北京渡眾機器人-智慧交通車路協同展示方案

一、車路協同方案，才是智慧交通的正解之道

北京渡眾機器人科技有限公司憑借多年領先的自動駕駛技術和城市大腦的優勢，提出了關于車路協同、智能網聯、自動駕駛的整體解決方案, 整個解決方案圍繞“人-車-路-網-云”展開，從而支持智慧交通的車路協同應用場景。

北京渡眾車路協同方案，通過路燈上的激光雷達、毫米波、攝像頭融合感知定位設備，將每輛在路端行駛的自主導航小車的信息傳輸到云端，協同與一體化管控， 達到優化利用系統資源、 提高道路交通安全、 緩解交通擁堵的目標。數字化路測驅動，真正的做到車-路-網-云的智能管控！

智慧的路+聰明的車，是智慧交通和自動駕駛的終極方向

智慧路和聰明的車，實際是智慧交通和自動駕駛的一個終極解決方案和終極方向。

第一，要實現車和路之間信息互通，使路測信息更好為車服務，來提升出行安全效率。

第二，部署在路測，道路信息感知系統，能有效的輔助在車上安裝了基于單車能力的傳感器，把道路進行分級，更豐富更全面感知信息能力的智能網聯道路，以及所謂實行全面通訊網聯覆蓋道路。

第三，網聯協同控制，路的信息作為自動駕駛的第五傳感器為車提供有效的信息參考，甚至在某些特定場景下路的信息供車來做決策。

二、以自動駕駛大腦（Driving Brain）為核心的強整合模式

智能駕駛系統基于環境感知技術對車輛周圍環境進行感知，并根據感知所獲得的信息，通過車載中心電腦自主地控制車輛的轉向和速度，使車輛能夠安全、可靠地行駛，并到達預定目的地。

智能駕駛的關鍵技術是環境感知技術和車輛控制技術，其中環境感知技術是無人駕駛汽車行駛的基礎，車輛控制技術是無人駕駛汽車行駛的核心，包括軌跡規劃和控制執行兩個環節，這兩項技術相輔相成共同構成智能駕駛汽車的關鍵技術。

智能駕駛的系統將駕駛認知形式化，利用駕駛認知的圖表達語言，設計通用的智能駕駛軟件架構。在這一架構中，智能決策模塊并不直接與傳感器信息發生耦合，而是基于多傳感器的感知信息、駕駛地圖和車聯網通信等先驗信息綜合形成的駕駛態勢完成自主決策。

1、構建車路協同全方位融合感知，使能自動駕駛三大典型場景

2、由智能車載終端、智能路側終端等構成的智能網聯汽車和智能網聯交通系統架構

渡眾路側車路協同解決方案，為汽車開啟上帝視角

三、車路系統方案開啟教育新時代

1、超視距感知 人車路網云通信

每輛小車把自身位姿、速度、任務等狀態上傳到云端，云端統一調度。

路測端的激光雷達、毫米波、攝像頭，將車輛觀察不到的場景做融合感知后上傳云端。

下發高精地圖，根據路測端觀測模型，下發區域高精地圖；

基于V2X及道路感知及時獲取道路環境的變化信息，彌補基礎信息更新不足；

基于路測端計算能力提取關鍵信息，降低對車端計算平臺的消耗；

為道路車輛提供信息，彌補單車感知不足。

2、車路協同 融合感知定位

基于無線通信、 傳感探測等技術獲取車輛和道路信息 。
通過車車、 車路等通信進行交互和共享， 實現人、 車、 路在信息技術下的協同與一體化管控 。
基于卷積神經網絡的視覺識別系統，使每個紅綠燈成為V2X的智能云端。

模擬真實場景，高精地圖，優化利用系統資源、 提高道路交通安全、 緩解交通擁堵的目標。

3、自主導航 每個小車都有自己的路徑與任務

多傳感器融合，小車上有輪速計、九軸陀螺儀、激光雷達、RGB相機、深度相機。

基于ROS，前端擴展卡爾曼濾波融合，讓定位更精準，后端圖優化閉環檢測。

適合用于室內、室外自主導航、無人駕駛比賽，更大尺寸，可布置其他傳感器。

已調試：建圖、導航、避障都調試過參數，可拿來做項目，搭配合理，為使用者省時間。