基于基于5G车联网的绿波通行系统研究 车联网的绿波通行系统研究 结合MEC与C-V2X融合技术，研究了一种基于5G车联网的绿波通行系统，并且在绿波通行模型、MEC应用和协 同控制管理等方面做了相关研究。该系统实现了更低时延的实时车路协同以及多个路口红绿灯信息协同感知， 进而实现连续性绿波优先通行，减少路口交通拥堵，并提升运输效率。 0 引言引言 目前城市信号灯控制的交通路口通行效率不高，主要表现为：早晚高峰时段拥堵比较严重；闲时段（尤其是夜间）车辆必 须等待红绿灯周期性变化，车辆不能根据匹配通过路口的车速实时调整控制红绿灯状态；视线受限或司机对红绿灯信息的误判 也会造成车辆追尾或闯红灯引起的交通事故导致拥堵。智能联网汽车将实现安全可靠、高效节能和信息服务，将来会改变人们 生活出行。随着我国车联网产业上升到国家战略高度，产业政策持续利好，车联网技术标准体系已经从国家标准层面完成顶层 设计，多个产业应用联盟也开始重视研究车联网应用和技术创新。实时车路协同是车联网典型应用场景之一，车路协同需 要5G网络提供低时延和高可靠等关键技术[1-2]，需要“智能的车”和“聪明的路”来改变当前交通状态，提升通行效率。 优先通行是实现绿波通行的基础功能，国内外进行了相关研究并提出几种算法，这些算法存在缺点和不足，以至于无法进 一步应用推广，如：通过PC5接口调整红绿灯状态，受限于5.9G通信距离短和容易遮挡的影响，车路协同感知范围变小，无 法提前作出预判和调整驾驶策略；固定位置改变红绿灯状态，没有结合实时车速、行驶方向、路口车流量大小等因素综合判 断，算法不够灵活，不能保障快速通行。 本文分析了车辆通过路口绿波通行时间模型，针对已有算法的不足，提出了基于5G网络边缘计算（Multi-Access Edge Computing，MEC）技术[3-4]的绿波通行系统。在算法模型中，结合实时车辆信息和红绿灯信息，通过网联式交互，增加车辆 协同感知范围，利用MEC边缘计算低时延下发给车端，便于车辆实时作出正确驾驶决策和调整灯态信息，确保行驶方向多个 路口连续性绿波，达到高效通行目的。 1 绿波通行业务 绿波通行业务 1.1 定义与原理 定义与原理 绿波通行业务是指车辆根据自身信息(包括车速、位置、离红绿灯距离等)和红绿灯信息(包括灯态、倒计时、位置等)，综合 计算判断，调整对应路口红绿灯状态及匹配通过路口车速，达到快速通行目的，有效缓解路口拥堵。 实现绿波通行业务的系统原理如图1所示，路侧单元(Road Side Unit，RSU)从交通信号机实时获取红绿灯的灯态信息，通 过5G网络边缘MEC下发给搭载车载单元(On board Unit，OBU)的智能网联车辆。 (1)交通信号机：周期性控制交叉路口交通信号灯变化，便于指导机动车、非机动车及行人安全通行； (2)路侧单元RSU：支持LTE、LTE-V2X、5G、5G-V2X等通信制式，部署在红绿灯显示装置附近位置，支持与交通基础设 施（例如：信号机、传感器等）和车载单元OBU通信； (3)高精度定位模块：支持GPS、北斗等多模定位能力，提供物体有效位置信息，精度为厘米级； (4)边缘MEC：部署绿波通行控制策略及其他业务应用策略，边缘计算平台部署在基站侧或近端边缘机房，本地业务下沉到 网络边缘，进一步降低网络传输时延，实时车路协同时延要求小于10 ms； (5)车载单元OBU：支持LTE、LTE-V2X、5G、5G-V2X等通信制式，同时集成高精度定位模块和本地节点计算模块，支持 OBU与OBU之间通信、OBU与RSU之间通信； (6)显示装置：主要用于显示红绿灯状态和车速引导信息，可嵌入仪表盘或高精度地图，便于驾驶员观察。 1.2 业务模型 业务模型 在车辆驾驶过程中，当前遇到红绿灯变化，通过路口时间简化为6种模型： (1)当前是红灯，且倒计时为最小值范围，默认是小于等于5 s，车辆不能安全通过路口； (2)当前是红灯，且倒计时不是最小值范围，车辆不能安全通过路口； 

