【本刊原创】 车路云一体化景区自动驾驶服务平台设计与实现

随着自动驾驶、物联网、大数据等技术的迭代，车路云一体化成为解决交通智能化问题的核心方法。其通过智能网联车辆、路侧设施、云端平台的协同联动，实现信息共享、实时决策，保障交通系统的全局优化^[1]。

当前，我国对车路云一体化的研究已进入规模化试点阶段，中华人民共和国工业和信息化部、中华人民共和国公安部等五部委联合推进“车路云一体化应用试点”。北京市、苏州市、长沙市等全国 20 个城市入选全国首批车路云一体化应用试点城市^[2-3]。研究成果主要集中在城市道路场景的车路协同算法、云端调度平台架构设计等方面，提出了基于边缘计算的路侧数据处理方案、基于大数据的交通流量预测模型等。然而，景区场景具有道路无信号灯管控、人车混行常态化、游客行为不确定性强、服务体验导向鲜明等特点，与城市道路的交通流特征、安全需求存在本质差异，导致城市道路车路协同技术难以直接迁移应用。

当前，景区自动驾驶场景研究多聚焦单车智能和商业模式。

总体来看，针对景区场景方案多侧重单一车辆的自动驾驶能力增强或局部运营环节优化，缺乏“车 - 路 - 云 - 人”全要素的协同系统设计，难以满足景区安全运营与服务提升的双重需求。

文章旨在构建车路云一体化景区自动驾驶服务平台，通过路侧感知补充车辆感知能力，借助云端平台实现全局调度与监管，结合多功能智慧站台、预约小程序等多端应用构建“安全 - 监管 -服务”一体化场景体系，具有重要的现实意义与工程应用价值。

基于车路云一体化技术理念和景区自动驾驶运营服务需求，构建“车端—路侧—云端”3 层架构的车路云一体化景区自动驾驶服务平台。各层通过标准化接口实现数据交互与协同工作，形成“感知—监管—服务”的全流程闭环。平台功能架构如图 1 所示。

车端层作为系统的执行主体，在自动驾驶车辆基础上加装智能车载单元（On-Board Unit，OBU）建立与路侧智能通信单元（Road Side Unit，RSU）的车对外界（Vehicle To Everything，V2X）直连通信（PC5 接口）^[7]，实现路侧补充感知数据低时延传输；通过卡尔曼滤波等融合算法融合自身传感器数据与路侧感知数据，实现跨源数据的时空校准与特征融合，提升行驶安全性与决策准确性。同时，OBU实时采集车辆控制器局域网总线（Controller Area Network，CAN）数据，通过 5G-Uu 接口上传至云端，为云端调度监测提供基础数据支撑。

路侧层作为系统的感知与通信枢纽，部署 V2X 通信终端、多模态感知设备（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）及边缘计算终端（Multi-access Edge Computing，MEC）全方位感知景区道路、行人、障碍物等环境信息^[8]。RSU通过V2X直连通信（PC5 接口），为车端提供低延迟、高可靠的实时数据传输支持，同时通过光纤网络向云端同步结构化感知数据与事件告警信息，实现“感知—预警—传输”的边缘侧闭环。

云端层作为系统的核心与服务交互入口，基于微服务架构构建云端平台，负责车辆状态、路侧感知、应用交互数据的存储与治理。云端层构建“监测平台 - 智慧站台 - 手机端小程序”三位一体的应用体系，分别面向景区管理人员、游客提供监管服务与便捷应用，通过多端数据实时同步与交互，实现“管理人员—游客—系统”的全链路服务闭环。

基于平台总体架构设计，构建了“安全驾驶 -智能监管 - 便捷服务”三大核心功能体系。三大功能体系相互协同，共同实现景区自动驾驶系统的高效运行。其中，安全驾驶功能体系以车端与路侧的深度融合为核心，保障车辆行驶安全；智能监管功能体系以云端监测平台为核心，实现景区运营全流程监管；便捷服务功能体系以智慧站台与手机端小程序为核心，改善游客旅游体验。

多源感知数据融合模块可实时融合车端传感器与路侧传感器数据，输出高精度环境感知结果，消除感知盲区^[8-9]。

智能避障模块通过感知融合数据识别行人、障碍物等，采用快速避障算法实现车辆减速、避让或停车，确保行驶安全^[10-11]。

危险预警模块中，路侧感知单元与车端协同监测危险场景，实时向车端发送预警指令，同时反馈至云端平台。

车辆运行监测模块基于三维孪生技术，实时展示车辆位置、速度、状态等信息，支持车辆轨迹回放与异常报警。

游客信息管理模块记录游客预约信息、上车人数、乘车路线等数据，实现游客流量统计与溯源管理。

班次运营管理模块提供车辆班次排班，包括发车时间、线路等，支持班次动态调整与优化。应急指挥管理模块针对突发情况（如车辆故障、恶劣天气），实现应急调度、急停指令下发等。

