路侧感知研究:雷视一体,全息感知,巨头竞相布局

发布者:WhisperingWish最新更新时间:2021-05-13 关键字:激光雷达  毫米波雷达 手机看文章 扫描二维码
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多传感器融合是路侧感知的主要发展趋势

 

目前路侧感知以高清摄像头和毫米波雷达方案为主,此外,雷视一体、激光雷达的应用也在逐渐增多,多传感器融合是路侧感知的主要发展趋势。


01、AI视觉摄像头 


在路侧使用具备视觉AI分析功能的摄像头可以更直观地展示出当前的交通状态和各种详细信息。目前,华为、大华、海康等都已推出了路侧AI摄像头。

 

其中华为的AI超微光摄像头支持开放架构的SDC OS,并且可以通过华为算法商城加载第三方算法,实现真正的“软件定义”摄像头。华为可以通过增加算法来增加摄像头检测目标的种类,如要实现非机动车感知检测,只需要选择优秀的非机动车视频检测算法加载到前端设备或者ITS800边缘计算节点中即可。

 

华为AI超微光摄像头

 

来源:华为


02、毫米波雷达 


供应商正在积极提升路侧毫米波雷达的性能,慧尔视基于广域雷达前端和先进数据处理技术,推出新一代广域雷达微波智能感知系统,可以提供更加丰富、多元的数据;木牛科技在2020年推出的WAYV系列超远距毫米波雷达,探测距离最远可达到1000米。

 

此外,4D成像雷达正在切入路侧感知市场,可以对大型十字路口和高速场景实现全方位、立体式、多维度监控和跟踪,尤其适用于城市中大规模复杂十字路口、人车流混杂的车路协同全息感知。目前大陆、华为、傲酷等布局路侧感知的厂商已推出4D毫米波雷达。

 

傲酷4D毫米波成像雷达


03、激光雷达 


激光雷达可以获取目标高精度三维信息,进行电子围栏管控,并在特定区域独立实现一些特定功能(目标过滤、定制通信等)。

 

传统的路侧感知方案商万集科技、希迪智驾、千方科技等已推出路侧激光雷达产品。2021年3月万集科技在雄安市民中心V2X示范项目和高铁枢纽道路智能化项目中成功部署融合V2X路侧天线、激光雷达的智慧基站

 

此外,速腾聚创、Ouster等车规级激光雷达供应商也开始渗透路侧感知领域,2020年Ouster与亮道智能合作打造了基于激光雷达的路侧解决方案。

 

万集科技激光雷达路侧感知系统

 

来源:万集科技


04、雷视一体 


雷视一体机采用一体化设计,电源共享,安装统一,可以有效节约物料成本和安装费用。此外雷视融合一体机将感知融合的算法前移至端侧,大幅降低了感知延迟和边缘侧的计算压力,同时利用视频和雷达各自的优势,提升了目标的精确度。

 

目前做路侧高清视觉的大华股份、海康威视,做路侧毫米波雷达的雷森电子、慧尔视、德冠隆等都相继推出了雷视一体机。其中傲酷在2019年推出了4D雷视一体机,采用的是公司的第一代点云成像雷达Falcon;雷森电子也计划于2021年下半年推出新一代雷视一体机IET6LRR,最大测距范围可达425米。

 

主要供应商雷视一体/雷视融合方案

 

来源:佐思汽研


华为、百度等入局,推出“全息感知路口”解决方案


全息感知是智慧道路发展的底层基础,需要路侧感知设备提供全面、高质、稳定的交通数据。2020年以来,华为、百度、浦和数据、集萃感知等都相继推出了全息感知方案。

 

华为: 2020年华为发布全息路口1.0方案,2021年3月华为进一步推出全息路口2.0方案,采用AI超微光卡口+毫米波雷达+ITS800边缘计算节点+路口高精地图的组合,适用于十字路口、丁字路口、X型、T 型、Y 型、立交、超大路口等。华为后续还会在全息路口的基础上打造全息路段的方案,通过边缘计算单元实现路口、路侧汇聚接入和解析、通讯能力,连接交通信号和车辆通讯单元,为精准公交、辅助驾驶等车路协同服务奠定基础。

 

华为全息路口解决方案2.0

 

来源:华为

 

百度:2021年3月推出百度ACE智能路口解决方案,通过在路侧部署卡口相机、鱼眼相机、激光雷达、边缘计算等感知与计算设备实现了对道路车辆、道路、行人、环境、交通事件等全要素感知,同时与百度地图的数据进行融合,使得数据的检测精度>97%。ACE智能路口是百度ACE智能交通引擎(车路行融合的全栈式智能交通解决方案)在交通路口场景的具体应用。

