随着车路协同系统技术的研究与发展，感知设备的可靠性、稳定性、高性价比、可大规模部署等要求被提出来。而毫米波雷达正是满足这一要求的器件。介绍了一种基于智能网联平台的车路协同的基本组成与架构，阐述其在交通系统中发挥的作用。

重点讨论了毫米波雷达感知技术的原理与功能，研究以毫米波雷达为主要感知设备搭建车路协同系统的可行性，研究毫米波雷达技术在智能交叉路口、智能高速 / 快速公路、智能停车场三种车路协同场景下的应用。可为毫米波雷达技术在车路协同系统中的应用研究提供参考。

毫米波雷达因具有探测距离远、测速精度高、集成度高、受天气条件影响较小等特点，在智能车路协同系统中广泛应用。随着车路协同技术的发展，适用于多种场景感知的毫米波雷达产品不断涌现，如交通场景雷达、汽车雷达、智能检测雷达等。此类毫米波雷达为道路管理、车端决策提供实时场景信息，在车路系统中发挥着不可替代的作用。

目前毫米波雷达技术正向高分辨、多维度、高智能的方向发展，多通道集成技术、三维成像技术、雷达级联成像技术、基于毫米波雷达的障碍物识别与分类技术等是当前的研究热点。毫米波雷达新技术将融入更多车路协同场景中，发挥重要的感知作用，提升交通效率。

1.车路协同系统架构系统概述

车路协同系统基于先进的通信技术和传感技术，从多维度、多模态等方面构建信息交互架构，强调实时性强、互联性强、全方位、信息低时延等特性，通过 V2X 通信技术，实现车 - 车，车 - 基础设施，车 - 人，车 - 云端等信息共享和互操作，达到车辆协同安全控制和道路协同管理的效果，提高道路安全性、道路通行效率及交通系统资源利用率。

智能网联汽车、路侧边缘节点、智能网联平台和云平台是车路协同系统的关键组成部分。智能网联汽车集成环境传感器，线控底盘，车载通信单元等，在交通环境下，将自身状态信息与感知信息通过联网实时上传与共享，汽车可以通过智能网联平台实时获取道路管控与环境信息，提供给车载协同规划单元，从而规划合理路线，以避开拥堵，交通管控路段，同时保持车辆行驶状态满足交规要求。

路侧边缘节点的通信设备将道路控制信息与道路状态信息发布到智能网联平台上，同时也会通过智能网联平台订阅车辆状态信息，以监测车辆有无违反交规 行驶状态是否正常等。

云平台为智能网联汽车路侧设备行人管理者等提供定制化服务，如地图、天气、停车位预约、交通管理 共享汽车服务 数据服务等、管理部门实时监控交通联网平台上交通参与者的运行状态通过全局局部优化方式 协同规划交通网络并实时与道路车辆交互合理管理与控制每个交通区域的运行智能网联汽车道路设施智能网联平台及云平台等部分的有效协同合理规划形成一个高效率高安全性的交通系统。

感知网络是车路协同系统获取交通信息的眼睛，其设备的可靠性、稳定性、环境适应性等因素是车路协同系统有效运行的保障感知网络利用多源融合技术集成多个异构传感器特长以实现系统的强鲁棒性，如融合卫星定位导航（GNSS） 、惯性导航（INS）、视觉 SLAM、激光雷达 SLAM 等技术来实现车辆的定位。

融合毫米波雷达、摄像头、激光雷达、声波雷达等技术实现道路障碍物信息检测。毫米波雷达可以检测目标位置、目标速度、 目标初步分类，目标微动特征等信息，在黑夜、雾霾、雨天等复杂场景下可正常探测目标信息，是车路协同系统中感知信息获取的高可靠性设备。

车路协同系统架构

图片来源：慧尔视

车路协同系统基于通信技术构建路侧多节点之间，车 - 车之间的连接，将整个交通体系的人、车、路等参与者构建为一个整体，实现人 - 车 - 路等重要交通要素之间的交互和协作。

车路协同系统通过布置在智能网联汽车，智能路侧结点的感知设备实时获取交通环境信息，车载通信单元 OBU，路侧单元 RSU 实时传输交通环境信息、管理信息、协同操作信息等。路侧边缘节点可提供路况信息、路侧感知信息、区域协同规划、管理指挥等。智能网联平台汇聚转发各节点数据信息云平台可以集成边缘计算服务、天气服务、交通资源管理、特殊车辆管理等。如图 1 所示

