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5G车路协同自动驾驶示范应用方案


完成团队:自动驾驶全景团队


项目简介:5G车路协同自动驾驶系统由“云-边-路-端”分层架构组成。系统实时接收来自感知、地图、定位、气象、交管等多方信息,并对其进行融合计算,实现人、车、路、云的全面连接,满足自动驾驶局部区域业务低时延高可靠与全局业务计算复杂性高的需求,为不同等级的自动驾驶车辆提供信息服务,为交通参与者与管理者提供丰富的业务应用服务。


项目内容:

1. 产品功能:

通过搭建低时延多元数据的融合处理架构,为系统中汇聚的多源感知数据提供低时延的数据融合处理,实现交通参与者全局跟踪,并进一步为车辆提供车端风险评级、提醒告警等服务。在区域云/中心云上,可提供基于交通大数据的区域交通态势分析以及全局交通态势分析。

2. 产品设计理念:

基于边缘计算的车路协同系统由“云-边-路-端”分层架构构成,通过联合交通参与者的端侧系统、基于路端感知的路侧系统以及边云协同系统,为自动驾驶车辆及其他网联车辆提供基础信息服务和应用信息服务。


3. 项目方案:


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5G车路协同自动驾驶系统由“云-边-路-端”分层架构组成,包括机动车辆、非机动车辆、行人等各类交通参与者,路侧单元(RSU,Road Side Unit)、工控机、交换机及各种路侧感知设备,以及涵盖边缘云、区域云、中心云的边云系统平台。系统实时接收来自感知、地图、定位、气象、交管等多方信息,并对其进行融合计算,实现人、车、路、云的全面连接,满足自动驾驶局部区域业务低时延高可靠与全局业务计算复杂性高的需求,为不同等级的自动驾驶车辆提供信息服务,为交通参与者与管理者提供丰富的业务应用服务。


4. 项目优势:

车道级识别:对所有交通参与者进行感知识别,感知精度达到静态厘米级和动态亚米级,所提供路侧感知信息可与高级别自动驾驶实现决策闭环。

超视距感知:路侧设备采集全局路网图像,播发全量车辆位置、速度等信息,有效扩大车辆视距,避免感知盲区;

毫秒级计算:为不同级别自动驾驶车辆在多场景下测试提供全量、连续、多模态的低时延数据服务

全域级控制:通过城市级全时空动态交通信息采集与云端融合,为交通参与者和管理者实现全局最优的协同控制能力


实用性分析:

本项目相继落地南京溧水智能网联测试项目、江苏天一机场5G智慧交通项目、四川某高速示范应用项目,通过实测检验


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市场分析:

依靠基于边缘计算的车路协同系统能力,以及中国移动在全国建设的超过4400个定位基准站形成的CORS网络,可以实现为不同级别的自动驾驶车辆提供高精定位、全景服务、动态交通信息等可靠的全场景辅助驾驶基础信息服务。支持高速、自主泊车、智慧公交、特种车辆优先、车辆编队、物流配送、示范园区等典型场景应用,后续应用场景将持续扩展。支持单组设备覆盖范围内实现50+终端同时接入,支持近20个V2X应用,同时支持多种典型网络协议接入,实现人、车、路、网的全联接。


产业效应:

中国移动5G车路协同自动驾驶示范应用方案,总体采用“三张网+一个智慧交通平台+多应用场景”的建设模式。基于该架构可重点打造多类应用场景,包括红绿灯信息下发、弱势交通参与者碰撞预警、车辆防碰撞预警、特殊车辆优先等场景,可在保障交通参与者安全的同时,提高示范区域内整体的交通效率,形成示范效应。依托N+3+1+X”资源布局全国的移动云,提供安全可控、种类丰富的云端IaaS+PaaS资源,为整体解决方案的快速交付夯实基础。