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文档简介

5G无人驾驶技术的未来发展方案分析 11.1方案架构 11.1.1端侧采集与应用 11.1.2边缘节点与应用 31.1.3云端应用 41.2方案关键技术和特点 4随着5G网络、云边计算节点的大规模建设与覆盖，以及AI技术的不断成方案中，端侧设备包括地图采集端与车载应用端。地图采集端主要包括智能路侧设备(激光雷达、高清摄像头)、专用采集车、部分浮动车及商业运营车辆。功能，通过车载电脑将GPS、点云、图像等数据进行自动识别和融合，提取道路成地图的更新。对于浮动车及运营车辆，通过前装或后装5G地图采集网关或通像AI解析处理、过滤，结合图像定位数据及车辆GPS/北斗定位数据，将融合后信息，边缘节点根据请求向车辆推送目标位置的高精度地图。车辆应用端使用5G网络下行可达1Gb/s的速率及10ms时延，完全可以满足高精地图的实时下载基于边云协同的高精地图采集与应用方案基于边云协同的高精地图采集与应用方案地图匹配AI地图服务地图数据集AI训练平台服务平台管理镜像仓库基础服务边缘计算节点1边缘计算节点n边缘平台环境地图数据加密地图采集网关地图采集网关i高清摄像头其他车载信息设备他专业设备边缘平台环境地图数据加密地图仓库多传感器融合模型浮动车及其他运营车辆高清摄像头路侧设备激光雷达点云处理模型自动驾驶车辆高精地图应用图1.基于云协同的高精度新式应用方案边缘节点应用方案中边缘节点主要提供了边缘计算平台环境与管理服务及地图存储、构建、分发服务。可选择与运营商5GUPF同机房部署对接，方便进行5G边缘计算分流，以进一步降低地图下载及更新时延。边缘计算平台能够接交通信息、紧急事故车辆信息或突发出现的障碍信息等),提供给自动驾驶车实现对目标的类型识别、追踪、速度等位置信息的对应与点云数据进行地图优化矫正。边缘侧还可将大量车辆采集的地图片段数据经过AI地图要素解析后，进行关联匹配来修正地图数据。地图数据既可快速在边缘用，也可选择加密后上传到云端进一步的优化处理，云端主要提供计算存储及管理平台服务，并提供AI地图构建服务。云端可纳管边缘节点如图2所示。纳管成功后，云端管理平台可查询节点列表，查看每云端利用Kubernetes原生应用和工具可对边缘容器应用进行高可靠高性能库、AI融合分析模型、地图构建服务等可封装为容方面的修正，AI原型需要不断地迭代训练与测试，这些都需最终完成局部地图与全局地图的更新，来满足自动驾驶1.2方案关键技术和特点利用车辆GPS/北斗定位系统可确定采集车辆当前所处道路，根据系列图像检测视觉SLAM主要是基于相机来完成环境的感知工作，众包地图采集模式中，在边缘节点可以使用车辆连续采集的有效图像进行局部地图创建。视觉SLAM通过连续的相机帧，跟踪设置关键点，以三角算法定位其3D位置，同时使用此信传感

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