(3)若当前是黄灯，且是持续3 s闪烁，车辆不能安全通过路口； (4)若当前是绿灯，且倒计时为最小值范围，默认是小于等于3 s，车辆不能安全通过路口； (5)若当前是绿灯，且倒计时为大于3 s，车辆不能安全通过路口； (6)若当前是绿灯，车辆能安全通过路口。 实际应用中车辆实时根据路况信息调整匹配车速变化，即可能存在加速、匀速、降速。本文为了便于理解，假设车辆保持 匀速行驶，车辆通过路口至少时间模型：T=D/V。其中，D为车辆实时离红绿灯路口距离，V为车辆实时车速。 2 绿波通行系统 绿波通行系统 2.1 总体方案 总体方案 系统设计核心是红灯则缩短和绿灯则延长，若当前是绿灯，且剩余倒计时时间不足保障车辆安全通过，立即调整延长绿灯 时长到最大值，且倒计时显示为最大值，同时在车端仪表盘或高精度地图等装置同步显示灯态变化，车辆自动调整匹配车速， 确保安全通过路口；若当前是红灯，且剩余倒计时可调整，在当前距离立即调整缩短红灯时长到最小值，且倒计时显示为最小 值，缩短红灯等待时间目的是为了快速变为绿灯，同样显示灯态变化和调整匹配车速安全行驶。 基于MEC应用的绿波通行是实时车路协同典型业务应用之一，绿波通行系统组网架构如图2所示，其中，红绿灯的灯态显示 顺序从上到下分别是红灯、黄灯、绿灯。 系统涉及智能网联C-V2X(Cellular-Vehicle-to-Everything)设备、交通信号机、基站、边缘MEC、核心网和应用平台等设 备。边缘MEC部署在基站侧或边缘机房，绿波通行调整控制策略和高精度地图等算法部署在MEC上，利用5G系统MEC边缘 计算能力，将高带宽、低时延、本地化业务下沉到网络边缘，进一步提高网络传输效率。采用基于边缘MEC处理方式，具有 较大技术优势： (1)通过Uu口网联方式，不受PC5通信距离的限制，满足车与周边通信单元之间的信息交互，增加车辆对周围环境感知范 围； (2)本地化业务下沉到MEC网络边缘，利于低时延高可靠传输； (3)多个路口红绿灯信息实时上报给MEC，MEC提供统一的管理决策与服务平台，实现多维时空环境下的联合作业应用，降 低对现有智能系统感知和决策计算能力； (4)基于路口车流量大小和多方向管控，以及大数据处理，调整红绿灯状态，实现绿波通行。 根据RSU归属MEC的属性，多个交通路口RSU实时上报信号机的红绿灯状态信息（包括灯状态、倒计时等），通过5G网络 MEC边缘服务器低时延下发给车载单元OBU，OBU和RSU互为实时通信，构成实时车路协同感知系统。智能网联车辆实时感 知到前方多个路口的红绿灯状态信息，行驶方向距离最近的红绿灯状态在车内仪表盘或高精度地图同步呈现，系统实时基于车 辆根据自身信息（包括车速、位置、离红绿灯距离等）和红绿灯信息（包括灯态、倒计时、位置等），综合计算和判断是否能 安全通过路口。基于红灯则缩短和绿灯则延长的调整原则，系统实时计算每个路口安全通行时间，有利于保证智能网联车辆， 

