车路云与相关支撑平台的数据交互是构建智能交通系统的重要组成部分，它涉及到车辆、道路基础设施（路侧单元RSU）与云端平台及其相关支撑平台之间的复杂信息流通与协同工作。以下是对这一过程的详细解析：

一、数据交互的组成部分

车辆（车载终端OBU）：作为数据交互的起点之一，车辆通过车载终端（OBU）收集并发送实时数据到路侧单元（RSU）和云端平台。
路侧基础设施（路侧单元RSU）：部署在道路基础设施上的路侧单元（RSU）负责收集道路动态数据，并与车载终端和云端平台进行交互，传递交通信息和控制指令。
云端平台：作为数据处理和决策的中心，云端平台接收来自车辆和路侧单元的数据，进行综合分析后，再向车辆和路侧单元发送指令或信息。
相关支撑平台：这些平台可能包括交通数据中心、网络基础设施、边缘计算平台等，它们为车路云系统的数据交互提供必要的支持和保障。

二、数据交互的方式

车-路交互：车辆通过车载终端（OBU）与路侧单元（RSU）进行无线通信，实现车辆与道路基础设施之间的实时数据交换。这种交互方式通常基于C-V2X（蜂窝车联网）等通信技术，能够确保数据的实时性和可靠性。
车-云交互：车辆通过车载终端或移动通信网络直接与云端平台进行通信。云端平台接收车辆上传的数据，如车辆位置、速度、行驶状态等，并进行存储、处理和分析。同时，云端平台也会向车辆发送控制指令或导航信息，以优化车辆的行驶路径和行驶状态。
路-云交互：路侧单元（RSU）将采集到的道路动态数据（如交通流量、道路状况、环境因素等）上传至云端平台。云端平台对这些数据进行综合分析和处理后，再向路侧单元发送控制指令或优化建议，以实现对道路基础设施的远程监控和管理。

三、数据交互的关键技术

通信技术：如C-V2X、5G等，这些技术为车路云系统提供了高速、低延迟的数据传输能力，确保了车辆、道路基础设施与云端平台之间的实时通信。
云计算与大数据技术：云端平台利用云计算和大数据技术，对海量数据进行快速处理和分析，为智能交通系统提供决策支持。
边缘计算技术：在路侧单元和车辆上部署边缘计算设备，可以减少数据传输的延迟，提高系统的响应速度，并降低对云端平台的依赖。

四、数据交互的应用场景

智能导航与路径规划：基于车辆和道路的动态数据，云端平台可以为车辆提供最优的行驶路径和导航信息，提高行驶效率和安全性。
交通流量管理与优化：通过监控和分析交通流量数据，云端平台可以智能控制交通信号，优化道路资源分配，减少交通拥堵和等待时间。
车辆安全预警与应急响应：实时分析车辆和道路数据，及时发现并预警潜在的安全隐患，如交通事故、道路障碍等，并快速启动应急响应机制。
车联网服务：基于车路云系统的数据交互能力，可以开发出各种车联网服务，如车辆远程监控、故障诊断、自动泊车等，提升用户体验和车辆智能化水平。

综上所述，车路云与相关支撑平台的数据交互是构建智能交通系统的关键环节之一。通过先进的通信技术、云计算与大数据技术、边缘计算技术等手段的支持和保障，车路云系统能够实现车辆、道路基础设施与云端平台之间的实时数据交互和协同工作，为智能交通系统的发展提供有力支持。