車(chē)路云一體化路側(cè)感知系統(tǒng)數(shù)據(jù)質(zhì)量研究綜述

中圖分類(lèi)號(hào)：U471 DOI：10.20042/j.cnki.1009-4903.2025.02.008

Abstract：AstheVRCIntegratinprojectadvanceseicleoadcolaborationapplicationsaveproiferatedyetroadsidepceptio dataquaityremainsunevenacross Chineseregions.ThispaperfocusesonthedataqualityofVRCIntegrationroadsideperception systems.ThispaperinvestigatesdataqualityinVRC-integratedroadsideperceptionsystems，systematizingdatasourcesand clasificationswhilerigorouslyanalyzingmultidimensional metricsforevaluatingperceptiondata quality.Byexaminingdataquality requirementsviascenarioonstructionanddataonboardingpracticesinvicularsystems，thisstudysummarzescurentalenges indataqualitymanagement.TheanalysisimstoprovideinsightsforVCIntegrationiniativesfromadataqualityperspectivewhile alsoproposing developmental directions forrefining qualitystandards and advancing technologicalinnovations. Key Words： Vehicle-Road-Cloud Integration; Roadside perception; Data quality; Data-onboarding

0 引

當(dāng)前，“車(chē)路云”一體化技術(shù)已成為推動(dòng)自動(dòng)駕駛和智慧城市落地的核心引擎。其中，路側(cè)感知系統(tǒng)利用安裝在道路桿件上的路側(cè)設(shè)備所提供的上帝視角，能夠突破單車(chē)智能的感知局限（如盲區(qū)、算力不足），從全局視角為車(chē)輛解析交通態(tài)勢(shì)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高精定位、碰撞預(yù)警、協(xié)同路徑規(guī)劃等功能。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外在車(chē)路協(xié)同與路側(cè)感知領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。在美國(guó)，其政策逐漸從專(zhuān)用短程通信技術(shù)轉(zhuǎn)向支持蜂窩車(chē)聯(lián)網(wǎng)（CellularVehicle-to-everything，C-V2X）。歐洲在V2X技術(shù)上采取了專(zhuān)用短程通信和C-V2X并行發(fā)展的策略。在國(guó)內(nèi)，車(chē)路云一體化試點(diǎn)城市的公布意味著V2X從測(cè)試驗(yàn)證到規(guī)?；瘧?yīng)用的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)（；測(cè)試方面，IMT-2020（5G）推進(jìn)組牽頭組織了C-V2X“四跨”先導(dǎo)應(yīng)用實(shí)踐活動(dòng)，主辦方利用路側(cè)真值系統(tǒng)和車(chē)載真值系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明：交通參與者定位偏差波動(dòng)較大以及路側(cè)感知融合算法等仍需持續(xù)優(yōu)化，歸因于對(duì)路側(cè)感知的數(shù)據(jù)質(zhì)量并沒(méi)有提供強(qiáng)制性指標(biāo)要求[2]。

綜上所述，現(xiàn)有研究依然存在的路側(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠性問(wèn)題逐漸凸顯：傳感器的標(biāo)定誤差、算法漏檢誤檢等缺陷，可能導(dǎo)致系統(tǒng)級(jí)的安全隱患與效率瓶頸，而數(shù)據(jù)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)化缺失則阻礙了跨平臺(tái)協(xié)同效率的提升。

1路側(cè)感知數(shù)據(jù)及質(zhì)量

1.1數(shù)據(jù)來(lái)源及分類(lèi)

車(chē)路云一體化路側(cè)感知系統(tǒng)由路側(cè)感知設(shè)備和邊緣計(jì)算設(shè)備組成[3。路側(cè)感知系統(tǒng)利用安裝在路側(cè)電警桿或紅綠燈桿件上的攝像機(jī)、毫米波雷達(dá)等感知傳感器獲取當(dāng)前所覆蓋道路交通環(huán)境的圖像、點(diǎn)云等原始感知數(shù)據(jù)；其次是通過(guò)邊緣計(jì)算單元對(duì)感知設(shè)備采集的原始感知數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和計(jì)算。邊緣計(jì)算設(shè)備是部署在抱桿箱、路側(cè)落地機(jī)柜或者機(jī)房等位置的邊緣計(jì)算服務(wù)器、工控機(jī)等計(jì)算設(shè)備，最終利用C-V2×通訊技術(shù)實(shí)現(xiàn)路端、車(chē)端和云端的信息交互。

