基于移動通信技術(shù)的車聯(lián)網(wǎng)事故預(yù)防機制研究

中圖分類號：U463.67 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）10-0044-03

【Abstract】Withthe continuous growth of the number of motor vehicles in cities，road traffc safety issues have become increasinglyprominent.The Internetof Vehiclestechnology，byintegrating mobilecommunication，intelligent perception and data analysis capabilities，provides a brand-new solution for the proactive prevention of traffc accidents. This article mainly focuseson theroleof mobilecommunication technology in the Internet of Vehiclesenvironment， analyzes its keyvalues inhazard early warning，emergencyresponse andrisk prediction，and elaborates onthepotential forimprovementof new technologies suchas 6G communication andartificial intellgene，aiming to providereferences for enhancing road safety and traffic efficiency.

【Key words】internetof vehicles；mobilecommunication technology；traffic accdent;vehicle-road coordination

0 引言

當前，全球城市化進程與機動車普及速率持續(xù)加快，據(jù)公安部交通管理局數(shù)據(jù)，截至2024年底，中國機動車保有量已突破4.8億輛，其中汽車保有量超3.7億輛，城市道路通行壓力與交通安全風(fēng)險同步攀升。從事故成因來看，除駕駛員操作失誤、車輛機械故障等傳統(tǒng)因素外，“信息不對稱”已成為引發(fā)交通事故的核心癥結(jié)一一在城市密集十字路口，駕駛員易因建筑物遮擋、行人干擾產(chǎn)生視角盲區(qū)，導(dǎo)致交叉碰撞事故；在高速公路場景中，車速快、車流密集的特點使得前車急剎、路面障礙物等突發(fā)情況的預(yù)警時間極短，傳統(tǒng)依賴駕駛員視覺判斷的避險方式難以應(yīng)對；而在惡劣天氣（暴雨、大霧）或夜間行車環(huán)境下，能見度下降進一步加劇信息獲取難度，各類事故發(fā)生率較常規(guī)場景高出2～3倍。據(jù)交通運輸部統(tǒng)計，2024年中國因“視線受阻”“信息傳遞滯后”導(dǎo)致的交通事故占比超 45% ，造成的人員傷亡與財產(chǎn)損失均處于高位，如何突破“信息孤島”限制、構(gòu)建主動預(yù)防型交通安全體系，已成為交通領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵課題。

在此背景下，車聯(lián)網(wǎng)（InternetofVehicles，IoV）技術(shù)憑借“萬物互聯(lián)”的核心優(yōu)勢，為交通事故預(yù)防提供了顛覆性解決方案。不同于傳統(tǒng)交通系統(tǒng)中“單車獨立感知”的局限，車聯(lián)網(wǎng)通過整合移動通信、智能感知、邊緣計算與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建起“車-車（V2V）、車-路（V2I）、車-云（V2C）、車-人（V2P）”全域互聯(lián)的信息交互網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)交通參與主體間的實時數(shù)據(jù)共享與協(xié)同決策。其中，移動通信技術(shù)作為車聯(lián)網(wǎng)的“神經(jīng)中樞”，直接決定信息傳輸?shù)膶崟r性、可靠性與覆蓋范圍，是保障事故預(yù)防機制高效運行的基礎(chǔ)支撐—一從早期基于4G網(wǎng)絡(luò)的LTE-V2X技術(shù)實現(xiàn)基礎(chǔ)安全信息（如緊急制動預(yù)警）的廣域傳輸，到當前5G-V2X技術(shù)以超低時延、高可靠性特性支撐高速場景下的動態(tài)風(fēng)險預(yù)判，再到面向未來的6G技術(shù)探索空天地一體化組網(wǎng)，移動通信技術(shù)的每一次迭代，都推動車聯(lián)網(wǎng)事故預(yù)防能力向“更精準、更快速、更全面”升級。

近年來，國內(nèi)外學(xué)界與產(chǎn)業(yè)界已圍繞車聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)展開大量研究。在技術(shù)標準層面，3GPP（第三代合作伙伴計劃）已完成5G-V2XR16、R17版本協(xié)議制定，明確端到端時延 ?10ms 、包接收率?99.999% 的核心性能指標，為車路協(xié)同應(yīng)用提供技術(shù)規(guī)范；在產(chǎn)業(yè)實踐中，中國已在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)等區(qū)域建成超 2000km 車路協(xié)同示范路段，通過路側(cè)傳感器與車載單元（OBU）的聯(lián)動，實現(xiàn)復(fù)雜路口碰撞預(yù)警、高速公路應(yīng)急聯(lián)動等場景的落地應(yīng)用，部分示范路段事故發(fā)生率較普通路段下降 30% 以上。但需注意的是，當前車聯(lián)網(wǎng)事故預(yù)防體系仍面臨多重挑戰(zhàn)：一是通信技術(shù)適配性不足，4G/LTE-V2X雖覆蓋范圍廣，但時延性能難以滿足高速多車協(xié)同控制需求，而5G-V2X在偏遠路段存在覆蓋盲區(qū)，且兩種技術(shù)的切換銜接機制尚未完全成熟；二是多源數(shù)據(jù)融合與風(fēng)險預(yù)測精度有待提升，車聯(lián)網(wǎng)運行過程中產(chǎn)生的車載傳感器數(shù)據(jù)（雷達、攝像頭）、路側(cè)設(shè)備數(shù)據(jù)（交通流量、天氣）、云端管理數(shù)據(jù)（歷史事故）存在格式差異與噪聲干擾，如何通過技術(shù)手段實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗與有效融合，進而精準預(yù)測潛在風(fēng)險，仍是研究難點；三是前沿技術(shù)落地存在瓶頸，6G通信、人工智能（AI）等技術(shù)在車聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用多處于理論探索或小規(guī)模試驗階段，缺乏大規(guī)模實測數(shù)據(jù)支撐，其性能邊界與工程化路徑尚未明確。

