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用戶痛點(diǎn)

在車路協(xié)同的路側(cè)感知場景中，全天時(shí)、全天候的精確感知是難點(diǎn)。
解決該難點(diǎn)的難度不亞于組裝一套自動駕駛車輛的感知系統(tǒng)，其中的核心問題就是將多種傳感器有機(jī)融合。

解決方案

基于AGX Xavier的強(qiáng)大算力，結(jié)合合作伙伴覺非科技自研的融合感知算法將攝像頭影像能力、
激光雷達(dá)精準(zhǔn)測距能力及毫米波雷達(dá)全天候運(yùn)行能力以一體機(jī)的形式有機(jī)融合在一起，
在智慧交通和新基建的背景下，面向車路協(xié)同產(chǎn)業(yè)的全速發(fā)展，
米文動力聯(lián)合合作伙伴覺非科技，共同開發(fā)了適用于車路協(xié)同路側(cè)感知場景的雷視一體機(jī)方案。
該方案利用Jetson 有效實(shí)現(xiàn)對道路的全面態(tài)勢感知，將車路協(xié)同產(chǎn)業(yè)推向由感知能力驅(qū)動的2.0時(shí)代。

方案價(jià)值

利用米文動力的自主知識產(chǎn)權(quán)核心技術(shù)——基于單芯片模組的微秒級時(shí)鐘同步，對攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器進(jìn)行超低延時(shí)的前融合。利用CUDA并行計(jì)算實(shí)現(xiàn)基于GPU的激光點(diǎn)云加速，可供高精度點(diǎn)云數(shù)據(jù)對準(zhǔn)及標(biāo)定使用，這種多傳感器聯(lián)合標(biāo)定的方式可以大幅減少誤差。

結(jié)合強(qiáng)大的軟件技術(shù)，該方案利用目標(biāo)檢測及分類、語義分割等算法模型，融合車道級高精地圖，能夠結(jié)構(gòu)化和語義化輸出交通事件、類型及定位信息，并傳送到云端的業(yè)務(wù)平臺，實(shí)現(xiàn)了全場景的智能感知；也可通過V2X與車輛實(shí)時(shí)通訊，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)穩(wěn)定、實(shí)時(shí)的厘米級高精定位。

邊緣管理服務(wù)平臺及生產(chǎn)力工具，有效解決車路協(xié)同路側(cè)感知場景“爬桿”部署和維護(hù)的問題。該邊緣管理服務(wù)平臺能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)管和系統(tǒng)OTA，包括遠(yuǎn)程查看設(shè)備狀態(tài)并進(jìn)行異常設(shè)備報(bào)警、通過可視化界面進(jìn)行系統(tǒng)版本免磚升級和回退，同時(shí)也提供批量燒寫和設(shè)備圖像化配置的工具，為批量部署節(jié)省維護(hù)成本。

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