银川市智能网联汽车道路测试示范应用项目（一期）
1 项目建设要求
围绕银川建设智能网联汽车产业高地的战略定位，按照“统一规划、统一布局、统一设计、突出重点”的原则, 围绕“智能监测、信息共享、协同管理、智慧服务、辅助决策”的内涵，提出“1+1+N”的总体建设内容，即：
1.1 1 套道路基础设施
搭建路侧感知、V2X 通信、计算智能基础设施体系；车路协同路侧设备基于全量、连续环境信息，依托边缘计算及 AI 技术，准确识别路网交通状态、事件、车辆等信息。
1.2 1 个车路协同云平台
借助感知、通信、计算、控制等技术，基于车路协同边缘计算平台，利用云计算大数据能力解决系统性的资源优化与配置问题，促进人、车、路运行按需响应和动态优化，对接高精地图，将路侧智能计算结果与其它数据源进行融合计算与分析。
1.3 N 套支撑体系
1.3.1 自动驾驶应用支撑
1、高精度定位。智能网联汽车在测试过程中需要稳定、可靠的高精度定位技术，结合自身传感器，以及车路协同提供的路侧增强的高精度服务，可以实现全路段车路的高精度差分服务，提升到车道级甚至厘米级定位，从而服务于L2-L5 级别的自动驾驶汽车测试与示范应用。建设基于差分定位技术的北斗连续运行参考站系统，实现地面终端（车载终端、手机和专用定位设备等）的厘米级定位，结合高精度定位，通过高精度勘测绘制高精度地图，实现了精细化导航、车道级控制诱导和精准定位，为车路协同和无人驾驶提供支撑。
2、高精度地图。通过与交通行业己有地理信息系统融合，建设提供准确度达到厘米级的数字地图及可提供实时更新服务的国家地理服务平台，与车路协同基础设施相结合，为营运车辆车道级的定位监控、桥梁及隧道等基础设施精细监测、未来车辆智能驾驶等提供支撑。
3、选线服务。结合道路交通发展现状以及自动驾驶车辆的测试需求，根据开放道路的选线原则，按照针对本次项目现场情况，提供选线服务。
4、自动驾驶重卡调试。项目里包含了自动驾驶重卡车辆网联调试服务，更好的解决物流运输问题。
1.3.2 平台运行支撑
示范中心。建设及复用项目运行监控中心， 部署计算、网络、存储资源，提供云控平台正常运行的机房环境，同时部署施工管理平台及复用大屏系统，支持远程监控与展示。
1.3.3 路侧设施运行支撑
搭建外场设施应用必须的电力、网络、杆件设施，支持外场设备在不同道路、天气环境下正常运行。
2 项目建设方案
2.1 车路协同智能化路侧设备方案
车路协同路侧设备基于全量、连续环境信息，依托边缘计算及 AI 技术，准确识别路网交通状态、事件、车辆等信息，提供数据采集、融合、预处理、分发等基本功能，实现对自动驾驶车辆、V2X 网联车的安全辅助与效率引导支持。
根据交通场景需求及道路环境对场站、园区道路及开放道路进行车路协同改造；车路协同智能路侧设备主要由传感器组件、计算单元组件、V2X 通讯单元组件、交换机及机箱等配件组成。部署图如下：
1．传感器：实现环境信息采集和存储，作为路侧设备解析路网环境信息的数据源，根据部署位置、高度调节摄像头角度，获取目标区域的全景图像信息，并发送给计算单元，本次项目的传感器为摄像头和微波雷达。
2．计算单元：车路协同路侧设备核心组件，实现传感器采集的环境数据解析、融合及 V2X 报文编辑，包含采集传感、计算决策、通信汇聚、安全认证、状态检测等模块。
3．V2X 通讯机：可为车辆提供 LTE-V、4G 融合网络服务，实现信息车路双向的快速传递，并提供时钟校准信息。
