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"9035A12016.092018.052021.032016.042018.052021.03G05D1/02（二位的位置或航" |
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"用于车辆）图森有限公司" |
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"限公司US20180222016.082015.032021.05 H04W72/04（无线资源分 大众汽车有限公司127882A12.5 小结配）" |
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"端选择无限资源）高通股份有限公司（1）技术发展主要经历三个时期，现位于应用孵化阶段目前，车路协同技术发展可划分为三个发展时期：第一个时期是2015 年以前，技术介入于萌芽及缓慢发展区间，整体上视为技术探索阶段。主要代表事件为科技部“863 计划”的“智能车路协同关键技术研究”项目，该项目对于关键技术进行了系统性探索研究；第二个时期是 2015-2020 年，在此期间专利申请量出现大幅度增长，一方面由于 4G 大规模示范应用以及 5G 的研发推广，另一方面是国家“撤站”工作在 ETC 生态体系建设方面的促进，同时，自动驾驶的逐步推向市场，让技术创新获得很多成果，整体上属于“技术发展时期”；第三个时期是 2021 年及以后，专利申请量明显有所减少，出现了“拐点”，各国在“后疫情时代”对产业进行了重新思考与调整，并且经过近几年的发展，理论研究已经基本趋于成熟，开始逐步转化和推动应用落地，属于“应用孵化期”。（2）中国产出规模处于领先地位，海外布局严重不足在我国政策的大力支持下，国内车路协同技术领域的专利申请量在近十年来一路攀升，发展势头迅猛。即使在 2021 年全球专利申请整体放缓的情况下，中国的专利申请量仍超出 800 件，较前一年增长25 件。然而，作为车路协同领域最大的技术来源国，专利海外布局仅有八成，输出专利占比在中、美、欧、日、韩五局中最低，说明我国车路协同技术仍需进一步“走出去”。13（3）全球领先专利权人多来自美韩日，中国专利权人后备力量充足在全球主要专利权人中，外国企业占据明显优势，多分布在美韩日等国。相比，中国顶尖研发力量单薄，华为作为代表仅占一席之地。然而，中国专利权人在全球前 20 位的排名中，占据 2/5 席位。其中，有 1/4 的机构为近五年的新进入者。国内外专利权人均表现出较强的研发活力和创新能力，半数以上机构近五年的专利占其申请总量比超出八成。（4）车路协同专利涉及多学科或领域，通信、感知、决策控制是最为集中且重要的研发方向从技术主题上看，车路协同的研发集中在无线通信网络、交通控制系统、数字信息传输、车辆控制等方面；从技术热点上看，车路协同在 NR-V2X 侧链路通信、路侧端/车端感知、防碰撞/碰撞预警、路网管控、车速引导/诱导等方向进行了高密度的专利布局；从重要专利上看，车路协同的高被引专利的技术内容涵盖了 C-V2X/LTE-V2X/用户设备通信、多传感器融合、车辆队列控制等。3 车路协同关键技术分析3.1 通信技术目前，可支持车路协同技术在不同场景、条件和功能下应用的无线通信模式有 DSRC、WiFi、红外、蓝牙、2G/3G/4G/5G、LTE-V2X等 4。其中，DSRC 和 C-V2X 是车路协同通信技术的两大阵营。4张毅,姚丹亚,李力,裴华鑫,晏松,葛经纬.智能车路协同系统关键技术与应用[J].交通运输系统工程与信" |
"息,2021,21(05):40-51.14图 11DSRC 和 C-V2X 专利申请趋势分布3.1.1 专用短程通信DSRC 技术起源于 IEEE 802.11 标准，能够支持相邻车辆之间的行车安全数据交换。2012-2018 年期间，DSRC 的专利数量呈现逐步增加态势，在 2018 年达到最大值，而后开始缓慢下降。经统计，在 DSRC 的专利权人中，国外多于国内，主要集中在高通股份有限公司、苹果公司、LG 电子株式会社、三星电子株式会社等。DSRC 的专利技术包括，DSRC 与 LTE-V2X/C-V2X 共用/共存通信、用户设备通信、参考信号配置、任务/服务卸载等方法。其中，有关共用/共存通信方法的布局最为集中。3.1.2 蜂窝车联网C-V2X 是融合蜂窝通信与直通通信的车联网通信技术。与 DSRC技术相比，C-V2X 技术具有通信范围广、时延低与可扩展性高等优势，同时 C-V2X 技术成本更低，更易于实现商用部署。因而，在数量上，C-V2X 较 DSRC 具有明显优势。C-V2X 自 2016 年开始迅速发15展，在 2020 年达到高峰，在 2021 年有所回落，当年数量与 2019 年专利基本持平。