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在智能网联汽车发展战略上，全世界呈现两条技术路线：一条是由美国主导的“单车感知”智能网联汽车路线；另一条是由中国引领的“网联感知”智能网联汽车路线。本书分析并研究了智能网联汽车与智能网联设施融合的中国路线，包括绪论、智能网联汽车理论方法、智能网联设施要素集成、移动边缘计算与5G网络切片技术、智能网联汽车与智能网联设施车路协同5章。本书从智能网联汽车的车视角、智能网联设施的路视角及智能车路协同互联互通和孪生映射的整体技术视角，研究了不同维度、不同视角智能网联汽车与智能网联设施间彼此交织、场景交融的新交通模式下城市交通与区域交通的科学技术理论方法。

目录
第1章  绪论 / 1
1.1  智能网联汽车创新战略 / 2
1.1.1  加快建设交通强国发展部署 / 3
1.1.2  全面构建中国智能汽车体系 / 7
1.1.3  新基建数字化转型网联设施 / 12
1.1.4  智能网联汽车迈进创新时代 / 20
1.2  智能网联汽车与智能网联设施 / 26
1.2.1  智能车路协同科学研究路线 / 26
1.2.2  国内外智能网联汽车的启示 / 35
1.2.3  智能汽车网联设施协同创新 / 55
1.2.4  智能网联汽车产业发展趋势 / 67

第2章  智能网联汽车理论方法 / 82
2.1  智能网联汽车全息感知 / 82
2.1.1  智能网联汽车传感器监测体系 / 83
2.1.2  智能网联汽车驾驶与仿真建模 / 90
2.1.3  传感器深度融合关键技术难点 / 95
2.1.4  高维特征可视化交通场景识别 / 99
2.2  智能网联汽车规划决策 / 103
2.2.1  自动驾驶规划决策限制极限 / 104
2.2.2  智能网联汽车常用路径规划 / 110
2.2.3  提升多源融合状态解析技术 / 118
2.2.4  多层地图模型与车道级规划 / 121
2.3  智能网联汽车控制执行 / 132
2.3.1  重构整车电子电控体系架构 / 133
2.3.2  智能驾驶功能软件平台设计 / 139
2.3.3  智能汽车驾驶人员安全接管 / 143
2.3.4  智能网联汽车性能综合评价 / 147
第3章  智能网联设施要素集成/ 153
3.1  智能网联设施数字化转型 / 154
3.1.1  数字化转型关键技术及领域 / 155
3.1.2  人-车-路-网-云要素协同5G网联 / 157
3.1.3  智能网联设施场景覆盖实验 / 162
3.1.4  智能网联设施交通分级标准 / 168
3.2  智能网联设施数据解析 / 183
3.2.1  道路交通机动车辆冲突分析 / 183
3.2.2  虚拟交通发展决策支持模式 / 191
3.2.3  智能网联设施信号机管控接口 / 196
3.2.4  新交通模式交通建模与仿真 / 201
3.3  智能网联设施人因管控 / 206
3.3.1  构建主流信号人因工程管控平台 / 207
3.3.2  国内外道路交叉口通行规则特征 / 209
3.3.3  智能汽车与驾驶员、行人博弈决策 / 215
3.3.4  智能网联设施未来交通洞察 / 229

第4章  移动边缘计算与5G网络切片技术 / 235
4.1  智能网联汽车与智能网联设施移动边缘计算 / 235
4.1.1  智能网联汽车结构特性关联 / 237
4.1.2  智能网联汽车要素优化方法 / 240
4.1.3  智能网联设施5G网络重构 / 243
4.1.4  智能网联移动边缘计算扩展 / 247
4.2  智能网联汽车与智能网联设施5G网络切片解析 / 251
4.2.1  5G通信网络切片数字化转型 / 252
4.2.2  5G通信网络切片超高带宽 / 257
4.2.3  5G通信网络切片超低时延 / 261
4.2.4  5G通信网络切片海量连接 / 262
4.2.5  5G通信网络切片编排部署 / 264
第5章  智能网联汽车与智能网联设施车路协同 / 270
5.1  智能网联汽车与智能网联设施设计 / 272
5.1.1  智能汽车与网联设施一体化融合 / 272
5.1.2  智能网联汽车与智能网联设施评价 / 278
5.2  智能网联汽车与智能网联设施实践 / 285
5.2.1  深圳市智能网联汽车道路测试规划 / 286
5.2.2  深圳市中心城区智能车路协同管控 / 288
5.2.3  深圳市福田智能网联公交协同管控 / 290
5.2.4  深圳市主干路——新洲路智能化协同管控 / 292
5.2.5  深圳新国际会展中心智能公交管控 / 293
5.2.6  深圳市智慧宝安智能车路协同管控 / 295
5.2.7  深圳市坪山新区智能车路协同管控 / 298
5.2.8  深圳市外环高速智能车路协同管控 / 303
参考文献 / 308

