chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

車路協(xié)同系統(tǒng)方案如何才能實現大規(guī)模落地

電子工程師 ? 來源:網絡整理 ? 作者:佚名 ? 2019-12-16 08:52 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

相信只有真正具有核心技術優(yōu)勢的企業(yè)貢獻出其解決方案能力,才能真正推動車路協(xié)同方案的規(guī)模化落地。

車路協(xié)同系統(tǒng)三個核心組成部分:智能車載系統(tǒng)(車端)、智能路側系統(tǒng)(路側端+云端)和通信平臺。

1950年代末,通用汽車在新澤西州打造了一條埋入大量通信設備的概念高速公路;1990年代,日本將智能交通系統(tǒng)確立為國家項目;2006年,歐盟開啟車路合作系統(tǒng)(CVIS)項目;2010年,美國提出智能駕駛(IntelliDrive)戰(zhàn)略;2011年,中國科技部在863計劃中設立智能車路關鍵技術研究項目。

半個世紀以來,當汽車產業(yè)與物聯網、通信等領域深度融合后,人們通過實現聰明的車與智能的路之間的實時交互,并在全時空動態(tài)交通信息采集與融合的基礎上,開展車輛主動控制和道路協(xié)同管理,充分實現人-車-路的有效協(xié)同,最終達成提高交通效率、保證交通安全的目的——這是車路協(xié)同背后隱藏的巨大價值,也成為各國智慧交通規(guī)劃下的共識。

今天,中國已經成為世界上規(guī)模最大的汽車產銷國,路上行駛著各個品牌不同的車型,高速公路里程數也已位居全球第一。將如此龐大的車流與路側基礎設施連接起來,自然可以大幅提升交通效率與交通安全,但這也極大地提高了車端、路側端與通信端各端口間協(xié)同部署、協(xié)同決策的技術難度。

那么,究竟有哪些核心技術門檻在制約著車路協(xié)同方案的大規(guī)模落地?那些已成功落地的車路協(xié)同方案背后又隱含著哪些重要參考價值?

筆者將在下文中一一道來。

今天,只要談到車路協(xié)同,行業(yè)內普遍會提及到兩種產品:智能車載單元(OBU)和智能路側單元(RSU)。智能車載單元和智能路側單元分別部署在車端和路側端,比如我們常見的ETC等非接觸式感知設備,通過微波來接收和反饋通訊數據,實現諸如車輛身份識別、電子扣費等基礎功能。但在筆者看來,這并不能很好地概括車路協(xié)同方案下的核心組成。

一般來說,車路協(xié)同主要涉及三個端口:車端、路側端和云端,其中路側端和云端因為車路協(xié)同環(huán)境下計算節(jié)點下沉至邊緣層(即路側)的需求而經常被同時提及。

再考慮到三個端口間信息傳輸渠道的重要性,對于車路協(xié)同系統(tǒng)平臺更完善的拆解方式,筆者認為應當是以下三個核心組成部分:智能車載系統(tǒng)(車端)、智能路側系統(tǒng)(路側端+云端)和通信平臺。

其中,智能車載系統(tǒng)負責車載端的海量數據實時處理和多傳感器數據融合,保證車輛在各種復雜的情況下穩(wěn)定、安全行駛;智能路側系統(tǒng)負責路況信息搜集與邊緣側計算,完成對路況的數字化感知和就近云端算力部署;通信平臺負責提供車-車、車-路間實時傳輸的信息管道,通過低延時、高可靠、快速接入的網絡環(huán)境,保障車端與路側端的信息實時交互。——三者恰好構成智慧交通場景下協(xié)同感知與協(xié)同決策的閉環(huán)。

真實交通場景下,由于參與者數量眾多、行人和路況隨機性強等特點,導致車輛要在低時延、高可靠的前提下,完成對海量高并發(fā)數據的實時計算處理,保證任務調度效率,這就意味著車內需要一套隨時處理海量數據的計算和指揮中心。

如此巨大的工作量,只能由一個專為車載場景設計的、強大的計算和指揮中心,即車載操作系統(tǒng)(OS)來完成。一款優(yōu)秀的車載OS,必須具備在100毫秒內完成從指令接收、任務運算處理到決策執(zhí)行的整個過程——這是車載場景下的低時延底線。

不僅僅是穩(wěn)定性和低時延,車路協(xié)同對于車載OS適配和兼容性的需求也不容忽視。車路協(xié)同方案中的車-車互聯不應是單一品牌間各車型的連接行為,而是廣義上交通環(huán)境中所有車輛的互聯。

考慮到每個汽車品牌、每款車型都有著復雜的軟硬件架構與設備接口協(xié)議,加上汽車改款推新的節(jié)奏非常快,想要構建一套覆蓋所有車輛終端的車載OS,就必須針對市面上所有主流汽車品牌、車型、智能傳感器、ECU和芯片組一一完成適配和兼容,并具有極強的按需擴展能力設計。

