车路协同系统的应用场景有哪些？

一、超视距协同感知：突破单车智能的感知盲区

1. 静态盲区与遮挡协同感知

路侧单元利用多传感器融合，识别因大型车辆、建筑物遮挡而突然出现的行人或非机动车，并将信息毫秒级推送至车载终端，有效预警“鬼探头”等场景。

2. 动态盲区与弯道感知

在交叉口、匝道合流区等区域，路侧摄像头与雷达可探测远距离来车或高速接近的交通参与者，弥补车载传感器视距不足。

3. 道路遗撒与低矮障碍物感知

通过路侧感知设备识别路面上的散落物、低矮障碍物（如掉落的轮胎、工具箱），在车辆自身传感器难以探测的条件下提前预警。

4. 红绿灯与地图要素实时更新

路侧系统将信号灯相位、倒计时以及车道线变更等动态信息实时同步给车辆，解决车载视觉在雨雾天气或强逆光下的识别难题。

二、协同决策与规划：提升通行效率与安全冗余

1. 交叉口协调通行与绿波建议

路侧信号机与车辆进行V2X通信，向车辆推送最佳车速建议，使其在绿灯窗口内通过连续路口，减少停车等待时间。

2. 编队行驶与能源优化

在高速公路场景下，多辆具备网联能力的车辆通过车车通信组成紧密编队，前车领航后车跟随，降低整体风阻与燃油/电能消耗。

3. 拥堵绕行与动态路径规划

云端平台融合道路感知数据与交通流预测，实时为车辆规划绕行路线，缓解局部拥堵并平衡路网负载。

4. 施工区与事件临时管控

路侧设备在施工区域设置临时电子围栏，将车道封闭信息、限速建议推送至接近车辆，协助车辆提前换道或调整速度。

三、面向管理与服务的协同控制场景

1. 优先通行（公交/应急车辆）

路侧信号控制系统可识别优先级车辆，自动调整信号灯相位，确保公交、救护车、消防车等快速通过路口，提升公共服务效率。

2. 合作式代客泊车（AVP）

在停车场内，路侧感知系统引导车辆沿最优路径行驶至空闲车位，车辆在封闭区域内实现自主泊入与召唤。

3. 云代驾与远程监控

在复杂场景或车辆感知能力降级时，云端远程驾驶平台可临时接管车辆操控，通过5G低时延链路为车辆提供备用控制通道。

4. 弱势交通参与者（VRU）安全保护

学校、商圈等人员密集区域，路侧系统通过行人检测算法识别横穿或滞留的行人，向接近车辆发出减速避让提示。

四、典型场景的等级划分与实现条件

五、系统组成与运行逻辑

车辆端：搭载车载终端（OBU）、传感器与计算平台，负责环境感知与决策执行。

路侧端：由RSU、摄像头、毫米波雷达、激光雷达等构成，采集固定点位的交通流与事件信息。

云端平台：汇集车端与路侧数据，进行全域态势评估、路径优化与设备运维管理。

通信网络：以5G-V2X为核心，支持毫秒级车-路、车-云双向交互，为超视距协同提供低时延保障。