成功案例|东揽联手广西交科集团，共同打造智能网联生态产业园区

当下智慧高速是中国高速建设的热点，车路协同又是智慧高速建设的重点内容之一，是重点领域协同创新、构建未来交通系统的重要载体，在塑造产业生态、推动国家创新、提高交通效率、实现节能减排等方面具有重大战略意义。

广西作为全国交通强国试点省份，结合广西十四五交通行业发展规划，目前广西智能网联建设和自动驾驶应用方面发展相对滞后。交通强国纲要指要出全面提升城市交通基础设施智能化水平，加强智能网联汽车（智能汽车、自动驾驶、车路协同）研发，形成自主可控完整的产业链。东揽与广西交科集团通力合作，打造智能网联生态产业园区，实现自动驾驶汽车载人测试和运营、车路协同技术研究和落地、云控平台的开发和应用，加快智能网联相关关键技术的研究与创新，加速智能网联汽车应用产品开发，促进广西智能交通相关产业的发展。

一、园区整体设计思路：“一自”、“两端”、“三核”、“多场景”

东揽以AI视频智能算法为依托定制解决方案，采用“一自”、“两端”、“三核”、“多场景”的思路来开展智能网联生态园区的打造。

“一自”：基于高精度地图采集、无人车定位、感知技术、规划算法、控制技术来实现园区内自动驾驶车辆的载人运营。

“两端”：在前端布设雷达、摄像机、气象站、积水监测仪等感知设备以及RSU、情报板来实现车路协同。在后端通过东揽AI边缘计算实现数据处理和整合，在云控平台上展示数字孪生、车辆轨迹跟踪、交通流实时仿真、交通事件实时展示、交通安全管控、前端设备控制等功能。

“三核”：完成三项核心技术的研究和开发。包括边缘计算算法开发、C-V2X通信系统应用、雷视融合系统的开发。

“多场景”：在园区内模拟各类交通事件，用于进行雷视融合技术、边缘计算算法和车路协同通信技术、准全天候通行的验证。

二、感知设备数据+边缘云控平台，化解安全风险

对于大规模城市公路或者高速公路场景车联网项目采用将前端感知设备（东揽雷视一体机、智能摄像机、毫米波雷达等）采集的原始数据卸载到边缘工控机进行处理，处理后传递给边缘云控平台将转化、去重和聚类等算法操作后将处理后数据北向上传给中心云控平台。按节点所需每段道路布放一套边缘云控平台，有效的进行云边协同。减少因大量高清视频流等数据造成的上行链路压力，和降低数据反馈的延时，从而提高整体交通的安全性，同时也减轻了因某段道路设备故障带来的影响。

具体示意图如下：

三、实施规划

（一）示范园区地理布局

广西交科集团产业园区内建筑物多，路边植被茂盛，拐角路段多，计划采用雷达-摄像机一对一的方式将环园区道路进行全覆盖，实现园区道路全感知智能网联。

地理布局图如下：

图1 园区地理布局图

（二）系统集成部署流程

系统部署图如下：

1、硬件部署

本解决方案采用9套雷达-摄像机组成园区全域感知网络，实现园区主干道无死角覆盖，为车辆轨迹跟踪提供数据采集基础。

在园区西南角和北区安装RSU，实现园区80%以上区域的C-V2X通信网络覆盖，为车路协同通信提供网络支撑。

在3号楼部署中心服务器，采用边缘计算的方式对前端感知设备采集到的数据进行汇总、清洗、抽取和聚合，为上层大屏展示层以及ISV多业务应用提供数据来源。

2、平台开发部署

V2X中心云控平台由算法子系统、数据管理子系统、可视化管理子系统和控制平台构成，通过中心服务器方式部署，实现数据流的分析流转，南向接入各类硬件数据，北向供数字孪生等平台作为大屏展示或其他高级应用。