序言
开发智能网联汽车的根本不是汽车，而是为了人们可以高效、安全、便捷地出行。智能车路协同作为智能网联汽车与智能网联设施的最终目标，是当今国内外智能交通领域的前沿技术和必然发展趋势，是提高效率、优化能耗、降低排放的有效手段，将从根本上改变传统道路交通的发展模式，重构新一代智能交通系统。在智能网联与非网联、自动驾驶与有人驾驶混合交通模式中，“新四化”（电动化、网联化、智能化和共享化）的发展改变了交通系统内部诸元素的耦合关系。
交通运输是国民经济中基础性、先导性、战略性、引领性产业和重要的服务性行业，是可持续发展的重要引擎。据不完全统计，截至2021年年底，全国铁路营业里程15.0万千米，其中，高铁营业里程4万千米；全国公路总里程528.07万千米，其中，高速公路里程16.91万千米；全国公路桥梁91.28万座、总长6628.55万千米；全国内河航道通航里程12.77万千米；全国港口生产用码头泊位20867个，其中，万吨级及以上泊位2659个；颁证民用航空机场248个；全国拥有铁路机车2.2万台，拥有公路营运汽车1231.96万辆，拥有水上运输船舶12.59万艘，拥有城市公共汽电车70.94万辆，拥有城市轨道交通配属车辆5.73万辆，拥有巡游出租汽车139.13万辆；全年完成邮政行业业务10.9亿件，快递业务量1083.0亿件；全国城市公共汽电车运营线路75770条，运营线路总长度159.38万千米，公交专用车道18263.8千米，城市轨道交通运营线路275条，运营里程8735.6千米；全年完成城市客运量993.84亿人次；全年完成交通固定资产投资36220亿元。2021年年底，全国机动车保有量达3.95亿辆，其中，汽车3.02亿辆；机动车驾驶人员达4.81亿人，其中，汽车驾驶人员4.44亿人。
随着自动驾驶和智能网联技术的逐渐成熟，传统人工驾驶车辆（MV）、网联人工驾驶车辆（CV）、非网联自动驾驶汽车（AV）和网联自动驾驶汽车（CAV）之间的混合运行交通模式已经成为常态。本书第一作者关金平通过在美国加利福尼亚大学伯克利分校，以及美国麻省理工学院、哈佛大学的科研工作积累，在国际交通模型大师（第一主流模型——离散选择模型体系代表人Daniel McFadden教授，第二主流模型——基于活动的出行模型体系代表人Moshe Ben-Akiva教授）的指导下，深入开展了新交通模式——智能网联汽车V2X与智能网联设施I2X理论方法、关键技术和测试验证的应用研究，为解决未来交通建模仿真等关键问题研究提供了支撑，具有较高的科学水平和很大的科学价值，值得一读。

