测试技术对于智能车路协同系统发展的重要性

编者按：2022年12月，由赛文研究院主办、长安大学信息工程学院承办的“2022年智慧高速技术与应用跨年分享会（敢问智慧高速路在何方）”中，中路高科交通科技集团有限公司自动驾驶交通运输行业研发中心副主任李宏海作了关于《智能车路协同系统测试技术研究与展望》报告。

报告首先介绍了智能车路协同系统的内涵以及国内外发展现状，然后提出智能车路协同系统的良好应用效果需要测试技术的支撑和保障，表明测试技术对于智能车路协同系统发展的重要性，接着从设备测试、系统测试和交通效果测试三方面详细描述了测试技术相关的方法与步骤，最后针对当前测试技术难点和问题，提出了四个研究展望。

一、智能车路协同系统

（1）发展背景

我国城市化、机动化发展迅速，交通拥堵、安全、污染等问题日渐显著，而随着电子信息和无线通信技术的迅速发展，车路协同作为智能交通发展重要方向，被认为是提高交通安全、效率和减少环境污染的有效手段。

（2）定义与内涵

智能车路协同系统是指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、车路和人车动态实时信息交互，在全时空动态交通信息采集与融合的基础上，开展车辆协同安全和道路主动控制，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。

智能车路协同系统通常包括智能车端、智能路端、云端以及相应的业务系统构成，其核心是利用车、路之间的实时动态通信，改变传统道路交通车、路之间的静态联系，使车、路之间能够建立起实时自动连接、相互作用的动态系统。其特点是强调交通参与者、交通工具、交通设施之间的交互和实时调整，目的是提高交通的安全性和可靠性以及节能减排。

（3）国外发展现状

美国：美国在上世纪七八十年代就开始了智能车路协同系统的相关研究工作，并在历年智能交通发展战略中，将车路协同作为重要的发展方向。在最新的美国智能交通体系框架中，将自动驾驶车路协同与智能交通体系框架进行结合。

此外美国在积极开展智能车路协同系统的测试和示范工作，逐步实施像智慧走廊和专用道等具体措施。美国部分初创公司与地方政府开展相应合作，如最近在阿拉伯和底特律之间建立了一条40英里长的自动驾驶汽车走廊，将自动驾驶汽车和智慧道路基础设施进行结合，促进车路协同和自动驾驶的发展。

在美国最新制定的协同标准以及分级标准当中，将自动驾驶和道路设施进行有机衔接，体现了美国对车路协同发展的高度重视。美国制定协同标准及分级探索网联融合发展，在SAE发布《道路机动车辆协同自动驾驶定义与分级》(J3216)标准中，明确协同自动驾驶运行期间交互的信息类型；明确协同自动驾驶所需要的协同能力。

欧洲：欧洲比较重视车路协同的发展，2013年荷德奥开启了合作式智能交通走廊建设，提供车路协同ITS的国际合作及应用，并建立统一的标准规范。同时，遵循统一的线路图启动实际的项目与落实。

在2019年的荷兰和奥地利实地考察中发现，荷兰和奥地利已经从具体的实验阶段走向了工程应用和进一步的扩大部署新阶段。欧洲在不断探索自动驾驶和车路协同的相关路径，并提出了5级道路基础设施的智能化分级，将智能车辆和智慧路进行结合。

日本：日本开始研究车路协同较早，在最早的智能公路基础上，沿线部署智能终端，通过智能终端给车辆提供相应的动态信息服务，实现动态的交通诱导和管控。目前日本已经发展到ETC2.0阶段。

智能车路协同系统在国外受到高度重视，并已经从研究走向实践。

（4）国内发展现状

起步阶段：我国十分重视车路协同的研究和示范应用，在“十五”和“十一五”期间，国家项目开展了技术跟踪和研究项目，包括智能道路系统信息结构及环境感知技术和基于车路协调的道路智能标志与感知技术等。十二五期间，在国家863主题项目中专门设置车路协同关键技术研发，在“新一代宽带无线移动通信网”国家科技重大专专项中，开展了面向公路智能交通系统的无线物联网总体技术研究。

