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乐鱼app下载入口:智能网联汽车封闭测试场建设内容简介

2022-08-15 09:38:35

  2021年7月30日,工业和信息化部发布了《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》(下称《意见》)。此前,4月7日工业与信息化部发布了《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南(试行)》(征求意见稿)。该指南的附件3智能网联汽车产品准入测试要求。规定申请准入的智能网联汽车产品应至少满足1)模拟仿线)车辆网络安全测试要求、5)软件升级测试要求和6)数据存储测试要求。

  目前自动驾驶算法测试大约90%通过仿线%通过实际路测完成。随着仿真技术水平的提高和应用的普及,行业旨在达到通过仿线%的测试量,封闭场地测试完成 0.09%,最后0.01%到实路上去完成,这样可以使自动驾驶汽车研发达到更高效、经济的状态。

  另外一方面,与汽车自动驾驶由众多汽车厂家投资研发不同,车路协同技术中路侧边缘计算智能驾驶汽车模型因为基础设施投资巨大,真实道路没法试验等因素,一直无法开展。因此亟需一个可以验证路侧智能驾驶汽车模型的环境,促进车路协同的技术发展。

  《自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法 T/CMAX 116-01—2018》

  《自动驾驶车辆封闭试验场地技术要求 T/CMAX 116-02—2018 》

  《北京市自动驾驶车辆模拟仿真测试平台技术要求T/CMAX 121-2019》

  总体目标为通过建设道路、桥梁、隧道、交叉口、停车场等测试研究所需典型道路交通基础环境,完善场地内交通环境如模拟行人、自行车、机动车等,气象环境如雨、雪、雾等智慧公路和自动驾驶领域技术研究条件,实现可同时满足智慧道路、自动驾驶不同厂商客户研究需要,促进其相关新技术研究、技术验证和测试工作。

  建设智能网联测试服务平台,用于实时感知、监视、传输数据、和管理测试场的交通环境和测试进程。建设模拟驾驶测试平台,实现高水平的驾驶模拟测试。

  建设内容主要包括基础设施建设和智能网联车测试服务平台。概括起来为“11711”,即1套基础设施、1个数据中心、7个应用系统平台、1套支撑和1套配套工程。

  根据相关标准建设高速、城市、乡村等各类测试道路,其中包括直路、弯道、坡道等各种道路线型,包括十字交叉、丁字交叉和环岛等各种交叉路口形式,还包括立交桥和涵道等特殊的道路条件。

  根据项目需求,需要建设以下交通模拟设施:模拟湿滑路面设施、模拟雨天设施、模拟雾天设施、模拟夜间路灯设施、模拟光照设施、模拟收费站、模拟加油站、模拟充电站、模拟高速服务区、模拟街景设施、模拟停车场、模拟限高设施、模拟限宽设施、模拟公共汽电车站台、道路隔离设施与安全设施、减速带等。

  根据国标,为测试道路建设相应的各类标志、标线。常用和主要的交通标志和标线、交通信号灯

  在交叉路口宜部署交通信号控制系统,为自动驾驶车辆测试提供城市道路环境下真实的交叉路口场景,自动驾驶测试车辆可通过信号机数据获取丰富的交叉口信息。信号机应满足GB 25280标准要求,并兼容国家运输ITS通信协议(NTCIP)协议。

  项目建设模拟机动车、非机动车、人、动物等设施。根据需要不同,各类设施可细分如行人包括成年人、儿童、老人和残障人士等。交通流模拟设备还包括施工区、障碍物、事故现场和交通管控等。

  部署C-V2X网联通信方式,部署的C-V2X网联通信设备应支持蜂窝通信 (Uu)和直连通信(PC5)两种工作模式,且符合国家和国际相关标准的要求。网联通信路侧设备依据场地内道路实际情况及自动驾驶评估内容专项要求合理部署。

  l实现中心对部署的雷达设备的统一管理。通过以太网, 可以对各个雷达安装的参数、道路信息、交通配置信息进行数据下发。

  l通过目标聚类,对大型车辆、小型车辆、行人、非机 动车或其他障碍物进行分类。

  l对目标进行连续跟踪,输出目标的位置、大小、速度、 方向,推算目标轨迹。

  建设车路协同大数据中心和技术数据交互平台,实现V2X数据的采集、清洗、治理、融合、存储和共享。为车路协同的研发、测试、运行运营、应用验证、产业化提供信息交互数据共享的基础云平台。