C-V2X 提供两种互补的通信模式：一种是直通模式，终端间通过直通链路（PC5 接口）进行数据传输，不经过基站，实现 V2V、V2I、V2P 等直通通信，支持蜂窝覆盖内和蜂窝覆盖外两种场景；另一种是蜂窝模式，沿用传统蜂窝通信模式，使用终端和基站之间的Uu 接口实现 V2N 通信，并可实现基于基站的数据转发实现 V2V、V2I、V2P 通信 5。随着蜂窝移动通信系统从 4G 到 5G 的演进，C-V2X 又包括LTE-V2X（基于 4G 设计的车联网无线通信技术）和 NR-V2X（基于5G 设计的车联网无线通信技术）。LTE-V2X 位于 NR-V2X 前一个阶段，目前已经能够解决大部分基础安全预警和效率提升类应用需求，主要用于辅助驾驶。NR-V2X 则主要是为了满足未来高等级自动驾驶应用场景需求 6。5陈山枝,时岩,胡金玲.蜂窝车联网（C-V2X）综述[J].中国科学基金,2020,34(02):179-185." |
"6李新洲.车联网 LTE-V2X 与 5G-V2X（NR）对比分析[J].信息通信技术与政策,2020(07):93-96.16图 12C-V2X 专利申请趋势分布（1）直通模式和蜂窝模式以直通模式（PC5）和蜂窝模式（Uu）为对象的专利申请分别开始于 2019 年和 2018 年，其专利数量处于较低水平。直通模式（PC5）和蜂窝模式（Uu）的主要专利权人均为 LG 电子株式会社。前者专利集中于 NR-V2X 的单播和多播通信、信道编码、混合重传、不连续接收操作、宽带部分操作，LTE-V2X 频谱共享等；后者专利主要包括 NR-V2X 的资源配置、时隙配置、信号同步、宽带部分操作、不连续接收操作及其信号干扰等。（2）LTE-V2X2013 年大唐电信科技产业集团提出 LTE-V2X 的概念和关键技术，随后联合我国企业主导其国际标准制定，于 2017 年完成标准化。LTE-V2X 在受到关注后 3 年开展专利布局，并在其标准化后 1 年进入高峰期。开展 LTE-V2X 研发的主要专利权人为大唐移动通信设备有限公司、深圳无线电检测技术研究院、国家无线电监测中心检测中心等，其技术包括无线干扰/网络质量测试、信道资源选择/调度/确定、单播和组播通信、用户设备通信、通信中断处理、网关协议优化等方法。其中，有关前两个方向的专利技术较为集中。在 LTE-V2X 专利中，有 1 件标准必要专利。三星电子株式会社提出 DSRC/IEEE 802.11p 和 LTE-V2X 共存的解决方案。标准必要专利是指为了使工业产品符合技术标准而必须使用的专利技术。它在生17产和销售采用标准化技术的产品时必须被使用，因此获得标准必要专利直接关技术系到企业的竞争力。（3）NR-V2X3GPP 有关 NR-V2X 的研究开始于 2018 年，在 2020 年完成标准化研究，并同时启动其增强研究项目。NR-V2X 的专利布局稍早于其研究工作 1 年。除最近一年外，其专利申请量呈现逐年增长态势。在 NR-V2X 的布局中，LG 电子株式会社占有绝对优势。此外，主要专利权人还包括苹果公司、英特尔公司、大唐移动通信有限公司、华为技术有限公司等。NR-V2X 的专利主要为侧链路通信方法，包括控制信息传输、信道状态信息传输、定位信息传输/预配置、资源感测/预留/选择/确定/调度/管理、侧链重传、传输速率匹配/控制、传输拥堵控制、服务质量预测等。其中，有 43 件标准必要专利。37 件来自 LG 电子株式会社，其余分布在大唐移动通信设备有限公司、北京紫光展锐通信技术有限公司、联想（北京）有限公司等。标准必要专利的技术方向与 NR-V2X总体方向基本一致。（4）LTE-V2X 与 NR-V2X 共用/共存通信对于 LTE-V2X 与 NR-V2X 两种技术路线，有些专利提出了在两者共用/共存情况下的相关技术，主要包括共存装置、同步方法、指示传输方法、资源选择/调度方法、通信中断处理方法等。183.2 定位技术3.2.1 高精度地图高精度地图是指非常精准且不断更新的空间三维模型，绝对精度和相对精度均在分米级甚至厘米级的高精度、高丰富度的导航地图，简称 HD map7。高精度地图强大的空间分析能力和决策支持功能，在单车自动驾驶领域具有广阔的应用空间。然而，利用或基于车路协同技术的高精度地图的专利布局并不多，不足 20 件。图 13 高精度地图技术分支专利申请分布通过对专利进行技术分解发现，高精度地图的数据处理类技术占申请总量的比重最大，数据更新居第二位，数据存储据第三位。具体技术涉及绘制、生成、误差测定、保密处理、更新、分发、众包检测等方法与装置。其主要专利权人为斯特拉德视觉公司、戴姆勒股份公司、英特尔公司、现代自动车株式会社、华南理工大学等。7梁宗正,童杨.高精度地图国内外发展现状及对策[J].科技中国,2021(01):13-16.193.2.2 车辆定位定位是指车辆利用车载传感器、路侧传感器等信息估算自身在行驶环境中所处的位置和姿态。按照定位技术路线对定位技术专利申请量进行统计。