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基于无人机的边缘智能计算研究综述

边缘智能计算是指将用户节点产生的计算密集型任务卸载到计算能力更强的边缘服务器上进行处理，而基于无人机的边缘智能计算是指在此基础上结合智能无人机平台，利用该平台机动性强、易于部署的优点，更加快速灵活地为地面用户设备提供边缘计算服务。此外，无人机也可作为用户节点，将其计算密集型任务卸载到地面边缘服务器上来执行。针对无人机作为用户节点和边缘服务器两种不同场景，根据最小化能耗、最小化时延和最大化效用等不同的优化目标对当前基于无人机的边缘智能计算研究进行了分类和总结，并对下一步的研究方向进行了思考与展望。

  • 2022-01-10
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C-V2X在3GPP标准中的演进

对于更高水平的自动驾驶的实现，安全是一个首要的问题。在全世界每年超过100万的道路死亡人数中，估计其中98%是由人为错误造成的。通过C-V2X和CAV（Connected Automated Vehicles）消除或大大减少人为因素，可以帮助实现零死亡甚至可能是零事故。 另一个关键问题是效率和其他环境目标。一个高效的运输系统可以缓解车辆拥堵，并最大限度地减少整体碳排放，因为行驶的时间减少了。另一个好处是提高生活质量，曾经专注的司机现在可以把时间花在其他更有成效和放松的活动上。还有那些可能患有身体损伤或残疾的人，有了C-V2X和CAV，这些人可以恢复旅行的自由，否则他们就无法驾驶。

  • 2022-01-10
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5G通讯技术在V2X中的应用

V2X（VehicletoEverything车辆与万物互联）技术，此技术通常指拥有先进的高精度传感器、车载控制器和执行机构等设备的车辆，结合无线通讯技术和网络技术的科技融合，通过这样科技融合可以实现车与道路、车辆、行人等任何事物进行通讯，利用多方面，多维度的信息融合处理，感知或识别人、物体和环境的状态，再通过共享、信息交互和智能决策等手段实现车与车、车与人、车与道路、车与万物之间的协同控制，通过V2X通信，车辆能够自主地与附近其他车辆和路边基础设施通信，获得实时路况和道路信息以及行人信息等一系列交通信息，从而实现汽车的安全高效行驶，减少交通事故的发生，提高道路利用率，缓解交通压力以及提供道路安全紧急救助信息和丰富的娱乐信息，以提升驾驶体验，从而使车辆拥有更高效的、更节能、更舒适、更安全驾驶体验。是未来新一代汽车的必备配置。

  • 2022-01-10
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激光雷达如何赋能车路协同？

在车端“自动驾驶为什么要用激光雷达？”的争论虽然尚未停息，但行业发展至今，历史的天平已经倒向用激光雷达的一边。一直使用激光雷达的代表Waymo，已经开始了无安全员的无人驾驶出租车运营。2020年下半年开始，Lucid、华为极狐、小鹏等一款又一款智能驾驶量产乘用车宣布搭载激光雷达。

  • 2022-01-08
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车路协同若干痛点问题的思考

车路协同当前依然处于发展初期，具体实现的技术、商业模式、建设模式都还在探索尝试。正是这种不确定性，带来了车路协同产业发展的丰富性和多样性。面对多样性，必然会带来的很多困惑和质疑。笔者试图基于第一性原理来讨论几个车路协同产业发展的痛点问题：

  • 2022-01-10
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感知增强和数据共享融合助力智慧高速升级

收费站是造成高速公路拥堵缓行的一个重要因素。取消省界收费站是国家深化收费公路改革、降低物流成本、提高通行效率的有力举措。为此，2019年5月5日，国务院总理李克强主持召开国务院常务会议，明确政策举措力争2019年底前基本取消全国高速公路省界收费站，便利群众出行提高物流效率。这项工作也被作为2019年交通运输的重大政治任务和头等攻坚工程来抓。

  • 2022-01-08
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谈谈车路协同的路侧精准感知技术

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。

  • 2022-01-10
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从生物演化角度看自动驾驶发展路径

为推进车联网产业发展，特邀请业内专家学者共同建言献策，推出“车联网百家谈”系列。作为本系列第一期，周玉山博士和欧先国先生提出从生物演化角度看自动驾驶发展路径，“L0-L5仅表达了当前主流的人-车维度分级方式，我们还可以引入道路、网络、法规等因素，形成更为复杂的方案配比，提供更多的路线选择”，“L5不是自动驾驶唯一最佳的终极目标”，未来只要能演化成功的自动驾驶路径都应该是合理的，比如“20%人，30%车，50%路”，而不是盲目追求最聪明的车。期待通过作者独特的视角和观点，带给读者不一样的启发。

  • 2022-01-10
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