基于上述現(xiàn)狀，本文聚焦移動通信技術(shù)在車聯(lián)網(wǎng)事故預(yù)防中的作用，從技術(shù)特性與需求匹配、應(yīng)用場景落地、技術(shù)優(yōu)化路徑三方面展開研究。梳理4G-LTE-V2X、5G-V2X核心參數(shù)與優(yōu)勢，明確其場景適配范圍；結(jié)合城市路口、高速公路場景，闡明“信息傳輸-風(fēng)險識別-決策反饋”流程；探討6G時延優(yōu)化、AI數(shù)據(jù)降噪的應(yīng)用潛力，為構(gòu)建安全高效的智能交通系統(tǒng)提供理論與技術(shù)參考。

1車聯(lián)網(wǎng)核心通信技術(shù)與事故預(yù)防需求

1.1車聯(lián)網(wǎng)主流移動通信的技術(shù)特性

車聯(lián)網(wǎng)借助無線通信實現(xiàn)車與車、車與路側(cè)設(shè)施、車與云端的信息交互，當前主流技術(shù)為4G/LTE-V2X（Long-Term Evolution-Vehicle to Everything）與5G-V2X（5thGeneration-Vehicleto Everything），二者均基于蜂窩車聯(lián)網(wǎng)（Cellular-V2X，C-V2X）架構(gòu)，支持直通鏈路（PC5接口）與蜂窩鏈路（Uu接口）雙模通信。

5G-V2X具備超低時延（端到端時延 ≤10ms ）、高可靠性（包接收率 ?99.999% ）及高精度定位（厘米級）特性，可實時傳輸車輛位置、速度、行駛方向等動態(tài)信息，滿足高速場景下的危險預(yù)判需求；其抗干擾能力強，能適應(yīng)復(fù)雜交通環(huán)境中的信號波動。4G/LTE-V2X基于現(xiàn)有4G網(wǎng)絡(luò)部署，覆蓋范圍廣（單基站覆蓋半徑可達 1～3km ），聚焦緊急制動預(yù)警等安全類信息傳輸，技術(shù)成熟度高，適用于實時性要求較低（時延 ≤100ms ）的基礎(chǔ)安全場景。二者協(xié)同互補，共同支撐車聯(lián)網(wǎng)通信需求，將隨著技術(shù)演進進一步融合以提升服務(wù)連續(xù)性。

1.2交通事故預(yù)防的核心需求

預(yù)防交通事故是車聯(lián)網(wǎng)最重要的目標之一，要實現(xiàn)這個自標，就需要滿足車輛在不同情況下對通信能力的特定要求，其核心需求可分為3類，如圖1所示。

圖1交通事故預(yù)防的核心需求

1）主動預(yù)警需求：針對前車急剎、盲區(qū)車輛切入等突發(fā)危險，通信系統(tǒng)需實現(xiàn)超低時延傳輸，確保預(yù)警信息即時送達。

2）動態(tài)路況共享需求：針對路面障礙物、臨時施工等復(fù)雜信息，通信系統(tǒng)需提供大帶寬（單用戶下行速率 ?100Mb/s ），以完整傳輸障礙物位置、形狀等細節(jié)數(shù)據(jù)。

3）多車協(xié)同控制需求：針對車隊跟馳、交叉路口協(xié)同通行等場景，通信系統(tǒng)需保持高穩(wěn)定性，避免通信中斷引發(fā)的協(xié)同失控，保障車輛間指令持續(xù)可靠傳輸。

2移動通信技術(shù)在事故預(yù)防中的應(yīng)用與優(yōu)化

2.1典型應(yīng)用場景

2.1.1 城市復(fù)雜路口的碰撞預(yù)警

城市道路交叉口是事故高發(fā)區(qū)域，基于車路協(xié)同的通信系統(tǒng)通過毫米波雷達（探測距離 ?150m ）、高清攝像頭（幀率 ?30fps ）等路側(cè)傳感器與車載單元（ 0n -BoardUnit，OBU），實時采集車輛速度、位置、行人動態(tài)及信號燈狀態(tài)，經(jīng)邊緣計算節(jié)點（時延 ≤20ms ）分析車輛行駛軌跡。當檢測到直行與左轉(zhuǎn)車輛會車、行人橫穿馬路等軌跡沖突時，系統(tǒng)通過PC5接口向相關(guān)車輛發(fā)送預(yù)警信息（含危險方向、避險建議及剩余反應(yīng)時間），將駕駛員決策時間從傳統(tǒng)的1.5～2s縮短至 0.5～0.8s^[2] 。