相关文件：随着技术研究的不断深入，我国发布了国家层面的相关纲要，如交通强国建设纲要和国家综合立体交通网规划纲要，将自动驾驶车路协同作为重要发展内容。工信部和交通部高度重视车路协同技术的研究和验证工作，分别启动了封闭场地相关的车路协同研究和示范工作，并在全国多个地方设置了封闭场地的测试基地。

试点工程：2018年2月份，为落实《交通运输信息化“十三五”发展规划》《推进智慧交通行动计划(2017-2020年)》和《关于开展新一代国家交通控制网和智慧公路试点(第一批) 工作的通知》，我国正式启动关于新一代国家交通控制网和智慧公路的试点工程。

主题围绕基础设施数字化路运一体化、北斗高精度定位、基于大数据的路网综合管理和服务、互联网加的路网综合服务以及新一代国家交通控制网示范工程，在北京、河北、河南、浙江等9个省市开展了相应的示范工作，其中车路协同作为重要内容，分别开展了高速公路上车路协同的技术研究和验证工作。

此外在9省市示范基础上，很多省市相继开展了智慧高速公路的研究和建设，包括车路协同。目前新建工程已经覆盖23个省份，其中高速公路3450公里，国省干线公路11080公里，桥隧1173公里，服务区125对。

此外，工信部和住建部共同开展了智慧城市基础设施和智能网联汽车协同发展的试点工作。

从2021年分两批进行，北京、上海、广州、武汉、长沙、无锡、重庆、深圳、厦门、南京、 济南、成都、合肥、沧州、芜湖、淄博等相继入选成为全国“双智”试点城市。

该试点主要围绕加强智慧城市基础设施建设、实现不同等级智能网联汽车在特定场景下的示范应用为目标，不断提升城市基础设施的智能化水平，加快智能网联汽车的产业的发展。建设内容包括城市的智能基础设施建设、车城网平台、多场景示范应用以及完善标准体系。

从国家层面到地方层面，车路协同均受到了高度重视，并开展多个示范应用工作，为后续大规模的推广和应用建立了良好基础。

二、测试技术研究现状

（1）测试需求分析

智能车路协同系统的良好应用效果需要测试技术的支撑和保障，保证系统高效可靠运行。在智能车路协同系统物理构成中，包括智能车辆车载终端、路侧设施、平台以及行人等方面。从交通行业智能车路协同系统应用角度看，确保智能车路协同系统系统正常可靠工作、提高交通安全和运行效率是测试的主要目标。

测试类别主要分为三类，第一类是设备测试，主要指单个设备的功能和性能测试，如路侧基站、车载终端及交通流感知设备，目的是在工程实施前确保设备达标。第二个是系统测试，由单个设备组成智能车路协同系统功能和性能的测试，需要在工程实施前确保每个构成系统的功能正常。第三个是交通效果测试，主要指智能车路协同系统在实际工程应用中对于交通安全和运行效率的具体影响进行评估。

（2）设备级测试

设备测试是智能车路协同系统应用的基础，设备包括构成智能车路协同系统的路侧设备和车载设备，都属于电子设备中的一种，在测试项的大类上基本保持一致，关于设备测试的相关规则包括：在设备测试指标方面通常也包含管理功能、安全性、环境适应性、接口要求、可靠性、电子兼容性等类别；设备测试具体指标上，要体现智能车路协同的特点；设备测试可涉及多种测试装备，如射频测试装备、信息交互测试、硬件在环测试装备；设备测试通常在室内环境和测试场环境开展测试。

设备性能测试以智能路侧设备通信质量测试为例。通信质量测试系统的构成包括评测上位机、评测装备和信道模拟仪和被测装备。当评测装备为RSU模式时，可以测试不同厂家的OBU；当评测装备为OBU时，可以测试不同厂家的OBU和RSU；可支持测评项包含通信时延、丢包率、信道忙闲比例等指标

