人工智能 | 《AI赋能下面向车路协同的智能道路》的学习，感知、定位与引导

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本文学习内容引用：朱兴一,赵仁杰,张启帆,等.AI赋能下面向车路协同的智能道路[J].中国公路学报,2025,38(11):268-282.

文章研究的背景是交通安全与效率是交通系统的核心问题，当前仍面临事故频发、拥堵严重等挑战，传统方法（如信号优化、单车智能）难以全面解决复杂交通环境下的感知、定位与引导问题，道路作为“人–车–路”系统的重要一环，其智能化是提升交通系统整体性能的关键。

车路协同面临的三大挑战：“感知难”：单车在复杂环境（如城市峡谷、恶劣天气）下感知能力有限；“定位难”：GPS等定位技术在隧道、高架等场景下精度下降甚至失效；“引导难”：传统路侧引导设施（如标线、诱导屏）可见性低、动态调控能力差。

文章提出以感知AI、定位AI、引导AI为核心的智能道路技术体系：

感知AI：路内–路侧协同感知系统

解决“感知难”问题，突破单一视角感知局限，实现全路域、全天候、全要素的交通环境感知。

技术路线：

• 多源传感器融合：整合路侧摄像头、雷达、激光雷达、气象传感器，以及路内嵌入的光纤光栅传感器、加速度传感器、温湿度传感器等，构建“天空–路侧–路面–路基”一体化感知网络。
• 异构数据融合与解析：通过AI算法对多模态感知数据进行时空对齐、特征提取与融合，实现对交通流、路面状态（平整度、水膜、破损）、结构响应、环境气象等的综合感知。

采用的AI技术：

• 卷积神经网络：用于图像与视频数据的车辆、行人、障碍物检测与识别。
• 循环神经网络与LSTM：处理时序传感器数据，如交通流量预测、路面状态演变分析。
• 生成对抗网络：用于数据增强与合成，弥补恶劣天气下感知数据缺失问题。
• 动态贝叶斯网络：建模多源感知数据与交通安全风险之间的动态关联，实现风险预警。
• 注意力机制与Transformer：提升多传感器数据融合的精度与鲁棒性，增强对关键信息的提取能力。

输出结果：

实时生成“道路健康状态图”“交通流态势图”“环境风险图谱”，为车辆与交通管理系统提供高可靠性感知输入。

定位AI：车–路联合精准定位系统

解决“定位难”问题，在GPS信号弱或失效场景下，实现车辆厘米级高精度定位。

技术路线：

• 车辆自主定位增强：在GPS/INS组合定位基础上，引入UWB、视觉SLAM、激光雷达点云匹配等多源定位信息，通过AI进行数据融合与误差补偿。
• 道路辅助定位系统：在路面嵌入智能编码标记（如二维码、射频标签、光学编码），车辆通过车载摄像头或专用接收器读取编码，获取绝对位置信息。
• 车–路数据融合定位：将车辆自身定位数据与道路编码定位信息进行融合，通过AI算法实现定位结果的优化与校验。

采用的AI技术：

• 轻量级卷积神经网络：用于实时解码路面编码图像，提升解码速度与鲁棒性。
• 长短时记忆网络：用于建模车辆运动轨迹，在GPS短时失效时进行位置预测。
• 粒子滤波与卡尔曼滤波的AI优化版本：通过神经网络学习滤波参数，提升多源定位数据融合的精度。
• 图神经网络：建模车–路–环境之间的拓扑关系，优化协同定位结果。

输出结果：

输出车辆车道级精确定位信息，支持自动驾驶车辆在隧道、高架、城市峡谷等复杂场景下的可靠导航。

引导AI：车–路联合自主引导系统

解决“引导难”问题，实现动态、自适应、高效的交通流调控与车辆行为引导。

技术路线：

• 交通态势智能分析：基于感知与定位数据，构建实时交通态势图谱，识别拥堵、事故、施工等事件。
• 引导策略生成与优化：以“安全优先、效率优化”为目标，通过AI算法生成车道分配、限速调整、路径推荐、信号配时等引导策略。
• 智能路面信息发布：通过太阳能发光路面、嵌入式LED显示屏、可变信息标志等设施，向驾驶人动态发布引导信息。

采用的AI技术：

• 深度强化学习：用于动态交通调控策略优化，通过与交通仿真环境交互学习最优引导策略。
• 时空图卷积网络：建模交通流在时间与空间上的演化规律，用于拥堵预测与疏导。
• 知识图谱与语义推理：构建“人–车–路–环境”知识图谱，实现基于语义的交通决策支持。
• 多智能体协同学习：将车辆与道路设施视为智能体，通过协同学习实现全局交通优化。

输出结果：

生成路段级动态引导指令，通过路面显示、车联网通信等方式下发至车辆，实现“车路协同式”交通引导。

结语

文章从“道路本体”视角，构建了集成“感知–定位–引导”功能的智能道路技术架构，填补了该领域系统性研究的空白，针对不同道路场景（如隧道、高架、城市峡谷）提出差异化的感知、定位、引导等级，增强了技术的适用性与可落地性。

文章系统阐述了智能道路在车路协同中的关键作用，并提出了以感知AI、定位AI、引导AI为核心的技术路径，当然针对高速公路也是可以引用研究的。

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