该课题由上汽智能驾驶中心和同济大学联合承担。

2021年11月26日，基金会秘书处组织协调同济大学、上汽智能驾驶中心、商用车技术中心、机动车检测中心和华域股份等15名人员，通过腾讯视频会议方式，围绕《基于MEC的交叉口碰撞行为分析及高危预警技术》（1916）课题进行了阶段性（中期）研究成果技术汇报交流。

该课题针对路侧MEC设备计算和存储资源使用不均衡的问题，分析了当前业内通用的MEC技术方案和功能架构，提出其在车联网应用中的难点问题，搭建了基于MEC的无信号交叉口典型场景。将车辆和服务器抽象为网络中的通信节点，实现算力下沉，建立了通信节点资源调度优化模型。结果表明，MEC通信资源优化算法得到的卸载策略优于MEC全卸载方式和距离优先卸载方式。基于Mask-RCNN搭建了车辆识别模型，设计实现了轨迹提取模块，提出并实现了基于分离轴定理的车辆冲突检测算法，该算法将轨迹预测与冲突检测解耦，降低了冲突检测算法的复杂度，提高冲突检测计算速度。在车辆的协同通行策略计算中，建立了一种车辆到达时序和速度集成优化的车辆轨迹优化模型，克服了在现有控制方式下，车辆到达时刻和速度分开优化而无法获得最优解的不足。该研究梳理了车路系统环境下实施碰撞避免的必要环节，包括车辆状态感知、信息交互与共享、冲突检测、优先级判定和碰撞避免策略，并通过对比策略作用前后车辆速度及危险度变化来验证策略的有效性。

基本达到中期预期目标。