一文解读 5G 车路协同自动驾驶技术的应用

人工智能 无人驾驶 新闻
在现阶段我国计算机信息技术创新发展中,5G 成为重要通信网络系统,在当前多个领域中发挥着积极作用,其中车联网就是不容忽视的新兴产业

自动驾驶成为当前社会热点,也是人工智能以及自动化技术创新发展的重要方向。自动驾驶的实现对于计算机信息技术同样也提出了较高要求,基于 5G 技术发展的创新优化极为必要。5G 车路协同自动驾驶技术就是现阶段的研究重点,确实也表现出了极强的作用价值,成为未来发展趋势。文章即重点围绕着 5G 车路协同自动驾驶技术的应用,在简要介绍该技术及其性能要求的基础上,具体从多个方面探讨了如何予以构建运用,希望具备参考借鉴作用。

在现阶段我国计算机信息技术创新发展中,5G 成为重要通信网络系统,在当前多个领域中发挥着积极作用,其中车联网就是不容忽视的新兴产业,在优化交通系统运行方面发挥着积极作用。在车联网的运行中,可以实现 5G 通信技术以及云控技术的协调运用,以便促使车辆行驶具备更强的便捷性和安全性,实现交通系统的创新变革。基于此,5G 车路协同自动驾驶应该引起高度关注,要求围绕着 5G 车路协同自动驾驶所需要的各类技术手段以及系统架构予以优化处理,以此提高车辆行驶智能化水平,提升道路通行能力。

5G 车路协同自动驾驶概述

5G 车路协同自动驾驶也就是在 5G 信息技术支持下,开展车路协同自动驾驶,促使汽车能够和相应道路形成良好的协同发展效果,具备全过程以及全方位特点,确保车车、车人以及车路具备更高的信息交互水平,以此更好实现汽车行驶的无人化改进,降低驾驶负担。因为当前车辆行驶的环境复杂性较为突出,为了形成较为理想的车路协同自动驾驶效果,必然需要确保海量数据信息资料的及时采集和融合运用,以便更好做出准确的智能化判断,保障车辆自动化行驶的准确性和安全性,这也就必然对于相应网络信息技术提出了较高要求,融入运用 5G 技术的必要性较为突出,这也是推动车路协同自动驾驶发展的关键力量。

基于 5G 车路协同自动驾驶技术的应用来看,其相对于以往我国车路协同系统的运行具备明显优势,信息交流沟通、决策及控制的自动化水平都相对较高,且不容易出现较为严重的故障问题,成为未来车路协同自动驾驶研究的重要方向。5G 车路协同自动驾驶技术主要借助于 5G 通信技术、北斗导航技术、V2X、路况采集系统相关技术。因为 5G 通信技术的高速率、低速率、大连接三大特性,能够满足汽车自动驾驶数据交互实时性的要求。比如针对汽车驾驶过程中所需要的定位信息、五维时空信息以及道路边缘信息等,都需要在自动驾驶过程中予以实时掌握,以此更好提升汽车自动驾驶效果,切实解决可能出现的驾驶问题和缺陷,这也就需要借助于 5G 相关技术予以实时传输和高效分析。在 5G 车路协同自动驾驶中,车路协同系统的研发和构建应该作为核心内容,同时还需要重点考虑到车辆驾驶的顺畅度,以便有效规避可能因为车辆驾驶中的不当因素导致安全事故发生,最终还应充分考虑司乘人员的体验感,以此更好优化 5G 车路协同自动驾驶成效,确保其更为安全、智能、高效,符合各方面诉求。

5G 车路协同自动驾驶技术的应用

总体方案

为了促使 5G 车路协同自动驾驶技术的应用较为适宜合理,能够有效服务于整个系统运行效果,往往需要首先做好总体方案设计,明确整个系统的建设内容,进而才能够选择相匹配的技术手段予以优化处理,达到理想的自动驾驶效果。从 5G 车路协同自动驾驶需求上来看,首先应该高度关注5G基础通信网的合理搭建及切片规划准确性,促使数据信息的传输效果得到理想保障,尽量避免该方面成为阻碍因素,以此不断提升自动驾驶成效。针对自动驾驶相关道路同样也需要优化控制,要求能够恰当运用适宜合理的智能化基础设备,实现对于道路各因素的实时监测把关,比如路侧智能感知设备、微气象微环境感知设备以及高精度差分基站等,都需要予以合理布设,以此提供更为理想的智能化支持效果。在总体方案设计中,各个平台的有效搭设和部署同样不容忽视,要求切实围绕着定位平台、V2X Sever 平台、设备管理平台以及五维时空信息服务平台进行合理开发运用,以此更好维系系统的优化运行。具体到 5G 车路协同自动驾驶运行过程中,往往还需要高度关注交管改造工程以及危险车辆管理等方面的要求,以此更好创设安全可靠的车辆自动驾驶条件,规避常见不利威胁因素。

智能全域感知道路构建

对于 5G 车路协同自动驾驶技术的应用而言,除了要高度关注车辆方面的创新优化,往往还需要充分考虑到道路方面的改造,5G 智慧道路的构建成为重要手段,应该引起相关人员高度关注。在 5G 智慧道路构建中,首先应该高度关注智能全域感知道路的布置,确保相应道路体系可以具备理想的信息交互以及全面感知效果,以此更好创设理想的车辆通行条件。对于智能全域感知道路的构建而言,首先应该从感知层着手,确保道路中的各个因素都能够得到有效感知,将智能感知设备恰当安装到道路工程项目中,并且能够促使道路中的各个因素具备理想的数字化联网效果,有助于体现出更为理想完善的全域感知能力,为后续自动驾驶的自动化决策提供依据。在此基础上,智能全域感知道路的构建还需要高度关注信息交互方面的优化,依托5G 信息技术,促使所有信息资料都能够实现实时传递,达到较强互联互通效果,以此体现出较强的信息资料应用价值。当然,为了促使5G 智慧道路构建和运行更为高效可靠,往往还需要高度关注规划决策方面的优化控制,以便促使规划决策更为智能合理,能够实现上述海量信息资料的高效运用,促使道路通行更为顺畅,解决以往存在的道路堵塞以及安全隐患,在合理引导和分流上应该予以优化把关。

