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智慧道路中的路侧感知技术指的是什么?

2021-01-26 16:26:10 administrator 50

路侧感知就是应用摄像机、毫米波雷达、激光雷达等传感器,并分离路侧边缘计算,其最终目的是完成对该路段的交通参与者、路况等的瞬时智能感知。

路侧感知能拓展自动驾驶车辆和驾驶员感知范围,并经过V2X车路协同技术完成人-车-路-云的一体化运转监测,第一时间发现道路通行异常,完成车路协同、车云协同,区域路云协同等智能应用,满足自动驾驶车辆、社会车辆智能出行需求,同时它能使监管机构变得愈加高效灵敏,从而树立一个响应速度更快、愈加灵敏的监管环境。

01路侧感知的功用

针对自动驾驶车辆,路侧感知将加强其感知才能,有效补偿单车智能的感知盲点,让自动驾驶由过去的单兵作战转变为有组织的高效协同协作。

在自动驾驶感知、决策层面技术痛点无法短时间打破背景下,行业正由单车智能走向协同智能,也将推进自动驾驶产业加速成熟,最终构成低本钱的自动驾驶。

针对普通社会车辆,路侧感知将给其赋能高级辅助驾驶功用。经过路侧雷达、摄像头号传感器采集汽车周边、前方较远间隔的环境数据,停止静态、动态物体的辨认、跟踪,控制系统分离地图数据做出行为决策,使驾驶者察觉可能发作的风险,从而有效提升驾驶平安性与温馨性。

社会车辆经过装置车路协同app或者察看道路侧的交通讯息指示牌,即可体验局部功用,获取视距范围外的实时路况信息,提早依据需求减速或调整道路,以到达降低交通隐患、温馨出行的目的。

路侧感知数据接入交警数据平台,可将原始数据和本地处置的结果上传云端,经过对海量交通运转数据停止整合处置,构成剖析预测模型,运用于交通调度引导、线路规划和车辆管控等方面,推进道路根底设备要素资源全面数字化、“人车客货”互联互通,用数据管理和决策为车辆的运转与监管提供全方位的支持,为提升高速公路的交通效率提供了有效的处理计划。

02路侧感知应用场景

经过对不同类型的路段停止路侧感知会得到相应的应用场景,这些应用场景不但可以保证车辆平安通行的需求,同时还可以满足智能网联车辆或自动驾驶车辆的测试需求。立足于不同路段的交通流特性及其延申出来的痛点剖析结果,我们将路侧感知应用场景划分为聪慧高速道路和聪慧城市穿插路口两个主要的应用板块。

03路侧感知系统框架

整个路侧感知交融系统主要由路侧感知传感器和边缘计算单元组成。

目前,在交融体系的数据源局部,常用到的传感器有摄像头、毫米波雷达和激光雷达。摄像头可以检测交通参与者类型(比方行人、车辆、骑行者)等信息,但是其受天气、光照强度的影响较大;毫米波雷达可以精确地检测目的的位置、速度等信息并且不会受天气状态的干扰,但是其容易漏检静止的目的,而且检测的目的噪点较多;

激光雷达可以精确检测出静止和运动目的的位置、速度以及目的物的尺寸等信息,但是其环境敏感度高,易受大雪、灰尘影响。经过将多种传感器的数据交融可以分离不同传感器的优点,起到扬长避短的效果。

边缘计算单元经过CAN、Ethernet等接口获取摄像头、毫米波雷达、激光雷达的原始数据,同时也包括了RSU经过空口采集到的网联车辆信息数据,然后经过多传感器数据交融软件系统即可计算出整个道路上的交通参与者的信息。

路侧多传感器数据交融软件系统主要分为两层:传感器层和交融层。传感器层主要工作包括:数据采集、目的辨认、目的定位等步骤。

数据采集采集原始数据(点云,图像等);目的辨认是指经过机器学习或者深度学习算法取得目的类型;目的定位是指经过特定算法对感知区域内的目的停止标定,得到检测目的在传感器相对坐标系坐标到大地坐标系下坐标的转换关系。

交融层将从传感器层取得目的的特征信息停止数据同步、目的关联、目的匹配、状态估量和目的跟踪,从而取得不同天气、不同光照环境下交通参与者的准确位置、速度、类型、尺寸等信息,并将这些信息经过商定接口和协议发送给路侧单元RSU。

RSU可以获取边缘计算单元交融后的一切交通参与者的信息,经过V2X通讯方式将整个路口或者道路上的交通参与者信息发送给四周的智能网联车辆。

04部分动态地图LDM

部分动态地图LDM是聪慧道路中的中心组成模块,是基于路侧感知输出与静态高精地图等数据的直观呈现方式,也是将各渠道获取的数据经过复杂的检测算法与预处置流程后进一步提炼和交融后生成的动态数据汇合,可以实时反应当前道路的交通态势感知结果,可为RSU的综合决策提供有效的数据支撑。

LDM数据由四层组成,第一层静态数据(根本不变的数据,如静态地图)、第二层是准静态数据(一段时间内不会变化的数据,如树木、建筑物、道路)、第三层是暂态数据(短时间内会变化的数据,如交通事故现场、天气)、第四层动态数据(变化频率很高的数据、如当前道路车辆状态信息)。

聪慧道路路侧系统依据当前道路状态生成实时的LDM,经过V2X技术能够将LDM直接传送给自动驾驶车辆或网联车辆,完成更牢靠的单车智能车路协同感知,并可以大幅提升车辆行驶的平安性。

实践操作时,第一、二层数据主要触及一些地图自身相关的各参考点坐标信息,详细涵盖内容需求视呈现复杂水平和场景需求而定,通常由具有相关资质的图商提供,由路、云协同担任相关数据的更新和下发。

如只思索路口协作网联交互场景,则只需求细致车道、中止线等信息,而若需求给自动驾驶车辆提供支持或停止云端全息感知态势呈现,则需求提供树木、标牌、建筑物等完备信息。

第三层数据由RSU从路侧直接采集,如信号灯相位的更新和变化、气候传感器感知的事情,该层数据更新慢,将以事情触发的方式停止相关数据库的更新;

第四层则为边缘计算单元交融、跟踪等一系列处置下的参与者信息,更新频率与传感器数据输出频率和路侧边缘计算算力强相关,边缘计算单元输出的目的结果将以既定格式插入(新增事情)或更新(变化事情)该层数据库。

思索到目前传感器技术和实践需求等要素,该层倡议更新频率为50ms。

LDM可用于路口态势呈现,路侧也能够LDM为根底停止相关场景的预判,为保证效果,路侧感知交融需求保证下列几点:

  1. 感知体系掩盖跟踪模块,保证同一感知目的输出ID根本不变;

  2. 数据库增、删、改、查机制完备,不“残留”消逝目的,也不会在偶然丢帧时呈现目的闪烁;

  3. 需求分离单目的历史数据停止态势剖析,防止呈现“回退”、“颤动”等不正常效果,特别是航向角计算,防止呈现车辆由于GPS小幅跳变而惹起的航向角猛烈动摇的现象;

  4. 为停止场景协同计算,需求引入车辆动力学模型,防止将车辆作为普通刚体而产生的误告警输出结果;


    作者简介:张长隆,博士、副教授。

    首创“三模式”(LTE、LTE-V、DSRC)自适应智能网联V2X设备与系统;全国首个长沙开放道路智慧公交车路云协同系统设计者;全国首个长沙开放高速道路路侧全息感知与车路协同系统设计者;全国首个大规模车路协同公交优先系统设计者;中国首个智能网联标准《合作式智能运输系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准》执笔人之一 


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