  数据中心提供智能网联驾驶云服务,采用云边端三级体系,结合移动边缘计算技术,具备支持车辆接入的横向扩展和应用运行智能动态调度能力,满足智能网联驾驶协同感知、决策与控制的低时延、高可靠性、高安全性要求的专业云平台PaaS服务。

  实时采集和处理V2X通信传来网联车辆信息,采集和处理来自交通管理设施(如信号灯)和道路感知设施(如视频监控、毫米波雷达、激光雷达等)的数据,对数据进行清洗、处理和融合,得出交通现场环境的整体信息。一方面,展示现场实时交通状态,测试车辆的位置信息和轨迹,实现对场地智能网联场地全域、可视化运营管控。另一方面,将数据共享给其他测试车辆和测试、研究人员,对数据进行分析和技术验证。

  同时平台可以实时各类监测设备运行状态,通过对各项数据进行分析,进而实现一体化、数字化、自动化的运维。

  高精动态地图服务平台作为“车、路、云”动态数据汇聚平台,将打通高精地图所需的各类数据接口,实现“车、路、云”等多源动态数据的汇聚,构建智能网联汽车及道路交通地理信息系统在线服务体系,支撑在线更新,解决高精地图更新的实时性问题。

  动态数据汇聚平台汇聚车端、路侧端、第三方平台动态数据,支撑高精静态地图和动态地图更新。

  高精静态地图和动态地图的安全推送及精准推送。静态地图和动态地图的推送有两种形式,一种是利用无线网络将地图信息推送给车端和路侧端,一种是下发给路侧边缘云再推送给车辆。

  平台可自动实现场景任务调度、串联场景切换等服务,可对场景实现统计等业务功能。平台可对评测的自动驾驶车辆的驾驶行为进行统计分析和评分。评估的内容包括认知与交通法规遵守能力评估、执行能力评估、应急处置与人工介入能力评估、综合驾驶能力评估、网联驾驶能力评估等五个方面。

  安全信息服务平台通过对智能感知设备监测到的道路交通异常状态、单车运行异常状况、恶劣天气与路况异常变化实时报警,以便防止场区内发生交通事故。

  建设PKI基础安全信任中心,以路侧通信设施、RSU、OBU等密码环境为载体,建设适配交通自动驾驶试验场“管、端、云”特性的信息安全保障体系,为试验场安全认证中心平台、各分中心及智能驾驶业务中的RSU、OBU等对象签发统一的数字身份标识—数字证书,构建安全的网络标识环境,同时在此基础上,开展智能路侧设施、智能网联环境安全认证研究。

  自动驾驶车辆模拟仿真测试平台包括交通场景模块、传感器模块、车辆动力学模块和测试管理模块构成。交通场景模块用于模拟车辆运行的外部世界;传感器模块用于模拟车辆上安装的各种传感器,从而获得交通场景的状态;车辆动力学模块用于模拟车辆本身对自动驾驶算法控制的响应,特别是对加速、制动和转向的响应。测试管理模块,负责对以上三个部分组成的仿真测试环境的管理,保证仿真测试的效果和效率。一方面,对测试流程进行管理,另一方面,对测试数据进行管理。

  提供动态交互场景库服务,具备多类基于真实数据的车辆标准化动力学模型,多类型驾驶员模型,交通运行模型以及智能网联驾驶应用输入接口,智慧交通控制输入接口,实现可生成无限场景条件下的交互式仿真测试。提供体系化应用开发与测试环境,包括自动化环境构建、动态库及中间件、软件接口、参考实现、仿真环境、在线测试环境及测试集在内的完整开发工具链。

  支撑系统包括软件支撑系统和硬件支撑系统两部分。软件支撑系统包括AI模型库、数据库管理系统、GIS系统和中间件等;硬件支撑系统包括网络及安全设备、云计算和云存储、以及边缘计算等。

  配套工程根据实际情况可以使用现有的建筑构建监控中心和计算机房。监控中心建设内容包括大厅装修、大屏幕、控制台、会议系统等;计算机房建设内容包括装修、综合布线、空调、UPS、消防等。

  成立专门的运营公司,运营智能网联车试验场。主要收入为场地租金、设备使用租金、数据服务费等。

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