路側(cè)感知數(shù)據(jù)可作如下分類(lèi)：（1）原始感知數(shù)據(jù)，即路側(cè)感知系統(tǒng)通過(guò)攝像機(jī)、毫米波雷達(dá)等設(shè)備所收集的原始數(shù)據(jù)，包括視頻、點(diǎn)云等數(shù)據(jù)。（2）融合感知數(shù)據(jù)，包括通過(guò)路側(cè)傳感器標(biāo)定和邊緣計(jì)算能力，對(duì)原始感知數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后形成的目標(biāo)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如交通參與者類(lèi)型、位置、速度、航向角等。（3）交通狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)，如道路狀況如路面濕滑、能見(jiàn)度等，還有交通事件數(shù)據(jù)，如車(chē)流量、交通事故、違章等。

1.2數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)維度

路側(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量：指路側(cè)感知系統(tǒng)輸出的交通參與者、事件、環(huán)境等信息的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性、完整性和穩(wěn)定性，需滿(mǎn)足車(chē)路云一體化中輔助駕駛、自動(dòng)駕駛、交通管理等場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)可信度的要求。

行業(yè)歷經(jīng)發(fā)展，對(duì)路側(cè)感知系統(tǒng)的規(guī)劃建設(shè)及應(yīng)用部署也做了要求。在早期的團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)T/CSAE53-2020《合作式智能運(yùn)輸系統(tǒng)車(chē)用通信系統(tǒng)應(yīng)用層及應(yīng)用數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)（第一階段）》（簡(jiǎn)稱(chēng)DAY1）和第二階段（簡(jiǎn)稱(chēng)DAY2）中，已經(jīng)顯現(xiàn)出對(duì)于不同應(yīng)用場(chǎng)景，要求不同的數(shù)據(jù)質(zhì)量[5-6。對(duì)比DAY1和DAY2，DAY1側(cè)重基礎(chǔ)功能驗(yàn)證，支持低復(fù)雜度場(chǎng)景交互，覆蓋基礎(chǔ)安全與效率需求，適用于城市道路和高速公路。DAY2側(cè)重增強(qiáng)協(xié)作能力，支持高精度實(shí)時(shí)協(xié)同和復(fù)雜交通管理，面向高階應(yīng)用（如自動(dòng)駕駛編隊(duì)、動(dòng)態(tài)交通控制），隨著場(chǎng)景復(fù)雜度增加以及對(duì)更高級(jí)自動(dòng)駕駛的支持。DAY2對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求高于DAY1。

為數(shù)不多且可直接參考的數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)YD/T4770-2024《車(chē)路協(xié)同路側(cè)感知系統(tǒng)技術(shù)要求及測(cè)試方法》（簡(jiǎn)稱(chēng)4770）的提出，使路側(cè)感知系統(tǒng)更好地服務(wù)于不同的應(yīng)用場(chǎng)景[。其劃分了3個(gè)感知等級(jí)，明確規(guī)定了需要路側(cè)感知系統(tǒng)參與的針對(duì)輔助駕駛、自動(dòng)駕駛等不同應(yīng)用的分級(jí)性能指標(biāo)要求。通過(guò)分析總結(jié)該標(biāo)準(zhǔn)，將數(shù)據(jù)質(zhì)量分為4個(gè)評(píng)價(jià)維度：

（1）基礎(chǔ)性能：包括感知范圍、感知覆蓋率、感知時(shí)延、消息輸出頻率等基礎(chǔ)能力指標(biāo)。（2）交通參與者感知：涉及對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)、行人等目標(biāo)的定位精度、速度精度、航向角精度、識(shí)別準(zhǔn)確率及召回率。（3）交通事件檢測(cè)：涵蓋逆行、超速、違停、占道等異常事件的檢測(cè)能力，以召回率和虛警率為核心指標(biāo)。（4）交通流檢測(cè)：包括車(chē)流量、平均車(chē)速等交通參數(shù)的統(tǒng)計(jì)精度。

通過(guò)多維度指標(biāo)量化路側(cè)感知數(shù)據(jù)質(zhì)量，能夠?yàn)檐?chē)路云一體化從試點(diǎn)走向規(guī)模化部署提供技術(shù)基準(zhǔn)。