2.毫米波雷达感知技术

调频连续波（FMCW）雷达因具有探测盲区小、发射功率小、带宽大、结构简单的特点，并可以检测障碍物的距离、速度、相对角度、物体特征等信息，在智能汽车、交通场景检测、智能检测等领域广泛应用。本文主要研究调频连续波体制的毫米波雷达技术。

障碍物检测技术

毫米波雷达主要由信号发射天线、信号接收天线、射频收发通道及数据处理单元构成，利用发射天线向周围辐射电磁波，遇到障碍物后，部分电磁波形成反射，障碍物反射回波经接收天线进入雷达系统，雷达数据处理单元根据障碍物反射回波的频谱、相位尧、时间等信息解算障碍物与毫米波雷达之间的距离、相对速度、相对角度等信息。

毫米波接收反射信号的功率 P，与到障碍物的距离 d 的一般计算公式为:

目标分类与识别技术

毫米波雷达根据目标回波的特征来对物体分类和识别，应用于车路协同系统中的毫米波雷达目标特征提取技术主要有基于目标雷达截面积 RCS 的目标特征提取技术、目标微动特征的检测技术、基于一维高分辨率距离像特征提取技术、基于极化信息的特征提取技术。

1）基于目标 RCS 的特征提取技术。在雷达信号处理中，RCS 是描述目标本质特征的指标，主要与目标的形状、材质、信号入射角度、辐射信号频率相关。在目标的外在形状、材质、入射频率等确定不变的情况下，目标状态的改变引起电磁波入射角变化，进而引起目标 RCS 值改变，可据此来推算目标运动特征。

2）目标微动特征提取技术。目标质心相对于雷达运动时，会产生多普勒频率，而目标或其组成部分相对于目标质心的振动、转动及加速度等微动特征会产生微多普勒效应。解析微多普勒效应中产生的微多普勒信号，即可得到目标微动特征信息，进而做目标分类和识别。

3）基于一维高分辨率距离像的目标特征提取技术。一维高分辨率距离像（HRRP），建立在较大带宽的基础上，具有较高的距离向分辨率，在散射点模型下，目标回波在雷达距离向上产生多个散射点，可以体现目标在雷达视线方向下的相对的结构数据与散射强度特征。根据一维高分辨率距离像表现出的特征，可做目标的分类与识别。

4）基于极化信息的特征提取技术。极化信息是描述雷达电磁波矢量特征的参数，是表征目标散射特性的一个重要属性。雷达辐射的电磁波照射到目标后，目标会产生极化信息变化的回波，回波极化信息变换与目标外形、尺寸、结构等密切相关。根据目标极化散射特性，可以对目标进行识别。

3.基于毫米波感知技术的车路协同场景

智能交叉路口

在城市的交叉路口交通场景中，由于多路口交通量汇入、信号灯调节干扰等原因，造成交通环境复杂、车流量大、交叉路口行人密集，极易造成拥堵或者交通事故。基于车路协同技术构建的智能交叉路口，综合区域内感知设备获取的交通信息，可以对信号灯、经过车辆、行人等做合理规划与管控，有效疏解车辆与行人，缩短车辆通行时间，减少拥堵与交通事故，提高交叉路口通行效率。如图 2 所示。

图片来源：慧尔视

安装在路侧的交通雷达，具备目标检测、目标类型识别、车流量统计、车速检测、目标状态跟踪、车队长度检测等能力。车载毫米波雷达可以实时检测车辆周围目标速度、位置等信息，除作为本车规划与决策单元的有效输入之外，将此信息上传至交叉路口智能网联平台，成为交叉路口交通信息的有效补充。毫米波雷达和摄像头联动，辅助管理部门对交叉路口内的车辆进行交通执法。

合理布局毫米波雷达设备，实现雷达监视范围覆盖所有路口，可有效感知整个交叉路口的交通信息，掌控整个交叉路口交通状态。路侧交通雷达监视各路口车辆、行人状态、车载毫米波雷达融合其他设备感知本车周围障碍物信息，所有感知信息，信号灯信息，交通管理信息等上传至智能网联平台。车辆订阅智能网联平台，获取盲区信息、信号灯信息、交通管控信息等。交叉路口控制中心通过智能网联平台获取车辆、非机动车、行人等状态信息，利用局部协同控制算法技术优化设置信号灯相位、规划车辆行驶路线及速度，实现车辆、非机动车辆、行人等安全、快速通行。

智能高速 / 快速路

高速公路 / 城市快速路对驶入车辆类型、车速有明确规定