A5系列
ZC1 Cat.1,500MHz,AWorksLP
ARM9系列
M1106/M1107 双核,四核800MHz,1GHz HDMI
M7系列
M1052 528MHz,ZigBee,Mifare,WiFi,LoRa
M1062 528MHz,WiFi,双网口,三路CAN
A7系列
M6G2C 528MHz,双网口,8串口,双CAN
A6G2C系列无线IoT核心板 528MHz,ZigBee,Mifare,WiFi,蓝牙
M6Y2C 800MHz,8串口,双网口,大容量
A6Y2C系列无线IoT核心板  800MHZ,8串口,WiFi,蓝牙
M1126 瑞芯微四核,1.5GHz,GPU
A8系列
M335x-T 800MHz,6串口,双网口,双CAN
A3352系列无线IoT核心板 800MHz,WiFi,蓝牙,RFID
A9/A9+FPGA系列
M6708-T 双核/四核,800MHz/1GHz HDMI
M7015 双核Cortex®-A9 + FPGA,766MHz
A35系列
M1808  瑞芯微双核A35,1.6GHz,AI核心板,NPU
A53系列
M62XX 1.4GHz,3路CAN FD,2路千兆,9路串口
M65XX 1.1GHz,扩展18串口或6路千兆网口
M6442 1.0GHz,5路TSN千兆网口,支持EtherCAT,GPMC
A55系列
M3568 

瑞芯微四核A55,2GHz,NPU,GPU,
VPU,Android,ubuntu,debian,鸿蒙

MD9340/MD9350 

芯驰多核,1.6GHz,
2路千兆,4路CAN FD

Risc-V系列
MR6450/MR6750 15路串口,4路CAN FD,2路千兆
MIPS系列
MX2000 1.2GHz,快速启动,实时系统

【行业分享】新型车路协同系统,为司机打开上帝视角

1、背景介绍

众所周知,交通问题面临两大主要挑战:交通安全和通行效率,传统的解决方法是采用车辆安全保障和控制诱导等方法。随着近年来我国国民经济的快速发展,汽车总量不断增长,交通问题日益严重,传统解决方法处理起来存在很大的局限性。首先,汽车行驶过程中不能感知周围环境,对汽车自身行车状况和驾驶员反应有很强的要求,不能实现主动式安全;其次,信息量不足,实时性、准确和覆盖面欠缺容易导致交通诱导和控制不全面。这样就形成目前城市交通流几个特点:

  • 高密度车流,道路满负荷、超负荷承载,容易形成拥堵;
  • 车流速度越发缓慢,车辆间距更小;
  • 因为道路条件的限制,导致人、非机动车、机动车对于路权的争夺加剧;
  • 道路上违法驾驶、行驶的行为时有发生,容易引发事故;
  • 主干道潮汐车流的情况越发明显等。

智能车路协同系统是当前解决交通问题的主要研究方向之一,通过采用先进的无线通信和新一代互联网技术,可以全方位实施车车、车路动态实时信息交互,扩展交通信息的时空范围,丰富其获取手段,能够大范围开展车辆主动安全控制和道路协同控制。车路协同系统首次提出构建 “车辆感知+路侧感知”结合的车路协同感知网络,系统可在交叉口、弯道的路侧和车辆头部安装广域雷达感知设备,全方位立体式采集区域道路内人和车的实时信息,对行人和车辆的轨迹进行分析判断,通过无线网络互联,实现视线盲区或相邻车辆的避撞预警,使人、车、路有效协同,提高交通安全、减少交通事故。

1、车路协同系统基本架构

车路协同系统是以路侧系统和车载系统为基础进行构建,通过无线通讯设备实现车路的信息交互和共享,其主要工作流程为:首先是由路侧系统的传感器采集交通流、道路路面状况和一些异常事件等信息,并由路侧控制单元进行处理,然后传向路侧无线通讯设备,再通过路侧无线通讯设备传递到车载无线通讯设备,与车辆采集的信息进行交互和融合,最后反馈给驾驶员,由驾驶员对当前的交通环境进行判断,做出相应的反应动作。

一般来说,车路协同主要涉及三个端口:智能车载系统(OBU)、智能路侧系统(RSU)和车路协同云平台,三者恰好构成智慧交通场景下协同感知与协同决策的闭环。

智能车载系统:安装在车辆终端的起拓宽驾驶员视野、增加驾驶员对行车环境和车辆运行状态的感知、加强行车安全的单元。主要技术包括信息获取、信息交互、事故隐患提示等。从各类传感器和车载网络获取原始信息,并解算出典型车路协同应用需要的底层信息,通过信息交互传递至路侧单元。其功能包括车辆运动状态获取、行车环境信息感知、车辆定位信息获取、信息交互、信息处理及管理、安全报警与预警等。

