高速信息化中车路协同通信技术应用

引言

随着我国高速公路里程突破 17 万公里，交通流量持续增长，传统交通管理模式面临通行效率低下、事故率居高不下等挑战。高速信息化建设推动交通系统向“人 - 车 - 路 - 云”一体化演进，而车路协同通信技术作为连接各要素的核心纽带，成为解决上述问题的关键突破口。车路协同通过车辆与路侧设备（V2I）、车辆与车辆（V2V）、车辆与云端平台（V2N）的实时数据交互，实现“全局感知 - 动态决策 - 协同控制”的闭环管理。当前，车路协同通信技术面临三大核心挑战：一是高速公路高移动性场景下的通信稳定性，车辆时速超120km 时易产生多普勒效应，导致信号衰减；二是海量设备接入时的数据传输时延，需满足毫秒级响应需求；三是跨厂商、跨系统的通信协议兼容性，影响规模化应用。本文针对上述问题，构建适配高速信息化的车路协同通信系统，通过技术创新与场景落地验证，为实际应用提供解决方案。

1 车路协同通信技术基础

1.1 V2X 通信技术体系

V2X（Vehicle-to-Everything）是车路协同的核心通信技术，涵盖 V2V（车车通信）、V2I（车路通信）、V2P（车与行人）、V2N（车与云端）四类通信场景。在高速公路场景中，V2V 与 V2I 是应用核心：V2V 通过直连通信（PC5 接口）实现车辆间实时交互，传输车间距、速度、刹车状态等信息，通信距离可达 300m ，支持 100km/h 以上时速下的稳定连接；V2I则通过路侧单元（RSU）与车载单元（OBU）的交互，获取路侧传感器（如毫米波雷达、激光雷达）的融合数据，实现超视距感知[1]。

V2X 通信采用 LTE-V2X 与 NR-V2X（5G/6G）双技术路径。LTE-V2X 适用于中低速率、广覆盖场景，通信时延约 50ms，可满足基础安全预警需求；NR-V2X 则支持更高带宽（100Mbps以上）、更低时延（10ms 以内），能传输高清视频、点云数据等大容量信息，适配自动驾驶协同控制场景。

1.2 5G/6G 网络支撑能力

5G 网络的低时延、高可靠（URLLC）特性为车路协同提供关键支撑。通过网络切片技术，可为车路协同业务分配独立的通信资源，保障在交通高峰期仍能维持稳定服务。例如，在自动驾驶车队协同场景中，5G 切片可将通信时延控制在 20ms 以内，确保车辆队列的同步制动响应。

6G 技术的发展进一步强化车路协同能力，其太赫兹频段可实现超大带宽传输，支持路侧激光雷达点云数据（每秒 1.5GB）的实时回传；同时，空天地一体化网络覆盖解决了高速公路偏远路段的信号盲区问题，为全域车路协同提供可能。

1.3 边缘计算与数据安全技术

边缘计算节点部署于路侧或基站附近，可对车路交互数据进行本地化处理，减少云端传输时延。例如，路侧边缘节点可实时融合多辆车的位置信息，计算出最佳跟车距离并推送至车载终端，整个过程时延可控制在 50ms 内。

数据安全方面，采用国密算法（SM4）对通信数据加密，结合区块链技术构建分布式信任机制，确保车辆身份认证与数据完整性。针对高速公路场景，设计动态密钥更新机制，每30 秒生成新加密密钥，防止数据被窃取或篡改。

2 高速信息化车路协同通信系统架构

2.1 总体架构设计

系统采用“云 - 边 - 端”三层架构，实现车路协同全链路通信与数据处理。

感知层（端侧）由车载终端与路侧设备组成。车载终端集成 OBU、GNSS 定位模块及惯性导航单元，采集车辆速度、加速度、转向角等动态数据，定位精度达厘米级；路侧设备部署于高速公路护栏或龙门架，包括 5G 基站、毫米波雷达（探测距离 1km）、激光雷达（点云密度 200 点 / ㎡）、高清摄像头（帧率 30fps）及边缘计算单元，实现对道路环境、交通流的全方位感知。

通信层（边侧）承担数据传输与本地处理功能。基于 5G NR-V2X 技术构建通信网络，路侧设备与车辆间采用 PC5 直连通信（近距离）与 Uu 接口（远距离）混合模式：当车间距小于 500 m 时，优先通过 PC5 接口直接交互，降低云端依赖；超出范围时，由路侧边缘节点转发数据。边缘计算单元负责实时数据融合，例如将雷达与摄像头数据结合，精准识别车辆类型与违法行为。

云平台层（云端）实现全局协同与决策优化。基于云计算技术构建车路协同云平台，汇聚全路网的交通数据，通过大数据分析生成交通态势预测模型（如 15 分钟内的车流拥堵点），并向边缘节点推送协同控制策略，例如动态调整车道限速或引导车辆换道。

2.2 通信协议优化

针对高速公路高移动性特点，对 V2X 通信协议进行适应性优化：

一是多普勒频偏补偿。通过车载终端实时采集速度信息，路侧基站根据车速计算频偏值（公式： Δf=f₀×v×cosθ/ c，其中 f0 为载波频率，v 为车速，θ 为入射角度，c 为光速），动态调整接收频率，使通信误码率控制在 10^-6 以下。

二是自适应调制编码。根据车辆与路侧设备的距离动态调整调制方式：近距离（ <300 m）采用 64QAM 编码，提升数据传输速率至 20Mbps ；远距离（300-1000 m）切换为 QPSK编码，保障通信可靠性。

