JOY SMART AI 全智慧路口承载车路协同之核心关键解决方案 深圳市喜悦智慧数据有限公司 1 深圳市喜悦智慧数据 JOY SMART AI 全智慧路口承载车路协同之核心关键 解 决 方 案 深圳市喜悦智慧数据有限公司 2020 年 5 月 JOY SMART AI 全智慧路口承载车路协同之核心关键解决方案 深圳市喜悦智慧数据有限公司 2 目 录 摘要........ ...............................................................................15 JOY SMART AI 全智慧路口承载车路协同之核心关键解决方案 深圳市喜悦智慧数据有限公司 3 摘要 随着我国逐渐进入建设交通强国的重要战略期，我们面临的机遇与挑战也越 来越大，比如交通安全、道路拥堵、尾气排放污染等问题。新一轮产业革命和科 监测与应急指挥平台的“交通大脑”远远不足，最终的落点必然在路口的交通信 号控制。因此，有“交通大脑”，相对就应该有“全智慧路口”。路口对整个交通 管控系统而言，是最重要的节点，也是体现交通信号控制系统能力、交通管理水 平的最重要场景。 什么是全智慧路口？喜悦智慧数据提出的 JOY SMART AI 全智慧路口是指 通过路侧赋能，让数据、算法和算力这三大要素靠近外场道路和终端用户，实现 路口数据实时处理和实时调控，最终实现外场道路的精准实时感知、万物互联和

.................... 117 4.18 前碰撞预警场景参考架构 ....................................... 122 4.19 有遮挡的十字路口交叉碰撞预警场景参考架构 ..................... 127 4.20 行驶车道建议场景参考架构 ..................................... 132 云端监测道路上是否存在交通事故，如存 在判断其是否会对后方车辆造成安全隐 患。如存在事故风险，云端向后方网联车辆 下发交通事故提醒信息。 Snr.4 信 号 灯 信 息 提 醒 场 景需求 车辆行驶至路口一定范围内，由于前车遮 挡，无法准确获取信号灯类型、状态、相位、 持续时间/倒计时及车道对应信号灯变绿 信息，存在不能准确感知红绿灯风险，需要 云端或路侧 RSU 下发信号灯实时状态信息 和地图信息到车端。 驾驶员发出预警或用于车辆的辅助驾驶系 统、自动驾驶系统做出正确的驾驶决策，减 少交通事故和二次伤害，提高行车安全和 通行效率。 Snr.6 闯 红 灯 预 警 场 景 需 求 车辆行驶至有信号控制的路口，根据车辆 位置和速度，计算（预测）车头通过停止线 时信号灯状态。并向驾驶员进行预警。提供 车辆对应车道实时信号灯状态、车辆位置 及车辆行驶速度通过 HMI 进行展示，根据 灯态及车速、判断本车道车辆是否会闯红

定，阿里系投资公司杭州灏月为第二大股东。公司主要业务包括智慧交 通和智能物联两块。其中智能物联业务 2024 年收入占比 70%，主要包 括智慧公路、智慧交管、智慧运输、智能网联、智慧轨交、智慧民航等， 以及 V2X、ETC、智能路口设备等智慧交通产品。智能物联产品主要由 旗下宇视科技经营。2024 年公司业绩短期承压，2025Q2，公司盈利质 量有所修复，扣非归母净利润为 0.50 亿元，环比增长 329%。 ◼ 智慧交通 智能＋交通运输” 的实施意见》，要求 2027 年落地综合交通运输大模 型，普及应用一批智能体，建成一批“人工智能+交通运输”标志性创 新工程。北京等多地已经开展智慧交通升级项目，我们测算全国城市交 通路口升级带来的软硬件市场规模超 600 亿元。公路数字化转型升级示 范项目启动，新增投资超 500 亿元。公司在全国车辆位置信息感知领域 拥有核心卡位优势，积累大量交通数据，推动交通运输大模型深度应用。 ................................................................................. 11 图 14： 千方鲲巢·智能路口解决方案介绍....................................................................................... 11 图