架构图如下：

3、应用层开发部署

将进行示范园区的大屏展示与ISV应用的定制化开发。将雷达及视频采集到的数据通过雷视融合、轨迹拼接等算法处理，最终输出每辆车的完整轨迹数据投至数字孪生平台进行渲染。轨迹数据包含车辆GPS坐标、车牌、车型、车系、颜色、速度等。车牌信息在园区出入口相机输入，园区内车辆车牌信息通过拟合算法接续。视频结构化展示，推出带检测框的视频流进行展示。上帝视角俯视图2d渲染检测目标。

（三）实现目标

1、安全类

感知数据共享。路侧单元RSU利用搭载的感知设备（如摄像头、雷达等传感器），探测周围其他交通参与者（包括但不限于车辆、行人、非机动车等目标物）、道路障碍物（如遗弃物、抛洒物等）及道路异常情况，并将探测到的信息处理后，通过V2X共享给周围其他车辆，收到此信息的车辆提前感知到不在自身视野范围内的交通状况，辅助自身作出正确驾驶决策，减少因为视距限制而出现的交通事故及二次伤害，提高行车安全或通行效率。

协作式变道。车辆行驶过程中若想要变道，把自身的行驶意图通过V2X发送给周围相关车辆和路侧RSU，相关车辆接收到前车信息或路侧RSU的调度信息后做出调整，保证其安全完成变道或延迟变道。

弱势群体安全通行。路端RSU通过相机与边缘计算设备处理后得到行人信息，并与车辆进行通信，对弱势群体通行行为进行潜在的风险预警。并根据实际情况调整交通信号灯通行时间，减少主干道车辆在十字路口的无效停顿时间和等待时间，提高通行效率，缓解交通拥堵。

2、信息服务类

差分数据服务。利用雷视融合技术形成基准点与运动点的经纬度误差校正，差分数据提高移动目标定位精度，呈现出车道级精度虚拟行驶轨迹。

道路环境信息服务。利用IoT技术将道路信息数字化，通过RSU发布路侧气象环境信息、道路积水情况和道路车况、车流量等数据至智能网联车辆或自动驾驶车辆。

3、效率类

协作式优先车辆通行，未来也可以基于该场景提供差异化行车服务。智能交通系统调度交通资源针对优先车辆采取提前预留车道、封闭道路或切换信号灯等方式，开启绿色通道，辅助优先车辆在安全高效的情况下安全、高效的到达目的地。

4、交通管理类

数据采集。路侧感知设备采集路况以及交通违法事件信息等ITS基础数据，比如前方拥堵或施工，则通过云控平台控制中心控制信号面板引导车辆通行，并下发消息给路侧设备 RSU，通过V2X通信系统推送给行驶车辆。

5、自动驾驶类

将单车智能和车路协同融合，L3/L4汽车结合ADAS实现辅助驾驶，同时通过路侧感知设备的信息与车端信息进行交互协同处理，提升预警的准确度，提高自动驾驶的安全性。

6、综合类

模拟高速匝道汇车，路侧单元(RSU)获取周围车辆运行信息和行驶意图，发送车辆引导信息，协调匝道和主路汇入车道车辆，引导匝道车辆安全、高效的汇入主路。

7、展示类

作为交通管理者有效的研判辅助，利用建模与虚拟影像等技术并结合一系列仿真技术，实现道路真实环境的映射，大信息量数据的可视化展现，提高整体交通事件处突效率。

8、生态类

未来智能网联必将会从试验场先导区中走到公众中，所以本次建设方案中也设计有与气象、市政设施等相关设备的联合场景，通过不断实践将探索出更多的车联网运营模式。

本方案最终实现集团园区内人、车、气象等信息的全面感知并可提供道路信息服务和道路安全防控服务，并且具备可控制性、可复制性、可持续性。该场所将作为进一步开展雷视融合技术研究和智慧高速车路协同技术研究的基础性设施，为未来相关技术和设备的更新和迭代提供测试平台。