當前,已有百余年歷史的汽車產業,正在向網聯化、智能化發展。隨著通信技術的發展,交通領域提出以C-V2X車路協同技術來彌補單車智能存在的缺陷,從而推動智能駕駛、自動駕駛技術的成熟。
在這個大背景下:
1、2018年起,華為IoT支撐了國內第一個城市車路協同示范區--無錫車聯網國家先導區的試點建設;
2、2019年,與首發集團等企事業單位合作,在延崇高速上完成了首次協同式自動駕駛的試點;
3、2020年,與四川交投攜手打造的西南首個智能網聯高速測試場完成建設。
這些試點項目都源自華為云IoT的路網數字化服務。
路網數字化服務,面向高速、城市、園區等交通場景,聯接多種路側傳感器,通過智能邊緣V2X Edge和車路協同平臺V2X Server,提供云邊協同的道路感知服務,實現人、車、路、云之間的數字化信息交互,構建協作式智慧交通,提升駕駛安全和道路通行效率,助力自動駕駛規模化商用。
精準感知-交通時間毫秒級感知,亞米級定位精度
V2X Edge,是路網數字化的智能邊緣能力。
當攝像頭和雷達等傳感器,感知到路上的車輛,行人,障礙物等,會將數據傳遞給V2X Edge進行算法分析和事件識別,進而生成符合國標定義的交通事件發給RSU并廣播給附近的車輛。
對于需要跨點位通知的事件,如,高速上的突發事故,如果只通知給RSU范圍內(300~500米)的車輛,對于貨車等重載型車輛,可能無法保證安全剎車距離。因此要將事故進一步通知給500~1000米以外的車輛,進行提前減速或變道。這背后,正是V2X Server通過云端算法,精準調度到對應的邊緣RSU,完成事件的遠距離通知。
高清地圖動態下發也是車路協同的一個必要能力,將靜態的高清地圖與實時路況結合后,傳遞給車輛,有效提升了自動駕駛車輛的感知決策能力。
目前V2X Server和V2X Edge已經完成了與主流圖商的集成和驗證。
智能認知-實時交通態勢分析和預測,精準度95%
基于邊緣感知的實時路況數據,結合氣象、兩客一危等數據,構建道路全息數字孿生模型,分析路網交通態勢,使能公眾出行及道路監管等智慧應用。
V2X Server,是車路協同的控制大腦。基于對多路段、多區域的路況、突發事件等進行多維度的全局交通分析,實現智能網聯場景、公眾出行場景以及監管業務場景等智慧應用。
交通領域涉及到的傳感器很多,比如,攝像頭感知路況、行人、障礙物等;雷達與攝像頭協同進行測距;氣象站提供道路結冰、團霧等情況。
V2X SERVER將采集到的數據,統一數字建模,通過大數據分析、仿真預測能力,給出實時交通畫像和未來態勢預判,給出車輛軌跡、過車流量、擁堵長度、擁堵時空規律、隱 患點等建議,使能交通管理。
最優決策-云邊端協同,交通管控分鐘級決策調度
交通實時有效管控一直是行業痛點。
基于V2X Server的AI算力,用戶可以將創建的管控策略,如限速、誘導、控流等,在策略評估系統仿真執行,系統會給出最優的管控策略,并通知周邊相關系統執行。
V2X Server根據系統交通流研判結果,針對性地制定交通流管控方案。在速度建議、分流誘導、匝道控制、借道通行等措施上實現多部門協調一致,充分發揮路網運行整體效能,有效預防和減少交通擁堵,為交通管理部門和相關企業提供及時、準確、全面的信息支持和信息化決策支持。
車路協同目前還是一個標準不斷完善,場景不斷豐富,處于行業早期的產業;未來,華為IoT還會緊密跟隨產業標準,積極探索,持續構筑協作式智慧交通。
責任編輯:xj
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