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决策控制层车路协同技术解析

更新时间：2026-06-27 12:17:32 大小：20K 上传用户：潇潇江南查看TA发布的资源 标签：车路协同 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

一、决策控制层在车路协同体系中的定位与作用

车路协同系统是智能交通体系的核心组成部分，整体架构可划分为感知层、通信层、决策控制层与应用层四个层级，其中决策控制层承担着承上启下的核心功能，是将感知信息转化为车辆实际行动的关键枢纽。感知层通过车载传感器与路侧感知设备获取车辆、行人、道路环境等多源数据，通信层依托V2X、5G等技术实现车与车、车与路、车与云、车与人之间的低时延数据交互，而决策控制层则需要对这些多源异构数据进行融合处理，结合全局交通态势生成安全、高效的行驶决策，最终将决策指令下发给车辆执行机构完成动作落地。

从功能逻辑上看，决策控制层可分为两个核心模块，分别是车路协同决策模块与车辆执行模块。车路协同决策模块负责数据融合、态势研判、决策规划，输出符合交通规则与行车安全的行驶轨迹与动作指令；车辆执行模块负责接收决策指令，通过车辆线控系统完成转向、加速、制动等操作，同时将车辆运行状态回传给决策模块形成闭环控制。两个模块相互配合，共同保障车路协同系统的安全性、效率性与可靠性。

二、车路协同决策核心技术框架

2.1 多源信息融合预处理

车路协同场景下，决策系统需要同时接收车载感知数据与路侧感知数据，两类数据各有优劣：车载感知数据对车辆周边环境感知精度高，但受遮挡与视距限制存在感知盲区；路侧感知数据覆盖范围广，能够获取区域全局交通态势，但对远距离目标的感知精度不足。因此需要通过多源信息融合技术整合两类数据的优势，生成统一的环境感知结果。

多源信息融合通常分为三个层级：数据级融合、特征级融合与决策级融合。数据级融合直接对原始感知数据进行配准与融合，能够保留最多的原始信息，但数据量大、对计算资源要求高，适合近距离高精度目标融合；特征级融合先从不同来源的数据中提取目标特征，再对特征进行融合处理，压缩了数据量的同时保留了关键信息，是当前车路协同融合的主流方案；决策级融合在不同数据源分别完成目标检测与识别后，对各自的决策结果进行融合，数据量小、容错性高，适合远距离大范围态势融合。


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