4.接入交换机：可为计算单元扩展设备接口，便于接入更多的摄像头或其他传感设备。
5.机箱：提供设备统一的电源、网络接入，并为设备正常运行提供防水、防雷功能。
6．车路协同软件：
高精地图服务调用模块：支持中心与路侧设备间地图信息实时更新；高精地图包含路网精确的三维表征，精度达厘米级，包含道路、车道、信号灯、曲率等道路要素。
OTA 在线升级模块：支持路侧设备根据云端指令进行安装、更新、删除操作，兼顾设备安全性保护及功能优化迭代。
安全管理模块：支持以安全启动、VerifyBoot、内核加固、编译安全手段保障操作系统安全；以完整性保护、应用程序加固、核心秘钥安全芯片存储、动态异常监控、编译安全手段保障应用安全；以加密通讯双向认证、安全 OTA、消息认证、摄像头接入认证、应用防火墙手段保证外部数据安全；以用户身份认证、登录行为审计手段保证用户身份安全；以全盘加密、算法模型保护手段保证知识产权安全。
车路协同算法模型管理模块：可管理车路协同算法直接处理摄像头码流数据，进行道路障碍物及车辆识别、道路信息识别、道路事件检测、全量对象结构化处理、车辆轨迹跟踪预测等。
V2X 通信管理模块 可根据自动驾驶及网联场景需求，基于网联辅助与 L4 级自动驾驶车辆标的车路协同标准进行应用层报文编解码；为感知数据精度达到车路协同系统要求，需进行内参及外参标定。
2.2 车路协同路侧设备设备部署方案
2.2.1 点位分布设计
（1）. 货场园区道路点位
在货场园区道路部署 6 个全感知点位，部署感知+计算+通信设备。
点位分布如下图所示。
（2）. 开放道路路口点位
开放道路路口共计部署 25 个点位，根据场景需求不同，分别实现全感知部署和 RSU 通信部署。
开放道路路口点位分布如下图所示。
（3）. 其他点位
本次项目里有 3 个加油站点位和 4 个铁道闸口点位。
（4）. 点位总览
1．路侧设备部署方案
（1）. 十字路口
十字路口单点部署示意图及设备清单如下所示。
（2）. 丁字路口
丁字路口单点部署示意图及设备清单如下所示。
（3）. 通信路口
通信路口仅部署 RSU 设备及必须的接入设备，并通过信号灯采集卡从信号机获取数据。
（4）. 匝道路口
匝道口需连续部署 3 个感知点位，每个感知点位包含 2 个相机，在入口处第一感知点位上部署 1 个微波雷达和 1 台鱼眼摄像头。
（5）. 铁道闸口
铁道口部署方式与通信路口点位部署方案一致，设备清单如下所示。
（6）. 加油站
加油站只部署 1 个感知点位，加油站设备清单如下所示。
2.3 车路协同云控平台方案
借助感知、通信、计算、控制等技术，基于车路协同边缘计算平台，利用云计算大数据能力解决系统性的资源优化与配置问题，促进人、车、路运行按需响应和动态优化，对接高精地图，将路侧智能计算结果与其它数据源进行融合计算与分析，部署国内领先的人工智能算法模型并支持其快速演进优化，支持更好、更新的自动驾驶、智能交通类应用。
车路协同云平台包含车路协同基础云控平台、智能网联车辆监管平台、边缘计算支撑平台、数据共享平台，并提供一套统一的可视化平台。
部署智能网联车辆云控平台，为道路上的智能网联汽车及其用户、管理及服务机构等提供车辆运行、基础设施、交通管理等动态基础数据；实现车路协同智能化路侧设备、备案网联车辆的监督管理；支持多路侧设备协同场景调度。同时定制部署大屏系统，实现集中展示。
2.4 自动驾驶应用支撑建设方案
2.4.1 高精度定位
