基于车路云一体化的高速公路智能运维管理体系构建

近年来，随着智能网联汽车、物联网、云计算等技术的成熟，车路云一体化架构为高速公路智能运维提供了新的解决方案，该架构通过车端实时数据采集、路侧动态感知及云端全局优化，实现从被动响应到主动预测的运维模式转变。车路云一体化技术的核心价值在于车端可作为移动感知节点，对道路状态进行高精度扫描检测；路侧设施作为固定感知与执行单元，弥补车端感知盲区并实现局部调控；云端则依托大数据与 AI 技术，完成全局分析与决策优化，这种分层协同机制不仅提升了运维效率，还为自动驾驶、智慧物流等新兴应用奠定了基础。

1 传统高速公路运维模式分析

1.1 人工巡检效率低，不利早期发现并处置病害

传统高速公路运维模式依赖人工巡检，养护人员需定期驾车或步行巡查路面、桥梁、隧道等基础设施，检查裂缝、坑槽、标志标线磨损等问题，这种方式的效率受限于人力覆盖范围和巡检频率，通常每天仅能完成数十公里的路段检查，且夜间或恶劣天气下难以全面执行。由于巡检间隔较长，许多初期病害（如微小裂缝或局部沉降）难以及时发现，往往演变为严重损坏后才被上报，不仅增加修复成本，还威胁行车安全。此外，人工巡检的主观性强，不同人员的经验水平直接影响问题识别的准确性，部分隐患可能被遗漏，难以满足对道路质量抽检的要求。

1.2 现场数据归集难，无法落实全生命周期管理

传统运维模式下，各类数据分散于不同系统和部门，难以形成统一决策依据。道路工程资料由资产管理单位持有，路面检测数据由养护公司记录，交通流量数据由监控中心单独存储，这些数据彼此孤立，缺乏标准化格式和共享机制，导致综合分析困难。例如，当某路段频繁出现交通事故时，由于无法快速关联历史路面状况、车流密度与天气数据，难以准确追溯事故根源。数据分散还造成重复采集与资源浪费，如多个部门分别派人调查同一路段的损坏情况。在应急指挥中，分散的数据体系会拖慢响应速度，例如救援团队需临时联系多个单位调取隧道结构图、消防设施位置等信息，延误救援时间。大量信息以文档或本地数据库形式保存，这种碎片化状态使得无法全局掌握路网健康度，更难以实现预防性养护或智能化升级。

2 基于车路云一体化的高速公路智能运维管理体系构建

2.1 基于车端感知的道路特征提取与智能研判

智能网联汽车（Intelligent and Connected Vehicles, ICVs）通过协同部署多源异构传感器，实现对道路表观状态的全方位感知。在感知层，车辆集成高分辨率摄像头（ ⩾200 万像素）、毫米波雷达及激光雷达（LiDAR）同步采集路面 RGB 图像、深度点云数据及纹理特征，采样频率不低于 10fps 。车载 GNSS/IMU 模块提供厘米级定位坐标，构建道路空间拓扑映射关系，为后续分析建立空间基准。

数据处理层依托车载边缘计算单元（如 Nvidia Drive AGX 或华为 MDC）进行本地化实时分析。首先采用自适应光照补偿算法消除环境阴影干扰，提升图像质量；继而通过改进型 网络完成像素级语义分割，输出裂缝、坑槽及标志标线等目标的二值掩膜。针对坑槽类小尺度目标识别，引入多尺度残差卷积模块（Multi-ScaleResidual Convolution, MSRC）增强特征提取能力，实验验证其查准率达到 92.3% ，显著优于传统检测模型。

在状态诊断层，依据 ISO 13400-2 标准建立道路病害量化评估体系。裂缝特征提取基于长度（Lc）、宽度（Wc）及分形维度（Df）参数建模；坑槽通过三维点云重构计算等效直径（Ød）与深度（Hd）；标志标线磨损程度则依据 HSV 色彩空间退化率 η 进行分级判定。该架构通过本地化处理将单次检测数据量压缩至 50KB 以内，处理时延控制在 300ms 级，显著降低云端依赖。最终诊断结果通过 V2X 通信广播至道路养护系统，形成“感知 - 分析 - 响应”的闭环管控机制，为基础设施智能运维提供实时决策支持。