自动驾驶预约模块中，游客可通过手机端小程序实现车辆预约、路线选择等功能。车辆状态查询模块中，智慧站台与手机端实时展示车辆实时位置、预计到站时间等信息，方便游客候车。

景区宣传推广模块中，智慧站台通过多媒体展示景区景点介绍、旅游攻略、活动通知等内容，提升景区知名度。

在平台与功能架构的基础上，结合景区场景特性与相关理论技术基础，针对核心功能开展设计，解决多源融合感知、差异化避障、预警分级等问题。

安全驾驶方面主要包含以下 3 个功能。

第一，多源感知数据融合功能。自动驾驶车辆搭载的激光雷达、高清摄像头等传感器虽然可实现近距离环境感知^[12]，但是在复杂场景下（弯道、交叉口等）存在感知盲区^[13]。路侧感知单元部署在景区关键位置，借助 V2X 通信技术，将远距离感知数据实时传输至车端，实现“短距离（0～20 m）单车智能 + 远 距 离（20～100 m）网联赋能”的协同感知模式。然而，由于车端与路侧感知、计算单元存在硬件时钟差异、数据传输延迟等问题，导致采集数据时序不同步。本文设计时间戳校准同步方案，以云端网络时间协议（Network Time Protocol，NTP）服务器为基准，每间隔 100 ms 进行一次车端与路侧的时钟同步。此过程中，路侧会向车辆 OBU 广播带有时间戳信号。路侧标定统一采用 84 坐标系，为车端融合提供一致性数据。V2X 场景 [14-15] 融合策略如表 1所示。

第二，智能避障功能。结合景区行人、非机动车不分流的特点，车辆通过感知融合数据实时识别周边行人、障碍物等突发情况，根据障碍物类型、距离、速度等信息，采用快速避障算法制定处置方案。智能避障策略如表 2 所示。

第三，危险预警功能。结合车路协同场景建设，当车辆 OBU 收到路侧 RSU、其他车辆 OBU 预警信号的同时，车辆车内屏提供预警语音提示，并通过 OBU 将预警信息上传至云端平台。预警信息主要分为车对车通信、车辆对基础设施通信两大类，如表 1 所示。其中，车对车通信类信息，即车辆之间安全距离不足 20 m 时，触发周围车辆预警信息；车辆对基础设施通信类信息，即车辆与路侧设施之间的信息交互，当路侧事件信息距离车辆超 20 m 以上时，触发路侧预警信息提示。

智能监管方面主要包含以下 4 个功能。

第一，车辆运行监测功能。监测平台基于三维孪生技术构建景区虚拟场景，建模过程聚焦关注车辆行驶路网的道路几何车道线、标志标牌等要素，同步将车辆实时位置、速度、状态等数据与虚拟场景进行叠加渲染。管理人员可通过可视化界面全面掌握车辆运行情况。同时，支持按车辆编号、路线、时间段等条件查询车辆运行数据，实现车辆轨迹回放，便于追溯车辆行驶过程。当车辆出现异常状态时，系统自动发出报警提示，以便管理人员及时干预处理。结合景区复杂地形的特点，在三维孪生数据采集环节，对核心路网进行高空正射影像拍摄采集，采用激光雷达采集高精度路网点云数据；在建模环节，将高清正射影像与高程影像底板融合，还原景区地形，从而高精度建模核心路网。基于高精度点云数据，参照 84 坐标、Web 墨卡托 3857 投影系校准景区场景地图，实现路网与地形数据空间对齐、经纬度匹配，确保车辆轨迹模拟无偏移。

第二，游客信息管理功能。游客通过手机端小程序预约乘车时，需填写个人信息、乘车人数、上下车地点等信息。这些数据会实时同步至云端平台。监测平台支持游客订单查询、统计与分析，为景区运营决策提供支持。

第三，班次运营管理功能。管理人员通过监测平台设置车辆班次信息（班次编号、车辆编号、线路名称、安全员、开始时间、结束时间等），分析统计车辆历史运营数据（累计里程、平均速度、运行天数、累计班次等），支持后续班次运营效率分析。

第四，应急指挥管理功能。针对异常紧急应急事件，管理人员可通过监测平台启动应急预案，向相关车辆发送安全停车管控指令。车辆自动驾驶系统将平台安全停车指令设定为最高优先级，接收到指令后立即执行强制停车策略。在指令传输层面，平台与车辆采用 5G-Uu 接口构建通信链路。

