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面向自动驾驶的车路协同路侧单元部署策略研究1

面向自动驾驶的车路协同路侧单元部署策略研究

摘要

随着自动驾驶技术的快速发展，车路协同系统作为实现高等级自动驾驶的关键支撑

技术，已成为智能交通领域的研究热点。本报告系统研究了面向自动驾驶的车路协同路

侧单元(RSU)部署策略，从理论依据、技术路线、实施方案等多个维度展开深入分析。

研究表明，合理的RSU部署策略能够显著提升自动驾驶系统的安全性和效率，降低通

信延迟，提高信息覆盖质量。报告提出了一种基于多目标优化的RSU部署模型，综合

考虑了交通流量、道路条件、通信质量等多种因素，并通过仿真验证了模型的有效性。

研究结果显示，采用优化部署策略后，自动驾驶车辆的通信成功率可提升23.5%，平均

通信延迟降低18.7%，系统整体性能得到显著改善。本报告为自动驾驶环境下车路协同

基础设施的规划建设提供了理论依据和实践指导，对推动智能交通系统发展具有重要

意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

自动驾驶技术作为人工智能与汽车产业深度融合的产物，正引领全球交通系统的

深刻变革。根据国际自动机工程师学会(SAE)的分类标准，自动驾驶分为L0至L5六

个等级，其中L4、L5级别的高阶自动驾驶需要车路协同系统的全面支持。车路协同系

统通过车载单元(OBU)与路侧单元(RSU)的信息交互，实现车辆与道路基础设施的智

能协同，为自动驾驶提供全方位的环境感知和决策支持。

近年来，全球主要经济体纷纷布局车路协同技术。美国、欧盟、日本等发达国家和

地区已开展大规模示范应用，我国也将车路协同纳入国家发展战略。根据《智能汽车创

新发展战略》，到2025年，我国将实现有条件自动驾驶的规模化生产，车路协同系统将

成为关键支撑技术。在此背景下，研究面向自动驾驶的RSU部署策略，对于提升自动

驾驶系统性能、保障交通安全、促进智能交通发展具有重要的理论价值和现实意义。

1.2国内外研究现状

在车路协同RSU部署研究方面，国内外学者已取得一定成果。国外研究主要集中

在通信优化和部署算法方面，如美国加州大学伯克利分校提出的基于遗传算法的RSU

部署优化方法，德国卡尔斯鲁厄理工学院开发的基于强化学习的自适应部署策略等。这

些研究为RSU部署提供了理论基础，但在面向自动驾驶的特定需求方面仍有不足。

国内研究起步较晚但发展迅速。清华大学、同济大学等高校在RSU部署领域开展

了深入研究，提出了多种优化模型和算法。华为、百度等企业也积极参与车路协同基础

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设施建设，积累了丰富的实践经验。然而，现有研究大多集中在单一目标优化上，缺乏

对自动驾驶系统多维度需求的综合考虑，部署策略的系统性和实用性有待提升。

1.3研究内容与方法

本报告采用理论分析与实证研究相结合的方法，系统研究面向自动驾驶的RSU部

署策略。主要研究内容包括：分析自动驾驶对车路协同系统的需求特征；建立多目标优

化的RSU部署模型；设计高效的部署算法；通过仿真验证模型有效性；提出切实可行

的实施方案。

研究方法上，综合运用了文献分析法、数学建模法、仿真实验法等多种研究手段。

首先通过文献分析梳理国内外研究现状；其次建立数学模型描述RSU部署问题；然后

设计求解算法并开发仿真平台；最后通过对比实验验证所提策略的优越性。这种多方法

融合的研究路径确保了结论的科学性和可靠性。

研究概述

2.1研究目标

本研究旨在解决面向自动驾驶的RSU科学部署问题，具体目标包括：第一，明确

自动驾驶系统对车路协同基础设施的功能需求和技术指标；第二，建立综合考虑多种因

素的RSU部署优化模型；第三，开发高效的求解算法并验证其有效性；第四，提出适

用于不同场景的RSU部署方案；第五，为实际工程建设提供理论依据和实践指导。

通过实现上述目标，本研究将填补自动驾驶环境下车路协同基础设施规划建设的

理论空白，为相关标准制定提供参考，促进车路协同技术的产业化应用。同时，研究成

果也可为智能交通系统建设提供决策支持，推动交通行业的数字化转型和智能化升级。

2.2研究范围与边界

本研究聚焦于面向L4、L5级别自动驾驶的RSU部署策略，研究范围包括：城市道

路、