全球导航卫星系统的申请量最多，激光雷达和惯性导航系统不相上下，分别居第二位、第三位。图 14 定位技术分支专利申请量占比近 10 年来，全球导航卫星系统一直占有最大比重，并呈现连续分布。其余定位技术的占比不足全球导航卫星系统的 1/3，为离散分布。其中，基于超宽带信号的定位技术为近年来的新兴者。20图 15 定位技术分支构成变化在当前技术水平下，单一的定位技术存在缺陷。为满足在不同环境下的车辆定位需求，业界采用的主流方式是多种定位技术相结合。因而，自 2013 年起，有 17%的专利提及了两种及以上的定位技术组合。其中，全球导航卫星系统与惯性导航系统融合定位的应用最为广泛。定位技术以提高定位精度为目的，专利内容涉及：一类是通过差分全球导航卫星系统和超宽带来实现车辆在室外和室内的定位，如车载差分、卫星导航、惯性导航融合定位方法，超宽带、卫星导航、惯性导航融合定位方法等。该方法可实现车端高精度（亚分米级）定位；二类是基于激光或视觉同步定位和制图来实现车辆的定位，如雷达和激光雷达融合定位方法、深度学习视觉定位方法等。该方法可实现车辆在接受不到卫星导航信号或信号较差地区的相对准确的定位，同时可缓解动态载波相位差分技术、大面积或分散部署超宽带基站成本偏高，面向消费级应用的较大阻力；三类是基于路基路侧单元以及 V2X21模块的定位，如隧道定位方法等。该方法可实现在无卫星导航场景且不依赖高精度地图（基于激光雷达传感器等定位技术需采集高精地图并进行特征匹配）的情况下对车辆的精确定位；四类是利用通信传播模型的定位。该方法在无卫星导航场景、无路基路侧单元，车辆未搭载 V2X 设备等情况下亦可实现对车辆位置的正确判断。上述技术成果的专利权人主要包括北京航空航天大学、东南大学、北京邮电大学等。3.3 感知技术感知技术是通过车、路与云不同的感知信息源实时获取驾驶相关动态交通要素的精确状态，为规划与控制提供充分的广域感知数据。按照感知传感器类型对感知技术专利申请量进行统计。视觉传感器的申请量最多，毫米波雷达居第二位，激光雷达居第三位。图 16 感知技术分支专利申请量占比近 10 年来，视觉传感器技术一直占有最大比重，毫米波雷达的占比近年来有所减小，激光雷达的占比逐年增加。22图 17 感知技术分支构成变化不同传感器具有不同的感知特点和优劣势，为提高感知的准确度，通常需要多种传感器的组合。因而，自 2014 年起，有 14%的专利提及了两种及以上的传感器组合。在感知技术中，按照车与路的角色可划分为纯路侧协同感知、多车协同感知和车路融合感知。3.3.1 纯路侧协同感知纯路侧协同感知是利用路侧安装的固定传感器组成的多传感器网络进行感知。其主要专利权人为阿波罗智联（北京）科技有限公司、上海智能网联汽车技术中心有限公司等。专利内容涉及：一是路侧感知设备，包括路灯、天线、智慧路杆、路侧基站、相机及其校准、标定、适配、互检、维护等方法；二是路侧感知系统，包含改进车载传感器的感知范围较短、易受遮挡等不足的系统，如在设定距离划分的路段上部署多传感器，较大范围汇聚道路信息；改善现有路侧感知不够准确的方法及系统，如利23用因子图法，将 BSM 数据与路侧数据匹配，使路侧视频数据与雷达数据融合等；实现无盲区全区域覆盖感知的方法及系统，如利用广角相机摄取广角图像、安装雷达传感器设备等；面向特殊交通参与者（如视力障碍者）的路口感知方法及方法等。此外，还包括路侧感知精度验证/模拟仿真/系统测试方法等。通过以上分析可得，纯路侧协同感知有利于感知交通情况，且感知范围与结果较为稳定。3.3.2 多车协同感知多车协同感知是利用不同车辆上传的车载感知信息进行感知。其专利权人集中在车企，如福特全球技术公司等，专利内容涉及：一是感知装置，包括安装感知功能设备的车辆，如摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等；多车传感器融合系统/可进行感知信息融合处理的车载单元等。此外，还包括车载传感器失效处置方法、车载传感器测试方法等。二是感知方法及系统，包括改进路侧端传感器的感知范围有限的方法及系统，如通过 V2X 通信系统在车辆间广播目标障碍物而实现协同感知、通过在车辆间进行超图建模而实现密集场景下的协同感知等；改善高精度地图对动态变化场景感知不甚准确而影响感知效率的方法及系统，如通过网络设备更新地图并向多车发送等。此外，还包括车辆行驶路障感知系统、路面不平度信息采集系统等。通过以上分析可得，多车协同感知有利于感知路面状态，但感知范围不稳定，对车辆渗透率有要求。243.3.3 车路融合感知车路融合感知是同时将车载感知信息与路侧感知信息进行融合。它强调不同平台、不同场景下的多传感器实施信息融合，实现复杂交通场景下跨平台多传感器的多视角和超视距的协同感知 8。经分析发现，该方向专利最早出现在 2019 年，近 3 年来呈现逐步增长。其专利占比 13%，专利权人集中在高校和科研机构，如长安大学、上海智能网联汽车技术中心等。