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1 | 全国职业技能大赛设备采购 | (略)a/n协议; 10.接收灵敏度最低可达-70dbm,接收灵敏; 11.具有信号指示灯,具有电源指示灯和网络指示灯,分别用于指示电源和网络状态; 12.传输延时≤60ms。 13.包含线材(HDMI、SDI、网线)、HDMI延长发射模块、转接口、电源线等辅料。 二十四、新能源汽车高低压控制系统认知与检测教学课程网络版软件,数量:1项 (一)概述 培养学生思维逻辑能力、自学能力(包括电路图识读和维修手册的使用)为核心,教师利用平台引导教学,学生分小组相互讨论的方式学习,通过以教学目标、任务布置、背景知识、教学指导、技能要点、随堂测试的六步教学法,让学员将理论知识要点与实践技能点简单易学的方式吸收;方便老师更好的管理教学与了解学生学习情况。 ★(二)产品组成 1.系统包含教师端与学生端,主要是方便教师对学生学习考核的管理。 2.平台采用云服务平台与本地服务平台,教学资源素材通过云服务,随时更新最新的教学资源包;本地服务器,通过云服务下载到本地服务器,教学资源课程内容将更加流畅的查看教学资源包,高清视频素材学习,可以不受网络的影响。 3.教师端主要包含教学系统、班级管理、考试管理、成绩管理、个人中心板块。 4.学生端主要包含教学系统、考核中心、个人中心板块。 ★(三)功能特点 1.账户登录:教师与学生两种账户登录方式,教师登录可以查看系统课程内容外,还可以设置班级学生信息,设置班级考试时间,导出学生考核成绩等权限;学生登录可以查看系统课程外,根据老师设置的考试信息,在线完成考试,并且可以进行错题记录回顾学习。 2.课程目录:一级目录为课程包任务主菜单,二级目录为岗位技能课程包,三级目录为课程大纲子菜单,四级目录为任务驱动课程包。 | 106.**** | (略) | |
2 | 汽车专业群职业教育示范性虚拟仿真实训基地软件采购 | 1、驱动系统维护与保养虚拟实训软件,数量:1套 一、功能要求 1.音效模拟:模拟五菱G100整车工况音效。 2.锁屏功能:默认开锁,点击锁屏功能在场景中不能进行任何操作。 3.旋转限制:上下旋转幅度90°,左右旋转幅度360°。 4.视角导航:根据用户选择的器件,自动切换至所选器件最佳显示视角。 5.保养资料:软件中可查看原厂保养手册,可以放大、缩小、查询。 二、模式选择要求 具有三种模式“演示模式、训练模式、考核模式”,演示模式提供给教师使用,其具有维护保养流程、自动操作、一键操作、自动视角、注意事项等功能便于教师顺利完成教学任务,教师也可以自己点击模型进行手动操作,操作错误时会有提示;训练模式提供给学生训练使用,其具有维护保养流程、任务排序、训练结果反馈、每一步操作提示等功能便于学生自主反复训练;考核模式提供给学生考核使用,其具有开放式操作,过程中没有任何提示,考核完成后能立即提供此次考核所得的总分。 1.活动排序:在训练模式中,学生需要自己对活动按照举升机位置进行排序,当学生自己顺序排错时,学生可以自己进行调整;也可以让系统自动完成正确的排序。 2.训练计时:正计时,让学生时刻关注训练所用的时间。 3.训练评价:完成训练后,平台可进行自动评分并展示得分明细。 4.考核倒计时:根据设置的考试时间进行倒计时,时间结束后,系统自动提交考核。 5.考核评价:完成考核后,平台可进行自动评分并展示得分明细。 6.操作流程图:演示模式提供正确的每一个举升机位置下的任务和活动,点击其中某一个任务后,高亮显示此任务下对应的活动;训练模式提供学生排序后的每一个举升机位置下的任务和活动,点击其中某一个任务后,高亮显示此任务下对应的活动。