2.2 基于路侧协同的补充异常识别与应急通知

路侧感知系统由固定布设的智能高清摄像头（ ⩾800 万像素）、毫米波雷达、气象站及激光断面仪组成，构成对车端移动感知网络的空间扩展与能力补充。相比车载传感器，路侧设备具备全域覆盖与环境增强优势：大范围监测能力可连续覆盖 300-500 米路段，消除车辆视觉盲区；环境增强型感知通过气象站实时采集温湿度、能见度数据，激光断面仪以 2cm 精度（符合 ISO 13400-2016）检测路面平整度，有效抑制雨雾天气下车载光学传感器的性能衰减。

病害信息交互采用与车端诊断参数联动的分级响应机制。对于一级隐患（坑槽等效直径 Qd⩾30cm ），RSU 直连车载 HUD 生成紧急避让路径；二级隐患（标线磨损率 n>40% ）推送至车辆导航系统触发路径重规划；长期性病变（裂缝分形维 Df>1.2）同步至云端养护平台生成维修决策。可变情报板（VMS）同步显示区域级路况预警，形成“精准车端告警 - 宏观道路提示”的双层保障体系，实现道路状态监测从单车智能到车路协同的范式跃迁。

2.3 基于云端决策的全域病害分析与应急联控

云端平台基于车端感知数据与路侧监测信息构建全路网数字孪生体，通过对历史病害特征的深度挖掘增强决策科学性。依托广泛覆盖路段的五年期病害演化数据库（裂缝分形维变化率 ΔDf/Δt、坑槽等效直径扩张趋势等），采用自监督学习构建道路劣化时空概率矩阵，识别受地质沉降或重载交通影响的隐性风险路段。大模型研判层部署融合时空注意力的千亿参数量 Transformer-XL 架构，关联气象环境、小时级交通流强度 Qveh/h、重载车辆占比 Rtruck 等多维度特征，实现路面剩余寿命预测（MAE），较传统养护模式显著提升预测准确性。

病害治理实施动态优先级调度机制，将车端上报的实时病变参数（如 |d/η ）与历史劣化规律进行协同分析，生成基于多目标优化的养护决策方案。系统每日自动生成覆盖全路网的养护工单，根据施工资源分布、交通延误成本与病害紧急度 Pi 动态分派任务，确保养护单元抵达时间 ⩽8 分钟，推动传统定期养护向预测性主动运维模式转型。

应急场景下实行车 - 路 - 云三级联控：当车载传感器检测到轮胎抓地力骤降（动态摩擦系数 μ<0.3 ）且路侧气象站同步反馈温度 时，云端立即触发结冰风险响应：通过 RSU 向车端广播避让指令及上游 5 公里范围内的限速建议，同步调度融雪剂喷洒车至地理坐标点（误差 ⩽20cm ），联动可变情报板发布区域级警示信息。该机制在冬季试点中效果良好，验证了“数据穿透式预测 - 资源靶向投放 -车路协同引导”的闭环管理体系。

3 结语

车路云一体化技术的引入，标志着高速公路运维管理进入智能化、协同化的新阶段。通过车端、路侧与云端的融合，该体系能够实现交通状态的精准感知、风险的主动预警及资源的动态优化，提升高速公路的安全性、效率及可持续性。未来，随着5G-A/6G 通信、数字孪生、自动驾驶等技术的突破，车路云一体化体系将向更高层次的自主决策与自适应调控方向发展。

参考文献：

[1] 李淑华, 钱勇生, 曾俊伟, 魏谞, 杨民安. 基于车路云协同的高速公路交通优化与仿真分析 [J]. 交通世界 ,2025(4):1-3.

[2] 左志武 . 车路云一体化智慧高速 , 开启未来交通新篇章 [J]. 大数据时代 ,2024(2):63-66.