今天就了解到的车路协同做简单记录。
车路协同，官方定义为采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。
简单点说，车路协同统筹的是车、人、路及实时交通的动态信息，由三个核心组成部分：智能车载系统(车端)、智能路侧系统(路侧端+云端)和通信平台。
● 智能车载系统负责车载端的海量数据实时处理和多传感器数据融合，保证车辆在各种复杂的情况下稳定、安全行驶；
● 智能路侧系统负责路况信息搜集与边缘侧计算，完成对路况的数字化感知和就近云端算力部署；
● 通信平台负责提供车-车、车-路间实时传输的信息管道，通过低延时、高可靠、快速接入的网络环境，保障车端与路侧端的信息实时交互。
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。
1、车载操作系统（OS）
车载操作系统（OS）需要具备低时延、适配兼容、数据融合等三方面的考验。
● 低延时：完成对海量高并发数据的实时计算处理，从指令接受、任务运算处理到决策执行的整个过程；
● 适配兼容：针对市面上所有主流汽车品牌、车型、智能传感器、ECU和芯片组一一完成适配和兼容，并具有极强的按需扩展能力设计；
● 数据融合：不仅需要融合单车传感器数据，还要协调邻近其他车辆的位置信息、摄像头乃至路侧微波雷达、信号机、检测器等传感器实时传递过来的数据。要求车载OS在数据级、特征级、决策级进行多级信息融合，实现高层次的综合决策。
2、智能路测系统
智能路测系统需要对道路基础设施进行智能化改造、大量路况数据运算的效率。
● 道路改造：需要在政府的规范指导与支持下，才能实现车路协同解决方案的最终落地；
● 大量路况数据的运算：在路侧就近部署边缘云计算设备，通过云计算架构将数据上传到跨区域的中心云端，中心云则通过网络管理各个路口部署的边缘云，再由云端将运算结果下放至边缘云，实现了整体云端场景构建、分析和智能决策等核心功能，保证了核心运算的效率。
3、通信平台
5G的到来，带来了低延时、高带宽、高稳定的通信网络。在车载操作系统实现在不同网络之间平滑切换的同时，就意味着5G从车端到路侧端、云端信息高效连接的普及和优势。
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