尤其是BRT公交、救急车、保障车等高优先权或特殊车辆，在绿灯状态下，以最优车速安全地通过路口，减少路口拥堵，从而 提高通行效率，实现多个路口连续性绿波通行。同时也能起到节能减排作用，尤其是夜间行驶的时候比较明显。车辆与红绿灯 具有动态调整自适应协同控制功能，是LTE-V/5G智能网联实时车路协同系统发展关键技术，也是自动驾驶技术发展的趋势。 2.2 实现机制 实现机制 绿波通行实现流程如图3所示。 2.2.1 通信协议 通信协议 RSU和信号机映射关系表示为：RSU安装位置紧挨红绿灯，每个RSU和交通信号机有对应唯一标识；一个RSU连接一个信 号机，当然也可以同时连接多个信号机，考虑到实际应用，建议优先采用一对一映射关系。通信协议如下： (1)RSU通过UDP/TCP协议与红绿灯的信号机通信，信号机按照最小周期上报自身状态信息(包括灯态、倒计时等)给RSU， 同时RSU具有调整控制信号机功能； (2)实时车路协同要求V2X设备(RSU和OBU)和交通基础设施(信号机、传感器)上报周期小于100 ms； (3)利用RSU自身高精度模块定位，可实时获取自身位置信息，即对应红绿灯位置信息； (4)RSU通过5G网络，把红绿灯信息(包括灯态、倒计时、位置等)上报给MEC，利用MEC低时延下发给车载终端 OBU，RSU和OBU建立实时通信，车路感知协同，使得车辆提前获取红绿灯状态信息，便于调整灯态及控制合理车速，以最 优车速行驶。 具体计算过程如下： 系统基于车辆根据自身信息(包括车速、位置、离红绿灯距离等)和红绿灯信息(包括灯态、倒计时、位置等)，综合计算和判 断是否能安全通过路口。假设当前红绿灯倒计时剩余时间为t，当前实时车速V，保持匀速。 (1)通过交互车端信息和红绿灯信息，实时计算出当前车辆离红绿灯路口的距离D； (2)通过速率/时间关系，实时得出安全通过路口至少需要时间T，T=D/V。 2.2.2 决策和控制过程 决策和控制过程 

根据上述实时计算结果，将T与t实时比较，若T>t，且t为绿灯倒计时时间，说明剩余绿灯时间太短，此时不能保证车辆安全 通过路口，在不加速情况下，需要触发绿灯延长流程；若T

效率和调度运力。 ②BRT车辆和社会车辆同时接近路口时，且同时发起红绿灯调整请求，系统优先响应处理BRT方向发起红绿灯调整控制请 求，社会车辆请求排队等待；等没有BRT车辆发起红绿灯调整请求，才响应处理社会车辆发起红绿灯调整请求，提高BRT通行 效率和调度运力。 ③仅有社会车辆接近路口时，且发起红绿灯调整控制请求，系统响应处理社会车辆方向发起红绿灯调整请求，减少社会车辆 等待红灯时间。 3 结束语结束语 本文结合5G网络边缘MEC低时延、高可靠等关键技术，对MEC与C-V2X融合实现绿波通行系统做了研究。该系统能够扩大 智能网联车辆感知范围，多个路口红绿灯信息同时上报或调整处理，车与路信息实时协同感知，减少路口交通拥堵，可实现多 个路口连续性绿波优先通行，提升交通运输效率，是5G智能网联实时车路协同系统发展关键技术，也是自动驾驶技术发展的 趋势。 参考文献 参考文献 [1] 5G自动驾驶联盟.5G自动驾驶白皮书[R].2018. [2] IMT-2020(5G)推进组.C-V2X白皮书[R].2018. [3] IMT-2020(5G)推进组.MEC与C-V2X融合白皮书终稿[R].2019. [4] CAICT中国信通院.车联网白皮书(2018年)[R].2018. 作者信息: 作者信息 田 亮，张 岩，徐 黎 (大唐移动通信设备有限公司，北京100083)