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车\协同?/span>2023Q有解读时代的新视角Q有探烦(ch)U技创新的新舞台Q有求知驭变的新玩家Q也有对于未来的新洞察?/span>
车\协同2022Q孕育希望,落地为王?023Q将更进一步,反哺场景、和谐共生。来看看车\协同?023Q不得不说的新故事?/span>
一、R路协?/span>2023的“同”与“不同?/span>
M故事都有ȝ与由_(d)不管前些q对于R路协同如何定义或界定Q基本上是围lR联网而行Q以信息的感知交互ؓ(f)主,使R和周围环境协同与配合Q实现智能交通管理控制、R辆智能化控制和智能动态信息服务的一体化|络?/span>
几年之后QR路协同将被重新定义,更多向于在之前“聪明的?智慧的\”基之上Q以“融合的云”来做基框架Q三者互为前提、相互促(j)q、互Z融,成ؓ(f)一体,来满x时期关于车\协同的新使命?/span>
如何来看q几qR路协同的相同Q其本初是Z(jin)解决C交通面临的两大挑战Q交通安全和通行效率?/span>
传统的解x法是采用车辆安全保障、控制诱导等Ҏ(gu)Q但随着q年来我国汽车总量不断增长Q交通问题日益严重,传统解决Ҏ(gu)处理h存在很大的局限性。近q自动驾驶和车\协同技术的出现Qؓ(f)解决交通安全和通行效率问题提供?jin)根本性解x案?/span>
然而目前受制于技术和成本的限Ӟ无法满多种复杂情况下无人驾Ӟ而对于一些稍微简单、结构化的场景,借助车\协同技术有望实现无人驾驶?/span>
比如Q我国高速公路基本属于封闭式道\Qh对交通不利媄(jing)响得到大q度遏制Q相对环境简单;其次是高速公路道路条件优良,相对hqx的\面、简L(fng)U性、简单的互通结构;最后高速公路经q三十多q的发展Q包括收贏V监控、通信{机?sh)设施比较齐全,q些条g更有利于车\协同自动N在智慧高速中的实现?/span>
但是Q也要看刎ͼ车\协同问题依然较多Q恶劣天气,大雾下的摄像头、激光雷辑֤效,而毫cxL雯最大有效距Mؓ(f)200c_Q视UK挡、公交站鬼探头、跟车闯U灯都是车协协同不得不面对的问题?/span>
I其Ҏ(gu)Q感知单一是之前R路协同弊端之一。这是2023车\协同需要改q之处。如何强化感知,从R载终端和路侧l端入手。R辆和道\通过化改造,可车辆之间实现互联、监,车辆与\侧端也可以进行信息传|达成智慧交互?/span>
对于车端来说Q智能R载单元借助当前L?/span>LTE-V2X以及(qing)C?G-V2X信息通信技术,可以实现车辆之间、R路之间、R与行人、R与云端之间的全面信息交互。在安全性方面,车\协同能I补R载端感知盲区Q拓展感知范围和感知距离Q综合考虑路上所有R辆的q行情况Q实现实时R车、R路信息交互,有效避免障碍物媄(jing)响,提升N安全性。在提高交通效率方面,车\协同技术可以丰富实时的车\数据互动Q确保R辆在路口有序通行Q大q提升道路通行率?/span>
随着|联汽R的发展,软g定义汽R已成为汽车业发展的战略pQ它是汽车智能化的核?j),也是产业可持lP代和汽R全生命管理的重要支撑。在g层面Q智能R载终端融合了(jin)里程定位技术?/span>GPS技术及(qing)汽R黑匣技术,可广泛用于行车安全监控管理、智能集中调度管理等多个层面。在q场围绕车端的智能变革中Q国内多家主机厂也积极参与进来,构成?jin)新基徏背景下R路协同的有机载体?/span>
