车路协同科普 | 智慧的路“教”聪明的车正确驾驶

2020-04-25 18:00 评论 0 条

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今天是

“车路协同”小课堂

A车,你前方200米有行人突然横穿马路,右前方的车辆会遮挡住你的视野,请注意减速避让

A车OBU收到,已减速

B车,在你的路线上前方5公里处有车祸,建议提前绕行。

B车OBU收到


这是车路协同下的两个典型应用场景

第一个场景是俗称的”鬼探头“

“鬼探头”


当车辆在路上正常行驶的时候,因为左右两边的障碍物产生了盲区,而在盲区后有人或者车辆突然横穿马路,一般当车主发现的时候,距离已经很近,车祸可能已经不可避免,因为事发突然,令人猝不及防,因此也被称为“鬼探头”。


这种情况尤以行人和非机动车更为常见,在交叉路口、公交车站、道路两侧停车较多的居民区等路段较易多发。而高新兴的车路协同系统可以提供车辆感知设备探测不到的危险信息,大大降低因“鬼探头”衍生的交通事故隐患。


第二个则体现了“超视距”场景
在驾驶员看不到、车载设备监测不到的远方
那里的路端设备掌握实时路况并传给行驶中的汽车
那么,这是怎么实现的呢?

首先,我们需要打造一条智慧的路
道具如下:

一条路(含红绿灯,信号机,交通标识……)


一套路侧智能设备(RSU、激光雷达、毫米波雷达、摄像头、MEC、5G CPE以及智慧锥桶……)


通讯网络(低时延、高带宽、大连接的5G网络)


车联网V2X平台

大连接


比如下面的这个样子啊


那么,重点来了,你还需要一辆车,因为要安装高新兴车载单元(OBU),可以实现多传感器数据融合,将路端传过来的信息准确高效地告诉“驾驶员”,保证车辆在各种复杂的情况下稳定、安全行驶。

同时,该OBU搭载了高新兴自研的V2X模组,为车辆与其他车辆及基础设施之间提供低时延、高可靠性、高密度的信息传输,保障各交通参与方进行有效的信息互通。

准备揭秘其技术路线,忍不住有点紧张

看图看图



简单来说,就是

01

智能感知设备实时监测、采集

雷达、摄像头等路侧设备实时监测、采集路面动态信息(包括车辆、行人、信号灯等)

02

边缘计算单元进行计算、解析、翻译

边缘计算单元(MEC设备)接收以上信息,对其状态、坐标、行动轨迹等进行计算处理、解析、翻译。


边缘计算大幅度降低自动驾驶汽车数据处理融合、路径规划的计算负担。

03

RSU作为信息的传递者

RSU将MEC翻译好的信息发送给车上的OBU(车载单元)。


04

OBU将信息告诉“驾驶员”

车辆能够及时预知碰撞风险,汽车的自动驾驶系统也会发出相应指令,控制车辆的速度与转向等,降低驾驶员因为视觉盲区带来的各种风险。


你以为这就结束了吗?


上面的过程中,车端跟路端已经实现了协同,

那中心V2X平台在这里扮演什么角色呢?


敲黑板,标重点啦
人-车-路-网-云
这才是完整的车路协同解决方案

5G网络为信息搭建高可靠性的快速通道,保证车端、路端与云端的信息实时交互。高新兴车联网V2X平台依托大数据采集汇集和计算能力,构建各类交通事件监测和发布模型,进行云端统一协调和管控,同时,打造车联网V2X平台场景应用池,布置并丰富V2I、V2V、V2P等车路协同场景应用。



车路协同亮点小总结


1

昂贵的设备从智能车移到智慧路上,路侧感知设备实时感知路况,及时通知车辆,一套设备就能覆盖经过的所有车,大大降低了车载传感器成本。

2

超视距感知,太远的距离智能车感应不到,就由远处的路侧设备告诉你那边什么情况。

3

“上帝视角”,如果驾驶员有视觉盲点,就让高处的路口及时提醒你。

4

V2X云平台,是智慧交通的综合管理支撑平台,汇集各种实时的动态信息,解决智能网联汽车存在的信息孤岛,难以互联协同、有效管控的问题。


最后强调一下



车路协同中,侧重的是车和路之间的信息交互。


车把自身的行驶轨迹、位置、速度等信息“告诉”路;


而路端通过多维感知和协同计算,再把相关的碰撞信息、预警信息等内容“告诉”车;


如果接收信息的是人类驾驶员,车载智能设备会以语音或画面的形式呈现路端给过来的信息,作为驾驶员的“决策依据”;如果接受路端信息的是自动驾驶车辆,则会由计算单元做接下来的预测、规划和决策。


同时,基于5G网络的超低时延、高稳定性以及大带宽的特点,能够保证信息的实时与准确传递,实现汽车自动驾驶系统反应效率更快、操纵精度更准确。


编辑 | 观尔
审核 | 李凤娜  梁健  安迪生

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