专利内容涉及：一是同时改进路侧和车载感知技术不足（路侧全路段感知成本较高、单车感知存在盲区等）的方法及系统，如超视距融合感知系统、车路云协同感知系统等；二是改善融合算法不够成熟或存在误差缺陷的方法及系统，如信息间存在延迟、信息误差随机分布等；三是针对业务复杂且对稳定性要求较高的运输场景的方法及系统，如露天矿区的车路云融合感知系统等。通过以上分析可得，车路融合感知结合了路侧感知和车端感知的特点。在上述融合感知方法及系统中，融合算法包含特征级融合和目标级融合。当前专利集中在特征级融合算法上。专利中的特征级融合技术涉及深度学习、同步定位和制图法、神经网络算法等；目标级融合技术涉及粒子滤波算法、卡尔曼滤波算法等。此外，还有专利针对传感器融合算法进行研发，如多激光雷达前融合方法、边缘侧多传感器融合系统等。8张毅,姚丹亚,李力,裴华鑫,晏松,葛经纬.智能车路协同系统关键技术与应用[J].交通运输系统工程与信" |
"息,2021,21(05):40-51.253.4 决策控制技术决策控制是通过优化车辆与交通信号的运行方式，实现车辆与交通运行的安全、效率、燃油经济性等性能的综合提升。按照应用场景对决策控制技术专利申请量进行统计。避障控制的申请量最多，车辆换道居第二位。算党费图 18 决策控制技术分支专利申请量占比近 10 年来，避障控制、车辆换道、自动巡航系统被持续关注，其占比基本呈现逐年增长态势。自动泊车在近 4 年内出现，占比变化平缓。26图 19 决策控制技术分支构成变化3.4.1 避撞控制避撞控制专利可划分为单车避撞控制、协同避撞控制及相关防碰撞装置。（1）单车避撞控制单车避撞控制指车队行驶过程中，车队中车辆通过基于车载传感器或无线通信技术获取的前车运动状态信息进行独立控制，以实时保证自车能够稳定跟随前车，并不发生碰撞 9。经分析发现，其专利权人分布分散，有广州汽车集团股份有限公司、重庆邮电大学等。专利主要围绕 C-V2X/LTE-V2X/NR-V2X 技术提出车辆/行人碰撞预防方法及系统。相比传统车车通信（如 DSRC），基于 V2X 的方法能够改进车辆环境感知性能，在恶劣环境（如视线遮挡）下亦能进行稳定的碰撞判断。它主要分为车辆前向碰撞预警和车辆后向碰撞预警，如自车和前车的安全距离模型、自车与后车的会9吴兵,唐豪.智能车辆队列纵向安全控制研究综述[J].农业装备与车辆工程,2021,59(07):62-67.27遇态势估算模型等。当前专利集中在前向碰撞预警上。前向碰撞预警的方法及系统包括，面向特殊车辆的方法及系统，如自动导引运输车、矿山车辆等；面向不同道路形状及非视距的情况下的方法及系统，其中道路形状如多车道直行道路、（无信号）交叉路口、环岛、弯道、高架桥等。为提升碰撞预测/预警的精准性，相关专利提出了改进算法，如改进固定阈值时间差为动态可调整的时间差阈值设置进行碰撞冲突检测，改进基于运动学模型和机器学习的车辆轨迹和速度预测为利用 LSTM 神经网络进行预测等。（2）协同避撞控制协同避撞控制是指车队行驶过程中，车队中车辆通过利用无线通信技术获得下游车辆行驶信息或者整个车队车辆行驶信息进行协同控制，能够有效地提高车队行驶的安全性和经济性。经分析发现，该方向专利最早出现在 2012 年，此后在 2013 年、2015-2016 年、2020-2021 年呈现分段布局。其专利占比 7%，主要专利权人均为高校，包括北京航空航天大学、江苏大学、清华大学等。其内容涉及：一是针对部分联网环境下混合车辆队列的碰撞缓解方法及装置，如网联车与非网联车的制动空间控制等；二是改进在制动决策上未考虑对周围车辆影响的方法及系统，如对自车、自车同一车道/相邻车道的后续/前方车辆的减速度/加速度控制等；三是改进防撞预警系统的检测范围有限而影响在特定场景下协同避撞的方法，如无信控交叉口、弯道行驶等。28上述方法采用了集中式和分布式算法求解避撞时间和期望速度。当前专利集中在集中式算法上。集中式算法将首车作为中心节点，依赖首车进行求解；分布式算法只获取邻居车辆的状态信息，减少了全局信息交互。相比集中式，分布式在降低通信和计算代价的同时，更好保护了个体隐私。（3）防碰撞装置专利中的防碰撞装置有车端碰撞预警装置，如防护带、语音提示、座椅振动、后视镜智能收缩、节能测距等设备；以及路侧端防碰撞装置，如防撞潮汐车道等。3.4.2 自动巡航系统自动巡航系统专利包含自适应巡航控制、协同自适应巡航控制、预测巡航控制等。（1）自适应巡航控制自适应巡航控制（ACC）是一种基于巡航控制技术发展而来车速自动控制系统。它根据交通情况自动采取适宜措施（加速、减速、制动）。其主要专利权人为福特全球技术公司等。传统的自适应巡航控制对环境的感知只来源于传感器，容易受到天气、道路状况等因素干扰。因而，相关专利研发了基于 V2V 通信的自适应巡航控制系统及方法。该系统增加车联网模块，根据车辆自身的行驶信息和参考车辆的行驶信息等对车辆进行控制，提升了巡航准确性。在此基础上，相关专利针对临近车道车辆切入意图判断困难的问题，提出基于 V2V 通信获取车辆姿态数据，进而计算临近车道29车辆运动趋势，并做意图判断的方法，可实现安全舒适的速度控制。