智能网联云控车路协同的研究.pptx

智能网联车路云一体化融合系统的研究实践

2022年06月20日

2云-路多传感器协同感知

4下一步的研究方向

车路云一体化融合系统

目录

1

2

智能网联车路云一体化融合系统

自动驾驶

车路协同

车路云一体化

A。

3

实时精确数字映射

路侧/车辆信息

路侧信息融合

实时精确数字映射

智能网联车路云一体化融合系统

车辆与交通信号指令

“A”

云控基础平台

路侧

智能系统

交通状态

标准互联互通

协议/接口/消息系统

边缘信息融合

路网多车协同

智能网联汽车

6

路径规划

协同应用计算

am

速度规划

次序规划

智能网联车路云一体化融合系统

基于车路云一体化融合系统，可以实现对智能驾驶、智能交通的全面支撑

路口多车协同

“A)

沙

5

次序规划路径规划速度规划

车辆与交通信号指令

实时精确数字映射

路侧/车辆信息

态势感知全局优化大数据分析

5G基站

((RA

交通流

智能交通应急管控

标准互联互通

协议/接口/消息系统

边缘信息融合

协同应用计算

智能网联汽车

路侧智能系统

路段多车协同

路侧信息融合

交通状态

区域云

边缘云

中心云

(C-

口基于新一代移动互联、云计算等手段，通过网联化的跨域感知和融合控制，打通智能汽车和智能交通两大领域，显著提升道路交通的综合性能，构建起“三层四级”云控系统架构。

三层四级云控系统架构

三层服务架构：基础层、平台层与应用层

四级物理架构：车载端、边缘云、区域云与中心云的

车路云一体化融合系统的“三层四级”架构

协同

应用n

融合

控制

智能网联汽车

交通大数据

多级仿真环境

精细交通地图

应用统一编排

局部动态地图

应用协同规划

实时计算环境

车路云标准通信

高性能计算

大数据存储

并行计算

广域通信

边缘计算

路侧感知

异构传感器

自动驾驶控制器

大数据应用

仿真与测试

路网多车协同

路网交通优化

多车融合控制

车路融合控制

单车自主感知

车辆运动控制

云控平台云控基础平台基础层平台层应用层

中心云

亚分级

区域云

秒级

边缘云

百毫秒级

车载端

十毫秒级

路侧基础设施

混合交通

协同

应用2

融合应用层

数字映射层

中心云

区域云

边缘云

1

实时数据

通信网

信息空间

6

1云控系统架构方案

2云-路多传感器协同感知

3云-车预测性巡航控制

4下一步的研究方向

目录

7

特点：

上帝全局视角

意图识别准确

便于风险评估

支持云端协控

···

路侧多传感器协同感知

车路云协同感知

路侧感知

车载感知

8

插值补偿

时间同步

空间同步

坐标转换

传感器静态协同

同一路侧系统重叠区域

关联匹配

数据融合

传感器动态协同

不同路侧系统(非)重叠区域

状态估计

轨迹跟踪

路侧多传感器协同感知的研究思路

相机感知激光感知毫米波感知

9

目标车阻碍

传感器

云平台目标身份不一致

路侧多传感器协同感知的挑战

挑战：目标跨域轨迹的连续跟踪问题

物理世界的数字孪生

ID:28

ID:26

ID:42

oID:39

ID:37

lo—

ID:35

10

运动目标的绝对位置、速度、朝向

基率的类型

基于多传感器数据的口重新分配

目标级数据的格式

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objs:K

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type:car.

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路侧系统重叠区域的协同感知

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