5G智能网增强交通体系分析报告PPT格式课件下载.pptx
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基于车端和路侧上行的,数据,通过融合算法与模型构建,利用AR技术和模拟驾驶技术,构建一套增强的云端平行驾驶和交通管理系统,驾驶辅助模块,车辆实时运行状态,虚拟交通环境模型车端视频,路端视频,远程驾驶信息,驾驶模拟器,主车视角,交通管理监控,自由视角,交通管控信息,AR显示模块,环境重构模块,上行接入控制,下行数据控制,云端逻辑控制平台,用户,路侧边缘计算平行系统:
基于5G通信基站搭建的路侧边缘计算节点,依靠5G-V2X信息交互以及雷达、视觉等多源感知系统,共同构建路端的平行交通系统,虚拟交通环境重构模块,摄像头,视频分析单元,雷达,雷达分析单元,5G-V2X交互模块,5G,云端交互模块,V2I算法模块,视频流,虚拟交通环境,驾驶辅助信息,虚拟交通环境,交通设施,交通设施数据采集单元,智能驾驶汽车端平行系统:
基于自动驾驶的智能交通运载工具,由感知子系统、交互子系统以及驾驶子系统构成,自动驾驶执行机构,5G-V2X交互模块,5G,协作式驾驶安全辅助系统,摄像头,视频分析单元,云端交互模块,视频流,远程驾驶算法模块,基本安全信息,远程驾驶指令,视频流,车端感知系统,V2X,信息,系统的三个部分之间通过5G进行信息交互,5G的短时延和高带宽特性能够完全满足EPM系统的大量传感器、视频以及指令数据的传递,A,B,C,D,智能交通分层架构设计多层架构设计:
业务应用层、平台层、网络层、无线接入层。
每一层都发挥其独特优势为终端用户提供安全可信、多样化、连续性的智能交通服务。
多接入多业务场景的网络部署方案多接入网络部署:
LTE-V2X、5G、V2V、V2I,为用户提供多种网络接入方式5G助力车联网业务:
5G的低时延、大带宽和高可靠性可以为车联网提供更加丰富的服务,例如自动驾驶、远程驾驶、编队行驶等。
智慧交通产品研发,智慧交通通信设备及产品研发,包括5G基站、路侧单元(RSU)、车载终端、边缘计算、高精度定位等设备。
一体化云平台,云平台将融合服务资源、平台能力和运营体系为一体,实现多方共享共用,降低全生命周期成本,分摊风险,共创收益。
项目创新点:
构建真实虚拟交通世界的数字镜像系统,依托5G网络将人、车、路、云实时联网,将信息数据搜集整合形成一个虚拟交通世界,与现实的交通世界“平行存在”,创新点A:
分层架构设计,分层架构体系助力实现真实/虚拟交通世界数字镜像,A,虚拟交通世界:
依托5G网络构建的三重平行系统,将人、车、路、云实时联网,将信息数据搜集整合形成一个虚拟交通世界,与现实的交通世界“平行存在”。
镜像管控:
基于云平台实现对道路、车辆、信息的全方位镜像管控,真正实现安全、高效、使用的交通运输模式。
业务应用层:
保留已有的Telematics业务,同时5G-V2X可以实现自动驾驶、编队行驶、高清视频传输等业务,云平台层:
打造一体化车联网平台,实现网络管理能力和网络能力开放等,网络层:
以基于5G的C-V2X为主,引入边缘云,降低网络传输时延;
通过网络切片保证不同的业务流服务能力无线接入层:
通过对RSU进行快速、灵活部署以及蜂窝网的广覆盖,可提供车联网的无缝连接,保证业务的多样性基础设施层:
交通设施信息化,通过物联网完成全方位道路感知,实现动态实时监控,连接管理,业务管理,大数据分析,事故诊断,业务应用层辅助驾驶自动驾驶云平台,网络能力开放,高清视频,交通效率管理,交通安全管控,大数据分析,数字中枢数字基础设施体系,信息娱乐服务,创新点B:
智能组网“多接入+边缘云+网络切片”,B,基于5G网络的多接入多业务场景网络部署方案,多接入的混合组网方案面向Telematics业务的3G/4G网络面向辅助驾驶车路协同的LTE-V2X网络面向自动驾驶、远程驾驶、高清视频的5G网络,5G网络助力超高可靠低时延业务MEC为车联网业务提供本地化数据处理能力,降低网络时延网络切片为车联网打造专属网络资源,保证车联网的业务流能力需求大带宽为车联网大数据量业务提供可行性和流畅性大连接为车联网提供大连接数的业务保障,RSU,V2I(5.9GHz),V2V(5.9GHz),V2X-DirectV2X-Cellular,V2P(5.9GHz),5G+C-V2X,核心云,网络切片,高清视频,自动驾驶,远程监控,MEC边缘,车载,AR/VR云,多网融合提供高质量信息服务,车路协同实现主动安全,5G网络提供自动驾驶多样化业务,TDDLTE,FDDLTE(Resident),3GF2/F3,3GF1,GSM900/1800,Priority4,3G/LTE,Priority2,Priority1,Priority2,LTE-V2X,4GCellularNetworkITSplatformeNB,V2N(1.8GHz),创新点B(续):
智能组网“安全管控+5G高精度定位”,B,基于5G网络的多接入多业务场景网络部署方案,5G高精度定位助力车联网业务:
将蜂窝定位算法与惯性导航、地图相结合,获取高精度定位信息,助力自动驾驶、编队行驶等车联网业务,端,云,管,Estimatedlocation,Ant1,Ant2,d1,d3,d2,Ant3,Statoin,LocationUnit,端管云全面安全管控:
多技术全面保障端、管、云端信息安全,终端加密芯片模组研发通信管道信息加密与业务安全隔离措施云端用户身份认证与鉴权,车载传感+指纹,惯导,地图,A-GPS,GPS,LTE,创新点C:
新型智能交通通信设备研发,C,智慧交通产品研发,C-V2X芯片,BalongV2X2018Q1发布,单芯片支持PC5andUuUu接口高达1.2Gbps速率支持Mode3和Mode4,终端设备,路侧设备,车载显示设备,高精度定位设备,定位微基站,室内定位单元,网络侧定位系统,MEC服务器,车载设备,5G基站,创新点D:
一体化云平台设计与研发,D,一体化云平台,人机交互设备,蜂窝通信设备,CAN通信设备,集成式车载智能终端,面向智能网联驾驶的协同编排一体化云平台,生态服务,智能交通,自动/辅助驾驶,网络管理能力:
包括业务管理和连接管理,网络能力开放:
例如进行大数据分析拓展新的业务渠道;
向第三方开展网络接入功能,允许第三方企业进行业务定制,统一认证和智能连接管理技术,基于场景感知的实时决策技术,多源数据采集以及分析挖掘技术,协同服务能力开放与编排技术,云平台安全可信的服务管控技术,智能化人机交互关键技术研究,任务1:
协同创新服务服务场景设计以及业务仿真实现,智能交通服务场景设计以及业务编排算法实现,自动驾驶服务场景设计以及业务编排算法实现,汽车应用服务链编排场景设计及流程实现,任务2:
协同创新服务平台分层架构及关键技术研究,任务3:
协同创新服务标准体系以及数据接口制定,车与车,车与云,车与路云与网云与应用,云与人,任务5:
面向智能网联驾驶的协同创新场景实现以及应用示范,内场研发孵化环境,外场研发测试环境,智能网联示范基地智能交通示范基地,任务4:
基于面向智能网联的多网协同以及云网系统控制,V2X测试与典型场景研发云网协同控制接口开放与互联研发边缘计算与雾计算在智能网联驾驶中应用研究,车载网关的安全通信技术研究,市场及应用分析,EPM系统利用5G网络实现汽车、城市交通设施、人、云平台的信息高效合理的采集、处理和交互,扩展众多新功能信息资源在交通系统中合理的分配并使用,提供一个更节能、更安全、更舒适的移动体验,具备广阔市场前景,远程执法5G网络传输车、路、人等多源感知数据,行驶全程全息监控,云端自由视角还原交通现场,自动分析交通违法行为,提升交通违法行为,识别率,实时下发违法警示,纠正不法行为,提高交通系统安全性与效率。
高精度3D地图动态更新,自动驾驶开发测试EPM系统可以实现自动驾驶开发与实车测试的无缝协同,测试中心随机生成仿真感知数据,并构建虚拟车端驾驶环境;
真实车端通过5G网络获取到模拟感知数据,实现测试车辆与目标物在EPM系统中平行共存,提升测试效率、场景真实性与可信度,潮汐现象导致共享汽车分布失衡,而人力调度车辆成本巨大,运营方可通过EPM车队平行驾驶和远程驾驶辅助,少量人力即可实现车辆在不同停放点的调度,显著提升共享汽车运营效率。
共享汽车调度与智能物流,车端通过感知定位控制技术,通过5G网络实时上传地图信息,云端通过地图认知与重建技术,辅以,加载高精度3D地图进行动态增量数据更新,实现基于现场环境自动驾驶参数重配,真实,虚拟,可行性分析,依托国家政策与商业生态模式的双重动力,项目将按任务分阶段进行实施,具备高度可行性政策方面:
5G技术、汽车强国已,成为我国战略焦点,已成为重要的产业升级需求,本项目跨领域地融合5G技术和智能汽车及智能交通技术,具有充分的政策保障,技术方面:
在自动驾驶感知和决策技术尚未完善成熟的阶段内,充分利用成熟的线控技术与5G+C-V2X技术,与自动驾驶技术形成融合。
在现阶段技术条件下,相比单车版无人驾驶更为安全和可靠,自动驾驶技术应用与研发相互促进发展,具有高度的可行性,业务场景研究,分为智能交通服务、自动驾驶、汽车应用三类细化明确典型创新业务场景智能网联协同创新服务场景设计以及业务仿真实现,EPM系统协同编排平台研究,面向EPM系统场景的协同编排平台研发实现设备、用户、数据、通信的统一管理自动驾驶、智能交通和信息服务的支撑满足不同业务需求的多级平台架构设计探索接口、协议的标准化云网一体化,能力开放,01,04,面向车联网的5G网络架构,制定基于5G-V2X的演进路线,部署方案,完成多,形态设备研发C-V2X技术、云网一体化、网络信息安全、业务层与跨层接口设计等推动3GPP、5GAA、CCSA、IMT2020等技术标准,智能驾驶关键技术研究,高精度定位技术及其在智能驾驶中的应用研究从辅助驾驶到自动驾驶系统的软硬件研发、试验验证及性能评估C-V2X系统与车联自主式感知系统在智能驾驶中的联合应用算法研究,02,03,EPM系统大数据共享及应用研究,充分支撑EPM系统应用的大数据能力建设基于大数据的场景发现,用户需求发现与