除了(jin)感知加强Q智能还需再进化。老概念与新技术,从磁传感到无U技术,车\协同不仅有初Pq有本质诉求Q归lؓ(f)创新应用、提升安全效率、友好环境,引发交通运输工具变革和智慧化的道\与融合的云?/span>2021q迎来了(jin)自动N技术的爆发q_(d)但从M来看Q全球包括国内的自动N技术仍处于 L2 U别的商用发展和落地阶段。L3和L4的高{自动NgƲ出Q但q存在以安全和适用场景Z表的N。目前还是主要局限于限定的区域?/span>
为此Q尽?/span>“智能的?聪明的\”尚未进化完全,但随着自动N产业的单车智能发展进入瓶颈,车\协同产业愈发受到q泛x。不同于一些专注单车智能自动驾驶企业的发展路径QR路协同更加侧重\端、云端与车辆的交互,是囊括R端感应、\端感应、通信技术与云控技术的整体解决Ҏ(gu)?/span>
2022q??日,专注提供V2Xpȝ解决Ҏ(gu)与Yg产品的星云互联完成了(jin)2亿元B轮融资,由此可见Q资本青睐于车\协同有韧性与q见的企业,前期修\Q后期筑桥,R路协同的2023?jng)场化进E,再次提速。从q输工具来看Q单车智能进化,随着自动N技术走入大众视野,ZҎ(gu)加便捗安全的也有?jin)更多期待?/span>
2020q_(d)国家发展和改革委员会(x){?1个部委联合发布的《智能汽车创新发展战略》提出,?025q_(d)实现有条件自动驾驶的汽R辑ֈ规模化生产,实现高度自动N的智能汽车在特定环境下市(jng)场化应用。立物联网产业先发优势Q无锡大力推动R联网产业技术创新、商业模式落圎ͼh全国首个国家UR联网先导区和首批“双智”试点城?jng)。目前,无锡已聚集R联网核心(j)企业140余家Q涵盖了(jin)传统车辆雉件、\侧设备、R路协同系l集成等各个环节?/span>
车\协同Q时代不同,玩家云集Q玩法万变不d宗。不仅有集成商、设备商聚焦QR联网厂商、互联网企业、通信企业也早已看中这块市(jng)p。此外,q营商的到来Q让车\协同?/span>2023不仅仅只是科技风暴Q而是U技+q营的双重革命?/span>
融合的云玩家Q就不少。华Z、腾讯云、阿里云以及(qing)癑ֺ云、京东智能云{,在云计算服务领域Q云端可以通过|络理各个边缘云,实现中心(j)云、边~云在资源、安全、应用、服务上的多协同?/span>
在边~层出现之前Q传l智能交通系l徏立在中心(j)云计的基础上,在前端实现实旉集数据的情况下,数据上传至云端,在云端上实现计算Qƈ结果发布至路口信号机和Udl端上,实现云端的信L(fng)pȝ战略控制和\口协调控制。随着车\协同pȝ的推q,量实时数据的处理至关重要。云边协同,2023更精彩?/span>
高精地图在R路协同领域,或可被视作云q_之上的基设施。高_֜囄实时更新是保障自动驾驶安全最重要的一道屏障?/span>OEM厂商?qing)合作伙伴?x)R辆实时生的感知数据上传至云端,高精地图商将实时更新的地图数据上传至云端Q再׃端将数据分发lR辆,以保证R辆对路况的实时知(zhn)?/span>
目前Q以高d地图、四l图新、宽凳科技{ؓ(f)代表的高_֜图企业,已经可以利用边缘计算、云计算、大数据、R道GIS引擎{技术ؓ(f)道\控q_实现动态资产管理、R道路网监测、精准应急救援及(qing)仿真决策服务{功能提供支撑?/span>
二?/span>2023车\协同新征Q场景拉锯战与持久战
车\协同Q关键在于协同,其协同的包容性,不仅仅只是R和\Qؓ(f)?jin)一个安全友好的交通环境,甚至文明N后的自动N规范Q都应同步而行Q协同一体?/span>
