路侧管理
实时推送给路面行驶的车辆,辅助车辆安全有序行驶

智能网联汽车车路协同中的路侧边缘感知系统,通过将部署在路侧不同方位的相机、毫米波雷达、激光雷达等传感器,接入到 MEC 计算单元,借助深度学习推理工具、CUDA 并行计算、 视频分析、深度学习加速器等工具集,实现对路面目标区域进行全覆盖的多目标识别、定位、跨传感器跟踪,并计算各目标的速度、加速度、航向角等信息。


上述感知结果被用来进行事件推理分析,生成的 V2X 信息通过路侧单元和云控平台实时推送给路面行驶的车辆,辅助车辆安全有序行驶。


基于大数据的风险预警,有效提升通行效率:实时监控道路交通流量及事件,及时收集并掌握道路状态、交通流量拥堵信息、天气、突发事件等情况。对人、车、路等交通参与 要素进行实时信息交互与预警提高交通运行效率。

  • 01
    收集交通信息
    路侧感知融合计算:设备采集道路信息并加以分析处理,从而生成更加详细的交通信息
  • 02
    提升绿信比
    信号辅助、信号优先,特定车辆将获得更高的绿信比,优化出行体验
  • 03
    优化出行方案
    道路服务水平查询,汇总各个道路实时状态,方便驾驶员提前规划出行方案或及时改变原有方案
方案组成
Plan Composition

多接入边缘计算(MEC)是网联的边缘大脑,用于实现设备接入、数据 处理、存储分析、协议开发和赋能服务等功能,将分散的设备与系统串 联,打通数据并进行综合处理。


在实际应用中,是车路协同路侧综合信息融合处理中心,对上接入V2X 平台,对下连接RSU、摄像头和雷达等传感器,并接收感知数据;在边 缘提供的网络、存储、计算能力。


MEC边缘计算与C-V2X为代表的网联技术的深度融合,可实现网联自动 驾驶多类应用场景,网联的发展最后是否能达到预期成果,MEC边缘计 算是重点。

工控机需求
Industrial Computer Requirements

边缘计算工控机作为MEC平台底层硬件,搭配FPGA/GPU加速卡设备,提供算力支撑。需要同时处理多路激光雷达、相机数据,满足路口环境数据采集及数据处理与传输,通过千兆网络 连接激光雷达、毫米波雷达和摄像头等传感器,获取路口环境数据,对采集数据做融合计算,并将处理后数据通过无线网络传输至RSU及云端。


设备需要适应路边恶劣环境,能够满足适应户外高低温交变的能力。

  • 高性能的处理器
  • 支持多网口
  • 支持5G,更低的时延
  • 高可拓展性,多PCIe扩展插槽,可拓展GPU显卡,AI加速卡
  • 多I/O接口,连接丰富路侧设备
留下您的联系信息,即刻开启高效便捷的工控机解决方案之旅。
提交