雷视融合一体机将成为路侧感知核心传感器

现有交通传感器
       交通传感器主要是实现路况环境的数据信息采集，为路侧感知网络提供原始数据。现有交通传感器主要分为两大类：第一类是传统的传感器，包括感应线圈、截面雷达和地磁钉等，这些设备仅可以获得某一截面或瞬时的车辆所在车道和车速信息。第二类是交通目标传感器。

现有的交通目标传感器主要有以下3种：
       AI摄像头：能够检测交通参与者类型，比如车辆、行人和骑行者；缺点是定位精度不高，且受天气和光照强度的影响较大。
       激光雷达：能够准确检测出静止和运动目标的位置、速度以及目标物的尺寸等信息；缺点是对环境敏感度高，有机械转动部件、寿命和可靠性有影响。
       交通毫米波雷达：能够准确地检测目标的位置、速度等信息并且不受天气状态的干扰，覆盖范围大，综合性价比高；缺点是横向精度较低，且无法精确区分目标类型。

车路协同对路侧感知传感器的要求
       车路协同系统现阶段需要支持全息交通管理应用的各种场景，而未来更是需要为无人驾驶提供有效的路侧数据支持。所以车路协同系统需要对交通道路进行全域覆盖、全天候感知，对感知的精度和实时性也提出了很高的要求。根据对《合作式智能运输系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准》等行业标准分析，车路协同系统对路侧感知传感器提出了以下的要求：
       全天候：白天、夜间，不受光线影响；雾霾、下雨，精度不受影响
       大覆盖：每公里覆盖需求数量少；减少部署所需的附加成本
       高精度：位置、速度矢量精度高；面向算法，而非面向人眼
       多功能：单传感器实现大部分功能；减少边缘计算复杂度
       低成本：综合部署成本低；可靠性高、维护成本低

雷视融合一体机及解决方案
       雷视融合一体机是全新一代专门针对车路协同所设计的智能传感器，是将摄像头、毫米波雷达和高性能处理器结为一体的交通传感器。雷视融合将原始的视频流和雷达数据流同时通过MIPI和SPI接口接入到一体机中的嵌入式处理器中。在内置的嵌入式处理器中直接对原始的视频流进行AI目标提取，然后通过内建的坐标映射系统将视频目标投影到雷达坐标系中，最后对视频目标和雷达目标进行融合跟踪处理，实现全局目标的实时矢量化和跟踪。

与现有的其他路侧感知方案相比，基于雷视融合一体机的路侧感知方案有以下的功能优点：
       低延迟
       传统的路侧感知方案多采用多点传感器（视频，雷达）通过网络汇聚到MEC中，然后利用MEC的GPU进行视频处理和目标融合。但受限于网络传输和视频编解码，视频目标延迟较大且不可控（RTSP推流延迟普遍在200ms – 1s），和雷达目标融合难度较高、精度较差。
       而采用雷视融合一体机，摄像头的原始视频流直接在设备内连入处理器，省去了网络传输和视频编解码的过程，将延迟控制在50ms之内。
       《合作式智能运输系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准》等标准中明确要求各场景端到端的延迟不能超过100ms。基于雷视融合一体机的路侧感知方案可以完全满足标准要求。
       覆盖范围广
       雷视融合一体机探测距离可达250m/425 m，可视视角可达90°以上，适用于人车混行、车流密集、易拥堵路段，能够同时识别检测行人、非机动车、机动车等目标，覆盖范围广，检测要素全，可显著减少部署成本。
       数据精度高
       雷视融合一体机采用MIMO体制，距离精度可达±0.32 m，方位角精度可达±0.1°（远距）、±0.3°（近距），速度分辨率为0.1m/s，可精准检测与区分行人和车辆，并进行全息化还原，实现全局目标的实时矢量化。
       单机多功能
       雷视融合一体机可满足车路协同标准中DAY I和DAY II全场景对路侧感知的要求。雷视融合一体机内置先进的交通算法和丰富的原生事件输出，如拥堵事件、异常停车事件、逆行事件、大货车低速预警、城市路口行人碰撞预警等。可为车路协同应用提供数据支撑，协助车辆提前锁定化解远距离和盲区安全冲突，为人工驾驶提供辅助的同时，也可为单车自动驾驶技术提供更可靠的环境信息支撑。

       易工程
       雷视融合一体机采用宽温设计（-40°C 至70°C），IP65防水，完全适用于全室外场景。在现场部署时，可使用专有的工具对雷视融合一体机进行标定，可在15-20分钟内完成雷达、视频和GPS坐标系的标定。
       雷视融合一体机的应用场景
       雷视融合一体机可在多个场景下应用，主要划分为两个方面：智慧交通管理和V2X车联网路侧感知。
        (1)  面向智慧交通管理：主要应用于城市路口的自适应信号控制、违法抓拍辅助、车流量统计、非机动车检测；交通路段的车流量检测、车型分辨、事故检测、测速、拥堵检测、抛洒物检测；城乡道路中独立化的车流统计和人流预警系统。
         (2)  面向V2X车联网路侧感知：主要应用于城市路口下的交叉路口碰撞预警、弱势交通参与者碰撞预警；交通路段的前向碰撞预警、紧急制动预警、协作式匝道汇入；城乡道路的感知数据共享，弱势交通参与者碰撞预警。

       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，并利用视频和雷达各自的优势，提升了目标的精确度。路侧感知系统是车路协同中的核心系统。基于雷视融合一体机可以广泛部署并实现路侧感知全覆盖，满足车路协同的各类应用场景与定位要求。雷视融合一体机目前已在多个示范区和先导区部署使用。未来，雷视融合一体机将会进一步提升探测精度，并融入更多的交通事件检测算法，充分支撑路侧感知对传感器和数据的各种需求。