关于2023车\协同的新视界和思考,需要了(jin)解“尴”现状。应用之C现在Q在闭园区或者矿区,已经有多家企业发布了(jin)不同水^的品,但尚未Ş成规模;公交车辆Q与路口交通灯q行信息交互QŞ成公交R辆的道\优先通行、准预到站等功能Q这个在很多地方都已l有cM推广Q高速公路上已经q行C性道路徏设,但目前未大规模推qѝ?/span>
从场景来看,车\协同在智能交通领域上Q除?jin)给行驶的R辆提供道路信息外Q还可以建立交通体p,l予交通管理了(jin)解道路运行情况,q行动态的交通规划,减少道\拥堵Q发现道路破坏情况及(qing)时进行保ȝ护等。如果R路协?/span>2023要导向服务,可以当R辆经q时Q会(x)推送该区域通过感知传感器扫描到的数据到车上Q坐在R里,可以看到周边区域的一起交通事故实时结果或者风景等?/span>
惌一个场景,感知传感器扫描到前方路口的一起交通事故,推送到车上后,你点击该实时推送消息,可以查看该路况传感器扫描到影像Q看C通事故处理的实况?/span>
从之前谈到的?jng)场痛点也可以看出,对于感知不强Q可以通过道\自w的信息数字化后通过车\通信播发到R端,包括标志、标牌、护栏、信L(fng){基设施的数字化信息Q还包含动态的交通事件、施工、交通管制等信息。在车\感知协同层面Q单车感知易受障物遮挡、天气(雨、雾Q媄(jing)响,产生侧R遮挡、前车遮挡感知视野的情况Q得汽车因怕鬼探头事g而无法实现更为果断的行驶决策?/span>
通过车基感知和\基感知协同方式,实现传感融合、感知共享,最l实现R端上帝视角的感知能力Q提高汽车的安全性和N能力。单车\U规划决{易造成路权冲突与\径拥塞,通过路侧来对微观(路口/车道)、中?路段/区域)、宏?城市(jng))的R做车速、R道、\U规划决{,可以实现安全高效交通的q输?/span>
此外QR路云的协同框架已l初步达成,在高_ֺ定位、精l化信息服务和新一代传感网l?/span>构徏{方面,都有?jin)更加可靠的技术保证,但这些技术的发展没有一个统一的系l架构会(x)反过来制UR路协同的发展?/span>
发达国家基本建立?jin)R路协同系l的体系框架Q定义了(jin)一pd应用场景Q开展了(jin)一些试验和应用Q但是我国的车\协同pȝ架构暂时q未建立hQ因此需要跨界融合徏立一个统一的R路协同系l架构从而促(j)qR路协同的规模化应用?/span>
值得一提的是,关于q营的协同。除?jin)高_֜图、云计算支持Q从工程、系l徏设、工E应用等斚w来说Q最实用的、最有效率的、最有效果的技术和手段是当下所需。比如在高速上的R路协同不是另外徏一套系l,而是充分利用现有pȝ?/span>
现在高速公路已l有通信、监控、收贏V指挥调度、出行服务、道路养护等一pdpȝQ各个系l之间相互独立,只支撑自q业务Q存在一定的资源费。R路协同后高速徏设把现有pȝ互通融合v来,充分发挥每一个已l布讄讑֤价|发挥聚合效应?/span>
三、结束语
车\协同?/span>2023Q从拉近理距离、提升业务效率、规范作业行为、防范安全隐(zhn)四个维度出发,Z通赋能,q是对该的品技术、认知结构、行业逻辑、技术\径、商业导向的巨大L?/span>
从业者与一众玩家们Q都以无比的执着和持久的耐心(j)来面对全新的征程。他们所做的事情背后的逻辑很清晎ͼ都知道艰难,只是区别在于Q可以坚持下ȝ军_(j)与勇气,毕竟车\协同的徏设效果不是立竿见影,是长期行为。水滴石I,有了(jin)原始U篏QR路协同的2023才能~短旉差,加速而来?/span>
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