另外,車載OS還有一大考驗來自數據融合層面。傳統(tǒng)意義上的汽車數據融合來自少量車載傳感器如雷達和倒車影像,但在車路協(xié)同平臺上,一輛車的車載OS不僅需要融合單車傳感器數據,還要協(xié)調鄰近其他車輛的位置信息、攝像頭乃至路側微波雷達、信號機、檢測器等傳感器實時傳遞過來的數據。而不同來源的數據特征差異極大。這就要求車載OS在數據級、特征級和決策級進行多級信息融合,實現更高層次的綜合決策。

在智能車載系統(tǒng)面臨重重挑戰(zhàn)的同時,智能路側系統(tǒng)面前也橫亙著種種亟待突破的門檻。

一方面,道路基礎設施的智能化改造離不開政府支持。從近年來各地政府布局來看,對于智慧交通示范區(qū)的推進節(jié)奏正在加快,只有在政府的規(guī)范指導與支持下,才能實現車路協(xié)同解決方案的最終落地。另一方面,道路的智能化改造勢必會帶來大量亟待運算處理的路況數據。

傳統(tǒng)的云計算架構是將這些數據上傳到跨區(qū)域的中心云端,由云端將運算結果下放到路側設備,但是由于中心云端距離較遠而容易導致數據傳輸延遲。因此,在路側就近部署邊緣云計算設備也成為了一種解決方案。中心云則通過網絡管理各個邊緣云,實現中心云、邊緣云在資源、安全、應用、服務上的多項協(xié)同。

即使有了智能車載系統(tǒng)和智能路側系統(tǒng),還需要在二者之間搭建起一條穩(wěn)定的信息傳輸橋梁,這便是通信平臺擔當的角色。

當下,通信網絡環(huán)境正在醞釀一場從4G5G的全面升級。

5G低延時、高帶寬、高穩(wěn)定的特點雖然意味著從車端到路側端、云端信息高效連接的普及,但同樣因為各區(qū)域通信布局不一的原因,導致汽車在高速行駛過程中經常會面臨4G/5G、LTE-V通信網絡的實時切換。如同用戶要求手機在WiFi和4G網絡之間可以平滑切換,卻不影響各項APP的功能和體驗,車載操作系統(tǒng)也必須實現在不同通信網絡之間的平滑切換,這是用戶體驗使然,更是行駛安全的剛需。

近年來,各地政府與車聯網科技企業(yè)已經開始共同建設智能網聯汽車示范區(qū)。在筆者看來,北京順義北小營鎮(zhèn)智能網聯汽車示范區(qū)就是一個非常成功的案例。據報道,該示范區(qū)是國內第一個開放式5G商用智慧交通車路協(xié)同項目,一期全部開放路段長7.2公里,涉及18個路口的智能網聯化改造。在整體解決方案層面上,充分滿足了筆者此前所提及到的對于智能車載系統(tǒng)、智能路側系統(tǒng)、通信平臺的極高需求。據悉,該車路協(xié)同項目解決方案由蘑菇車聯獨力提供。

為了解決海量高并發(fā)數據實時處理的行業(yè)難題,蘑菇車聯自主研發(fā)的蘑菇OS基于GPU、FPGA的異構計算架構,突破了以傳統(tǒng)CPU為核心的通用計算模式,在復雜路況多任務協(xié)同管理的狀態(tài)下,通過對各項任務進行優(yōu)先級控制,配合多線程并發(fā),輔以異構異調進程調度策略,實現對車內硬件資源的高效分配,將任務響應時間控制在毫秒級,確保在最極端的情況下也可以保證車輛穩(wěn)定運行。

此外,從示范區(qū)現場照片還可以注意到一個有意思的現象:路上行駛的公交、小巴士、家用車上都搭載蘑菇智能終端。這應該要歸功于蘑菇OS在設計之初就定位于通用車載OS,并可按需擴展,快速構建定制化解決方案。有幾則數據可以很好地支持這一點:市面上主流車型目前共有1200多款,蘑菇OS可以適配其中1100多款,而車載傳感器、ECU和主流車載芯片組更是全面兼容,這一切使得蘑菇OS有足夠的底氣,讓車路協(xié)同實現規(guī)模化落地。

另外,在順義區(qū)北小營鎮(zhèn)政府指導規(guī)劃下,蘑菇車聯構建了一套包含道路基礎信息、智能紅綠燈、交通氣象等多方位交通信息融合的環(huán)境感知系統(tǒng),并完成了順密路、趙陳路及北小營鎮(zhèn)工業(yè)園區(qū)周邊多條道路的智能化改造。蘑菇車聯利用自主研發(fā)的蘑菇AI云,部署了一套配備深度學習軟硬件環(huán)境的MEC路側邊緣計算服務器,中心云則通過網絡管理各個路口部署的邊緣云。蘑菇AI云通過自身對海量設備連接和海量數據處理的能力,實現了整體云端場景構建、分析和智能決策等核心功能,保證了核心運算的效率。