指令经由平台下发至 OBU，再由 OBU 转发至车辆域控制器，全流程传输时延控制在约 300 ms，能够充分满足景区自动驾驶场景下应急管控的低时延要求。

便捷服务方面主要包含以下 3 个功能。

第一，自动驾驶预约功能。游客通过微信搜索景区自动驾驶小程序，完成注册登录后，可选择上下车地点、乘车时间、乘车人数等信息。游客确认预约后，小程序自动生成订单。小程序支持订单查询、修改与取消。游客可在小程序中查看预约详情。

第二，车辆状态查询功能。智慧站台触摸显示屏与手机端小程序实时展示车辆运行状态，包括车辆实时位置、预计到站时间等信息。游客在智慧站台候车时，可通过显示屏直观了解车辆动态，合理安排候车时间；也可通过手机端小程序实时查询车辆状态，避免盲目等待。

第三，景区宣传推广功能。智慧站台搭载高清显示屏，循环播放景区景点介绍、宣传视频、活动通知等内容，为游客提供丰富的景区信息，改善游客旅游体验。

车辆选用配备自动驾驶套件的自动驾驶车辆（东风悦享 Sharing-Van）。通信设备方面，安装海康智联 OBU，实现与路侧、云端的高速、安全通信。

感知设备方面，在景区道路交叉路口、弯道等关键位置部署海康威视高清摄像头、速腾激光雷达、海康智联毫米波雷达，实现全方位环境感知。

通信设备方面，每个感知设备点位配套部署海康智联 RSU，构建路端与车端的低时延通信链路，为协同感知数据的实时传输提供基础支撑。同时，针对景区树木、建筑、地形起伏易导致 V2X通信信号遮挡的问题，采用在信号弱区及盲区等关键点位部署中继器、RSU 采用高增益天线等措施，扩大信号覆盖范围、增强信号穿透能力。此外，当 V2X 通信完全中断时，车辆通过主动减速、切换手动驾驶等模式，保证运行安全。

边缘计算设备方面，选用海康智联 MEC 部署在路侧感知设备侧，以满足路侧多源感知数据的实时处理需求。

针对算力资源分配，终端采用差异化调度策略：85% 算力资源优先保障行人、机动车、非机动车等核心交通参与者的感知数据实时处理与分析，确保主体目标的识别精度与响应速度；15%的算力资源用于施工锥桶等临时障碍物的检测。同时，通过优化边缘计算终端融合处理过程，缩短数据融合时长。多源融合处理时延分布如表 3所示。

采用云服务器集群部署方案处理业务逻辑；选用 MongoDB、MySQL、Redis 等数据库存储结构化、非结构化数据；借助 Flink、DataStream、Spark 等大数据技术处理数据；部署负载均衡设备，实现请求分发与高可用。

在景区主要景点、入口处部署智慧站台，配备触摸显示屏，支持信息展示与交互功能。无须额外硬件部署，游客就可通过智能手机使用服务平台的相关功能。

在原有自动驾驶系统的基础上，融合路侧感知数据，实现安全驾驶功能。改造车内屏展示系统，实现 V2X 预警信息可视化提示。某项目车内屏预警可视化实例如图 2 所示。

路侧主要涉及边缘计算单元多传感器数据采集与预处理模块，支持数据格式标准化转换；采用 YOLO 目标检测算法，实现行人、车辆、障碍物等目标的检测与跟踪。路侧 RSU 对接边缘计算单元，实现感知数据、预警信息向车端与云端的传输。

基于 Vue.js 框架开发 Web 端可视化界面，采用 Three.js 实现三维孪生场景建模与展示，同时开发数据查询、统计分析、应急指挥等功能。某项目监测平台实例如图 3 所示。

基于 Android 系统开发触摸显示屏应用（智慧站台），实现车辆状态查询、景区宣传展示等功能。某项目智慧站台实例如图 4 所示。

基于微信小程序开发手机端小程序，采用 Uni-App 框架实现跨平台部署，开发预约乘车、车辆查询等功能，支持游客便捷使用。某项目预约小程序实例如图 5 所示。

文章设计并实现了一种车路云一体化景区自动驾驶服务平台，通过“车端—路侧—云端” 3 层架构设计，实现了自动驾驶车辆、路侧感知通信网络、多端应用平台的深度融合，不仅能提高景区运营效率，改善游客体验，还能为自动驾驶技术在复杂场景的应用提供实践参考，推动智能交通与智慧旅游的深度融合发展。未来可增加自动驾驶车辆与景区智能停车场等其他智能设施的协同联动功能，构建全方位智慧旅游生态。

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