2車(chē)路云一體化對(duì)路側(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求

2.1場(chǎng)景建設(shè)要求

隨著車(chē)路云一體化建設(shè)的推進(jìn)，國(guó)家和地方出臺(tái)了許多政策及指導(dǎo)材料，其中《車(chē)路云一體化系統(tǒng)C-V2X車(chē)車(chē)/車(chē)路協(xié)同典型應(yīng)用場(chǎng)景及實(shí)施參考》根據(jù)車(chē)路云的分階段、分場(chǎng)景建設(shè)與應(yīng)用策略，選取14個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景，也成為行業(yè)主推場(chǎng)景。

以超視距弱勢(shì)交通參與者場(chǎng)景為例，其中明確要求“（1）路側(cè)設(shè)備應(yīng)能識(shí)別到設(shè)備感知方向上 200m 范圍內(nèi)的道路標(biāo)記信息；（2）路側(cè)設(shè)備感知的目標(biāo)信息位置精度 0.5m ； （3）C-V2XRSU播發(fā)RSM消息頻率為 10Hz ，信息傳輸平均時(shí)延在 30ms 以?xún)?nèi)；（4）本車(chē)定位信息采集頻率 ?10Hz ；（5）滿(mǎn)足車(chē)路傳輸安全要求。”這些場(chǎng)景無(wú)一不對(duì)路側(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量提出了具體要求。場(chǎng)景建設(shè)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求可以總結(jié)為精準(zhǔn)性與完整性（感知范圍和定位精度），實(shí)時(shí)性與低時(shí)延（信息傳輸平均時(shí)延），標(biāo)準(zhǔn)化與互通性（車(chē)路傳輸）。

再如，當(dāng)前高速公路運(yùn)行監(jiān)測(cè)中心存在的感知事件/事故產(chǎn)生“誤報(bào)”較多的情況，影響了高速公路管控決策的及時(shí)性和精準(zhǔn)性，甚至加重運(yùn)行監(jiān)測(cè)部門(mén)負(fù)擔(dān)。

2.2 數(shù)據(jù)上車(chē)要求

數(shù)據(jù)上車(chē)應(yīng)用分為3個(gè)階段：階段一，路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)階段，主要將路側(cè)感知系統(tǒng)的硬件設(shè)備部署在路側(cè)；階段二，數(shù)據(jù)質(zhì)量達(dá)標(biāo)階段，針對(duì)單節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行測(cè)試；階段三，數(shù)據(jù)上車(chē)應(yīng)用階段，可分為初級(jí)和高級(jí)應(yīng)用，通過(guò)車(chē)路云系統(tǒng)架構(gòu)，初級(jí)應(yīng)用是將信號(hào)燈數(shù)據(jù)、路側(cè)識(shí)別到的事件類(lèi)數(shù)據(jù)賦能智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛，高級(jí)應(yīng)用則是將實(shí)時(shí)孿生數(shù)據(jù)賦能給智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛和自動(dòng)駕駛車(chē)輛，真正實(shí)現(xiàn)協(xié)同感知、協(xié)同決策。

其中，第二階段的心是數(shù)據(jù)質(zhì)量，行業(yè)內(nèi)也相應(yīng)作出了要求，如上述4770標(biāo)準(zhǔn)是數(shù)據(jù)上車(chē)階段能夠量化數(shù)據(jù)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)之一。其測(cè)試部分對(duì)應(yīng)于中國(guó)信通院的“SL3”認(rèn)證，是車(chē)路協(xié)同路側(cè)感知系統(tǒng)認(rèn)證中的最高級(jí)別。該標(biāo)準(zhǔn)具體是指在車(chē)路協(xié)同路側(cè)感知系統(tǒng)中，產(chǎn)品的性能和交通參與者的感知能力均達(dá)到SL3等級(jí)的最高標(biāo)準(zhǔn)，但部分指標(biāo)要求較嚴(yán)格，目前在實(shí)際項(xiàng)目中的建設(shè)和實(shí)踐規(guī)模較小。

此外，考慮到輔助駕駛和自動(dòng)駕駛服務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求的不同，車(chē)路云項(xiàng)目建設(shè)方會(huì)基于成本和場(chǎng)景對(duì)道路智能化進(jìn)行分級(jí)建設(shè)。如2024年底，無(wú)錫市車(chē)路云一體化項(xiàng)目合作伙伴招募（路側(cè)端）的項(xiàng)目中，明確針對(duì)不同場(chǎng)景（交管賦能、輔助駕駛和自動(dòng)駕駛）提出不同數(shù)據(jù)質(zhì)量要求，并在招標(biāo)前給相關(guān)單位提供實(shí)際路口進(jìn)行測(cè)試，相比以往項(xiàng)目較為罕見(jiàn)，足以證明在規(guī)?；ㄔO(shè)前確保路側(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性。

