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T/CSAE 158-2020
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英文版
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RFQ
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基于车路协同的高等级自动驾驶数据交互内容
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| 标准编号 | T/CSAE 158-2020 (T/CSAE158-2020) | | 中文名称 | 基于车路协同的高等级自动驾驶数据交互内容 | | 英文名称 | Data exchange standard for high level automated driving vehicle based on cooperative intelligent transportation system | | 行业 | Chinese Industry Standard | | 中标分类 | T40 | | 字数估计 | 117,196 | | 发布日期 | 2020-11-26 | | 发布机构 | 中国汽车工程学会 |
T/CSAE 158-2020: 基于车路协同的高等级自动驾驶数据交互内容
T/CSAE 158-2020 英文名称: Data exchange standard for high level automated driving vehicle based on cooperative intelligent transportation system
团 体 标 准
基于车路协同的高等级自动驾驶数据
交互内容
中国汽车工程学会 发布
中国汽车工程学会标准(以下简称:CSAE 标准),是由中国汽车工程学会按照明确的程
序、规则,遵循公开、透明、协商一致原则组织制定的,供市场自由选择、自愿采用的规范
性技术文件。CSAE 标准旨在发挥市场自主制定标准优势,着眼企业竞争力提升,推动汽车
产业创新技术的加速发展和广泛应用。
CSAE标准版权归属中国汽车工程学会,除用于国家法律或事先得到中国汽车工程学会
许可外,不得以任何形式复制该标准。
在本标准实施过程中,如发现需要修改或补充之处,欢迎将意见反馈
至中国汽车工程学会,以便修订时参考。
中国汽车工程学会地址:
北京市大兴亦庄开发区荣华南路13号院(中航国际广场H5座);
电话:010-50911954;邮编:100176;邮箱:wwq@sae-china.org。
1 范围
本文件规定了基于车路协同的4级驾驶自动化(L4)、5级驾驶自动化(L5)的高等级自动驾驶的系
统组成、典型应用和数据交互内容。
本文件适用于基于车路协同的L4、L5高等级自动驾驶系统中消息层的设计与开发。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,
仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本
文件。
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3 术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
5.1 系统架构
图 1 基于车路协同的高等级自动驾驶系统
基于车路协同的高等级自动驾驶系统中各个子系统及其接口之间的交互见图1,主要分为中心子系
统、道路子系统和车辆子系统:
a) 中心子系统:通过车辆子系统和道路子系统汇聚的数据,提供全局或者局部的 ITS 应用服务;
b) 道路子系统(RSS):包括路侧单元(RSU)、自动驾驶智能路侧计算控制单元(AV-ICCU-RS)、