 

在百度的ACE智能路口方案中,摄像头、激光雷达、通信设备、边缘计算单元等都是百度联合生态伙伴定制的。

 

集萃感知:在路侧将摄像头、激光雷达、毫米波雷达、雷视一体机的原始数据深度融合,实现了全天候全天时的360°图像级全息感知能力,探测距离最远可达500米,为城市交叉路口提供更可靠数据。

 

集萃感知深海-1全息感知方案架构

 

来源:集萃感知

 

此外,海康智联也通过毫米波雷达、摄像头、图像级固态激光雷达实现了全息路口感知;浦和数据在2020年“新四跨”活动测试园区内部署了全息感知设备「BotEye™全息眼™」。


2025年路侧感知市场规模将达200亿元


智能路侧感知将率先覆盖高速公路、城市交叉路口。据官方统计,目前全国高速公路长度为14.96万公里,36个主要城市道路网总体平均密度为6.1千米/平方千米,36个主要城市城建区面积为2.1万平方千米。

 

经佐思汽研预测,到2025年中国智能路侧感知设备(包括RSU、摄像头、毫米波雷达、激光雷达、雷视一体机)的市场规模将达200亿元左右。其中摄像头和毫米波雷达仍然是路侧感知使用的主流设备,雷视一体、激光雷达也会呈现明显增长。

 

2020-2025年中国智能路侧感知市场规模

 

来源:佐思汽研

 

《2021年智慧道路-路侧感知产业研究报告》主要内容包括:

 

智慧道路行业的支持政策、行业标准、产业规划;

 

智能路侧感知市场规模、市场格局分析;

 

高清摄像头、毫米波雷达、雷视一体机、激光雷达、多传感器融合等关键技术的发展现状及趋势;

 

高速公路、城市路口的路侧感知设备部署案例分析;

 

主要路侧感知系统集成商、设备供应商的分析研究。

     

    目录 


    《2021智慧道路-路侧感知产业研究报告》

     本报告共240页 


    01、路侧感知引导政策与技术标准


    1.1 智慧道路政策引导


    1.1.1 国家在智能交通领域的引导政策


    1.1.2 智慧公路智能化技术分级


    1.1.3 智慧公路技术等级与自动驾驶分级的对应关系


    1.1.4 智慧公路发展规划


    1.1.5 5G智慧公路建设情况

     

    1.2 智能路侧标准体系建设


    1.2.1 2020-2021年路侧标准建设最新进展(1)


    1.2.2 2020-2021年路侧标准建设最新进展(2)


    1.2.3 智能路侧标准体系建设


    1.2.4 车路协同自动驾驶标准化进程2020-2024


    1.2.5 智慧公路试点工程的评估内容与标准


    1.2.6 智慧公路工程基础设施标准逐步完善


    1.2.7 智慧高速公路建设总体产业框架(1)


    1.2.8 智慧高速公路建设总体产业框架(2)


    1.2.9 智慧高速公路建设总体产业框架(3)


    1.2.10 智慧高速公路建设总体产业框架(4)

     

    02、路侧感知市场规模和发展格局


    2.1 智能路侧感知市场发展背景


    2.1.1 车-路-云协同的新型智能交通体系(1)


    2.1.2 车-路-云协同的新型智能交通体系(2)


    2.1.3 车路协同在智能交通中的作用


    2.1.4 路侧智能感知在智能交通中的应用

     

    2.2 智能路侧感知市场规模


    2.2.1 市场规模-估算数据与假设


    2.2.2 高速路侧感知设备需求量,2020-2025


    2.2.3 高速路侧感知设备市场规模预测,2020-2025(1)


    2.2.4 高速路侧感知设备市场规模预测,2020-2025(2)


    2.2.5 城市交叉路口感知设备需求量,2020-2025


    2.2.6 城市交叉路口感知设备市场规模预测,2020-2025(1)


    2.2.7 城市交叉路口感知设备市场规模预测,2020-2025(2)


    2.2.8 中国路侧感知总体市场规模测算,2020-2025


    2.2.9 路侧智能潜在市场空间

     

    2.3 智能路侧感知市场竞争格局


    2.3.1 智能路侧感知产业链


    2.3.2 路侧感知产业图谱


    2.3.3 主要供应商路侧感知技术方案(1)