以平均丢包率测试为例，首先进行前期的测试准备，其中包括：IVIS测试系统与待测终端均与GNSS信号(IVIS系统提供的模拟GNSS信号或真实GNSS信号)进行时钟同步；测试期间不存在其他同频、异频干扰；IVIS测试系统与被测设备通过PC5空口或射频线直连方式通信，通信环境模拟模块不设置空口衰减；RLC层不设置包分片重组；PC5口安全不开启。

接着是进行具体的测试工作，最后通过测试指标判断是否达到具体要求。

下图是测试的结果，对路侧设备进行测试，考虑了不同的测试距离、数据包长、业务背景下平均丢包率等指标，判断设备在不同测试距离、数据包长及背景业务用户数下，是否满足测试通过条件，若满足则认定通过测试。

功能测试以RSU作为被测对象为例，测试功能为前向碰撞预警，需要测试在不同速度条件下的平均预警时刻和距离是否满足条件，结果表明该被测设备在 20-120km/h的速度范围内，预警时刻通过率、预警距离通过率、预警成功率均为 100%，设备满足条件，最终通过测试。功能测试能够帮助初步判断设备能够实现其具体功能，基于不同的设施装备测试数据，进行综合判断设备的通过情况。

（3）系统级测试

系统级的测试，主要是对由不同设备组成的系统进行测试，从交通行业应用的角度看，可以确保智能车路协同系统能够正常、可靠的工作，提高交通的安全性和运行效率。按照国标和国内相关国家和行业标准上的典型应用场景，对每一种应用场景下系统的具体测评方法和步骤进行研究。下面举两个比较典型的场景测试。

典型场景测试—绿波车速引导：具体的测试方法中，首先测试道路要求有信号灯的十字路口，至少有1套RSU设备，道路长度大于1km，其次是主车HV到达十字路口前200m时车速分别稳定在20km/h、40km/h、60km/h(可根据场地要求设定)并驶向十字路口，接着当测试车辆按引导车速驶过十字路口后，该次试验结束，最后要求每个试验速度进行5次试验。

测试有效性要求包括：1)测试开始后，HV速度应保持在±2km/h的误差范围内行驶；2)速度测量误差不大于0.02m/s RMS；3)距离测量误差不大于0.03m RMS。

对于测试通过性要求包括：1)HV和RSU的通信距离≥150m；2)HV在进入十字路口前100m处，以光学和声学模式给出驾驶员建议车速区间；3)引导车速准确率大于95%；4)引导信息的发布方式包括声音、视频等至少一种；5)数据丢包率≤0.01; 6)系统延迟≤100ms。

只有通过这些指标后，才能认为由路和车载构成的典型智能车路协同系统通过了测试。此外在测试能力展示中，包含车载设备功能测评能力、路侧设备功能测评能力和系统级测评关键基础参数三方面。

在实际的一个测试例子中，测试速度分别选取20km/h、40km/h和60km/h，测试结果中的预警时刻、预警距离指标测试值均在通过条件范围内，通过测试。

典型场景测试—限速提醒：具体的测试方法中，首先要求测试道路及车辆要求限速路段，道路标线及限速标志清晰，至少包含一套RSU设备测试车辆包含一套OBU设备和一套定位系统，其次要求初始位置测试车辆与限速标志距离 500m以上，HV到达限速标志前200m时车速分别稳定在低于限速值、接近限速值、高于限速值驶向限速路段，接着HV分别行驶进入限速路段的不同车道，当测试车辆通过限速路段后，该次试验结束，最后每个车道进行5次试验。

测试有效性要求包括：1)RSU的消息应包含时间、地图、指示范围、速度限制信息状态；2)位置测量误差≤0.03m RMS; 3)速度测量误差≤0.02m/s RMS。对于测试通过性要求包括：1)RSU和测试车辆的通信距离≥300m；2)RSU数据更新频率≥1Hz；3)限速提醒准确率≥95%。在测评能力展示方面，包含限制速度、系统延迟、通信距离、数据更新频率、车辆速度等系统级测评关键基础参数。