路侧感知设备以及其他路侧交通控制设施(如:信号灯),道路子系统可以收集道路环境及交
通状态信息,形成全局感知消息,并可将信息共享给车辆子系统及中心子系统,同时,在特定
场景下,道路子系统也可下发决策规划数据及控制数据到车辆子系统(主要用于路侧对自动驾
驶车辆进行集中式决策控制);
c) 车辆子系统(VSS):包括车载单元(OBU)、自动驾驶智能车端计算控制单元(AV-ICCU-OB)、
车载感知设备以及车辆线控系统,车辆子系统可以感知收集道路环境及交通状态信息用于自动
驾驶车辆决策控制的依据,并可将感知信息共享至道路子系统或周边具备通信能力的车辆,同
时,车辆子系统可接收来自道路子系统共享的感知消息,用于对车载感知信息的补充;车辆子
系统可接收来自道路子系统的决策规划类消息及控制类消息,并依据此类信息对自动驾驶车辆
进行实时决策控制。
5.2 系统功能
RSS各组成单元功能如下:
a) 路侧感知设备:具备感知功能的设备集,包括但不限于激光雷达、摄像头、毫米波雷达等设备,
感知设备实时采集当前所覆盖范围的图像、视频、点云等原始感知数据,并将原始感知数据输
入 AV-ICCU-RS;
b) AV-ICCU-RS:能力包括对来自路侧感知设备的原始感知数据的实时处理,以此来获取道路交通
环境中的交通参与者的状态信息、道路的状况信息、道路事件信息以及道路交通信息、天气信
息等,并实时将处理后的信息通过 RSU 通知给 VSS 或其他 RSS;同时,当需要对车辆采用集中
式控制的方式时,AV-ICCU-RS 可根据当时的交通状况及车辆的个体状况指定控制策略,并将
决策规划策略及控制数据下发到 VSS。AV-ICCU-RS 在实际中的部署情况参见附录 A;
c) RSU:负责 V2X 通信的逻辑单元,为 RSS 提供通信能力,RSS 应用层数据交互内容通过 RSU 发
送给 VSS;
d) 路侧交通控制设施:提供道路交通的控制能力,正常状况下,车辆需按照交通控制设施的指令
运行,包括信号灯、动态限速等交通控制信号及指令。
VSS各组成单元功能如下:
a) 车载感知设备:具备感知功能的设备集,包括但不限于激光雷达、摄像头、毫米波雷达等设备,
感知设备实时采集当前所覆盖范围的图像、视频、点云等原始感知数据,并将原始感知数据输
入 AV-ICCU-OB;
b) AV-ICCU-OB:能力包括对来自车载感知设备的原始感知数据的实时处理,以此来获取道路交通
环境中的交通参与者的状态信息等,并可将实时将处理后的信息通过 OBU 通知给 VSS 或 RSS;
同时,实时生成车辆的行驶策略,并将行驶策略发送至自动驾驶车辆的线控系统;
c) 车辆线控:通过车辆总线、车内以太网等链路对车辆进行控制,包括控制车辆的制动系统、转
向系统、传动系统、车身控制等,能够控制车辆加速、减速、转向、灯光、双闪等;
d) OBU:负责 V2X 通信的逻辑单元,为 VSS 提供通信能力,VSS 应用层数据交互内容通过 OBU 发
送给 RSS。
RSS、VSS的数据交互示例参见附录B。本文件的数据交互内容指的是系统间(即RSU与OBU间)的数
据交互,子系统内部组成单元之间的数据交互不在本文件范围内。
6 基于车路协同的高等级自动驾驶典型应用
本文件给出了8个基于车路协同的高等级自动驾驶典型应用,参见表1。
6.1.1 应用概要
自动驾驶车辆在真实路况行驶时,常因其他物体遮挡而存在感知盲区,借助路侧或其他车辆的感知
到的信息,能够帮助车辆更好得得到全局的路况信息。协同式感知是指在混合交通环境下,由路侧感知
设备或车载感知设备感知周边道路交通信息,并通过AV-ICCU-RS或AV-ICCU-OB处理后,通过RSU或OBU
将感知结果发送给自动驾驶车辆,自动驾驶车辆接收到这些信息后可以增强自身感知能力,辅助车辆做
出正确的决策控制,并在特定场景下实现仅通过路侧感知设备的感知信息也能完成自动驾驶的功能,从
而实现自动驾驶车辆可以低成本的安全通信。
