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在城市自动驾驶中实现车辆与基础设施协同工作

2024-05-16 07:10 来源: 作者/编辑: 浏览次数:6502 手机访问 使用手机“扫一扫”以下二维码,即可分享本文到“朋友圈”中。

● 作为牵头方,博世集团联合梅赛德斯-奔驰、诺基亚、欧司朗、tomtom、it designers、杜伊斯堡-埃森大学和乌尔姆大学,共同发起mec-view项目

● 为互联基础设施配备传感器可以使自动驾驶更加安全、高效

● 路灯内置传感器可帮助车辆在视线遮挡情况下及时发现物体

● mec-view项目研究成果可加强道路安全,改善交通流量

● 新技术正在德国乌尔姆市实际驾驶场景中测试

德国斯图加特——行人被车辆遮挡、骑行者从车前经过、公共汽车突然驶近……协调城市交通问题正成为一项亟待解决的艰巨任务。在城市基础设施中,路灯或将成为加强城市交通安全、为自动驾驶车辆提供全面交通状况的首选。mec-view项目围绕这一主题,为路灯安装摄像头和激光雷达传感器,并使用先进的移动通信技术实时向车辆提供关键信息,从而快速可靠地识别障碍物,无论是周围车辆、骑行者还是行人。历经三年多的开发,mec-view项目现已取得初步研究成果。该项目由博世集团牵头,联合梅赛德斯-奔驰、诺基亚、欧司朗、tomtom、it designers以及杜伊斯堡-埃森大学和乌尔姆大学,获得了德国联邦经济事务和能源部(bmwi)550万欧元资助。作为合作伙伴之一,德国乌尔姆市在过去的三年时间内为该项目提供了场地,用于路灯内置传感器和互联技术测试。该项目的研究成果将被用于进一步开发汽车技术、自动驾驶和移动通信技术。此外,项目期间建造的基础设施可供今后更加深入的研究项目使用。

实现自动驾驶车辆与城市基础设施协同 how cars and infrastructure work together in urban automated driving

鸟瞰胜于虫视

高达六米的路灯傲然耸立于道路交通之上,是精准鸟瞰繁忙十字路口的不二之选,可为未来的自动驾驶车辆提供所需路况信息。尽管车身传感器系统,如摄像头、雷达和激光雷达传感器,能够为车辆提供精确的360度全景视野,但车辆本身的地面视角并不足以识别全部突发状况,例如,被卡车遮挡的行人、从隐蔽辅路驶来的车辆、自后方靠近并快速变道的骑行者等。作为项目牵头方,博世集团mec-view项目负责人rüdiger walter henn博士表示:“由于车辆自身无法发现拐角处或墙壁后的物体,我们通过为路灯安装传感器的方式来拓宽车身传感器的视野范围。”为此,项目团队开发了相应的硬件和软件。该系统能够处理经由基础设施传感器收集而来的图像及信号,将其与高分辨率数字地图结合,再通过移动通信技术传输给车辆。这些数据可以与车身传感器探测到的信息融合,最终创建一个涵盖当前路况全貌的精准图像。

无线数据传输

先进的移动通信技术可以帮助传感器实现信息的超低延迟传输。mec-view项目采用了经过优化配置的lte移动通信技术,从而达到5g新通信标准,实现实时数据传输。这一技术的核心任务除了实时无线传输数据外,还要尽可能接近数据源。为此,项目团队研发了基于移动通信网络的移动边缘计算服务器(mec服务器)。该服务器可以将路灯内置传感器与车身传感器所收集到的数据,与高精度数字地图相结合,生成包含当前路况全部信息的车辆周围环境模型,再通过无线网络传输给车辆。未来,城市交通控制中心等公共设施可以通过mec服务器与车辆共享数据,而无需受汽车制造商和其他道路使用者影响。

路灯内置传感器可帮助车辆在视线遮挡情况下及时发现物体 sensors in streetlights allow early detection of objects, even if obscured

无缝汇入车流

自2018年以来,项目团队一直在乌尔姆市的真实交通状况下测试自动驾驶原型车和基础设施传感器之间的交互。乌尔姆市lehr区的一个十字路口因缺乏全方位视野导致事故频发。辅路上的车辆要想穿过该路口必须先汇入主干道车流。为此,项目团队为该路口的路灯配备了传感器,帮助自动驾驶原型车及时检测到其它道路使用者,从而相应地调整驾驶策略。同时,自动驾驶车辆可以精准地发现主干道上的车流间隙,无需刹停即可无缝汇入主干道车流。这一研究成果将帮助城市交通变得更安全、车流更顺畅。此外,项目期间建造的基础设施将保留在乌尔姆市,供今后的研究使用。

新技术正在德国乌尔姆市实际驾驶场景中测试 new technology being tested in real driving conditions in ulm

(转载)

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