同时，相关专利扩大通信范围，利用 V2I/V2X 技术，完善 ACC 在弯道、信号交叉口等特殊场景的应用，如对进入 V2I 信号交叉口范围的车辆，通过计算不同控制模式下的轨迹，制定相应的驾驶策略等。此外，相关专利还扩大控制范围，结合未来信息（如下游路况、下游红绿灯配时、下游路面坡度、可变限速等信息）做出预判，在控制速度的同时进行动力总成状态的优化。与方法配套的是用于 ACC 的硬件，专利中涉及前方车辆监控设备、车道条件检测装置等。此外，还有专利提出其测试装置及方法。（2）协同自适应巡航控制协同自适应巡航控制（CACC）是指车队中车辆采用无线通信技术，通过获取邻车和头车行驶信息进行速度控制。经分析发现，该方向专利从 2015 年开始布局，此后呈现稳步增长。其专利占比 32%，专利权人多为车企，主要包括现代自动车株式会社、福特全球技术公司、清华大学等。主要内容涉及：一是车速波动控制方法，如通过主车辆前方的两个周边车辆的行驶信息控制主车辆速度的方法及装置，应对主车辆在调节车速时发生突然加速或突然起动的情形；二是间距控制方法，如可变时距策略，根据本车速度、速度差、前车加速度计算可变时距，实现车队与交通流的稳定控制；三是组队与分离方法，如预先组队方法、自定义车间距和车队长度上限等，可改进传统组队方法易产生通行效率低下、安全隐患等缺陷；四是油耗及排放控制方法，如通过规划车速，使车辆30采用空挡滑行策略在不停车等待的情况下通过交通路口，实现最佳的燃油经济性；五是面向特定场景的控制方法，如用于真实道路/换道场景的行驶模型等；六是对控制方法的优化，通过引入防鸽群控制算法、粒子群算法、增强学习方法等改进控制方法，可达到提高车辆编队的灵活性、降低车辆踪迹误差、避免经验性参数设置等效果。此外，还包含容错设计系统和控制方法等。此外，还有专利提出了预测巡航控制（PCC）。它是指车队中车辆采用无线通信技术，通过获取车队下游所有车辆的行驶信息预测自车未来交通状态来进行速度控制。这种技术在节能方向有明显优势，因而专利多围绕挖掘燃油经济性而优化控制算法，如针对前车驾驶模式的多目标权重参数自整定方法，适用于中高密度交通流的车辆非线性控制求解方法等。3.4.3 自动泊车自动泊车是指汽车自动泊车入位不需要人工控制。传统的自动泊车有两个类型，一类是利用车辆电控系统实现定位、导航和决策等功能；二类是依靠停车场云端管理系统引导车辆泊车。这两类方式均存在问题（如车载传感器存在识别盲区、停车场基础设置改造成本较高等），因而该方向专利主要围绕改进上述缺陷提出。一类是基于 V2V 的方法及系统。相关专利的技术方案为通过车联网与无人驾驶技术的结合方式，利用旁边车辆探测车位并规划路径，利用自动驾驶技术完成车辆泊入操作。在泊入过程中，车联网还负责对车道偏斜做出判断并报警，防止车辆发生碰撞。二类是基于31V2I/V2X 的方法及系统。相关专利涉及：一是基于 V2I 技术，实时探测目标汽车的位置并利用停车场高精度地图进行路径规划，规划结果通过 V2I 技术发送给车辆；二是在场端部署多个路侧感知设备，通过建立智能化车端与智能化场端的通信连接，利用路侧设备探测车位并规划路径，利用自动驾驶技术完成车辆泊入操作。基于 V2X 方法及系统各有不同，相关专利在场端布置、目标对象检测、车场间通信时序、路径规划（全局路径、突发情况下的路径调整、基于拓扑地图的路径协调）、接入边缘计算等方面研发形成了优势技术。三类是应用于任意通信制式（含车辆网、V2X 等）的方法，如根据路径规划使场端设备在指定时间内工作，缩短其工作时长和功耗等。经分析发现，上述技术成果的专利权人较为分散，包括江苏大学、浙江吉利控股集团有限公司等。3.4.4 车辆换道车辆换道是指由于周围车辆行驶状态或者路况信息影响，驾驶员产生了换道意图，并将车辆由原车道换至目标车道的行为。基于V2V/V2X 衍生了单车自动换道和多车协同换道两种类型的换道技术。（1）单车自动换道换道驾驶辅助系统是利用雷达、摄像头等装置，进行相邻车道及车辆识别，通过跟踪目标车辆，使用相对运动分析来制定预警策略。这种方式是在换道行为发生之前进行预警，是建立在周围车辆静态的行驶信息基础上。在换道过程中无法实时获取的动态交通环境信息，32因而导致换道控制存在一定滞后性。同时，它还依赖于传感器，存在感知盲区。针对此缺陷，相关专利提出基于车联网/车路协同的单车换道控制/指引方法及系统，即通过 V2V/V2X 通信，采集自车行驶运动状态及周围环境信息，并基于当前信息实时动态规划换道与超车轨迹。为加强车辆换道的安全性，相关专利提出在换道规划中，根据换道后前车、后车的运动趋势对其进行自车的车速诱导，并针对临近阻塞点的车辆给予早期的速度指导，避免车辆启停现象的发生。在此基础上，相关专利将换道行为对目标车道车流量的影响考虑在内，建立车流量影响模型作为换道决策依据。还有专利将研发对象扩展至货车队列，提出在车路协同通信下，生成基于道路全局信息的融合感知数据，使得货车队列中的领头车根据更加全面的信息确定队列的换道时间。