通信平臺方面,基于對當前國內復雜通信網絡環(huán)境的考量,蘑菇OS已經實現了4G/5G和LTE-V雙網絡的平滑切換,這也意味著,無論是順義智能網聯汽車示范區(qū)高難度的5G網絡適配環(huán)境、日常的4G環(huán)境,或者是針對于車車互聯的LTE-V網絡環(huán)境,蘑菇OS均能保證車輛在高速行駛過程中與云端、路側、其他車輛的穩(wěn)定網絡連接。

時至今日,由于車路協(xié)同涉及的各項技術具備極高難度,市面上絕大多數車路協(xié)同案例仍處于理論研究和探索這個階段,但順義智能網聯汽車示范區(qū)的穩(wěn)定運行證明了已經有企業(yè)具備實現方案落地的能力。

從這個在智能車載系統(tǒng)、智能路側系統(tǒng)、通信平臺等諸多技術層面都有著許多借鑒意義的智能網聯汽車示范區(qū)案例中,我們可以看到一個具備優(yōu)秀解決方案的技術提供商,在政府單位的規(guī)范指導下,實現了車路協(xié)同方案的真正落地,為智慧交通的建設提供了寶貴的理論基礎與實踐經驗。

相信只有真正具有核心技術優(yōu)勢的企業(yè)貢獻出其解決方案能力,加上政府部門的大力支持,才能真正推動車路協(xié)同方案的規(guī)?;涞睾图铀僦腔劢煌ㄐ聲r代的到來。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    協(xié)同真正難的,不是雷達,而是側網絡

    在很多關于協(xié)同(V2I)的討論中,大家往往更關注激光雷達、攝像頭、5G、自動駕駛算法,卻很少有人認真聊一聊,這些設備采集到的數據,是如何在一個十字路口真正“協(xié)同”起來的?
    的頭像 發(fā)表于 01-24 14:46 ?974次閱讀
    <b class='flag-5'>車</b><b class='flag-5'>路</b><b class='flag-5'>協(xié)同</b>真正難的,不是雷達,而是<b class='flag-5'>路</b>側網絡

    隼眼科技獲評協(xié)同智慧交通感知南京市工程技術中心

    近期,南京市發(fā)展和改革委員會發(fā)文,隼眼科技憑借突出的創(chuàng)新能力和高成長性,被評為協(xié)同智慧交通感知南京市工程研究中心。
    的頭像 發(fā)表于 12-29 10:04 ?469次閱讀

    ALVA純視覺系統(tǒng)如何破解具身智能大規(guī)模落地的核心瓶頸

    在 2025 中國信通院深度觀察報告會上,許志遠副總工程師指出,具身智能正經歷認知與物理智能的“雙螺旋”突破,但模型、數據、形態(tài)路線三大爭議未決,大規(guī)模落地尚處早期。若想突破現存瓶頸,亟需完成技術架構、數據體系、商業(yè)化形態(tài)的三重躍升。
    的頭像 發(fā)表于 12-28 15:34 ?1089次閱讀
    ALVA純視覺<b class='flag-5'>系統(tǒng)</b>如何破解具身智能<b class='flag-5'>大規(guī)模</b><b class='flag-5'>落地</b>的核心瓶頸

    才茂通信工業(yè)路由器助力無人駕駛全場景落地應用

    在無人駕駛從封閉場景規(guī)模落地向開放場景拓展的趨勢下,協(xié)同與網絡連接的低時延、高可靠、廣覆蓋成為核心支撐。才茂工業(yè)路由器依托5G全網通技
    的頭像 發(fā)表于 12-28 13:48 ?840次閱讀

    廣汽集團參與云一體化中外協(xié)同開發(fā)測試

    10月16-18日,2025世界智能網聯汽車大會在北京舉行。大會期間,由國家智能網聯汽車創(chuàng)新中心主辦的“云一體化中外協(xié)同開發(fā)測試行動量產應用場景動態(tài)演示及試乘體驗活動”在北京亦
    的頭像 發(fā)表于 10-21 17:10 ?1207次閱讀

    華為多智能體協(xié)同系統(tǒng)為機器狗提供業(yè)務體驗保障

    在華為上海練秋湖研發(fā)中心,一只身形靈活的機器狗正在有條不紊地執(zhí)行巡檢任務。它穿梭于園區(qū)小徑,時而駐足識別環(huán)境,時而為訪客提供引路或咖啡配送服務。然而,這些看似科幻的場景背后,是華為多智能體協(xié)同系統(tǒng)提供了智能化的網絡,從而保障了機器狗的確定性的業(yè)務體驗。
    的頭像 發(fā)表于 10-11 11:06 ?761次閱讀