6.1.2 预期效果
自动驾驶车辆在运行过程中,当处于RSS系统的通信范围内时,尤其是在通过道路交汇点、经常发
生拥堵的路段以及交通部门认定交通事故多发路段,感知设备感知周边环境,并通过RSU设备将感知信
息发送给自动驾驶车辆,保证车辆可以获取到路段的全面道路信息,包括行人、车辆、骑行者以及路面
信息这些整个场景的数据。自动驾驶车辆可根据这些信息规划最佳路径,避免事故的发生,从而实现自
动驾驶车辆安全高效的通过。
6.1.3.1 典型应用场景
协同式感知的典型应用场景包括车路协同式感知和车车协同式感知。
6.1.3.2 车路协同式感知
在交叉路口或者事故多发路段,路侧感知设备不断感知周边的道路交通信息,包括障碍物信息(行
人、骑行者、机动车以及其他静态或动态物体)、交通设施(信号灯、交通标志)、路面状况(坑洼、
道路维修或封闭等)、行驶环境(天气环境、交通状况等),所感知内容包括物体的位置信息、速度信
息、物体大小、物体描述、历史轨迹并预估所感知物体的运动轨迹;路侧感知设备将感知到的信息实时
传送给AV-ICCU-RS,AV-ICCU-RS实时处理接收到的感知信息,再通过RSU实时传送给自动驾驶车辆;收
到信息的车辆可根据RSS感知消息并融合自身的感知信息,制定合理的行车策略,提高行驶安全和通行
效率。
路侧感知设备包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、红外等,但不局限于这些设备。
参考图2,车路协同式感知场景具体描述如下:
--路侧感知设备(例如摄像头、雷达等)探测到交叉路口行人 P-1、骑行者 B-1、以及车辆 NV-1
和 NV-2;
--路侧感知设备将感知到的原始信息发送给 AV-ICCU-RS 进行实时的处理;
--AV-ICCU-RS 将处理后的感知信息发送给 RSU,并通过 RSU 实时发送给其覆盖范围内的自动驾驶
车辆;
--自动驾驶车辆的 OBU 接收感知信息,并将消息发送给 AV-ICCU-OB,AV-ICCU-OB 根据接收到的
感知消息并融合自身的感知信息,制定车辆的行驶策略,并将策略传递给车辆线控系统,进而
实现对车辆的实时控制。
6.1.3.3 车车协同式感知
车辆通过自身感知设备(摄像头、雷达等)探测到周围其他交通参与者,包括但不限于车辆、行人、
骑行者等目标物,并将探测目标的类型、位置、速度、方向等信息进行处理后(基于多传感器融合感知
或者单传感器感知)通过OBU发送给周围其他车辆,收到此信息的其他车辆可提前感知到不在自身视野
范围内的交通参与者,并可根据接收到的感知消息并融合自身的感知信息,制定合理的行车策略,提高
行驶安全和通行效率。
参考图3,车车协同式感知场景具体描述如下:
--自动驾驶车辆 EV-1 的车载感知设备(例如摄像头、雷达等)探测到其感知范围内的障碍物有
车辆 NV-1 以及行人 P-1;
--车载感知设备将感知到的原始信息发送给 AV-ICCU-OB 进行实时的处理;
--AV-ICCU-OB 将处理后的感知信息发送给 OBU,并通过 OBU 实时发送给其覆盖范围内的自动驾驶
车辆 EV-2;
--自动驾驶车辆 EV-2 的 OBU 接收感知信息,并将消息发送给 AV-ICCU-OB,AV-ICCU-OB 根据接收
到的感知消息并融合自身的感知信息,制定车辆的行驶策略,并将策略传递给车辆线控系统,
进而实现对车辆的实时控制。
6.1.4 基本工作原理
协同式感知场景的基本工作原理如下:
--RSS 或 VSS 通过 RSU 或 OBU 将处理后的感知的信息周期性广播给周边的自动驾驶车辆;或者由
自动驾驶车辆请求感知共享并确认后,将处理后的感知信息单播或组播给周边发出请求的自动
驾驶车辆;
--自动驾驶车辆接收来自其他系统发送的感知消息,当自动驾驶车辆具备感知功能时,将来自其
他系统的感知数据和自车的感知数据融合处理,得到最终的结果数据,用于车辆的自动驾驶系
统的决策控制输入;