    2.3.4 主要供应商路侧感知技术方案(2)


    2.3.5 主要供应商路侧感知产品布局

     

    2.4 路侧感知商业模式探索


    2.4.1 形成成熟的商业模式需要解决的问题


    2.4.2 路侧智能设备商业模式探索路径


    2.4.3 探索路侧感知数据运营模式

     

    03、路侧感知关键技术和发展趋势


    3.1 路侧感知关键技术


    3.1.1 中国智能道路建设的关键技术和基础设施


    3.1.2 开放道路5G车路协同的建设要素


    3.1.3 开放道路5G车路协同核心建设要素(硬件设备)


    3.1.4 智能路侧感知设备的作用


    3.1.5 智能路侧感知方案


    3.1.6 智能路侧感知系统

     

    3.2 路侧感知技术难点


    3.2.1 路侧感知关键技术问题——多传感器融合


    3.2.2 路侧感知建设难点

     

    3.3 摄像头


    3.3.1 路侧视频智能分析的作用


    3.3.2 摄像头在路侧感知的优势


    3.3.3 路侧摄像头供应商格局


    3.3.4 主要供应商产品对比


    3.3.5 视觉AI加持路侧摄像头


    3.3.6 路侧摄像头行业发展趋势:端云协同

     

    3.4 毫米波雷达技术


    3.4.1 毫米波雷达在路侧的应用优势


    3.4.2 路侧毫米波雷达供应商格局


    3.4.3 主要供应商产品技术对比


    3.4.4 4D毫米波雷达加持路侧感知

     

    3.5 激光雷达技术


    3.5.1 路侧激光雷达的作用


    3.5.2 激光雷达在路侧感知中的优势


    3.5.3 主要厂商在路侧激光雷达的部署


    3.5.4 激光雷达在路侧的优先应用场景


    3.5.5 路侧激光雷达市场机会

     

    3.6 雷视一体技术


    3.6.1 雷视一体在路侧感知中的优势


    3.6.2 雷视一体供应商格局


    3.6.3 主要厂商在雷视一体/雷视拟合方面的部署


    3.6.4 雷视一体将成为路侧感知发展趋势

     

    3.7 RSU技术趋势


    3.7.1 路侧RSU部署趋势(1)


    3.7.2 路侧RSU部署趋势(2)


    3.7.3 路侧RSU部署趋势(3)

     

    3.8 路侧感知发展趋势


    3.8.1 软硬件结合


    3.8.2 多传感器融合


    3.8.3 多传感器融合实现全息感知

     

    04、路侧感知应用部署案例


    4.1 路侧感知应用场景探索


    4.1.1 先期产业化应用场景的选择思路(1)


    4.1.2 先期产业化应用场景的选择思路(2)


    4.1.3 先期产业化应用场景的选择思路(3)


    4.1.4 场景化应用模式探索


    4.1.5 前期最佳应用场景-高速公路


    4.1.6 前期最佳应用场景-城市道路


    4.1.7 前期最佳应用场景-封闭园区


    4.1.8 路侧智能设备商业部署节奏

     

    4.2 高速公里路侧感知应用案例


    4.2.1 智慧高速发展现状


    4.2.2 智慧高速路侧感知设备部署原则


    4.2.3 杭绍甬智慧高速


    4.2.4 杭绍甬路侧设备部署


    4.2.5 沪杭甬


    4.2.6 延崇高速


    4.2.7 延崇高速路侧感知设备部署计划


    4.2.8 延崇高速解决方案供应商


    4.2.9 延崇高速路侧设备供应商


    4.2.10 湖北鄂州机场高速

     


    4.3 城市道路路侧感知应用案例


    4.3.1 智慧路口


    4.3.2 主要智慧路口方案


    4.3.3 北京亦庄十字路口感知方案


    4.3.4 云南楚雄智慧路口方案


    4.3.5 智慧杆


    4.3.6 智慧杆优势


    4.3.7 智慧公交

     

    05、路侧感知系统方案商


    5.1 华为


    5.1.1 华为城市道路全息路口方案


    5.1.2 全息路口方案优势


    5.1.3 AI超微光卡口摄像机


    5.1.4 全息路口方案应用


    5.1.5 华为路侧车路协同方案

     

    5.2 大华股份


    5.2.1 大华股份公司简介


    5.2.2 大华股份高速公路视频监控解决方案


    5.2.3 大华股份雷视一体机

     

