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希迪智驾发布“V2X+智慧高速”解决方案打造车路协同式智慧高速

本文摘要:2017年,国务院印发《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》,明确提出样板推展车路协同技术,应用于智能车载设备,建设智能路外侧设施。2018年,工信部公布《车联网(智能网联成汽车)产业发展行动计划》,明确提出力争到2020年,车联网用户渗透率超过30%以上的目标。从政策层面看,国家高度重视自动驾驶和车路协同发展,并确认了按照车路协同的技术路径大力推展自动驾驶的发展。 无论是智能驾驶车辆技术发展还是智慧高速建设,仅有从一个方面应从,无法确保智能驾驶的意味著安全性。

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2017年,国务院印发《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》,明确提出样板推展车路协同技术,应用于智能车载设备,建设智能路外侧设施。2018年,工信部公布《车联网(智能网联成汽车)产业发展行动计划》,明确提出力争到2020年,车联网用户渗透率超过30%以上的目标。从政策层面看,国家高度重视自动驾驶和车路协同发展,并确认了按照车路协同的技术路径大力推展自动驾驶的发展。

无论是智能驾驶车辆技术发展还是智慧高速建设,仅有从一个方面应从,无法确保智能驾驶的意味著安全性。智慧高速该如何建设,希迪智所乘(长沙智能驾驶研究院、CIDI)已明确提出一个建设框架——智慧高速不应不具备道路感官体系、仅有路段高精度定位与高精度地图、仅有路段路外侧V2X通信体系、云端监控与计算出来平台体系。在此背景下,经过技术的升级递归,希迪智所乘公布了“V2X+智慧高速”解决方案。此前,希迪智所乘针对城市交通安全性及交通通行效率问题已公布“V2X+交叉路口”解决方案。

“V2X+智慧高速”解决方案只是希迪智所乘针对智慧高速建设三步战略中的第一步——车路协同式智慧高速,其余分别为半自动化式智慧高速以及全自动化式超级高速。●车路协同式高速路侧端展开仅有路段交通态势感官,并将感官结果通过V2X通信传送给自动驾驶车辆展开决策,为自律决策自动驾驶车辆的感官系统获取路外侧数据承托,为自动驾驶保驾护航。

●半自动化式高速自动驾驶车辆自律决策控制居多,路侧端感官决策控制辅,以超过主动安全性目的。自动驾驶车辆根据自身感官结果以及路外侧传送的高精度局部动态地图与控制指令(融合云端协同调度结果),展开最后融合决策。

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●全自动化式高速(超级高速)自动驾驶车辆自律决策控制辅,路侧端感官决策控制居多,使低成本自动驾驶车辆沦为有可能,最后超过在低成本硬件下构建高可靠性主动安全性的目的。本次公布的“V2X+智慧高速”解决方案--车路协同式高速,不仅获取高速智慧监管技术承托,还多方面符合行经车辆的智能上下班市场需求。针对自动驾驶车辆,获取超视距路况感官功能,有效地填补单车智能的感官盲点;针对网联车辆,获取基于V2X的高级辅助驾驶员功能,需要有效地确保主动安全性,提高交通效率;针对普通社会车辆,用户只需加装方案获取的APP就可以体验部分高级辅助驾驶员功能,有效地增加交通事故再次发生。

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一、方案构成与功能讲解图1“V2X+智慧高速”解决方案示意图如图1右图,整个方案主要由智能网联成道路管理系统(CRSS)、智慧高速云控平台、车载终端设备构成。根据有所不同应用于场景方案获取了四层计算出来架构:车端计算出来、路外侧边缘计算出来、中心云计算、移动末端计算出来。方案中的CRSS主要由智能网联路外侧单元、边缘计算出来单元、路外侧传感器构成,系统集成了感官、高精度定位、V2X通信等功能。

智慧高速云控平台主要包括智能网联成道路数据管理、V2X场景云计算与决策、自动驾驶监测与管理等功能。车载终端主要由车载单元(OBU)与智能手机移动终端构成,车载终端主要构建了V2X通信、V2X算法决策、APP终端表明、自动驾驶掌控等功能。图2智能网联成道路管理系统CRSS(测试)二、方案功能特色1、超视距感官能力,提升自动驾驶安全性在高速场景中因车速较慢,车辆所需的安全性距离较近,而车载末端传感器无限大感官能力只有100到200米,在某些车辆或场景中,无法符合其安全性。

此时,沿线部署的CRSS之后可通过其超视距感官能力,有效地强化自动驾驶安全性。超视距感官能力还包括以下三个方面:■超视距障碍物检测视距范围以外的道路上不存在障碍物时,CRSS需要在驾驶员视距范围之外提早感官到结果并广播给相似该方位的车辆,警告其提早决策。图3超视距障碍物检测(测试)■超视距可行经区域检测为应付道路施工、路面坑洼、交通事故等类似事件的再次发生,道路的可行经区域也将动态发生变化。

此时,若依照车内留存的历史地图展开自驾行经,更容易再次发生交通事故。CRSS提早感官这个区域并广播给相似的自动驾驶车辆,警告其提早变道。

图4超视距可行经区域检测(测试)■超视距视频感官CRSS将收集的路外侧视频数据通过V2I传授给自动驾驶车辆的感官层展开决策分析,从而将自动驾驶车辆感官能力扩展到1km左右,很大地提高了高速自动驾驶的安全性。


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