一、方案背景
1、現(xiàn)狀描述
       據(jù)交通運輸部發(fā)布的《2019年交通運輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》指出，2019年全年高速公路建設(shè)完成投資 11504億元，增長15.4%，高速公路里程 14.96萬公里，增加0.70萬公里。隨著高速公路里程的迅猛增長，在方便人民群眾出行、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會快速發(fā)展的同時，也產(chǎn)生了諸多問題。如車輛超速、實線變道、未保持安全車距、非緊急情況停車、交通擁堵、匝道倒車等現(xiàn)象屢禁不止，由此引發(fā)的交通事故和人員傷亡數(shù)量居高不下，嚴(yán)重威脅著人民的生命財產(chǎn)安全。
       隨著我國交通強(qiáng)國戰(zhàn)略實施，交通領(lǐng)域改革進(jìn)展迅速，省際收費站撤除、ETC推廣、入口稱重政策實施等新形勢新情況給高速公路交通管理帶來了新的挑戰(zhàn)、提出了新要求，迫切需要轉(zhuǎn)變理念、創(chuàng)新方式、改進(jìn)措施，解決好現(xiàn)行管理工作與現(xiàn)代交通運輸需要間存在的不平衡、不適應(yīng)問題。
       通過本方案建設(shè)，期望推動大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等創(chuàng)新技術(shù)與交通行業(yè)的深度融合，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源賦能交通發(fā)展，促進(jìn)交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)、運輸服務(wù)網(wǎng)、能源網(wǎng)與信息網(wǎng)絡(luò)融合發(fā)展，從而構(gòu)建泛在先進(jìn)的交通信息基礎(chǔ)設(shè)施。
2、需求分析
       智慧化高速公路,無論是服務(wù)于自動駕駛新技術(shù),還是作為常規(guī)的交通服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施,首先強(qiáng)調(diào)的必然是“精細(xì)化”、“實時性”、“全天候”、“無盲點”等特征,對于道路上的傳感設(shè)備也會提出同樣的需求，具體分析如下：
（1）路面信息全天感知
       我國高速公路普遍具備里程長、岔口多、流量大等特征，在不同地區(qū)受當(dāng)?shù)刈匀画h(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展制約，部分路段還具備橋隧密集、氣候復(fù)雜、彎道多、下坡長、服務(wù)區(qū)間隔遠(yuǎn)等特點，這給交管部門對路面交通運行狀況的信息采集帶來了極大難度，尤其在一些地處偏僻的事故高發(fā)路段，僅僅依靠傳統(tǒng)的檢測手段無法保證全天候全時段掌握路面的車流量、平均車速、擁堵程度、異常事件等，亟需采用更為先進(jìn)的路側(cè)感知技術(shù)對過往車輛進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與事件預(yù)警。
（2）交通事故檢測預(yù)警       
       高速公路上的不文明駕駛行為是導(dǎo)致重大交通事故的主要原因，常見的高速公路違法行為如下：超速駕駛、應(yīng)急車道超車、應(yīng)急車道停車、慢車占據(jù)快車道、右側(cè)超車、匝道口停車滯留、高速出口倒車等。需借助更為敏銳的路側(cè)感知設(shè)備對危險駕駛行為及其引發(fā)的交通事故提前預(yù)警，并聯(lián)動電子警察系統(tǒng)對違法行為實時取證，通過處罰與教育相結(jié)合的方式規(guī)范駕駛?cè)藛T的駕駛行為，規(guī)避各種可能擾亂交通秩序的行為事件，營造安全暢通的出行環(huán)境。
（3）數(shù)據(jù)資源開放共享
       高速公路路側(cè)感知設(shè)備采集的數(shù)據(jù)應(yīng)包括但不限于即時車速、行車方向、車輛位置、車流量、異常事件、車道占有率、車牌信息、車輛屬性等，并能將相關(guān)數(shù)據(jù)高度融合，相比傳統(tǒng)分散式數(shù)據(jù)，作為城市道路運行管理等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)更精準(zhǔn)，使用價值更高。同時路側(cè)感知設(shè)備需支持靈活組網(wǎng)，可在安全合規(guī)前提下向多級管理部門開放共享數(shù)據(jù)，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)多跑路、交通更暢行”的治理目標(biāo)。
（4）面向未來保護(hù)投資