智能路侧设备应用

在 5G 车路协同自动驾驶技术应用中,智能路侧设备的应用同样也可以发挥出较强的作用价值,有助于体现出理想的智能化监管和控制效果。在智能路侧设备的应用中,首先应该重点围绕着后续 5G 车路协同自动驾驶要求,合理选择适宜合理的智能路侧设备,以便更好实现相关信息资料的获取和应用。从路侧感知设备的选用中来看,当前比较常见的主要有路侧视频设备、路侧雷达设备以及路侧激光设备等,可以实现对于道路各方面的准确获取和反馈,以此为后续道路通行以及汽车自动驾驶提供可靠支持。比如路侧视频设备的应用就是当前比较常见的方式,可以有效实现对于道路通行状况的实时监测,尤其是对于全景摄像机的运用,更是能够提供较为充分全面的视频信息资料,在后续形成的参考作用较为突出。在智能路侧设备选用时,除了要关注于道路运行状况的实时监测外,往往还需要考虑到环境因素以及气象条件的准确监测,相关设备同样也需要优化选用,以便更好为后续自动驾驶提供充分信息资料。此外,C-V2X RSU 设备同样也是当前较为常用的一类智能路侧设备,成为当前车路协同中不容忽视的关键要点,能够在充分全面采集道路信息的基础上,利用 5G 网络予以必要通讯,进而促使这些数据可以形成理想的优化运用效果,在推动汽车自动驾驶以及降低安全事故发生率方面具备积极作用。当然,为了促使这些智能路侧设备可以在安装后形成理想的应用效果,往往还需要注重促使其和车载设备形成理想的协调关系,以此更好优化道路和车辆的关系,为后续自动驾驶提供可靠支持。

软件平台构建

对于 5G 车路协同自动驾驶技术的应用而言,往往还需要高度关注相应软件平台的合理搭建,促使其可以指导自动驾驶,避免形成错误引导和不良影响。5G 边云协同管理平台的构建就是不容忽视的关键一环,可以有效实现对于自动驾驶的强力支持,其往往需要从边缘计算平台和边云协同管理平台两个层面着手,确保系统运行更为高效有序,能够形成对于道路和车辆的协同控制,创造理想的自动驾驶条件。五维时空信息服务管理平台的构建同样也是比较关键的组成部分,其需要注重在全方位获取周围环境因素的基础上,促使车路协同效果进一步提升,保障智能驾驶更为安全可靠,成为网联汽车稳定运行的关键因素。该平台的构建需要确保所有环境因素被准确感知,以此更好增强其应用效果。北斗高精度定位平台的构建同样也直接关系到5G 车路协同自动驾驶效果,要求基于 5G 技术以及北斗卫星导航系统,促使车路协同自动驾驶更为准确可靠,依托该平台提供的厘米级高精度定位服务功能,解决车辆行驶中出现的明显偏差问题。车辆监控调度管理平台的构建也是维系 5G 车路协同自动驾驶的关键部分,其可以实现网络车辆的有效交互管控,促使其在长期运行中具备理想的实时监控和调度效果,保障车辆更为稳定可靠运行,及时处理各类异常问题和缺陷。此外,V2X Server 平台以及危险车辆管理平台的构建同样也不容忽视,要求促使其有效服务于 5G 车路协同自动驾驶。

综上所述,5G 车路协同自动驾驶技术的研发和推广成为当前重要热点,确实能够对于交通系统形成颠覆性改革创新,极大程度上方便了人们的出行,解放了驾驶压力。为了促使 5G 车路协同自动驾驶技术的应用较为适宜合理,往往需要在优选各类智能化设备的基础上,合理进行安装处理,促使道路和车辆具备理想协同关系,进而依托相匹配的平台,维系自动驾驶的安全性和有序性。

责任编辑:张燕妮 来源: 智驾最前沿
相关推荐

2020-12-22 19:14:12

5G自动驾驶智能

2023-05-09 10:28:27

2023-05-23 09:49:32

2022-08-14 15:26:05

自动驾驶智能

2020-10-09 14:43:35

5G车联网技术

2022-07-12 09:42:10

自动驾驶技术

2022-12-30 09:57:54

自动驾驶应用

2022-01-18 10:51:09

自动驾驶数据人工智能

2021-12-01 10:21:27

自动驾驶技术人工智能

2022-08-08 13:12:04

自动驾驶决策

2021-11-05 12:15:18

自动驾驶数据测试

2017-07-21 10:42:27

自动驾驶应用机器学习

2017-01-18 12:52:01

2022-05-09 13:47:26

自动驾驶5G自动驾驶公交

2023-07-19 08:46:00

导航地图

2022-08-29 10:16:00

自动驾驶边缘计算

2022-12-09 10:04:20

自动驾驶技术

2023-04-13 10:08:29

自动驾驶雷达

2023-08-10 09:49:57

自动驾驶视觉

2022-09-13 12:19:14

自动驾驶数据
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号