关于开展的测试工作，分别选取了不同的速度，测试不同速度预警的时延情况，发现不同速度预警延时最大为0.87，均小于1，测试5次均满足通过条件。

（4）交通效果测试

在交通效果测试方面，主要针对整个交通系统实施前后交通指标的变化情况进行测试，而车路协同系统目前处于实验和示范的阶段，许多前后对比数据难以获得。可以通过交通效果评价指标进行系统运行效果的测试，如在效率方面，利用平均速度、平均旅行时间、通行能力、服务水平以及路网状态，评价智能车路协同系统的效果。

在安全性方面，通过直接指标或是间接指标评价其安全性，直接指标包括事故率、事故强度，在难以获取事故数据的情况下，可以用TTC、TET和SSD等间接指标替代直接指标进行安全性评价。目前最常用的是碰撞时间评价系统的安全性，此外还有节能方面的效果评价，如油耗或是电动车的使用效率。

对于整个车路协同系统，如在高速公路上，可能需要在某一具体路段上或是在整个通道上进行相应的示范，未来车路协同若进行全网应用，会先在路网上进行全域示范，因此需要从路段和通道两方面进行效果评价，通过路段的运行效果、通道的运行效果以及整个路网的运行效果，分别对智能车路协同系统运行情况进行评估和评价，从而判断智能车路协同系统是否能带来效益。若收益不足，则需进行智能车路协同系统的完善和改进。

（5）测试标准研究

目前在美国、欧洲、日本等主要发达国家和地区的标准化组织正在开展关于智能车路协同系统的测试标准的研究工作，如国际标准化组织ISO/TC22、ISO/TC204 、欧洲通信标准化协会(ETSI)和欧洲标准化组织(CEN)。国际标准主要集中在车辆L1- L3自动驾驶领域。

在车用通信方面，ISO/TC204、ETSI、IEEE、 3GPP、5GAA等国际标准化组织工作活跃。我国也逐渐开始关注智能车路协同系统测试技术和测试标准的相关研究工作，发布了《国家车联网产业标准体系建设指南》，并且工信部组织了公安、工信及交通相关部门，分别围绕车联网进行了相关标准体系的研究，并正式划定5905- 5925MHz为车联网直连通信频段。

在智能交通部分，关于车联网(智能交通相关)子标准体系技术结构的研究参考了国内外典型技术架构与国内示范路与测试基地建设经验，从而构建智能车路协同系统的标准体系。

智能车路协同系统是在用户服务和用户框架的基础上，构建包含智能基础设施、智能车辆、路端车端的信息交互以及各个业务应用系统的智能车路协同系统标准体系如下图。

智能车路协同系统标准体系包括几大方面，其中100是基础类标准，200是基础设施类的标准，300是车路协同类的标准，而400是智能驾驶相关的标准，500是基于车路型企业、基于车路协同形成的智能交通管理和服务的标准，600是信息安全的标准，这些标准支撑着相关的智能车路产品和系统。

三、测试技术发展展望

最后结合具体工作，谈一谈测试技术的研究和展望工作。针对国内较领先的智能车路协同系统的产品和系统开展相应测试工作后发现，目前智能车路协同系统的产品和系统还未成型，从国内的发展来看，对于智能车路协同系统的研究热情较为高涨，都在相继开展工作。对于未来测试技术的研究主要是从以下四个方面进行：

1）优化完善测试指标，关于测试指标和测试方法目前已经开展大量研究工作，随着示范应用的不断深入，需要进一步优化和调整。

2）加强国产化智能车路协同系统专用测试装备研制，目前测试装备的使用还需大量的开发工作，部分指标仍然难以测试。

3）加强关键测试标准的研究和制定，有智能车路协同系统的测试标准还未形成体系，需要不要优化完善。

4）加强智能车路协同系统测试数据的收集、管理以及共享平台的开发，为智能车路协同系统的优化、完善提供依据，为工程落地提供技术支撑。