       現(xiàn)階段高速公路信息化建設(shè)的方向主要圍繞事故處置、違法取證、道路誘導(dǎo)、出行服務(wù)、不停車收費等領(lǐng)域展開，隨著自動駕駛、車路協(xié)同、物聯(lián)網(wǎng)、5G通信等技術(shù)的成熟運用，人民的出行需求也會越發(fā)豐富。高速公路的信息化建設(shè)應(yīng)該立足當(dāng)下，面向未來，依托新技術(shù)、新材料、新工藝、新設(shè)備，以打造“全天候安全保障、全方位出行服務(wù)、全數(shù)字運營維護(hù)、全壽命綠色建管”的智慧公路為設(shè)計理念，最大限度保護(hù)現(xiàn)有投資。
二、應(yīng)用場景
1、交通信息采集
       交通信息收集系統(tǒng)利用安裝在道路上和車輛上的傳感器、攝像頭等設(shè)備進(jìn)行交通流量、行車速度、管制信息、道路狀況、服務(wù)區(qū)、天氣等動態(tài)信息收集、處理和發(fā)布，是智慧高速公路的重要組成部分。交通信息收集系統(tǒng)的基礎(chǔ)是交通數(shù)據(jù)的采集，近些年隨著科技的進(jìn)步，交通信息采集方式也趨于多樣化，在傳統(tǒng)的視頻傳感器、紅外傳感器和感應(yīng)線圈基礎(chǔ)上，出現(xiàn)了以毫米波雷達(dá)為代表的新型采集方式。  
       毫米波雷達(dá)覆蓋范圍廣，受天氣和光線因素影響小，可全天候不間斷采集路面信息，雷達(dá)內(nèi)置多目標(biāo)跟蹤濾波算法，可直接輸出高精度高可靠的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通過在中心部署信息處理分析系統(tǒng)，對雷達(dá)感知數(shù)據(jù)、視頻感知數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)融合處理、綜合分析，借助路側(cè)廣播、短消息、公眾號、誘導(dǎo)屏、車載設(shè)備，實時向交通參與者提供道路交通信息、交通氣象信息、事故預(yù)警信息及出行相關(guān)的其他信息，同時交管部門也可依據(jù)收集到的交通信息對相關(guān)路段加強(qiáng)管制，優(yōu)化道路通行條件，提高高速公路通行能力。
2、事故檢測預(yù)警
       基于雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤識別技術(shù)的高速公路智能事件檢測系統(tǒng)，主要是利用安裝在匝道口、隧道、橋梁等事故高發(fā)路段的毫米波雷達(dá)對交通情況進(jìn)行實時感知，通過先進(jìn)的雷達(dá)檢測算法及時發(fā)現(xiàn)、上報特定的交通事件，幫助管理人員快速識別道路異常情況并及時處理，使道路盡快恢復(fù)通暢。
       高速公路匝道匯入口通常車流量較大，由于存在視覺盲區(qū)，在車輛變道并入主線時容易發(fā)生剮蹭、追尾等事故；匝道匯出口則容易出現(xiàn)車輛連續(xù)變道、緊急剎車、甚至是導(dǎo)流區(qū)停車、倒車等危險駕駛行為。同樣由于感知盲區(qū)、肉眼視距限制等原因，隧道出入口、應(yīng)急車道、急轉(zhuǎn)彎處等均是交通事故頻發(fā)路段。
       通過在上述路段部署毫米波雷達(dá)，能實時檢測車輛的速度、位置、流量等信息，及異常停車、緊急變道、車輛逆行、擁堵緩行等事件，并借助路側(cè)單元將異常數(shù)據(jù)及時反饋到高速公路事故預(yù)警平臺，支撐研判決策、風(fēng)險防控、信息發(fā)布、事故處置等業(yè)務(wù)的開展，實現(xiàn)對事故的快速判別和科學(xué)處置，杜絕二次事故發(fā)生。
3、數(shù)據(jù)資源復(fù)用
       毫米波雷達(dá)具備分辨率高、指向性好、抗干擾能力強(qiáng)和探測性能好的獨特優(yōu)勢，所采集輸出的數(shù)據(jù)不僅能夠滿足智能交通、無人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用，在智慧城市的打造過程中也起著舉足輕重的作用。在“數(shù)據(jù)為王”的大數(shù)據(jù)時代，物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)，移動互聯(lián)等技術(shù)在交通領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用，將給智慧高速注入新的技術(shù)內(nèi)涵。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)研究和人工智能，深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的深入，智慧高速在交通運行管理優(yōu)化，面向車輛和出行者的智慧化服務(wù)等各方面，將為公眾提供更加敏捷、高效、綠色、安全的出行環(huán)境，創(chuàng)造更美好的生活。
       毫米波雷達(dá)可持續(xù)輸出豐富精準(zhǔn)的交通流數(shù)據(jù)，具備開放的共享端口，兼容主流的通信協(xié)議，能夠與其他交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)深度融合共享，助推智慧城市大數(shù)據(jù)生態(tài)建設(shè)，通過對交通客流、出行通勤、重點區(qū)域?qū)崟r交通狀況等重要交通場景下的大數(shù)據(jù)分析，提供覆蓋交通管理、決策、服務(wù)等方面的全方位交通優(yōu)化方案。
