高速公路路侧监控技术智能化提升方向浅析

传统路侧监控设备的布设密度、技术要求已满足不了智慧高速、智能化应用的需求。因此本文详细分析了传统路侧监控技术现状以及智能化提升必要性，提出了更稳固的“云-网-边-端”整体架构，更精细的“全时、全量、全域、全要素”数字感知，更智能的“一体化、高集成、区域化”的边缘控制，更主动的“多层多级、连续递进”的全方位管控服务，更高效的多业务协同等五个路侧监控技术智能化提升方向，旨在通过路侧监控技术智能化提升来推动高速公路监控技术的创新发展，同时为建成真正意义上的智慧高速公路提供理论研究基础。

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浅析ADAS毫米波雷达原理与电磁抗扰能力

智能车辆多采用毫米波雷达作为环境感知的传感器，以实现驾驶辅助功能。毫米波雷达系统的电磁抗扰能力将影响车辆辅助驾驶功能的实现和行车安全。文章在对毫米波雷达系统的原理和目标识别理论进行研究的基础上，通过模拟目标激活毫米波雷达系统，并在不同等级场强下进行毫米波雷达系统的抗扰测试。

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360CPT合作资源资源介绍

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C-V2X车联网赋能智能驾驶和智能交通

通信支撑交通和汽车行业，主要面临两方面的重大需求。对交通行业来说（通信）主要是（应用于）道路安全、交通效率以及节能环保。对于汽车行业来说，（通信）面临着从人工驾驶、到辅助驾驶提升安全到自动驾驶（全面应用）。然而这两个行业，对于通信的要求并不相同。信息娱乐和交通效率对通信的时延要求不高，但需要大的带宽。对于道路安全和未来的自动驾驶来说，V2V/V2I支撑自动驾驶的（车联网通信系统来说），需要低时延、高可靠的通信，时延要求毫秒级，可靠性要求90%以上甚至达到99%。难点是对于道路安全和自动驾驶面临的低时延、高可靠的通信要求，我们如何支持。

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一文读懂自动驾驶的关键推动力——V2P通信

随着自动驾驶技术在全球范围内持续地发展，另一套互补技术V2X通也逐渐得到关注。我们都晓得，本地硬件（例如雷达、激光雷达、摄像头和超声波）使车辆能够立即感知并对周围事物进行相应，而V2X通信则提供了车辆近距离环境以外的智能。V2X是一个笼统的术语，涵盖了V2V、V2I（vehicle-to-infrastructure）、V2P（vehicle-to-pedestrian）和V2N（vehicle-to-network）。它们彼此之前其实区别不小，这篇文章重点介绍一下之前很少提过的V2P在自动驾驶中的重要性。

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自动驾驶汽车决策控制系统技术解读

感知层被定义为环境信息和车内信息的采集与处理，涉及道路边界检测、车辆检测、行人检测等多项技术，可认为是一种先进的传感器技术，所采用的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、速度和加速度传感器等。由于单一传感器存在感知的局限性，并不能满足各种工况下的精确感知，自动驾驶汽车要实现在各种环境下平稳运行，需要运用多传感器融合技术，该技术也是感知层的关键技术。

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面向下一代车联网的V2X关键技术研究

V2X是车联网技术的关键环节以及智能交通系统的重要实现手段。V表示Vehicle，X表示Everything，包括车辆Vehicle、道路设施Infrastructure、行人Pedestrian和网络Network等。V2X通过车辆与车辆之间、车辆与道路设施之间、车辆与行人之间以及车辆与移动互联网之间的信息交互，使得车联网平台能够实时获取路况信息，并将外部环境的信息进行汇聚和分析后实时反馈到车载终端，为车辆的行驶提供智能决策依据，从而提高交通管理效率，降低安全事故概率，以及实现无人自动驾驶。

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全自动驾驶车辆关键技术的研究、应用及意义

全自动驾驶是指将列车驾驶员执行的工作完全交由自动化的、高度集中控制的列车运行系统完成。国际电工协会标准 IEC 62290-1《铁路应用——城市轨道交通管理与控制系统第1部分：系统原则和基本原理》中，将城市轨道交通自动化等级分为从GoA 0到GoA 4共5个等级，其中GoA3、GoA 4称为全自动驾驶。

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