--自动驾驶车辆接收来自其他系统发送的感知消息,当自动驾驶车辆不具备感知功能时,将来自
来自其他系统的感知数据用于车辆的自动驾驶系统的决策控制输入。
6.1.5 通信方式
RSU、感知数据提供车辆、感知数据接收车辆应具备无线通信能力,RSU和感知数据接收车辆之间、
感知数据提供车辆和接收车辆之间可通过广播、单播或组播形式进行信息交互。周期性发送消息。
6.2.1 应用概要
在有信号灯的交叉路口,自动驾驶车辆可以通过感知手段获得当前信号灯的状态,依照“红灯停-
绿灯行”的规则通过交叉路口,而在没有信号灯控制的交叉路口,只依赖自动驾驶车辆自身的决策控制
时,则可能会出现自动驾驶车辆之间不断“博弈”的问题,影响通行效率。
在本场景中,RSS具备良好的感知视角,能够得到路口全局的道路交通信息。基于路侧控制的无信
号交叉路口通行是指通过路侧感知设备感知或通过V2X通信的方式获取周边的道路交通信息,根据全局
的交通信息对车辆的通行进行决策规划,路侧可按照车道级别对同一车道上的车辆进行通行的决策规
划,也可针对车辆进行车辆级别的决策规划,自动驾驶车辆按照RSS的决策规划信息安全的通行,并提
升通行效率。
6.2.3.2 路侧协同的车道级别通行
图 4 路侧协同的车道级别通行
参考图4,路侧协同的车道级别通行场景的具体描述如下:
--自动驾驶车辆从远处驶向交叉路口;
--当路侧进行集中式控制时,RSS 通过其感知设备得到全局路况信息,可以针对不同的车道进行
决策规划,包括给不同的车道规划行驶路径等规划消息,数据内容包括不同的路权、以及相应
的路权下的开始时间及结束判断时间。如图 4 中所示,RSS 针对车道级通行控制时,车辆 EV-1
和 EV-2 所处车道被分配一级通行权,车辆 EV-3 和 EV-4 所处车道被分配二级通行权;
--自动驾驶车辆通过 OBU 接收 RSS 的决策规划信息,不同车道上的自动驾驶车辆根据 RSS 发送来
的决策规划信息(包括路权等级及对应的开始和结束时间)获得车辆所归属车道的路权及可通
行的时间并按照规则通行。
6.2.3.3 路侧协同的车辆级别通行
图 5 路侧协同的车辆级别通行
参考图5,路侧协同的车辆级别通行场景的具体描述如下:
--自动驾驶车辆从远处驶向交叉路口;
--自动驾驶车辆 EV-1 和 EV-2 向 RSS 发送车辆行驶信息,包括实时运行信息(位置信息、行驶方
向、行驶路线、速度加速度信息、操作状态信息)、辅助规划信息(行驶意图信息、计划行驶
路线信息、允许最大速度和加速度、路权等级要求)、车身信息(车辆类型、大小、车身重量)
以及车辆感知信息(车辆感知物体类型、位置、大小、速度等)等;
--RSS 根据自动驾驶车辆的上报信息,以及路侧感知设备所感知到的全局路况信息,RSS 针对不
同的自动驾驶车辆生成通过交叉路口的决策规划信息,决策规划信息包括行为决策(直行、停
止、左转、右转、变道等)、所对应车道、动作决策(路径规划、速度、角度等)、以及运行
轨迹点及到达轨迹点对应时间的规划。如图 5 中所示,RSS 分别给车辆 EV-1 和 EV-2 规划的通
行方案;
--自动驾驶车辆通过 OBU 接收 RSS 的决策规划信息,并将信息传递给自动驾驶控制系统,自动驾
驶控制系统按照该信息直接对车辆进行控制,保证自动驾驶车辆按照 RSS 的决策规划策略运
行。
6.2.4.1 路侧协同的车道级别通行
路侧协同的车道级别通行场景的基本工作原理如下:
--路侧感知设备(摄像头、雷达等)探测附近交通元素(车辆、行人、骑行者、其他路面交通元
素),根据探测到的目标物类型、属性、位置、运动状态等信息,判断是否需要路侧控制进行
车道级别通行(可通过云端设置的方式等),具体判断方法不属于本文件范围,此处不做说明;
--当路侧控制车道级别通行时,AV-ICCU-RS 根据来自路侧感知设备的实时感知数据,并结合路
口的地图信息,给每个车道上的车......
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