三是分布式通信资源调度。采用强化学习算法，路侧边缘节点实时监测信道负载，当接入车辆超 50 辆时，自动分配子信道资源，避免信号干扰，信道利用率提升 30%^[2] 。

2.3 数据安全机制

构建“身份认证 - 数据加密 - 隐私保护”三位一体安全体系：

(1) 身份认证采用基于数字证书的双向认证机制，每辆车与路侧设备均预置 CA 颁发的数字证书，通信前需验证证书有效性，防止伪造终端接入。

(2) 数据传输采用端到端加密，使用 SM4 算法对原始数据加密，会话密钥通过非对称密（SM2）协商，确保即使数据被截获也无法解密。

(3) 隐私保护方面，对车辆位置信息进行模糊化处理，例如在向云端上传数据时，将具体坐标偏移至 100 m 范围内的虚拟点，同时保留路侧节点的精准定位用于本地协同，平衡安全性与服务质量。

3 典型应用场景实现

3.1 智能交通流管控

通过车路协同通信实现动态限速与车道引导。路侧设备实时采集交通流密度（辆 / 公里），当某路段密度超过 200 辆 / 公里时，边缘节点计算最佳限速值（如从 120km/h 降至 ），并通过 V2I 通信向该路段车辆推送限速指令，车载终端在仪表盘显示提示信息，同时同步至导航系统规划最优车道。

系统还支持应急车道动态启用，当检测到主线拥堵且应急车道空闲时，路侧设备向管控中心申请临时开放，获批后通过车路通信向车辆广播车道启用时段（如 15:00-16:00），引导车流分流，通行效率提升约 25%。

3.2 协同碰撞预警

针对高速公路追尾、变道碰撞等事故，系统设计多级预警机制：

① 车距预警：通过 V2V 通信实时交换车间距与相对速度，当两车距离小于安全阈值（如时速 120km 时阈值为 150 m）时，车载终端发出声光报警，同时推送前车实时刹车状态。

②盲区预警：路侧雷达监测车辆盲区是否有其他车辆，当驾驶员打转向灯准备变道时，若盲区内存在车辆，立即通过 V2I 通信触发车载预警，响应时间 <100ms_c 。

③交叉路口碰撞预警：在高速公路出入口等复杂路段，路侧设备融合多方向车辆数据，当检测到两车可能在交汇点碰撞时（如匝道车辆未减速并入主线），向双方推送紧急制动建议，同时路侧 LED 屏显示警示信息 [3]。

3.3 自动驾驶车队协同

支持 L4 级自动驾驶车队的协同行驶，通过 V2V 通信实现队列控制。头车根据路侧设备提供的路况信息（如弯道半径、坡度）调整速度，后续车辆通过与头车的实时通信（时延＜50ms）保持车距（约 50 m）与同步加速 / 制动，形成紧密队列，降低风阻能耗约 15%。

当车队中某辆车出现故障时，通过 V2V 通信向前后车发送故障信息，后车自动减速保持安全距离，头车则向路侧节点申请紧急停车区域，路侧设备引导车队有序停靠，避免二次事故。

4 实验验证与性能分析

4.1 实验环境搭建

在某段双向 6 车道高速公路（全长 50km. ）开展实验，部署 10 套路侧设备（间距 5km），配置 5G NR-V2X 基站与边缘计算单元；测试车辆为 10 辆搭载 OBU 的自动驾驶测试车，涵盖轿车、货车等类型，时速范围 60-120km/h。

实验指标包括通信时延、packet 接收率、预警准确率及通行效率提升幅度，对比传统无车路协同场景与本系统应用场景的性能差异。

4.2 实验结果分析

通信性能方面，系统在车辆时速 120km 时，V2I 通信平均时延为 18ms，packet 接收率达 98.5% ；V2V 通信平均时延 25ms，接收率 97.2%，均满足高速公路车路协同的实时性需求（要求时延 < 100ms，接收率＞ 95%）。

功能验证方面，协同碰撞预警准确率达 96%，成功识别 100 次模拟危险场景（如突发刹车、盲区来车）；智能交通流管控场景下，高峰时段平均车速从 65km/h 提升至 82km/h ，通行效率提升 26%。

安全性测试中，数据加密传输未被破解，身份认证成功率 100%，未出现伪造终端接入现象，隐私信息模糊化处理符合国家数据安全标准。

5 结语

本文通过构建“云 - 边 - 端”三层架构的车路协同通信系统，结合 5G NR-V2X 技术与协议优化策略，有效解决了高速公路高移动性场景下的通信稳定性与实时性难题。实验验证表明，系统在通信时延、数据可靠性及应用效能上均表现突出，可显著提升交通效率与安全性。该研究为高速信息化车路协同的规模化应用提供了技术范式，未来需进一步探索 6G与 AI 深度融合的协同机制，推动跨区域标准统一，加速智能交通系统的产业化落地。

参考文献：

[1] 邓 景 云 . 基 于 车 联 网 通 信 的 车 路 协 同 技 术 分 析 与 应 用 [J]. 中 国 宽带 ,2024,20(02):127-129.

[2] 桑中山 , 景峻 , 李杰 , 等 . 基于智能交通的车路协同系统技术应用研究 [J]. 中国新通信 ,2023,25(17):95-97.

[3] 张毅 , 姚丹亚 , 李力 , 等 . 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.