    TensorRT-LLM的大規(guī)模專家并行架構設計

    之前文章已介紹引入大規(guī)模 EP 的初衷,本篇將繼續(xù)深入介紹 TensorRT-LLM 的大規(guī)模專家并行架構設計與創(chuàng)新實現。
    的頭像 發(fā)表于 09-23 14:42 ?1079次閱讀
    TensorRT-LLM的<b class='flag-5'>大規(guī)模</b>專家并行架構設計

    大規(guī)模專家并行模型在TensorRT-LLM的設計

    DeepSeek-V3 / R1 等模型采用大規(guī)模細粒度混合專家模型 (MoE) 架構,大幅提升了開源模型的質量。Llama 4 和 Qwen3 等新發(fā)布的開源模型的設計原則也采用了類似的大規(guī)模細粒度 MoE 架構。但大規(guī)模 M
    的頭像 發(fā)表于 09-06 15:21 ?1199次閱讀
    <b class='flag-5'>大規(guī)模</b>專家并行模型在TensorRT-LLM的設計

    使用Ansible實現大規(guī)模集群自動化部署

    當你面對1000+服務器需要部署時,你還在一臺臺手工操作嗎?本文將揭秘如何用Ansible實現大規(guī)模集群的自動化部署,讓運維效率提升10倍!
    的頭像 發(fā)表于 08-27 14:41 ?797次閱讀

    兆越通訊協(xié)同路側單元解決方案,賦能智慧交通新基建

    當前,全球智能網聯汽車產業(yè)迅猛發(fā)展,中國“新基建”與“交通強國”戰(zhàn)略深入實施,共同推動協(xié)同(V2I)站上智慧交通的風口。作為提升交通安全、效率及實現高階自動駕駛的關鍵路徑,
    的頭像 發(fā)表于 07-25 17:22 ?648次閱讀
    兆越通訊<b class='flag-5'>車</b><b class='flag-5'>路</b><b class='flag-5'>協(xié)同</b>路側單元解決<b class='flag-5'>方案</b>,賦能智慧交通新基建

    協(xié)同系統(tǒng)時間同步那些事兒

    大家好,我是星創(chuàng)易聯的林工,從事物聯網通信這一行也有些年頭了。最近在做協(xié)同項目,遇到不少關于時間同步的問題,今天跟大家分享一下實際項目中是怎么處理的。 為什么時間同步這么重要? 先說個簡單的例子
    的頭像 發(fā)表于 07-21 14:04 ?464次閱讀

    自動駕駛協(xié)同,一邊降溫,一邊火熱?

    單車智能到協(xié)同,從依托激光雷達到純視覺,每一個方案的選擇都影響著行業(yè)的諸多企業(yè)。時間進入2025年,單車智能方案優(yōu)勢愈發(fā)凸顯,
    的頭像 發(fā)表于 04-30 08:52 ?742次閱讀
    自動駕駛<b class='flag-5'>車</b><b class='flag-5'>路</b>云<b class='flag-5'>協(xié)同</b>,一邊降溫,一邊火熱?

    5G 大規(guī)模物聯網系統(tǒng)級封裝 skyworksinc

    電子發(fā)燒友網為你提供()5G 大規(guī)模物聯網系統(tǒng)級封裝相關產品參數、數據手冊,更有5G 大規(guī)模物聯網系統(tǒng)級封裝的引腳圖、接線圖、封裝手冊、中文資料、英文資料,5G
    發(fā)表于 04-11 15:21
    5G <b class='flag-5'>大規(guī)模</b>物聯網<b class='flag-5'>系統(tǒng)</b>級封裝 skyworksinc

    智慧路燈桿如何實現協(xié)同輔助自動駕駛?

    隨著科技的飛速發(fā)展,自動駕駛技術逐漸從科幻走向現實,而協(xié)同作為實現高級別自動駕駛的關鍵支撐,正受到越來越多的關注。在車
    的頭像 發(fā)表于 04-09 20:53 ?900次閱讀

    大規(guī)模硬件仿真系統(tǒng)的編譯挑戰(zhàn)

    大規(guī)模集成電路設計的重要工具。然而,隨著設計規(guī)模的擴大和復雜度的增加,硬件仿真系統(tǒng)的編譯過程面臨著諸多挑戰(zhàn)。本文旨在探討基于FPGA的硬件仿真系統(tǒng)在編譯過程中所遇到的關
    的頭像 發(fā)表于 03-31 16:11 ?1427次閱讀
    <b class='flag-5'>大規(guī)模</b>硬件仿真<b class='flag-5'>系統(tǒng)</b>的編譯挑戰(zhàn)