雷視融合一體機將成為路側感知核心傳感器

現有交通傳感器
       交通傳感器主要是實現路況環境的數據信息采集，為路側感知網絡提供原始數據。現有交通傳感器主要分為兩大類：第一類是傳統的傳感器，包括感應線圈、截面雷達和地磁釘等，這些設備僅可以獲得某一截面或瞬時的車輛所在車道和車速信息。第二類是交通目標傳感器。

現有的交通目標傳感器主要有以下3種：
       AI攝像頭：能夠檢測交通參與者類型，比如車輛、行人和騎行者；缺點是定位精度不高，且受天氣和光照強度的影響較大。
       激光雷達：能夠準確檢測出靜止和運動目標的位置、速度以及目標物的尺寸等信息；缺點是對環境敏感度高，有機械轉動部件、壽命和可靠性有影響。
       交通毫米波雷達：能夠準確地檢測目標的位置、速度等信息并且不受天氣狀態的干擾，覆蓋范圍大，綜合性價比高；缺點是橫向精度較低，且無法精確區分目標類型。

車路協同對路側感知傳感器的要求
       車路協同系統現階段需要支持全息交通管理應用的各種場景，而未來更是需要為無人駕駛提供有效的路側數據支持。所以車路協同系統需要對交通道路進行全域覆蓋、全天候感知，對感知的精度和實時性也提出了很高的要求。根據對《合作式智能運輸系統車用通信系統應用層及應用數據交互標準》等行業標準分析，車路協同系統對路側感知傳感器提出了以下的要求：
       全天候：白天、夜間，不受光線影響；霧霾、下雨，精度不受影響
       大覆蓋：每公里覆蓋需求數量少；減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：單傳感器實現大部分功能；減少邊緣計算復雜度
       低成本：綜合部署成本低；可靠性高、維護成本低

雷視融合一體機及解決方案
       雷視融合一體機是全新一代專門針對車路協同所設計的智能傳感器，是將攝像頭、毫米波雷達和高性能處理器結為一體的交通傳感器。雷視融合將原始的視頻流和雷達數據流同時通過MIPI和SPI接口接入到一體機中的嵌入式處理器中。在內置的嵌入式處理器中直接對原始的視頻流進行AI目標提取，然后通過內建的坐標映射系統將視頻目標投影到雷達坐標系中，最后對視頻目標和雷達目標進行融合跟蹤處理，實現全局目標的實時矢量化和跟蹤。

與現有的其他路側感知方案相比，基于雷視融合一體機的路側感知方案有以下的功能優點：
       低延遲
       傳統的路側感知方案多采用多點傳感器（視頻，雷達）通過網絡匯聚到MEC中，然后利用MEC的GPU進行視頻處理和目標融合。但受限于網絡傳輸和視頻編解碼，視頻目標延遲較大且不可控（RTSP推流延遲普遍在200ms – 1s），和雷達目標融合難度較高、精度較差。
       而采用雷視融合一體機，攝像頭的原始視頻流直接在設備內連入處理器，省去了網絡傳輸和視頻編解碼的過程，將延遲控制在50ms之內。
       《合作式智能運輸系統車用通信系統應用層及應用數據交互標準》等標準中明確要求各場景端到端的延遲不能超過100ms。基于雷視融合一體機的路側感知方案可以完全滿足標準要求。
       覆蓋范圍廣
       雷視融合一體機探測距離可達250m/425 m，可視視角可達90°以上，適用于人車混行、車流密集、易擁堵路段，能夠同時識別檢測行人、非機動車、機動車等目標，覆蓋范圍廣，檢測要素全，可顯著減少部署成本。
       數據精度高
       雷視融合一體機采用MIMO體制，距離精度可達±0.32 m，方位角精度可達±0.1°（遠距）、±0.3°（近距），速度分辨率為0.1m/s，可精準檢測與區分行人和車輛，并進行全息化還原，實現全局目標的實時矢量化。
       單機多功能
       雷視融合一體機可滿足車路協同標準中DAY I和DAY II全場景對路側感知的要求。雷視融合一體機內置先進的交通算法和豐富的原生事件輸出，如擁堵事件、異常停車事件、逆行事件、大貨車低速預警、城市路口行人碰撞預警等。可為車路協同應用提供數據支撐，協助車輛提前鎖定化解遠距離和盲區安全沖突，為人工駕駛提供輔助的同時，也可為單車自動駕駛技術提供更可靠的環境信息支撐。

       易工程
       雷視融合一體機采用寬溫設計（-40°C 至70°C），IP65防水，完全適用于全室外場景。在現場部署時，可使用專有的工具對雷視融合一體機進行標定，可在15-20分鐘內完成雷達、視頻和GPS坐標系的標定。
       雷視融合一體機的應用場景
       雷視融合一體機可在多個場景下應用，主要劃分為兩個方面：智慧交通管理和V2X車聯網路側感知。
        (1)  面向智慧交通管理：主要應用于城市路口的自適應信號控制、違法抓拍輔助、車流量統計、非機動車檢測；交通路段的車流量檢測、車型分辨、事故檢測、測速、擁堵檢測、拋灑物檢測；城鄉道路中獨立化的車流統計和人流預警系統。
         (2)  面向V2X車聯網路側感知：主要應用于城市路口下的交叉路口碰撞預警、弱勢交通參與者碰撞預警；交通路段的前向碰撞預警、緊急制動預警、協作式匝道匯入；城鄉道路的感知數據共享，弱勢交通參與者碰撞預警。

       雷視融合一體機將感知融合的算法前移至端側，大幅降低了感知延遲和邊緣側的計算壓力，并利用視頻和雷達各自的優勢，提升了目標的精確度。路側感知系統是車路協同中的核心系統。基于雷視融合一體機可以廣泛部署并實現路側感知全覆蓋，滿足車路協同的各類應用場景與定位要求。雷視融合一體機目前已在多個示范區和先導區部署使用。未來，雷視融合一體機將會進一步提升探測精度，并融入更多的交通事件檢測算法，充分支撐路側感知對傳感器和數據的各種需求。