万物互联-AI边缘计算赋能腾讯无人驾驶车

为把握智能交通系统发展机遇，探索未来城市智能化交通体系，今年3月，腾讯无人驾驶汽车正式落地深圳智能网联交通示范区；该项目将以智能网联测试为基础,以构建自动驾驶生态和未来交通体系为导向，围绕"车、路、云、网、图"五大要素，结合5G、自动驾驶、人工智能等新一代技术，布局建设面向未来智能网联汽车研发、测试的全生态体系，建成国际领先的智能网联交通系统测试基地。这是深圳坪山区政府，深交投，腾讯三方联合打造的示范区无人驾驶项目。作为腾讯在边缘计算领域的重要供应商之一，为深圳智能网联交通测试项目提供了领先的边缘计算产品支持。

目前随着5G、人工智能、大数据等技术的不断突破和应用。无人驾驶作为人工智能的主要应用场景之一，已成为众多企业重点关注的领域。在无人驾驶技术大力发展的时代，智慧交通与车联网的高效协同是实现安全无人驾驶的基石。传统驾驶使用人脑和人眼在道路上驾驶，而无人驾驶汽车依赖人工智能、边缘计算、雷达、监控设备和全球定位系统等协同工作；帮助无人驾驶设备做出正确且及时的反应。

无人驾驶汽车通过车载传感器来感知车辆周围的交通环境，并通过感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，进行车辆转向、速度、形式路线的判断和执行。为了满足其严苛的行驶条件，其关键是选用一款工业级边缘计算产品，实现对感知单元数据的快速处理，以很好地实现安全无人驾驶的目的。

BRAV-7520作为一款专为智能AI边缘计算而设计的产品，为腾讯无人驾驶车辆提供强大支撑！无人驾驶的硬件系统，分为感知、决策、控制三个主导部分，而定位、地图、预测则是辅助部分，具体硬件组成如C-V2X车路云解决方案架构图。

C-V2X车路云解决方案架构

车辆自身会感知到车的状态信息，如速度、转角以及横滚，俯仰、航向等，还有路面环境感知，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达和定位信息。C-V2X的路侧系统和云端平台能提供超视距功能——当车上了路，很难发现超传感器范围的信息，通过C-V2X设备会发送和接受相关信息，车会接收到前方交通的情况。

边缘计算产品7302在MEC中的应用实物图

目前L4和L5级自动驾驶的车载计算单元MDC是采用CPU+GPU的双重架构方案，OBU通信器采用FPGA架构。MDC(BRAV-7520-WP)通过交换机连接车载激光雷达、毫米波雷达和摄像头等车载传感器，经过深度学习推理计算，进行数据结构化融合；同时直连OBU通讯器后，可实现向上接的C-V2X网络感知到路侧和云端信息，而向下是接的CAN总线。通过CAN bus连接车载线控系统，线控系统实现车辆的制动、转向、发动机启停、变速箱和车门窗控制，还有声音、图像和振动的警告系统的自动控制。为高度无人驾驶提供强大支撑！