然而，依靠 V2V/V2X 通信，需要一定的车载终端装机量。因而，相关专利为降低对 V2X 系统装车率的依赖性，提出传感器数据与V2X 技术融合的变道辅助方法，将传感器数据通过 V2X 广播形式在车辆中共享，使接收车辆将该数据与自身传感器数据融合，从而判断后车是否有换道意图及碰撞危险。（2）多车协同换道经分析发现，当前专利集中在多车协同换道方向。多车协同换道是指车辆在换道过程中，直行车辆通过减速或换道，为换道车辆提供足够的安全距离。相关专利针对传统的换道路径算法大多为非合作换道，缺乏对周围车辆干扰因素考虑等缺陷，通过 V2X/V2V 方法获取交通环境、周围车辆行驶、目标车道相位配时等信息，生成多车道时33空轨迹规划或建立换道控制模型，进行自车与本车道/相邻车道的前车/后车的换道控制。其中，规划或模型的方法包括模糊神经网络、图神经网络、多项式曲线、深度强化学习等，具有优化换道时机、关注重点车辆状态、实时避碰控制、实现动态路径规划等效用。在此基础上，相关专利将对象扩展至整列车队，提出换道入队控制方法。在该方法中，车队中的决策车在接收临近车道车辆入队请求后，根据车队所有车辆以及请求入队车辆的速度、加速度、转向等信息，规划换道入队轨迹。为加强多车协同换道的安全性，相关专利提出预警方法/风险识别方法，如通过设置并计算危险系数阈值，判断自车相邻车道上的前车的换道行为，从而对自车驾驶人发出相邻车道车辆的换道预警；根据自车与相邻车辆转向灯状态或者车辆方向盘转角进行车辆行驶趋势及碰撞可能的判断，对于存在的碰撞危险，通过博弈算法判定报警对象并生成报警信息；以自车为坐标系原点，通过自车与周围车辆的运动轨迹，识别自车在换道过程中与周围车辆的潜在冲突点等。此外，多车协同换道还能够降低油耗和尾气污染，提高车辆变道过程的生态效益和经济效益。相关专利提出了基于此的生态驾驶策略。车辆换道还可划分为自由性换道和强制性换道两种模式。上述专利的保护对象为自由性换道，即为追求更快的车速、更自由的驾驶空间而发生的变换车道行为。与此相对应，相关专利提出强制换道控制方法。该方法通过 V2V 通信获取周边车辆运行信息，基于换道车辆及周边车辆的不同状态，对换道车辆的强制换道行为进行控制。它应34用于因特殊交通状况必须实施换道行为的情形，如事故原因、互通立交、出口匝道等。上述技术成果的专利权人集中在高校，包括清华大学、东南大学、长安大学等。3.5 车路云一体化技术车路云一体化，是利用新一代信息与通信技术，将人、车、路、云的物理层、信息层、应用层连为一体，进行融合感知、决策与控制，实现车辆行驶和交通运行安全、效率等性能综合提升的一种信息物理系统，也可称为“智能网联汽车云控系统”（简称“云控系统”）10。图 20 云控系统专利申请趋势分布云控系统的专利研发集中在近 4 年，且发展势头迅猛。云控系统是车路云一体化协同中国方案的创新路径，因而活跃于此专利权人为国内研发机构，主要包括阿波罗智联（北京）科技有限公司、清华大学等。10李克强,常雪阳,李家文,许庆,高博麟,潘济安.智能网联汽车云控系统及其实现[J].汽车工" |
"程,2020,42(12):1595-1605.35云控平台是云控系统的核心，由云控基础平台和云控应用平台组成。云控基础平台具有边缘云、区域云与中心云三级架构。在上述专利中，云控基础平台占比 51%，其余未做说明。其中，边缘云占比32%，区域云占比 2%，中心云占比 24%。作为较为新兴的研发方向，其专利内容涉及：一是云控系统/云控平台技术架构，如云-边-端协同高速公路云控系统架构、智能网联汽车云控平台架构；二是云控平台通信方法，如车载云与中心云通信方法、指令可信度识别方法等；三是用于车车及车路协同的云控平台。相比传统车路协同系统，它具有优化全局调度、适应不同接口间数据传输等优势，同时具有向服务区域内的车辆提供优化其驾驶行为的实时数据与网联应用服务等功能；四是车路云结合的系统在某一方面的应用技术，主要应用在车联网通信、车辆行为控制和交通状态控制等方面。三者分别包含边缘计算卸载、信息传输、资源管理；换道、自主泊车、车辆引导/特殊车辆通行等；交通信号灯/道路指示标志识别、路网运行状态检测、路侧设备评估等。此外，还包含云控系统测试方法，或是含有云控系统的测试平台等。3.6 车路协同关键技术难点及专利布局情况车路协同的技术难点可按照通信、定位、感知、控制等方向分类，其中，感知难点>控制难点>通信难点>定位难点。这些技术要点相互关联，它们是车路云融合的基础。目前，车路协同关键技术难点主要包括：（1）“车规级”GNSS 芯片品类较少，质量不高。GNSS 定位技36术真正在自动驾驶车辆上实现规模化应用，必须符合一定的装车条件，即“车规级”芯片要求。目前“车规级”GNSS 芯片品类较少，质量不高；（2）高精度地图后期更新维护技术。