มีอะไรใน C-V2X (Cellular Vehicle-to-Everything) (6)?

การแก้ไขการบูรณาการ C-V2X: โซลูชั่นการบูรณาการระบบ PC5 C-V2X ตามเครือข่าย 5G ในปัจจุบันประกอบด้วยประเภทต่อไปนี้

• การแปลงสัญญาณควบคุมไฟจราจรเป็นข้อความภายใน C-V2X ที่ RSU/OBU สามารถจําได้ เพื่อนําไปใช้งาน SPATรถยนต์ที่ใช้รถยนต์กันเอง โดยปกติจะติดตั้งกล้อง และปัญญาประดิษฐ์ เพื่อจําข้อมูลไฟฟ้าจราจร. อย่างไรก็ตาม ความแม่นยําของการจําได้ถูกส่งผลกระทบโดยง่ายโดยสภาพอากาศที่ไม่ดีหรืออุปสรรค การแก้ไขนี้เพิ่มความแข็งแกร่งต่อกับสภาพใด ๆ ที่อาจขัดขวางการจําภาพทางสายตา

• การใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ที่แสดงผลดีเยี่ยมในหลายสาขา สําหรับการใช้ VRUCWการค้นพบผู้ใช้ถนนที่เปราะบางและฟังก์ชันเตือนการชนที่พัฒนาจาก deep learning สามารถนําไปใช้ได้ ผ่านโครงสร้างระบบ C-V2X ที่พัฒนาจาก PC5.

• การบูรณาการ C-V2X ในระบบขับขี่อิสระ (ADS) เพื่อเพิ่มความปลอดภัย ADS สามารถติดตามสถานการณ์ทางถนน ตรวจสอบปัญหาที่เป็นไปได้ และใช้มาตรการเพื่อป้องกันอุบัติเหตุทางการจราจรความสําเร็จของโครงการเหล่านี้จะวางรากฐานที่แข็งแกร่งสําหรับ 5G NR-V2X ที่กําลังจะมา.

I. การบูรณาการระบบควบคุมไฟจราจร:เพื่อนําการใช้งาน SPAT มาใช้ในท้องถิ่น, การออกแบบระบบอาร์คิทคัตราที่แสดงในรูป 1 ได้ถูกออกแบบ. การใช้งาน C-V2X SPAT ที่ใช้ PC5 ได้ถูกเปิดตัวอย่างสําเร็จ โดย:

รูปที่ 1 สัญลักษณ์สถาปัตยกรรมการบูรณาการระบบควบคุมไฟจราจร

• ระบบสามารถรวบรวมข้อมูลไฟทางโดยตรงจากเครื่องควบคุมไฟทาง
• โปรแกรมการรับสัญญาณไฟฟ้ารับผิดชอบในการรับข้อมูลไฟฟ้าติดถนน; ซึ่งรวมถึงระยะไฟฟ้า, สี และเวลาที่เหลือซึ่งทั้งหมดถูกส่งไปยังหน่วยติดถนน (RSU).
• RSU อ่านข้อมูลนี้และบรรจุมันในข้อความโปรโตคอล C-V2X
• RSU ส่งข้อความ C-V2X ไปยังหน่วยบนเครื่อง (OBU) ผ่านอินเตอร์เฟส PC5
• หน่วยบนเครื่อง (OBU) ที่ติดตั้งในรถยนต์ที่ใช้ระบบอัตโนมัติ วิเคราะห์และกรองข้อมูลนี้และส่งมันไปยังระบบขับขี่อิสระ อินดัสเตอรียล PC (IPC) สําหรับการควบคุมความช้าลงหรือหยุด.
• อินเตอร์เฟซผู้ใช้งาน (UI) แสดงข้อมูลทางเทคนิค C-V2X ในแบบจินตนาการ

II. การบูรณาการระบบการใช้งาน VRUCW: การใช้งาน C-V2X VRUCW ตาม PC5 แสดงในรูป (2) โดย:

รูปที่ 2 แผนภาพแผนภูมิของระบบการบูรณาการ VRUCW

• แอปพลิเคชั่น VRUCW สามารถพิจารณาเป็นบริการ P2I2V (คนเดิน-พื้นฐาน-ยาน)กล้อง IP ต้องติดตั้งในพื้นที่ถนนสําหรับการติดตามสายตา (LOS) และนอกสายตา (NLOS).
• มันใช้เซอร์เวอร์ AI พร้อมด้วยเทคโนโลยีการเรียนรู้ลึก (เช่น CNN (Convolutional Neural Network) และ SSD (Single Shot Detector)).ถ้าคนเดินผ่านพื้นที่ที่กล้องปิดระบบจะตรวจจับวัตถุ
• เซอร์เวอร์ AI ส่งผลการวิเคราะห์ รวมถึงการจําแนกเป้าหมายและการคาดการณ์การเคลื่อนไหวไปยังหน่วยติดถนน (RSU)ซึ่งส่งข้อมูลนี้ไปยังหน่วยบนเรือทั้งหมด (OBU) ภายในพื้นที่การครอบคลุม.
• OBU มีหน้าที่บูรณาการข้อมูลรถยนต์ (เช่น ความเร็ว, แนวทาง, และตําแหน่ง) เพื่อกําหนดว่ามีความเสี่ยงของการชนหรือไม่เราใช้อัลกอริทึมการจัดอันดับเป้าหมาย เพื่อกําหนดทิศทางของคนเดิน เพื่อคํานวณต่อมาความน่าจะเป็นของการเตือนการชน.
• สมมุติว่ามีความเสี่ยงของการชนระหว่างคนเดินและรถยนต์ เช่น ถ้าระยะห่างระหว่างรถยนต์และคนเดินมีขนาดไม่เกิน 50 เมตร และความเร็วของรถยนต์เกิน 10 กม./ชม.เราเปิดสัญญาณเตือนการชนกันผ่านอัลการิทึม.

III. การบูรณาการระบบขับขี่อิสระการบูรณาการของ C-V2X ที่ใช้ PC5 กับระบบขับขี่อิสระในขณะนี้ถูกออกแบบและนําไปใช้ตามที่แสดงในรูป (3) โดย:

รูปที่ 3 แผนภาพแผนภูมิของระบบบูรณาการขับขี่อิสระ

• หน่วยติดถนน (RSU) ได้รับข้อมูลจากเครื่องควบคุมไฟฟ้าจราจรหรือเซอร์เวอร์ AI. จากนั้นมันจะถ่ายทอดข้อมูลนี้ภายในพื้นที่การครอบคลุมของมันโดยใช้รูปแบบข้อความที่กําหนดไว้ล่วงหน้า
• หน่วยบนเครื่อง (OBU) รับข้อความการออกอากาศผ่านการสื่อสาร C-V2X ที่ใช้ PC5
• OBU เชื่อมต่อกับ PC อินดัสเตรียล (IPC) ของระบบขับขี่อิสระผ่านโปรโตคอล TCP/IPOBU ได้รับข้อความจาก Global Navigation Satellite System (GNSS) และ Controller Area Network (CAN) จากยาน.
• OBU ใช้อัลกอริทึมภายในที่ทันสมัย เพื่อกําหนดว่าสถานการณ์อันตรายหรือไม่ จากนั้นมันจะส่งข้อความเตือนที่สอดคล้องไปยัง IPC ของระบบการขับขี่อิสระ

ในจุดนี้ เทคโนโลยี C-V2X ได้ถูกบูรณาการในระบบขับขี่อิสระตามที่คาด