    5.3 海康威视


    5.3.1 海康威视路侧智能感知设备


    5.3.2 海康威视雷达视频感知设备(1)


    5.3.3 海康威视雷达视频感知设备(2)

     

    5.4 海康智联


    5.4.1 海康智联公司简介


    5.4.2 海康智联面向智能汽车的智慧道路解决方案


    5.4.3 海康智联车路协同解决方案


    5.4.4 海康智联高速场景路侧感知部署方案


    5.4.5 海康智联路侧感知产品

     

    5.5 千方科技


    5.5.1 千方科技介绍


    5.5.2 千方科技研发体系


    5.5.3 千方科技研发布局


    5.5.4 千方科技路侧设备


    5.5.5 千方科技路侧设备:宇视科技摄像头


    5.5.6 千方科技路侧感知方案(1)


    5.5.7 千方科技路侧感知方案(2)


    5.5.8 千方科技路侧智能感知示范案例

     

    5.6 易华录


    5.6.1 易华录公司介绍


    5.6.2 易华录智能路侧感知设备

     

    5.7 高新兴


    5.7.1 高新兴简介


    5.7.2 高新兴智慧交通布局


    5.7.3 高新兴路侧智能感知方案


    5.7.4 高新兴MEC


    5.7.5 高新兴RSU


    5.7.6 高新兴路侧感知应用

     

    5.8 百度


    5.8.1 百度车路协同开源方案


    5.8.2 Apollo 6.0平台首发对象级别的车端感知与路侧感知融合


    5.8.3 百度ACE智能路口解决方案


    5.8.4 百度路侧感知应用案例

     

    5.9 中兴通讯


    5.9.1 中兴通讯路侧感知业务


    5.9.2 中兴通讯MEC业务


    5.9.3 中兴通讯云控平台业务

     

    5.10 商汤科技


    5.10.1 商汤科技自动驾驶布局


    5.10.2 商汤科技路侧感知解决方案

     

    5.11 万集科技


    5.11.1 万集科技介绍


    5.11.2 万集科技智能路侧设备


    5.11.3 万集科技智能路侧设备产品参数 (1)


    5.11.4 万集科技智能路侧设备产品参数 (2)


    5.11.5 万集科技路侧智慧基站


    5.11.6 万集科技路侧3D激光雷达


    5.11.7 万集科技路侧3D激光雷达路侧监控状态


    5.11.8 万集科技V2X+3D激光雷达路侧智能感知方案


    5.11.9 万集科技路侧感知产品特点


    5.11.10 万集科技路侧智能感知示范案例

     

    5.12 希迪智驾


    5.12.1 希迪智驾简介


    5.12.2 希迪智驾产品方案


    5.12.3 希迪智驾 “V2X+公交智慧出行”解决方案


    5.12.4 希迪智驾 “V2X+智慧高速”解决方案 (1)


    5.12.5 希迪智驾 “V2X+智慧高速”解决方案 (2)


    5.12.6 希迪智驾 “V2X+矿区”解决方案


    5.12.7 希迪智驾V2X案例


    5.12.8 希迪智驾路侧感知应用案例

     

    5.13 浦和数据


    5.13.1 浦和数据公司简介


    5.13.2 浦和数据全息感知方案


    5.13.3 浦和数据雷视一体机

     

    5.14 集萃感知


    5.14.1 集萃感知车路协同全息感知系统方案深海-1


    5.14.2 集萃感知路侧感知毫米波雷达


    5.14.3 集萃感知雷视一体机慧海-3

     

    5.15 其它


    5.15.1 觉非科技路侧感知解决方案


    5.15.2 大陆路侧感知方案

     

    06、路侧感知设备供应商


    6.1 南京慧尔视


    6.1.1 南京慧尔视公司介绍


    6.1.2 慧尔视交通雷达产品特点


    6.1.3 慧尔视路侧智能感知方案

     

    6.2 雷森电子


    6.2.1 雷森电子公司简介


    6.2.2 雷森电子路侧感知产品参数


    6.2.3 雷森电子雷视一体机


    6.2.4 雷森电子V2X全息路面感知解决方案


    6.2.5 应用案例

     

    6.3 北京川速微波科技有限公司


    6.3.1 川速微波路侧智能感知设备


    6.3.2 川速微波路侧卡口测速雷达

     

    6.4 德冠隆


    6.4.1 德冠隆公司简介


    6.4.2 德冠隆路侧雷视一体设备


    6.4.3 德冠隆全向毫米波雷达


    6.4.4 德冠隆边缘计算服务器


    6.4.5 德冠隆路侧感知设备应用

     