高精度地图包括静态信息层与动态信息层，也即意味着后期高精度地图的更新维护困难较大，静态数据的更新频率必须达到小时级，动态数据的更新频率必须达到秒级，与当前普及的传统二维导航地图的月度更新的频率相比，要求高精度地图的更新频率高、工作量大；（3）路侧设备数据交互规范及共享应用。当前交通管控路侧设备和智能网联汽车车载终端等获取途径、数据日趋丰富，设备物联、互联、车联以及系统互联数据交互共享亟待规范。与此同时，目前路侧基础设施系统构成尚无明确的定义，路侧基础设施各单元功能、性能定义有待规范化，各单元间接口有待规范化；（4）路侧设备数据安全交互技术及身份认证。随着车联网智能化、网联化和电动化程度的不断提高，智能网联汽车信息安全问题日益严峻，伪造身份、信息篡改等手段已成功被黑客应用于车联网攻击中，确保消息来源的真实性与消息的完整性已成为智能网联汽车所面临的核心信息安全问题；（5）实时为智能网联车提供服务的车路云融合控制技术。缺乏适合智能网联汽车的能够随时随地利用多种通信方式接入、能够采集车辆基础数据并进行实时计算和离线分析、能够将全局道路感知数据实时发送给车辆、能够统筹、协调、分配、融合全局资源，实现路网37复杂场景下网联感知、决策与控制的云控中心以及对应的超视距车路协同感知、广域高效交通行驶优化、安全可靠网联车辆控制技术。在上述技术难点中，除问题（1）外，其余难点均通过研发形成相关专利，并且有些关键技术（如（3）、（5））正在参与行业标准的制订。3.7 小结（1）我国对 LTE-V2X 的研发介入较早，且具有自主知识产权。5G 落地尚有时日，然而，为满足未来高等级自动驾驶应用场景的需求，全球对 NR-V2X 的研发早已布局，主要涉及资源调度、信息传输及控制、服务质量预测，以及 LTE-V2X 与 NR-V2X 共存通信等；（2）高精度地图采集和绘制的成本高，企业准入门槛高，因而围绕车路协同的高精度地图专利布局并不多。与传统高精度地图不同，在车路协同中应用动态地图。相关专利技术已涉及高精度地图与动态环境信息自动分发管理技术，即融合区域高精度地图信息与车路协同系统感知的实时交通环境信息，实现区域高精度地图自动分发管理与静态、动态交通信息的集成分发等；（3）为提升定位精度和可靠性，相关专利技术结合多种定位手段，利用各传感器的技术优点，取长补短，通过对多种定位结果融合处理，实现传感器对机动车、非机动车、障碍物等连续可靠感知定位，包括在路口、停车场、车库出入口等重点部位提高感知能力和定位精度，安装激光雷达、超宽带定位系统，通过融合激光雷达的测速数据保障车辆较高的速度感知精度等；38（4）车路融合感知是近年来感知方向的研发重点。它主要解决车载环境感知系统如何接收和处理路侧多传感器数据融合处理结果，包括有路侧传感器数据融合的覆盖范围、所检测到物体运动状态的准确性、及时性和权威性；路侧传感器设备之间如何对同一感知目标在相同时间、不同空间环境中的感知结果进行融合处理，且能够对物理世界中实际目标全面、精确地描述并给出符合车辆当时所需的环境感知处理结果辅助其进行决策；基于路基感知和车基感知数据之间的交互、互认和共享等技术要点；（5）按照“协同”的深度，决策控制方向专利可划分为三个阶段，目前集中在前两个阶段，即以信息提示和辅助驾驶为主的协同管控和以主动调控和个性化服务为主的协同管控。前者包括交通信息共享、诱导信息发布、在途危险状态预警、盲区预警、单车速度引导等，后者包括公交/特种车辆优先、快速路可变限速、恶劣天气条件下高速公路安全通行等。此外，已有部分专利开始涉及第三个阶段，以群体协同决策与控制为主的协同管控技术，如车辆群体协同安全驾驶、路口/匝道信号-车辆协同控制、自动驾驶车队协同等；（6）云控系统是面向车路协同的新型信息物理系统，其系统内部融合多个领域的前沿技术，包括通信、计算、控制等。目前，相关专利主要涉及车路云标准化通信技术、车路云融合感知技术、统一计算编排技术等。39" |
"【合计积分】： 记分周期 12 个月，一年满 12 分旳，扣留驾驶证，参与科目一学习并接受考" |
"试。" |
"※记 12 分： ①驾驶车型不符、饮酒后驾驶、事故后逃逸。②未悬挂车牌，故意遮挡车牌，" |
"使用伪造旳车牌、 驾驶证和行驶证。 ③高速上倒车、 逆行。 ④超速 50%以上。 ⑤4h 未休息，" |
"休息少于 20min 。⑥未获得校车驾驶资格驾驶校车旳。" |
"※记 6 分： ①违反交通信号灯。②违法占用应急车道。 ③驾驶证暂扣期间驾驶。 ④不按规定" |
"避让校车。⑤以欺骗手段补领驾驶证。" |
"【一般公路旳最高时速】： 无道路中心线旳都市道路 30， 公路 40 。同方向只有一条机动车道" |
"旳都市道路 50，公路 70。" |
"※最高 30 公里/小时： ①铁路道口、急弯路、窄路和窄桥。②掉头、转弯、下陡坡。③雾雨" |
"雪沙尘冰雹泥泞。④进出非机动车道、牵引故障机动车。" |
"【高速公路旳最低时速】：最低 60，最高 120 。标牌红高蓝低黄提议，地面黄高白低。" |
"①同方向三车道： 左 110，中间 90，右 60 。 ②同方向二车道： 左 100，右 60" |