清华大学交通与物流学部主任、教授、博导
 2022年5月1日

前言
2019年9月，中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》；2020年2月，由11个部委联合印发《智能汽车创新发展战略》；2020年3月，中央政治局会议提出新基建；2020年5月，两会发布的《政府工作报告》提出“两新一重”；2020年12月，党的十九届五中全会通过《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》；2021年10月，中共中央、国务院印发《国家标准化发展纲要》等。这些重要文件均对自动驾驶行业发展进行了非常有针对性的指导，这是国家战略层面对自动驾驶的推进，对加快建设交通强国做出专门部署，提出明确要求。智能网联汽车与智能网联设施走向产业落地已是板上钉钉的事，智能车路协同商业价值不言自明。伴随着技术的演进发展，交通工具——汽车正在向高性能、新能源、自动驾驶等更高领域发展，道路交通基础设施也经历了低等级公路、高速公路、信息化、智能化、智慧化、数字化的演化进程，一个绿色可持续、数字化综合交通运输体系已经成为人、车、路协同发展的主攻方向。
这种新交通模式将重塑交通出行体验，通过人、车、路、云之间车联与路联数据的互联互通，实现智慧出行服务、智能网联汽车、智能网联设施、智能车路协同等新一代智能交通核心体系基础建设。我们基于“智能车路协同关键技术与装备行业研发中心”“智能车路协同系统创新人才培养示范基地”和“智能车路协同管理生产设施（国家）科普基地”的国家级“三位一体”建设，走在中国智能网联汽车、智能网联设施、智能车路协同领域前列，成为国家智能车路协同行业的先锋。
汽车产业是国民经济支柱产业之一，一辆车要实现真正意义上的出行，绝对不是孤立个体能够实现的，应该与道路交通设备、设施环境相关联，这也是智能网联汽车与智能网联设施互联互通的一体化思想的体现。车联网和车路协同都强调汽车通过通信接收道路环境信息，提高驾驶的安全性和效率。车联网从车的角度、车路协同从道路的角度分别阐述车的智能化联网。无线通信网络是连接车联网各个节点的传输纽带，是车联网应用广泛落地的基础之一。5G技术已经实现商用落地，对于汽车智能网联的发展具有重要的推动作用。智能车路协同，实质上是把车和路看成一个整体；车路协同侧重的是路把感知到的信息传递给车，至于车是人开，还是根据路侧设备的提示自动驾驶，则依赖于车路协同和自动驾驶的必然联系。智能路侧设施采集所有车的信息，并上报到一个统一的城市交通数据中心，由城市交通数据中心根据这些数据进行分析并加以应用。这个城市交通数据中心是城市交通的云脑。
在车路协同环境下，智能网联汽车可以在不同的自动化水平上发展，让自动驾驶变成一种可落地的现实。智能网联设施的车路协同由“路”来“告诉”车周边的情况，如何打造智慧的路，其本质就是对道路及相关基础设施进行数字化建设与提升，以便智能网联汽车这个主体的“大脑”能结合这些数字化信息进行更高效的决策和控制。对道路需要用到的信号灯、指示牌标志、标线等进行数字化转型，把先进的设备安装在道路上，由道路上的设备进行感知；对道路本身、道路环境进行识别，即对道路参与主体的位置、速度及运动方向进行识别；对道路上发生的异常事件进行识别。从智能车路协同项目的示范成果来看，通过核心操作系统将车载终端主要任务进行一体化集成是一条可靠路径。借助操作系统的基础作业和软硬件协同能力，实现车与车、车与路之间的互联，承担硬件数据融合等车路协同的特定需求。
智能车路协同是智能网联汽车V2X与智能网联设施I2X一体化发展的必然结果，在这一过程中，无论人开车还是自动驾驶汽车，驾驶员或自动驾驶汽车算法都通过“眼观六路、耳听八方”，做出驾驶动作，保持车距，根据信号灯等道路设施环境进行停车、开车、转弯等车辆管控反应。而单车自动驾驶发展一段时间后，被证实有着不可避免的局限性，只在车上装摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器，让车能感知到周围的情况，然后自动做出反应，这是远远不够的。单车自动驾驶对于交通效率和安全性的提升仍然不足，这正是当前智能网联汽车V2X行业强调“聪明的车”加“智慧的路”和“强大的网”需要紧密结合的原因，迫切需要智能车路协同支撑智能网联汽车与智能网联设施一体化协同发展。
《智能网联汽车V2X与智能网联设施I2X》的内容正好反映这一特性要求，本书的主要内容包括绪论、智能网联汽车理论方法、智能网联设施要素集成、移动边缘计算与5G网络切片技术、智能网联汽车与智能网联设施车路协同5章。本书从智能网联汽车的车视角、智能网联设施的路视角及智能车路协同互联互通和孪生映射的整体技术视角，研究了不同维度、不同视角智能网联汽车与智能网联设施间彼此交织、场景交融的新交通模式下城市交通与区域交通的科学技术理论方法。
中国目前是世界上规模最大的汽车产销国，高速公路里程数也已位居全球第一。将如此庞大的车流与路侧基础设施连接起来，自然可以大幅度提升交通效率与交通安全性，但这也极大地提高了车端、路侧端与通信端间协同部署、协同决策的技术难度。从政府、自动驾驶公司、科技巨头们在推动车路协同大规模落地普及的情况来看，车路协同背后是交通行业的智能化过程，链接智慧城市、大数据和云服务，是数个场景交汇、融合的大市场，如果将视野放至车路协同产业链的全局，要做好车路协同和智慧交通，还需要车企、通信设备厂商、网络运营商、高精地图厂商、激光雷达等传感器厂商，甚至道路基础设施建设部门等多方的合力参与。车路协同和智慧交通的崛起既受政策和技术驱动，也是市场驱动下的结果。未来交通人本需求、智能网联汽车、智能网联设施、出行即服务、共享合乘与拼车、自动按需出行等新交通模式不断创新发展，将极大地改变我们的交通生活业态，相信在新一代智能交通系统体系这个庞大的市场中，每个参与者都能凭借自身优势各得所需。

编  者        
2022年10月于深圳湾畔

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