智能路侧系统:车路协同系统的重要组成部分,其主要功能是采集当前的道路状况、交通状况等信息,通过通讯网络,将信息传递至指挥中心或路侧处理单元进行处理,并裁定相关信息通过网络传递到有相应信息请求的车载终端,辅助驾驶员进行驾驶。

车路协同云平台:实现城市交通宏观角度下的交通大数据分析,城市级交通状态的识别与预测,智能交通协同指挥控制、出行服务与交通调度等车路协同综合应用。

3、广域雷达技术在车路协同系统中的应用

由前文的系统架构中,可以很容易看出在车路协同系统中,影响系统灵敏度与安全性的一个关键因素就是信息的可靠性采集。传统的采集方式如感应线圈、超声波、地磁等,因为其检测的传感器点位是离散的,在横向和纵向上都不连续,那么在稍微复杂的交通流环境下就力不从心。为了克服这个问题,基于跟踪和模式识别技术的视频数据事件检测器和广域雷达感知系统应运而生。他们的共同特点是检测的是一整个区域,在这个区域上的所有目标都在系统的跟踪和分析之下;另外除了交通流量、速度、占有率等传统信息,这类“面检测”设备还能提供排队长度、逆行、压线等事件检测信息。在提供的信息方面,面检测设备带来了前所未有的巨大革新和升级。

而目前在实际项目使用过程中,由于视频技术在全天候环境、抗干扰能力、系统维护和可靠性等方面存在一定的不足。而广域雷达检测精度高、提供信息丰富、系统可靠性稳定性高、抗干扰能力强、全天候工作和安装维护方便快捷,从而使得广域雷达在这个领域得到了大规模广泛的应用,并且还在不断地拓展应用之中。

路测系统将广域雷达安装于交叉口或弯道等易发生安全事故的位置,广域雷达利用其检测范围广、数据丰富等特点,采集覆盖区域内所有行人、车辆,采集目标位置信息、速度信息、交通流信息和道路异常信息综合分析,一旦发现可能存在的目标冲突,则通过情报板警示和改变信号灯配时的方式,避免事故的发生。车载系统将广域雷达安装在车辆前端,前向照射,采集自身车辆状态信息和感知周围行人和车辆信息,一旦发现可能潜在的碰撞危险,则提醒驾驶人员,采取紧急措施。

如下图所示,抗击新冠肺炎疫情以来,多个省市主干路采用广域雷达检测箭筒信号感性控制技术来对路口各方向车辆的排队长度、通行流量、车距、车速进行实时监测。根据这些数据,交通信号机实时优化调整绿灯通行时长,提高路口车辆通行率,减少机动车等待时间,绿灯不再空放。

这套系统利用广域雷达,可以在8个车道、150米长的道路范围内,同时识别、跟踪、检测,对机动车排队长度、通行流量、车距、车速、大小车辆和车道占有率等数据实时统计。根据这些数据,红绿灯周期实时变化。新系统运行时,还能同时接收到相邻路口的信号控制策略信息,经过系统分析之后实现路口间信号协同配合。

4、ZLG车路协同系统化解决方案

ZLG凭借在智慧交通行业的多年经验积累,结合现有的车路协同技术的优点推出ZLG车路协同系统化解决方案。该方案搭建融合的车、路、网基座,通过云平台实现多种应用和路侧单元-车载单元-云平台的整体架构。该方案整体架构如下:

该方案主控平台采用ZLG推出的M6Y2C核心板,该核心板是一款工业控制核心板,采用NXP Cortex®-A7 800MHz主频的处理器,以先进的电源管理架构带来更低功耗。核心板标配8路UART、2路USB OTG、2路CAN-Bus、2路以太网等接口;标配128/256/512MB DDR3和128M/256M /512M/4G电子硬盘、硬件看门狗;通过严格EMC和高低温测试,确保道路环境严酷的条件下稳定工作。

同时,ZLG还提供免费的云平台(ZWS IoT-PaaS)服务:ZWS IoT-PaaS云平台支持多种协议的设备快速接入,支持数据透传转发以及完善的二次开发包,支持全私有化部署,并提供功能丰富的后台MIS系统进行设备统一管理,为客户的核心需求提供一站式的解决方案。

该车路协同系统解决方案可以在车车之间、车路之间建立有效的信息沟通,极大地提高车辆与道路资源使用效率,减少交通安全事故的发生。同时,一定程度上能够减少汽车尾气排放,降低环境污染。车路协同系统技术的发展将会为交通运输的安全与效率带来一个崭新的局面,为国家智能交通产业提供核心竞争力。