工程学会,以便修订时参考。
中国汽车工程学会地址:
±±¾©ÊдóÐËÇøÈÚÐ˱±Èý½Ö39ºÅÐÐ֪¥;
电话:010-50911954;邮编:100176;邮箱:
[email protected] 。
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T/CASE 290 —2022
T/CHTS 10081 —2022
I 目次
前言 ................................ ................................ ................. II
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
6 协同决策应用 ................................ ................................ ....... 4
7 协同决策机制 ................................ ................................ ....... 5
附录A(资料性) 智能路侧决策系统决策等级 ................................ ............. 9
附录B(资料性) 协同决策应用及功能分工 ................................ .............. 10
附录C(资料性) 协同决策应用的决策指令 ................................ .............. 32
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II 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》的规定
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。
本文件由中国汽车工程学会汽车智能共享出行工作委员会和中国公路学会自动驾驶工作委员会共
同提出。
本文件起草单位:同济大学、上海国际汽车城(集团)有限公司、兆边(上海)科技有限公司、中
国汽车工程学会、中国信息通信研究院、甘肃新陆港科技有限公司、中国公路工程咨询集团有限公司、
北京觉非科技有限公司、长安大学、百度智行科技(上海)有限公司、上海汽车集团股份有限公司技术
中心、丰田汽车技术研 发(上海)有限公司、航天科工集团智能科技研究院有限公司、上海淞泓智能汽
车科技有限公司、上海电科智能系统股份有限公司、智能汽车创新发展平台(上海)有限公司、中盟科
技有限公司、东南大学、清华大学、北京车百会新能源汽车科技发展研究院、上海智能汽车融合创新中
心有限公司、 天翼交通科技有限公司、 上海临港绝影智能科技有限公司、 高新兴科技集团股份有限公司。
本文件主要起草人:马万经、王耀、孙拓、沈理荣、郝若辰、孙宁、陈蓓、葛雨明、王锋、罗石贵、
刘斌、徐志刚、李晨毓、郝奕、刘健、唐力勇、吴俊贤、原良晓、冯纪朋、戚新洲、孙昊、 周云冲、林
启恒、陈波、奚吉、芮一康、李深、于涤、霍燕燕、李军、武伟、贡俊、侯金泉、余冰雁、朱晓东、朱
世豪、杨洋、李立、金叶蒙、李强、周剑鸣、曲栩、王润民、雷凯茹、龚正、吴珊珊、龚思远、田东岩、
李洁、吴冬升、邵亚萌、石征华、李林恒、郭祎、郭振华、阚宇衡、邓福岭、聂帅、周雪琪、张伟伟、
曾少旭。
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车路协同 智能路侧决策系统
总体架构及应用
1 范围
本文件规定了基于车路协同的智能路侧决策系统的总体架构、 协同决策应用及协同决策机制等技术
内容。
本文件适用于新建、改(扩)建城市道路及公路的车路协同的智能路侧决策系统的建设或智慧化升
级。
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。
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)
T/CSAE 157 —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(第二阶段)
T/CSAE 158 —2020 基于车路协同的高等级自动驾驶数据交互内容
3 术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
3.1
智能路侧决策系统 roadside intelligent decision -making system
位于道路侧的可为智能网联车辆、信息化设施设备、管控设备提供决策指令以提升总体交通收益的
系统,可以根据收到的感知信息以及预期实现的目标,与车辆协作或独立做出决策,决策维度包括宏、
微观时空资源, 具体表现形式包括但不限于专用道管理、 信号优化等传统应用以及路径诱导、 建议车速、
编队管理、轨迹参考点等 T/CSAE 157—2020第二阶段应用。
3.2
中心平台 central p latform
承担中心决策功能的独立平台或功能模块。
3.3
边缘计算节点 multi-access edge computing node
部署在道路, 汇聚其他道路附属设施数据和承担路侧近端决策功能并具备分析处理能力和支持标准
化应用服务运行以及指令发布的计算设备。
3.4
车路协同 vehicle-infrastructure coordination
通过车与路、车与车的无线信息交互共享,实现车辆与路侧基础设施之间、车辆与车辆之间的协同
控制。
3.5
智能网联车辆 intelligent connected vehicle
搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现 V2X智能信息
交换共享,具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能,可实现安全、舒适、节能、高效
行驶,并最终可替代人来操作的新一代汽车。
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3.6
背景方案 background solution
中心平台根据整体或历史交通状况制定的基础决策信息, 包括信号配时基础方案、 所属子区 (区间) 、
协调优化周期等。
3.7
权限信息 permission information
中心平台根据整体或历史交通状况制定的基础权限信息,包括限速范围、匝道调节率 范围、车道功
能变化限制、优先权限等。
3.8
轨迹参考点 reference trajectory p oints
智能路侧决策系统根据实时交通状态,为智能网联车辆提供的一系列微观轨迹点,包括车辆位置、
行驶状态、时间等信息。
3.9
协同决策机制 collaborative decision making mechanism
基于“云”、“边”、“端”三方的交互,为协同决策过程设立机制,以引导不同交通参与者,保
障交通安全,提高整体交通效率。
3.10
T-CSAE 290—2022 车路协同 智能路侧决策系统 总体架构及应用
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