智能网联汽车在测试过程中需要稳定、可靠的高精度定位技术，结合自身传感器，以及车路协同提供的路侧增强的高精度服务，可以实现全路段车路的高精度差分服务，提升到车道级甚至厘米级定位，从而服务于 L2-L5 级别的自动驾驶汽车测试与示范应用。建设基于差分定位技术的北斗连续运行参考站系统，实现地面终端（车载终端、手机和专用定位设备等）的厘米级定位，结合高精度定位，通过高精度勘测绘制高精度地图，实现了精细化导航、车道级控制诱导和精准定位，为车路协同和无人驾驶提供支撑。
利用多基站网络 RTK 技术建立连续运行（卫星定位服务）参考站，连续采集高质量的 GNSS 原始观测数据为智能网联车辆提供毫米级-厘米级高精度定位服务。CORS 系统由基准站网络、数据中心、数据通讯系统、用户终端五个部分组成，各基准站与监控分析中心间通过数据传输系统连接成一体，形成专用网络。
2.4.2 高精度地图
高精地图(HDMAP)是无人驾驶中重要的坐标指导及行车线路依据，一辆能具备高精度地图数据的自动驾驶汽车，能够对所处的环境进行精准预判，提前选择合适的行驶策略，而把对环境的监测重点放在应对突发情况上，不仅能提升车辆安全性，还有助于降低车载传感器和控制系统的成本。
2.5 智能终端建设方案
2.5.1 OBU 建设
车路协同 OBU 支持车-路、车-车信息实时交互，支持车辆信息 OBD 监控与诊断；集成了 C-V2X、2G/3G/4G、GNSS、以太网、CAN、丰富的 IO 及其他通信方式扩展（WIFI、USB 等），支持国标 ITS 全协议栈，可接收、储存并定时更新车辆行驶数据，包括当前车速、对方车速、相对车速、当前行驶方向、对方行驶方向、相对方向、车距等，向其它车辆或者路侧设备发送当前行驶状态数据；接收路侧设备发送的交通信号、交通管理的信息，达到危险预警、安全高效驾驶的目的。
在本次项目，拟搭建 10 个 OBU，用于接收路侧设备发送的交通信号、交通管理的信息等。
2.6 平台运行支撑建设方案
2.6.1 展示大屏
大屏展示相比于传统数据报表与数据仪表盘，可同时呈现更多维度和更多视角的统计、监控、分析等能力。
展示中心需接入路口、路侧设备、自动驾驶车辆的数据，包括路口摄像头视频数据、自动驾驶车辆状态及轨迹数据、车路协同路侧设备状态及监控数据等。
复用已有大屏系统，通过增加控制卡的方式增加同时播发视频路数。
2.6.2 视频管理平台
采购面向自动驾驶开放测试基地的网络化视频集中管理平台，具备视频接入、视频资源管理、摄像头设备管理、用户管理、网络管理，以及安全管理等功能。实现展示中心视频管理平台所有视频图像的集中管理，提供视频资源统一检索。视频管理平台的要求如下：视频管理平台软件及硬件，包含 1 套视频管理平台软件，1 台服务器、1 台视频存储系统，可实现至少 1 个月的视频存储。而需部署视频管理平台软件及硬件（服务器、视频存储系统、视频管理平台软件）。
2.6.3 中心机房
中心机房，部署计算、存储资源
1、 计算资源需求
为部署车路协同平台，需在机房部署 11 台 10 核 CPU、32G 内存 服务器或同等配置虚拟机服务器或同等算力虚拟机：
2、 存储资源需求
为保证数据处理存储需求，机房需具备 200T 以上存储空间。
3、 网络需求
机房应提供 300M 互联网网络，并提供必要的边界防护设备。
拓扑图如下：
2.6.4 路侧设施运行支撑建设方案
搭建外场设施应用必须的电力、网络、杆件设施，支持外场设备在不同道路、天气环境下正常运行。
3 云控平台