2.3挑戰(zhàn)

在此將影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的主要因素總結(jié)如下：

（1）傳感器：其自身軟硬件直接關(guān)聯(lián)原始檢測(cè)結(jié)果，也包括如低延時(shí)攝像機(jī)等對(duì)時(shí)延提出的更高要求。隨著芯片工藝和機(jī)械加工等行業(yè)的發(fā)展，元器件可靠性和抗干擾等能力都有所提升。

（2）標(biāo)定和感知算法：標(biāo)定精度和感知算法能夠影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性；其次，多模態(tài)融合數(shù)據(jù)已是重點(diǎn)發(fā)展方向，如傳統(tǒng)單傳感器感知方案在遮擋或惡劣天氣下易出現(xiàn)誤報(bào)漏報(bào)，而雷視融合等技術(shù)通過(guò)多源感知數(shù)據(jù)融合能夠提升數(shù)據(jù)的可靠性。

（3）內(nèi)存和算力升級(jí)：面對(duì)路側(cè)感知海量數(shù)據(jù)，邊緣計(jì)算設(shè)備的內(nèi)存和算力的大小決定了路側(cè)數(shù)據(jù)處理的效率。

（4）通信網(wǎng)絡(luò)時(shí)延與穩(wěn)定性：5G/V2X網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率和低時(shí)延特性是數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)幕A(chǔ)。

3總結(jié)

車(chē)路云一體化城市試點(diǎn)項(xiàng)目驗(yàn)證了路側(cè)感知系統(tǒng)在交通流量?jī)?yōu)化、碰撞預(yù)警、弱勢(shì)道路使用者保護(hù)等場(chǎng)景中的有效性；未來(lái)需要政府、車(chē)企、車(chē)路云相關(guān)技術(shù)公司等多方面開(kāi)展協(xié)作，在政策、法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)等層面形成合力，推進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量有力提升。

參考文獻(xiàn)

[中國(guó)汽車(chē)工程學(xué)會(huì)，中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟，等.車(chē)路云一體化實(shí)踐應(yīng)用白皮書(shū)[.2024-11.

[2]于勝波.C—V2X“四跨”先導(dǎo)應(yīng)用實(shí)踐活動(dòng)進(jìn)展與展望[DB].https：//mp.weixin.qq.com/s/jlnasGoVvkHntG9mrO1QfQ，2024—12—21.

③鮑敘言，龔正，李伯雄等.車(chē)路協(xié)同路側(cè)感知系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)與測(cè)試驗(yàn)證[J].電信科學(xué)，2024，40（12）：30-37.

[4張長(zhǎng)隆，鮑海興，杜仙童，等.路側(cè)感知在智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)中的應(yīng)用與未來(lái)[J].人工智能，2019（01）：58-66.

[5]標(biāo)準(zhǔn)起草工作組.T/CSAE53-2020《合作式智能運(yùn)輸系統(tǒng)車(chē)用通信系統(tǒng)應(yīng)用層及應(yīng)用數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)（第一階段）》[S].中國(guó)汽車(chē)工程學(xué)會(huì)2020—12—31.

[標(biāo)準(zhǔn)起草工作組.T/CSAE157-2020《合作式智能運(yùn)輸系統(tǒng)車(chē)用通信系統(tǒng)應(yīng)用層及應(yīng)用數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)（第二階段）》[S].中國(guó)汽車(chē)工程學(xué)會(huì)，2020—11—26.

標(biāo)準(zhǔn)起草工作組.YD/T4770—2024《車(chē)路協(xié)同路側(cè)感知系統(tǒng)技術(shù)要求及測(cè)試方法》[S].工業(yè)和信息化部，2024—07-05.

8移動(dòng)通信及車(chē)聯(lián)網(wǎng)國(guó)家工程研究中心，中國(guó)汽車(chē)技術(shù)研究中心有限公司，等.車(chē)路云一體化系統(tǒng)C—V2X車(chē)車(chē)／車(chē)路協(xié)同典型應(yīng)用場(chǎng)景及實(shí)施參考MJ.2024-10-30.