4、路側(cè)全息感知
       隨著智能網(wǎng)聯(lián)車的發(fā)展，如何提高智能網(wǎng)聯(lián)車環(huán)境感知能力成為當(dāng)下研究的熱點和難點。現(xiàn)在的研究主要集中在：通過車載端的多傳感器融合來提高智能網(wǎng)聯(lián)車的環(huán)境感知能力，但由于車載傳感器安裝高度的限制以及車輛行駛過程中出現(xiàn)顛簸或者在坡道行駛時，對傳感器的識別精度以及識別范圍具有很大的影響，路側(cè)交通信息采集裝置則可以彌補(bǔ)這一空白，從整體路網(wǎng)角度為智能網(wǎng)聯(lián)車提供更加豐富的感知信息，并且以激光雷達(dá)為代表的車端傳感器價格較高，通過以毫米波雷達(dá)為代表的路側(cè)信息采集裝置向智能網(wǎng)聯(lián)車提供路況信息可以有效降低智能網(wǎng)聯(lián)車成本。
       未來的智慧高速應(yīng)具備L3級別以上自動駕駛所需的車路協(xié)同環(huán)境，不僅能滿足高速公路運營、監(jiān)管及用戶出行信息服務(wù)的需求，還要滿足智能網(wǎng)聯(lián)汽車的規(guī)模化運行。通過在路側(cè)部署雷達(dá)、攝像頭等智能感知設(shè)備，顯示屏、警示燈等信息發(fā)布設(shè)備，路側(cè)單元（RSU）等通信設(shè)備，及對上述信息進(jìn)行分析計算和指令下發(fā)的邊緣計算服務(wù)器，從而根據(jù)實時局部信息快速分析計算并將結(jié)果反饋給周邊車輛，比如危險路況避讓、交通事故預(yù)警。若需要匯總?cè)中畔ⅲ吘壴茖⒕植啃畔⑸蠄蠼o中心云，由中心云計算決定是否追加下發(fā)，同時協(xié)助中心云繪制出整體交通態(tài)勢圖。
三、優(yōu)勢亮點
       毫米波雷達(dá)作為智慧高速交路側(cè)感知傳感器，相比地磁、超聲波傳感器、視頻流傳感器、激光雷達(dá)等有其不可比擬的優(yōu)勢，主要體現(xiàn)在如下幾個方面：
1、全天候全時段
       毫米波雷達(dá)波束窄而具備高精細(xì)細(xì)節(jié)分辨的能力，相比激光其傳播特征受氣候影響小，整機(jī)支持IP67防護(hù)等級，無論是霧霾、暴雨、大風(fēng)等極端天氣，還是光線不佳的各種路段，均能正常工作，受環(huán)境因素影響小。
2、高精度抗干擾
       毫米波雷達(dá)波束為毫弧度量級，具備波束窄、方向性好、多普勒帶寬高等特點，測速精度0.1m/s，測角精度0.1°，車流量和平均車速檢測準(zhǔn)確率98%以上，同時具備較強(qiáng)的抗電子干擾、雜波干擾和多徑反射干擾能力，適用于道路機(jī)電設(shè)施復(fù)雜的路況環(huán)境。
3、高分辨多目標(biāo)
       在雷達(dá)圖像中，當(dāng)兩個目標(biāo)位于同一方位角且速度一致，但與雷達(dá)的距離不同時，二者被雷達(dá)區(qū)分出來的最小距離是距離分辨率。同理，雷達(dá)在角度和速度上區(qū)分鄰近目標(biāo)的能力，可分別用角度分辨率和速度分辨率來表示。毫米波雷達(dá)采用先進(jìn)的線性調(diào)頻技術(shù)和信號處理算法，距離分辨率可達(dá)1.49m（車輛）和0.32m(行人)，角度分辨率可達(dá)1.6°（車輛）和5.5°（行人），速度分辨率可達(dá)0.1m/s，均處于業(yè)內(nèi)領(lǐng)先地位。毫米波雷達(dá)還采用獨特的多目標(biāo)跟蹤技術(shù)，最大可同時對272個交通目標(biāo)實時跟蹤。
4、易維護(hù)低功耗
       毫米波雷達(dá)可安裝在信號燈或者電子警察桿件上，施工簡單，無需破壞路面，調(diào)試方便，非專業(yè)技術(shù)人員也能短時間內(nèi)掌握調(diào)試方法；毫米波雷達(dá)可直接輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無需額外部署前端工控機(jī)或者中心服務(wù)器，維護(hù)成本低。
       毫米波雷達(dá)采用高效能處理芯片和自散熱的結(jié)構(gòu)設(shè)計，從根本上降低產(chǎn)品的峰值功耗，平均用電功耗低至3W，大大節(jié)約了電力資源。
5、多數(shù)據(jù)低延時
       毫米波雷達(dá)基于對目標(biāo)的距離、速度、方位角基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集分析，可輸出豐富的數(shù)據(jù)類型，包括車輛速度、位置、方向等即時數(shù)據(jù)，車流量、平均速度、占有率、車頭時距、排隊時長等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，車輛逆行、擁堵、排隊溢出、超速、加塞、異常停車等事件數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)的信處、點云、凝聚、成像過程均在雷達(dá)中完成，輸出即為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且每隔50ms就檢測一次，數(shù)據(jù)延時可忽略不計，從而為不同應(yīng)用場景提高效可靠的數(shù)據(jù)支撐。