地图底图展示、改造路网展示、改造点位展示、点位微观视角导航、交通事件展示、道路级别统计、接入平台车辆统计、路口数量统计、车路协同覆盖总里程统计、计算单元数量统计、RSU 数量统计、路侧点位统计、传感器数量、实时行驶统计、实时交通事件统计、计算单、实时监控、RSU实时监控统计、传感器实时监控统计、平台数据量实时监控、数据来源统计分析、点位地图详情、点位视频查看、交通事件可视化、点位切换、单摄像头进入、交通事件通知、交通事件筛选、信号灯详情查看、信号灯可视化、信号灯快速切换、信号灯展示设置、交通指标可视化、路口模型管理、空口数据检索、交通管控信息录入、道路交通状况录入、道路交通事件录入、管控类型管理、管控信息录入、信息发布网地图概览、发布信息可视化管理、交通信息查询管理、交通信息修改、策略发布管理、传感器地图宏观展示、计算单元地图宏观展示、信号灯地图宏观展示、设备在线率统计、系统功能故障统计、计算单元设备基本信息管理、计算单元运行状态管理、RSU 设备基本信息管理、RSU运行状态管理、传感器设备基本信息管理、传感器运行状态管理、道路计算单元OTA、自动故障报警、设备运维状态管理、设备远程控制、用户角色管理、用户管理、统一权限管理。
3.1 智能网联车辆监管平台
自动驾驶车辆测试车辆统计、自动驾驶测试里程统计、自动驾驶车辆测试车辆分类、自动驶车辆测试车辆分类、在驶车辆趋势分析、地图底图展示、车辆基本信息
展、车辆动态信息展示、单车静态微观视角信息管理、单车动态微观视角信息管理、单车统计微观视角信息管理、三方车辆的接入、加密通讯双向认证模块。
3.2 数据共享平台
信息资源分类管理、信息资源展示管理、信息资源模板管理、信息资源操作管理、信息资源多维检索、检索优先排序、信息资源目录注册管理、信息资源目录发布管理、信息资源目录查询管理、信息资源元数据管理、信息资源目录维护管理、信息资源分类管理、用户管理、角色管理、日志审计、共享资源展示支持、共享资源多维检索、共享资源检索优先排序、、享资源申请管理、共享服务订阅展示、共享服务检索、共享服务检索优先排序、共享服务订阅管理、用户申请管理、交换任务列表查询、交换操作管理、数据共享数据源管理、数据共享应用管理、数据质量报告模板管理、数据质量报告生成管理、数据质量报告查询统计、数据资源监控中心总览、数据质量处理监控管理、共享交换监控、系统状态监控。
3.3 边缘计算支撑平台
datapoint 时序写入支撑、datapoint 查询管理时序数据列表管理、时序数据库管理、数据预处理、数据规则管理、时序数据接口管理、CA 证书接口管理、子证书分组管理、服务器端子证书管理、客户端子证书 管理、子证书变更管理、认证下载接口管理、批量认证接口管理、证书状态监控管理、边缘核心支撑、边缘核心管理、核心设备管理、边缘核心 OTA、边缘应用管理、边缘应用服务管理、边缘应用存储管理、边云应用启动支撑、边缘应用存储卷版本管理、边缘应用存储卷文件管理、存储公有化支撑、用户镜像管理、进程运行管理、设备信息抓取支持、服务启停管理、服务运行监控管理、服务热加载管理、主程序 OTA、核心设备在线状态管理、核心设备上报信息管理、边云协同服务支撑、接入服务支撑、计算服务支撑、数据远传服务支撑。
3.4 边缘计算接入节点lisence
提供边缘计算接入节点授权。
3.5 可视化平台
可视化平台 UI 设计、车路协同云控基础平台接口、自动驾驶车辆监管平台接口、数据共享平台接口、视频管理平台接口；并与本项目展厅大屏系统集成。
