科创中国

行业领域

电子信息技术,智能交通技术,通信技术

需求背景

从2010年起，随着国内外AI算法、机器视觉、底盘线控等基础技术的进步，无人驾驶产业飞速发展，但经过近十年的大范围道路测试，各研发机构逐渐发现单车智能发展进入瓶颈，由于无人驾驶车辆面对复杂道路环境，单车智能无法达到大范围量产的安全性的要求，因此，车路协同技术方案愈发受到广泛关注。

车路协同技术可以被定义为通过多技术交叉与融合，采用无线通信、传感探测等技术手段，实现对人、车、路信息的全面感知，发挥协同配合作用，以实现交通安全、高效、环保的智慧交通发展路径。

近年来无人驾驶及智能网联汽车领域迫切需要有一种能够将智能车载视觉感知技术、道路环境建模技术、C-V2X通信技术、高精度定位技术、车辆智能控制技术集成在同一款车载融合型域控制器中，并通过C-V2X通信技术与智能路侧感知技术进行感知数据同步，最终实现车路协同。

针对L2等级无人驾驶的功能需求，能够实现车载摄像头，毫米波雷达单车传感器方案与C-V2X车路协同的深度融合，将单车感知能力信号数据流与C-V2X通信数据流在一款车载融合域控制器上统一处理，实现后融合，进而实现对车辆的横向及纵向控制，目前行业内重点关注以下功能的落地：

基于V2I绿灯相位信息结合单车视觉感知实现“绿波车速引导”；

基于V2I红绿灯状态信息结合单车视觉感知实现“红绿灯启停”；

基于V2V通信结合单车视觉感知实现“车辆自动紧急制动”。

需解决的主要技术难题

在技术层面上，需突破以下难点：

1)   C-V2X、视觉、毫米波雷达结构化数据后融合感知及时间同步

需要将C-V2X、视觉感知、毫米波雷达传感器的结构化后处理的目标数据在高性能处理器中进行目标级别的感知融合，并通过纳秒级高精度定位秒脉冲，实现视觉处理器、毫米波感知、C-V2X多数据流的高精度时间同步，此两项技术目前在车路协同领域均属于行业技术难点;其中，尤以车端与路侧端目标感知融合技术难度为最高，这其中涉及到车端与路侧端视觉FOV的不同视角，车端与路侧端所识别目标绝对坐标与相对坐标的归一化处理，车端与路侧端目标数据在通信过程中的延迟处理，车端与路侧端所识别目标的目标ID的对应，车端与路侧端所识别目标的权重判断及对车辆控制策略的影响，在行业内都属于行业技术痛点和难点。

2)   满足L4等级的高精度定位方案

需要将RSU中的厘米级高精度地图与系统中的高精度厘米级定位（GNSS+IMU）进行同步，通过坐标变换在车载端融合域控制器的高性能处理器中实现可满足L4等级的高精度定位。

3)   C-V2X参与横向、纵向控车

需要将C-V2X(V2I路测感知、V2V感知及通信、V2P感知及通信)感知数据与单车传感器感知数据进行融合后，将C-V2X作为与视觉、毫米波雷达同等地位的传感器，直接参与车辆运行轨迹规划及横纵向控制，此项技术目前是整个无人驾驶和智能网联汽车领域关注的热点。

期望实现的主要技术目标

1、能够实现融合了C-V2X和传统ACC功能的结合车路协同技术方案的增强型ACC，具体包括：增加交叉口通过能力，即前方无车辆时，如前方路口为绿灯，则可以控制车辆根据绿波车速安全通过红绿灯；如前方路口为红灯，则可以安全停止在停止线；前方有车辆时，如前方路口为绿灯，可跟随前车通过路口；如前方路口为红灯，则可以跟随前车停车。

2、能够实现融合了C-V2X和传统AEB功能的结合车路协同技术方案的增强型AEB，在传统AEB基础上进行以下功能增强：在交叉口出现侧向的紧急碰撞风险时，可以控制车辆紧急刹车；在前车刹车、前车变道的情况下，可以控制车辆紧急刹车。

3、支持C-V2X直连通信。

4、支持C-V2X信息安全。

5、支持C-V2X协议栈及车联网安全应用。

6、支持高清前向视频处理，如800万像素分辨率。

7、传感器适配能力：能够满足目前主流的ADAS域控制器功能及应用。

8、支持主流车端接口如：CAN_FD、100M/1000M车规级以太网通信。

需求解析

解析单位：“科创中国”C-V2X车联网产业科技服务团（中国通信学会） 解析时间：2022-09-16

范炬

大唐高鸿智联科技公司

产品线总监

综合评价

该需求较为明确、清晰，在目前汽车产业向智能化、网联化演进过程中，无论车企还是Tier1供应商对C-V2X与单车感知融合的需求非常迫切，通过对接行业头部企业可以满足该需求。

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处理进度