    6.5 木牛科技


    6.5.1 木牛科技路侧毫米波雷达


    6.5.2 木牛科技路侧毫米波雷达应用场景

     

    6.6 宇磐科技


    6.6.1 宇磐科技雷视一体机


    6.6.2 宇磐科技雷视一体应用于高速公路事件检测


    6.6.3 宇磐科技雷视一体应用于城市道路信号控制

     

    6.7 纳雷科技


    6.7.1 纳雷科技路侧毫米波雷达


    6.7.2 纳雷科技雷视一体机

     

    6.8 新创中天


    6.8.1 新创中天公司简介


    6.8.2 新创中天产品体系


    6.8.3 新创中天路侧视频边缘计算设备

     

    6.9 Ouster


    6.9.1 Ouster路侧激光雷达


    6.9.2 与亮道智能合作推出车路协同解决方案

     

    6.10 镭神智能


    6.10.1 镭神智能公司介绍


    6.10.2 路侧感知解决方案(1)


    6.10.2 路侧感知解决方案(2)

     

    6.11 图达通


    6.11.1 图达通路公司简介


    6.11.2 图达通路侧激光雷达

     

    6.12 其它


    6.12.1 楚航科技路侧感知毫米波雷达


    6.12.2 傲酷路侧毫米波雷达产品


    6.12.3 亮道智能路侧感知产品


    6.12.4 浪潮5G云网融合一体机


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      身处人工智能的第三波浪潮,AI的概念如今已人尽皆知,并正向多领域加速渗透。不过,目前我们依旧处于弱人工智能阶段,想要实现强人工智能,物体识别升级为场景理解是关键,而实现场景理解首先需要理解物体与物体之间的关系,比如最基本的三维空间关系。下面就随汽车电子小编一起来了解一下相关内容吧。     作为人工智能的重要应用方向之一,近年来 自动驾驶 汽车的远距离深度相机 激光雷达 作为汽车理解三维空间的主流方案备受认可,不过 激光雷达 目前大且贵,这使得该技术的进一步普及充满挑战。那么,如何才能破解这些难题,从而让 激光雷达 更进一步推动汽车与人工智能之间的结合与发展呢?    深度相机实现物物关系理解 激光雷达在 自动驾驶 中必
    [汽车电子]
    解密华为高性能激光雷达技术产品黑科技
    近年来激光雷达借助智能汽车和自动驾驶的东风成为工业界的研究热点,而前不久小鹏汽车透露将推出全球首款搭载激光雷达的智能汽车,吸引了全球的广泛关注。与此同时,各大设备生产商也嗅到了商机,比如华为频繁释放关于量产车规级激光雷达的消息,并将为大量汽车企业提供激光雷达产品。 激光雷达作为一种三维视觉输入设备,具有大视场、高扫描线数的特点,是未来自动机器定位、无人车技术不可缺少的路况感知设备。目前常见的激光雷达扫描线数为16线,采用了16组激光器和探测器进行一对一传输。随着采集数据规模的增加,需要增加激光器和探测器的数量以提高测量精度,将消耗大量的元器件,如激光器、探测器及驱动电路等,增加了激光雷达的体积和成本。 为此,华为公司于2019年4
    [手机便携]
    解密华为高性能<font color='red'>激光雷达</font>技术产品黑科技
    毫米波雷达的革新之路:立讯垂直整合模式的新突破
    埃隆·马斯克曾经提倡使用摄像头和图像识别技术来实现汽车的安全驾驶。他的论点是,如果人类能够仅通过视觉信息驾驶车辆,那么汽车也应该能够通过优化视觉系统来实现此目标。这一理念促使特斯拉采用以视觉为主的策略,并结合深度学习算法来识别和处理环境信息。这个选择可能是由于视觉感知的信息密度和进步速度方面的优势,同时也是因为毫米波雷达在技术创新上的进展相对较慢。 然而,这种完全依赖视觉的方法一直饱受争议。一些业界专家认为,仅依赖摄像头而忽视其他传感器,可能在特定环境或恶劣天气条件下增加安全风险。例如,毫米波雷达通过处理发出的电磁波的反射信号来检测物体的距离、角度和速度,这些是摄像头在低光或无光环境以及恶劣天气条件下无法完成的。 尽管毫米
    [汽车电子]
    <font color='red'>毫米波雷达</font>的革新之路:立讯垂直整合模式的新突破
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