系统分析。研究背景指出， 传统的功能安全分析方法主要针对单车系统，近年来 V2X 技术逐渐发展，智能网联汽车应用不断 增加，但缺乏系统性的功能安全分析方法。本研究选取前向碰撞预警（FCW）、交叉路口碰撞预警 （ICW）和闯红灯预警（RLVW）三个典型应用场景，对基于 LTE-V2X 预警类应用的功能安全分 析进行了技术探索。 在研究现状部分，本研究总结了国内外的相关研究和标准，包括 5GAA 在功能安全分析方法论部分，本研究基于 GB/T 34590 的框架，详细阐述了相关项定义、危害分析 和风险评估、功能安全概念等步骤。 在第 5 章到第 7 章的三个章节，本研究针对前向碰撞预警（FCW）、交叉路口碰撞预警（ICW）、 闯红灯预警（RLVW）应用，分别进行了相关项定义、潜在危害识别、ASIL 分析等工作，提出了 针对安全目标的功能安全要求。 在总结及展望部分，建议以本研究为开端，将 GB/T ...........................................................................................15 6 交叉路口碰撞预警（ICW）..........................................................................................

数字孪生平台，多场景业务协同 路网全覆盖感知，业务全场景智慧 • 聚集重点道路进行交通拥堵 治理，针对重点对象进行交 通安全风险主动预防 • 提升重点路口全息感知能力 • 融合社会面、政府面数据， 建设交管时空大数据平台， 支撑指挥决策和研判 • 提升路口 / 路段的全息感知 能力 • 基于高精地图和时空数据底 座，建设数字化孪生平台， 建立数据共享和分发机制 • 提升 AI 能力，建立路网容 一次 硬件投资、全生命周期内算法可持续成长。 全息感知，提升路网数字化感知能力 5.1 智慧公路技术白皮书 20 5.1.2 毫米波雷达 技术要求 在高速公路、公路隧道、高速收费站、城市路口等多个业务场景中， 特别是在雨雪雾霾等恶劣天气条件下，通过毫米波雷达波束获取道路交通 车流、人员等目标的相对距离、速度、角度及运动方向等物理信息，对目 标进行分类和跟进。具有穿透雨雪烟雾、不受光线和光照影响、测量精度 进行全天候、超视域、 高精度、不间断的实时监测和跟踪提出了更高的要求。雷视拟合技术有效结合视频分析和雷达探测的优点，运用 雷达检测和视频智能分析的融合算法，多维数据实时采集和全量数据刻画，实现由路口级、方向级到车道级、车 辆级的精细化治理，实现全域全覆盖、全时全天候的精准实时感知。 图 7 雷视拟合解决方案框架 技术特点 探测距离 >1000 米；全天候 500 米 车道级车身级定位能力，减少立杆

件，利用相控阵、Flash 等技术实现激光的快速扫描， 其具有体积小、可靠性高、成本低、易于集成的特点， 目前已少量应用于乘用车。激光雷达识别能力强，可以 精准勾勒出车辆、路牌、行人轮廓，即使在车水马龙 的十字路口，也能敏锐捕捉车辆加塞、行人横穿等突发 状况，在拥堵交通、高速、暗光环境等场景下感知精准 性高，可以识别非规则小目标，且误差控制在厘米级。 面向未来的智能驾驶，激光雷达对周边环境感知能力及 领航行车辅助在国家标准中并无准确的定义，根据工信 部《车辆产品主要汽车参数》清单和中汽中心 C-ICAP 用语，该功能中文名为领航行车辅助，其功能包含了环 岛通行、绕过车道内障碍物、有 / 无交通信号灯的路口 通行、离开或到达停车位等功能。当前行业称呼不同， 小鹏称为 NGP，理想、小米和特斯拉称其为 NOA，蔚 来早期称其为 NAD，长城品牌则称其为 NOH，华为称 其为 NCA，虽然各厂商的叫法虽有不同，本质上都是 了高速场景的全流程自动化，显著提升驾驶安全性与舒 适性。 3.3.3 城区公路领航 城区公路领航是针对城市复杂道路场景的 3 级自动驾 驶功能，覆盖城市主干道、支路、交叉路口、环岛、隧 道等多样化路况，可实现智能变道、智能绕障、智能红 绿灯识别、智能路口通行、礼让行人等功能，针对不能 支持的功能，3 级智能驾驶车辆可提前发出介入请求， 请求驾驶员接管。通过高精度感知系统、实时动态路径 规划与多目标行为预测技术，系统能够应对行人穿行、