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面向复杂城市环境的车路协同决策支持体系构建1

面向复杂城市环境的车路协同决策支持体系构建

摘要

本报告系统研究了面向复杂城市环境的车路协同决策支持体系构建问题。随着城

市化进程加速和智能网联汽车技术快速发展，传统交通管理系统已难以应对日益复杂

的城市交通挑战。本文首先分析了当前车路协同技术的发展现状及存在问题，指出在多

源异构数据融合、实时决策优化、跨系统协同等方面存在明显不足。基于此，报告提出

了一个五层架构的车路协同决策支持体系，包括感知层、网络层、平台层、应用层和交

互层，并详细阐述了各层功能定位与技术实现路径。研究采用了理论分析与实证研究相

结合的方法，通过构建多智能体仿真模型验证了体系的有效性。结果表明，该体系可将

城市交通通行效率提升15%20%，减少交通事故发生率约30%。报告最后提出了分阶段

实施策略和风险应对措施，为我国智慧交通建设提供了系统性解决方案。

引言与背景

城市交通发展现状与挑战

当前我国城市化率已超过65%，城市人口持续集聚导致交通需求激增。据《中国城

市交通发展报告》显示，全国36个主要城市早晚高峰时段平均车速仅为25公里/小时，

较十年前下降约40%。交通拥堵不仅造成时间浪费，每年还导致超过2000亿元的经济

损失。与此同时，城市交通事故年发生量维持在20万起左右，造成约5万人死亡，交

通安全形势依然严峻。传统交通管理手段已难以应对日益复杂的城市交通环境，亟需通

过技术创新实现突破。

复杂城市环境下的交通问题呈现多维特征：一是空间维度上，城市路网结构复杂，

包含快速路、主干道、次干道、支路等多层级体系；二是时间维度上，交通流呈现明显

的潮汐特征和周期性波动；三是主体维度上，涉及行人、非机动车、机动车等多种交通

参与者；四是环境维度上，受天气、光照、道路施工等外部因素影响显著。这些特征使

得单一技术手段难以解决所有问题，需要构建系统化的决策支持体系。

车路协同技术发展历程

车路协同技术起源于20世纪90年代的智能交通系统(ITS)研究，经历了从单一

功能到系统集成、从信息交互到协同决策的发展过程。国际方面，美国从1999年开始

启动IntelliDrive项目，欧洲在2006年推出CVIS项目，日本于2011年启动Smartway

计划，均致力于推动车路协同技术发展。我国车路协同研究起步较2010年左右，但发

展迅速，“十三五”期间在多个城市开展了大规模示范应用。

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技术演进上，车路协同已从最初的信息服务阶段(如交通信息发布)发展到协同感

知阶段(如盲区预警)，目前正迈向协同决策阶段(如信号灯优化)。根据《车路协同技术

白皮书》预测，到2025年，我国车路协同市场规模将达到2000亿元，其中决策支持类

应用占比将超过40%。这一发展趋势表明，构建系统化的决策支持体系已成为车路协同

技术发展的必然选择。

研究意义与价值

构建面向复杂城市环境的车路协同决策支持体系具有多重意义：在技术层面，可以

突破现有车路协同系统在数据处理、决策优化等方面的瓶颈，推动技术体系升级；在应

用层面，能够有效提升城市交通运行效率，改善交通安全状况；在产业层面，可带动智

能网联汽车、智慧交通等相关产业发展，形成新的经济增长点；在社会层面，有助于缓

解城市交通问题，提升市民出行体验。

从战略高度看，车路协同决策支持体系是智慧城市建设的重要组成部分，也是实现

交通强国目标的关键支撑。根据《交通强国建设纲要》要求，到2035年要基本建成”人

民满意、保障有力、世界前列”的交通强国，而车路协同技术正是实现这一目标的重要

技术路径。因此，本研究具有重要的理论价值和实践意义。

研究概述

研究目标与范围

本研究旨在构建一套完整的车路协同决策支持体系，重点解决复杂城市环境下的

交通协同决策问题。具体目标包括：建立多源异构交通数据融合机制，开发实时交通状

态评估算法，构建多目标协同决策模型，设计系统化应用实施方案。研究范围限定在城

市道路环境，重点关注交叉口、路段、区域三个层级的协同决策问题。

研究将覆盖以下关键技术领域：交通信息采集与处理技术、车路通信技术、决策优

化算法、系统集成技术等。在应用场景上，主要考虑城市主干道、