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奥博瑞光工业通信设备—打造车路云高效协同,加速智慧交通落地

奥博瑞光工业通信设备—打造车路云高效协同,加速智慧交通落地

随着自动驾驶、车联网、智能交通管控等技术的快速发展,传统通信网络面临海量数据交互、超低时延响应、多场景兼容等挑战。2024年7月,工业和信息化部、公安部、交通运输部等五部门正式对外公布,我国将在北京、上海、广州、深圳、重庆、沈阳等20个城市开展智能网联汽车“车路云”一体化应用试点,这标志着我国智能网联汽车产业化进程又迈出实质性一步。工业通信设备作为车路云一体化系统的“神经网络”,正在以高可靠、高性能的通信能力,为智慧交通的全面落地提供关键支撑。

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什么是车路云一体化?

车路云一体化是智能交通系统的核心架构,通过将车辆、道路基础设施与云端平台深度互联,构建“感知-计算-决策-控制”一体化的协同网络。其本质是通过车端、路侧、云端及通信网络的深度协同,实现交通效率与安全性的全面提升。

核心设备与技术组成

1、车端设备  >>>>>>>

✓ 感知层:激光雷达(LiDAR)、毫米波雷达、摄像头、超声波传感器、惯性导航系统(IMU)等,实现车辆周围环境的高精度建模。

✓ 计算单元:车载计算机(如域控制器)运行SLAM算法、目标检测(YOLO等)及路径规划(A*、Dijkstra算法)。

✓ 通信模块:支持DSRC/C-V2X协议的OBU(车载单元),实现低时延的V2V/V2I通信。

✓ 执行机构:线控转向(Steer-by-Wire)、线控制动(Brake-by-Wire)系统,支持自动驾驶指令快速响应。

 2、路侧设备  >>>>>>>

✓ 感知设施:多传感器融合系统(雷视一体机、激光雷达阵列),覆盖复杂路口盲区。

✓ 边缘计算节点(MEC):部署轻量化AI模型(如TensorRT优化后的ResNet),实现本地化数据处理。

✓ 交通控制设备:智能信号灯(支持自适应配时)、可变信息牌(VMS)、路侧单元(RSU)与OBU通信。

✓ 环境监测:气象站、路面状态传感器(检测结冰/积水)。

3、云端平台  >>>>>>>

✓ 大数据中心:存储PB级交通数据,采用Hadoop/Spark进行数据清洗与特征提取。

✓ 数字孪生系统:UE4/Unity引擎构建高保真交通仿真环境,支持大规模并行计算。

c AI训练平台:基于PyTorch/TensorFlow的深度学习模型训练(如LSTM预测流量),模型迭代周期缩短至小时级。

✓ 交通管理平台:集成SUMO/VISSIM仿真工具,实现区域级信号协同优化。

核心价值:从“单兵作战”到“群体智能”

传统交通系统中,车辆、道路、管理平台各自独立运行,导致信息滞后与资源浪费。例如:

✓ 车辆仅依赖自身传感器,无法预知前方拥堵或盲区风险;

✓ 红绿灯仅按固定配时运行,难以适应动态车流;

✓ 事故救援依赖人工上报,响应效率低下。

车路云一体化通过三层协同破解难题

车路协同:路侧设备为车辆提供超视距感知(如交叉路口盲区预警),车辆为路侧反馈实时位置与意图;

车云协同:车辆上传数据至云端训练AI模型,云端为车辆提供高精地图更新、路径规划等服务;

路云协同:路侧数据实时同步至云端,支撑城市级交通调度与基础设施健康监测。

车路云一体化的通信挑战:为何需要工业级解决方案?

高可靠性要求:-40℃~85℃宽温设计、IP40防护等级,适应隧道、桥梁、户外恶劣环境;

多协议融合要求:支持5G、以太网、光纤等多模通信,兼容车端、路侧与云端接口;

安全保障要求:支持丰富的安全策略,如访问控制策略、MAC地址绑定等,提供全方位安全保障。

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车路云一体化不仅是技术的革新,更是城市治理与出行方式的革命。杭州奥博瑞光以创新为引擎,凭借极致的性能与可靠的品质,助力车端智能、路侧感知与云端大脑的高效融合。同时选择专业的工业通信解决方案,便是为未来交通铺设一条安全、高效、绿0.8色的智慧之路。



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