构建道路数字孪生体,融合路测、城市运行等数据,实现自动驾驶车辆复杂环境的模拟仿真与深度学习。
打破垂直业务系统“数据孤岛”,形成数据汇聚及共享机制,对路侧数据及各类数据进行融合应用测试。
垂直业务系统统一管理,实现资源整合及统一调度,支撑自动驾驶整车及零部件、商业模式等测试验证。
支持从宏观到中微观层面概览示范区设备分布,在实景模式下,呈现街区中自动驾驶车辆车路协同运行态势。
通过分析不同区域、不同时间段的人流变化趋势,结合无人驾驶公共交通的布局和运行情况,辅助无人驾驶公共交通、共享单车站点的安排与调度能够满足人群出行需求。
融合车辆静态、动态数据,无人驾驶线路规划数据等,实现无人驾驶车辆自身性能测试及运营能力测试,以直观可视的形式,协助管理者对于车辆及线路规划的有效管理,提高无人驾驶运行管理效率。
对区域整体、街区、路口的交通运行态势进行实时感知、可视化呈现。发现拥堵路况,可以诊断当前路况的问题,结合实际数据给出仿真方案,对交通进行智能优化。
实现事件定位、视频核查、交通仿真模拟、事故处理、总结报告的全流程呈现,实时掌握突发事件的总体态势及处置方案推演,辅助决策、科学处置。
通过“车-路-云”的高度协作,实现智慧出行、智慧物流、智慧环卫三大类自动驾驶应用场景,对自动驾驶运营车辆进行远程调度、定位跟踪、轨迹回放、车辆性能状态监测等实时监控管理,呈现示范区对于“智慧的车、聪明的路”理念的探索与引领。