"③低能见度下：启动雾灯、近光灯、示廓灯、前后位灯、危险报警闪光灯" |
"＜200 米：最高 60 公里每小时，与前车保持 100 米以上。" |
"＜100 米：最高 40 公里每小时，与前车保持 50 米以上。" |
"＜50 米：最高 20 公里每小时，从近来出口尽快驶离高速。" |
"【安全距离】：①发生故障后一般公路放警告标志车后 50-100 米，高速公路车后 150 米以外。" |
"②交叉路口、铁道路口、急弯路、窄路窄桥、陡坡、隧道 50 米以内不得停车。" |
"③公共汽车站、急救站、加油站、消防站 30 米以内不得停车。" |
"④车速＞100 公里，跟车距离 100 米以上。车速＜ 100 公里，跟车距离＞50 米。" |
"【交通惩罚】： 应自行撤离而未撤离导致交通阻塞旳罚款 200 元。" |
"※扣留机动车： 未悬挂车牌、未放置检查合格标志、保险标志、未携带行驶证和驾驶证。" |
"使用其他车辆旳号牌、行驶证、保险标志和检查合格标志旳，予以收缴，扣留机动车，罚款" |
"2023-5000 。" |
"使用伪造变造旳号牌、行驶证和驾驶证旳，予以收缴，罚款 2023-5000， 处 15 日如下拘留。" |
"补领驾驶证后，继续使用原驾驶证旳，予以收缴，罚款 20-200。" |
"※扣留驾驶证： 一种记分周期内记分到达 12 分。初次酒驾。" |
"※吊销驾驶证：假一吊二撤三醉五逃终身。醉驾五年，醉驾出事故终身。" |
"①将机动车交给驾驶证被暂扣或被吊销旳人驾驶，罚款 200-2023，并吊销驾驶证。②驾驶" |
"拼装或到达报废原则旳机动车上道行驶，予以收缴，强制报废，罚款 200-2023 元，并吊销" |
"驾驶证。③超过规定期速 50%旳罚款 200-2023 元，并吊销驾驶证。" |
"※注销驾驶证： 实习期内记满 12 分。" |
"※撤销驾驶证： 以欺骗贿赂手段获得驾照， 3 年内不得重新申请。" |
"※交通肇事罪： 酒后驾驶，吸食毒品后驾驶，无证驾驶，明知安全装置不全 /无牌证/已报废" |
"旳机动车而驾驶，严重超载，逃离事故现场。" |
"※重大事故致人死亡： 3 年如下有期徒刑或者拘役。致人死亡且逃逸： 3 年以上 7 年如下有" |
"期徒刑。因逃逸致人死亡： 7 年以上有期徒刑。逃逸尚未构成犯罪：罚款 200-2023，拘留" |
"15 日如下。" |
"※追逐竞技、醉酒驾驶：拘役 +罚金。" |
"【酒驾醉驾】： ①酒驾： 记 12 分， 罚款 1000-2023 元， 暂扣驾照 6 个月。 ②再次酒驾： 罚款" |
"1000-2023， 拘留 10 天如下，吊销驾照。 ③醉驾： 拘役+罚金， 吊销驾照， 5 年内不得重考。" |
"④酒驾醉驾发生重大交通事故构成犯罪旳，追究刑事责任，吊销驾驶证， 终身不得重考。" |
"证明。" |
"【怎样让车】： 右转弯让左转弯，转弯让直行，右方道路来车先行，下坡让上坡，有障碍物" |
"让无障碍物，狭窄山路会车不靠山体旳一方先行。" |
"【不能超车】： 前车正在左转弯、掉头、超车旳。与对面来车有会车也许旳。前车为警车、" |
"消防车、救护车旳。铁道路口、交叉路口、人行横道、窄桥、弯道、陡坡、隧道、市区交通" |
"流量大旳路段。" |
"【不能掉头】： 有严禁掉头或者严禁左转弯标志标线旳、铁道路口、人行横道、急弯、陡坡、" |
"隧道。" |
"【巧记时间】：变更换证 30 天，有效期满换证 90 天，服兵役出国延期审验 3 年。" |
"驾驶证有效期： 6 年、23 年和长期。 实习期 1 年， 粘贴统同样式旳实习标志， 不得牵引挂车，" |
"上高速应当由驾龄三年以上旳驾驶人陪伴。" |
"驾驶技能准考证明： 3 年。导致人员死亡，记分周期结束后 30 日内接受审验。" |
"驾驶证有效期满前 90 天内向驾驶证核发地车辆管理所申请换证，驾驶证驾驶人信息发生变" |
"化 30 日内申请换证。 70 岁以上每年一次身体检查，记分周期结束后 30 日内提交身体条件" |
"【点火开关】： LOCK 切断电源， 锁定方向盘。 ACC 接通附件电源。 ON 接通全车所有电源。" |
"START 接通起动机电源，启动发动机。" |
"【ABS 防抱死刹车系统】： 防滑、防锁死。 在紧急制动时提供最大制动力旳同步能使车前轮" |
"保持转向能力，防止在紧急制动时方向失控及车轮侧滑。" |
"【灯光使用】：转向灯、近光灯远光灯、前后雾灯、示宽灯、危险报警闪光灯(双闪灯) 。" |
"前面有行人有车不能使用远光灯，远光灯会影响前车和前面行人旳视线。" |
"变更车道：提前启动转向灯提醒后车，再注意观测，保持安全距离，驶入要变更旳车道。" |
"①左转向灯： 向左转弯、向左变道、准备超车、驶离停车地点、掉头、从匝道驶入高速、驶" |
"入环岛。" |
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