2.1.2 高速公路突發(fā)事故的應(yīng)急聯(lián)動

高速公路發(fā)生事故后，OBU會自動采集事故位置（GPS定位精度 ?5m ）、碰撞強度、事故時間等數(shù)據(jù)，通過 Uu 接口上傳至云端應(yīng)急平臺。平臺快速確認事故位置與等級，聯(lián)動交警、急救及救援單位，同時向事故點后方 2～5km 范圍內(nèi)車輛推送減速、變道預(yù)警，防范二次事故；并為救援車輛規(guī)劃最優(yōu)路徑，動態(tài)更新路況信息以保障救援效率[3]。基于移動通信技術(shù)的交通事故預(yù)防典型應(yīng)用場景如圖2所示。

圖2交通事故預(yù)防典型應(yīng)用場景

2.2技術(shù)優(yōu)化路徑

2.2.1 6G技術(shù)對車聯(lián)網(wǎng)通信的提升

6G技術(shù)針對車聯(lián)網(wǎng)需求提出端到端時延 ≤1ms 、峰值速率 ≥1Tb/s 、每平方公里連接數(shù) ≥100 萬等關(guān)鍵性能指標，可進一步突破現(xiàn)有通信瓶頸。其支持空天地一體化組網(wǎng)，通過衛(wèi)星通信補盲，解決偏遠路段覆蓋不足問題；采用智能超表面（IntelligentReflectingSurface，IRS）技術(shù)，能預(yù)判車輛行駛軌跡并提前建立通信鏈路，避免高速移動導(dǎo)致的信號切換中斷；在多設(shè)備接人場景中，6G的大容量特性可保障所有車輛實時上傳下載數(shù)據(jù)，無信息丟失風(fēng)險，為全域車聯(lián)網(wǎng)安全提供支撐[。

2.2.2AI算法優(yōu)化通信數(shù)據(jù)與風(fēng)險預(yù)測

在汽車車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，大量實時信息在車輛、路側(cè)設(shè)備和管理樞紐之間傳輸，如何準確獲取有效信息并及時決策成為關(guān)注的焦點。針對車聯(lián)網(wǎng)中車載傳感器、路側(cè)設(shè)備、云端數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)的噪聲干擾與冗余問題，可通過以下AI算法優(yōu)化[5]。

1）數(shù)據(jù)降噪。采用貝葉斯濾波算法（濾波誤差 ≤5% ）剔除傳輸中的虛假信號，結(jié)合毫米波雷達與攝像頭數(shù)據(jù)配準等多源數(shù)據(jù)融合方式驗證信息真實性，提升數(shù)據(jù)可信度。

2）風(fēng)險預(yù)測。采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）分析車輛速度波動、軌跡偏移等特征，識別駕駛員疲勞、分心等風(fēng)險行為。通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）構(gòu)建交通狀態(tài)圖譜，整合車輛位置、速度及天氣環(huán)境數(shù)據(jù)，量化安全等級，提前預(yù)警潛在危險。AI算法具備自學(xué)習(xí)能力，可通過歷史事故數(shù)據(jù)迭代優(yōu)化判斷模型，提升風(fēng)險預(yù)測精度。

3 結(jié)束語

綜上，在車聯(lián)網(wǎng)生態(tài)體系中，移動通信技術(shù)通過構(gòu)建車與車（V2V）、車與路（V2I）、車與云（V2C）的實時交互網(wǎng)絡(luò)，從底層邏輯重構(gòu)道路交通安全防護架構(gòu)。依托5G通信低時延、高可靠的核心特性，危險預(yù)警響應(yīng)速度可提升超 50% ；融合人工智能圖像識別與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，風(fēng)險事件識別準確率躍升至 90% 以上，形成“通信保障 + 智能研判”的雙重防護機制。

面向未來，隨著6G通信技術(shù)商業(yè)化進程加速與人工智能算法持續(xù)迭代，車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)將實現(xiàn)三大革命性突破：感知精度達到厘米級標準，探測誤差嚴格控制在 5cm 以內(nèi)；響應(yīng)速度突破毫秒級閾值，端到端時延壓縮至 1ms 以下；覆蓋范圍實現(xiàn)全域無死角，即使是偏遠山區(qū)、復(fù)雜地形等傳統(tǒng)通信盲區(qū)也能獲得穩(wěn)定高效的網(wǎng)絡(luò)支持，為智能交通系統(tǒng)筑牢更堅實的安全防線。

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（編輯 林子衿）