考试模式不提供操作流程图。 7.任务选择:只能选择一个系统,在单系统下必须选择一个任务,也可以选择多个任务或者可以点击全选选择全部的任务,每一个任务下的活动不能进行选择默认全部都要进行维护检查。 8.故障选择:可以至少选择一个故障点,进行指定任务的训练或考核。 9.举升机操作:演示模式每完成一个举升机位置后自动举升或下降;训练模式每完成一个举升机位置后自动举升或下降;考试模式随时可以通过操作举升机位置图进行举升机升降。 2、动力电池结构与原理虚拟仿真软件,数量:1套 一、功能要求 1.结构展示:以爆炸的方式展示铅酸蓄电池、镍氢电池、三元锂电池、磷酸铁锂电池、宁德电池的结构。 2.原理演示:模拟铅酸蓄电池、镍氢电池、三元锂电池、磷酸铁锂电池、宁德电池的工作原理。 3.展示特效:模拟铅酸蓄电池、镍氢电池、三元锂电池、磷酸铁锂电池、宁德电池中化学反应。 4.手势操作:触摸操作,支持2点缩放,滑动旋转,3点平移操作。 5.零部件名称显示:结构爆炸后的零件可显示对应的名称。 6.旋转限制:上旋转幅度70°,下旋转幅度45°,左右旋转幅度360°。 7.结构内容包含如下:铅酸蓄电池结构、铅酸蓄电池壳体结构、铅酸蓄电池电芯结构、镍氢电池结构、镍氢电池壳体结构、镍氢电池电芯结构、三元锂电池结构、三元锂电池壳体结构、三元锂电池电芯结构、磷酸铁锂电池结构、磷酸铁锂电池壳体结构、磷酸铁锂电池电芯结构,宁德电池结构、宁德电池壳体结构和宁德电池电芯结构。 8.原理内容包容如下:铅酸蓄电池原理、铅酸蓄电池电芯原理、镍氢电池原理、镍氢电池电芯原理、三元锂电池原理、三元锂电池电芯原理、磷酸铁锂电池原理、磷酸铁锂电池电芯原理、宁德电池原理、宁德电池电芯原理。 3、动力电池拆装与检测虚拟实训软件,数量:1套 一、功能要求 纯电动汽车动力电池拆装与检测根据教学设计要求实训任务包含动力电池包拆装、维修开关的拆装、接触电阻阻值测量、熔断器检测与更换。实训模式分为三种教学模式,分别为演示模式、训练模式、考核模式,其中演示模式主要是教师进行课堂教学使用,训练模式是学生自主进行学习任务的训练和学习使用,考核模式是学生进行学习任务的检验使用。 1.演示模式 (1)拆装步骤工单:依据维修手册,梳理每个任务的拆装步骤。 (2)工具提示:通过工具图片的显示,提示该步骤中所需工具型号和名称。 (3)步骤跳转:可以任意选择拆装工单中的步骤进行跳转。 (4)自动操作:使用自动操作功能,每个拆装步骤都可以自动拆装、自动组合工具。 (5)内容提示:针对拆装任务中的重点、难点、注意事项内容,对应其所在的步骤中,通过语音、图片进行内容提示。 (6)零件独显:每个拆装任务的零部件,在完成拆卸操作后,在零件桌上可以选择任意零件进行单独显示,同时可以对零件进行缩放、旋转等操作。 (7)部件提示:每一步骤中需拆装的零件和工具,通过高亮显示拆装零件和工具的外轮廓,进行提示。 2.训练模式 (1)拆装步骤排序:在进行拆装任务之前,通过选择零部件的图片进行拆装顺序的排序,梳理拆装的大致流程。 (2)拆装步骤工单:依据维修手册,梳理每个任务的拆装步骤。 (3)部件提示:每一步骤中需拆装的零件和工具,通过高亮显示拆装零件和工具的外轮廓,进行提示。 (4)小测验:针对拆装、检测步骤中的重点、难点的知识内容,转换成测验题供学生作答。 (5)帮助提示:拆装任务中测验题、工具选择、螺栓拆装顺序这三个内容,在遇到不能正确选择时,软件会提供正确答案供学生学习,掌握所缺的知识内容。 (6)操作评价:学生在完成拆装或检测任务操作后,软件即时评分,方便学生知道自己的训练情况。 (7)维修手册:软件中提供的五菱G100的拆装和检测的维修手册资料。 (8)螺栓拆装顺序:步骤中有拆装顺序的螺栓,需要正确选择拆装顺序。 (9) 检测工单:对每一个部位进行检测和情况判定的数据填写和记录 3.考核模式 (1)零件桌:提供一个放置拆卸下来的零部件的桌面工具。 (2)考核得分:完成拆装或检测任务后,软件即时对学生的考核情况进行评分。 (3)考核倒计时:根据设置的考试时间进行计时,时间结束后,自动提交考核。 (4)当前步骤提示:提示当前步骤的拆装内容,供学生参考。 (5)检测工单:对每一个部位进行检测和情况判定的数据填写和记录 (6)维修手册:软件中提供的五菱G100的拆装和检测的维修手册资料 二、根据教学内容需求完成以下具体工作任务 1.动力电池和维修开关的拆装包括动力电池包和维修开关的拆装 2.接触电阻测量熔断器的检测更换包括接触电阻阻值测量、熔断器检测与更换 三、技术要求 1.采用Unity 纯三维引擎交互技术,360度全方位展示五菱G100整车,可以缩放大小以方便拆装和故障检测操作。 2.采用多点触摸操作方式加强用户交互体验舒适度。 3.可支持运行在智能触摸交互平板,清晰的展示故障诊断过程。 4.支持在线更新的方式,用户更方便快捷的更新内容。 4、动力电池管理系统检测与排故虚拟实训软件数量:1套 一、功能要求 动力电池管理系统检测与排故虚拟实训软件根据教学设计要求分为三种教学模式,分别为演示模式、训练模式、考核模式,其中演示模式主要是教师进行课堂教学使用,训练模式是学生自主进行学习任务的训练和学习使用,考核模式是学生进行学习任务的检验使用。 1.演示模式 (1)教学任务选择:在演示模式中,教师可选择指定的教学任务进行教学。 (2)准备工作:模拟真实的实训作业流程,完成“摆放车轮挡块、摆放三件套和翼子板布、检查油液液位视角、检查静态蓄电池电压、7S管理知识”的实训流程,点击各个任务模块系统将自动演示任务内的流程,无需教师手动操作。 (3)器件位置:自动展示教学任务中器件在整车上的位置,便于了解位置信息。 (4)结构认知:以图片的形式展示教学任务中器件的结构,辅助结构内容的知识讲解。 (5)电路图分析:基于电路图资料,单独整理出教学任务中器件的工作电路,并对每根线束进行“线束定义、基本电压、电阻”的等信息的标注。辅助了解工作电路的原理。 (6)诊断流程图:以教学任务所选的器件为单位,按照故障诊断的排除思路,采用流程图的方式逐步进行排除思路的分析。帮助教师完成故障诊断思路的教学和演示。 (7)收尾工作:模拟真实的实训作业流程,自动演示完成作业后的收尾流程和内容。 2.训练模式 (1)选择训练内容:在选择界面可选择一个实训任务进行训练。 (2)诊断工具:根据故障诊断排除流程中的工具需要,提供万用表、诊断仪、示波器工具。可一键自动读取故障码和数据流等数据。 (3)诊断资料:提供维修手册和故障诊断流程指导手册。以流程指导的方式帮助学生完成故障诊断排除的学习及思路的培养。 (4)提示性维修记录工单:按照故障诊断流程的八步法,分解故障诊断排除的流程,进行数据记录和填写,同时介绍每步骤的作业原理,帮助学生更好的理解每一步的作业内容及原因。 (5)训练评价:根据学生的操作结果和数据填写情况,软件会自动完成训练结果的评价,以提示性维修记录工单为主线流程,进行每一步的结果评价。 3.考核模式 (1)选择考核内容:在选择界面可选择一个考核任务进行考核。 (2)诊断工具:根据故障诊断排除流程中的工具需要,提供万用表、诊断仪、示波器工具。可一键自动读取故障码和数据流等数据。 (3)诊断资料:软件中展示原厂G100维修手册。 (4)提示性维修记录工单:按照故障诊断流程的八步法,分解故障诊断排除的流程,进行数据记录和填写。 (5)考核得分:根据学生的操作结果和数据填写情况,软件会自动完成考核结果的得分,进行每一步的结果评价。 5、驱动电机结构与原理虚拟仿真软件,数量:1套 一、功能要求 1.结构展示:以爆炸的方式展示直流无刷电机、三相异步电机、永磁同步电机和开关磁阻电机、G100电机的结构。 2.原理演示:模拟直流无刷电机、三相异步电机、G100电机、永磁同步电机和开关磁阻电机的工作原理。 3.展示特效:模拟直流无刷电机、三相异步电机、G100电机、永磁同步电机和开关磁阻电机运行时的机械运动、电路传递和磁场状态特效。 4.手势操作:触摸操作,支持2点缩放,滑动旋转,3点平移操作。 5.零部件名称显示:结构爆炸后的零件可显示对应的零件名称。 6.旋转限制:上旋转幅度70°,下旋转幅度45°,左右旋转幅度360°。 二、根据教学内容需求完成以下具体工作任务 三、技术要求 1.结构展示必须展示真实零件的标记、零件特征。 2.采用Unity 纯三维引擎交互技术,360度全方位展示,可以缩放大小以方便结构展示。 3.采用多点触摸操作方式加强用户交互体验舒适度。 4.支持在线更新的方式,用户更方便快捷的更新内容 6、驱动电机拆装与检测虚拟实训软件,数量:1套 一、技术要求 1.教学设计:驱动电机拆装与检测虚拟实训根据教学设计要求分为三种教学模式,分别为演示模式、训练模式、考核模式,其中演示模式主要是教师进行课堂教学使用,训练模式是学生自主进行学习任务的训练和学习使用,考核模式是学生进行学习任务的检验使用。 2.电机拆装任务步骤流程:提供G100驱动电机的拆装流程,流程内容包括当前拆装对象的名称、当前步骤所使用的工具名称及空转检测。 3.电机拆装步骤中的注意事项:提供电机拆装步骤中的注意事项内容。 4.电机拆装步骤中的提示:提供电机拆装步骤中的规范操作提示,拆装对象外轮廓的提示。 5.自动操作:拆装、空转检测任务步骤中,每一步骤可执行自动操作。 6.工具提示(UI):对每一步骤中所需要使用到的工具,在主界面中会有工具图片的提示。 7.虚拟工具:模拟真实工具,可通过选择不同的工具进行组合。 8.虚拟零件桌:模拟真实零件桌,可摆放零件等操作。 9.自动组合工具:可通过点击按钮进行该步骤所需工具的自动选取、组合操作。 10.手势操作:提供缩放、旋转操作。 11.模拟操作:可进行手动选取工具并组合、设置、使用、分解操作。可进行手动进行零件的拆卸、装配操作。 12.音效模拟:模拟工具在使用中的音效表现。 二、根据教学内容需求完成以下具体工作任务 1.G100驱动电机拆装及空转检测包括驱动电机的拆装,驱动电机的空转检测。 2.电机绕组断路、短路及温度传感器阻值检测包括电机绕组短路、断路检测,电机温度传感器阻值检测。 三、技术要求 1.采用Unity 纯三维引擎交互技术,360度全方位展示驱动电机以及检测操作。 2.采用多点触摸操作方式加强用户交互体验舒适度。 3.可支持运行在智能触摸交互平板,清晰的展示驱动电机检测过程。 4.支持在线更新的方式,用户更方便快捷的更新内容。 7、驱动电机控制系统检测与排故虚拟实训软件,数量:1套 一、功能要求 G100驱动电机控制系统检测与排故虚拟实训软件根据教学设计要求分为三种教学模式,分别为演示模式、训练模式、考核模式,其中演示模式主要是教师进行课堂教学使用,训练模式是学生自主进行学习任务的训练和学习使用,考核模式是学生进行学习任务的检验使用。 1.演示模式 (1)器件位置:自动展示教学任务中器件在整车上的位置,便于了解位置信息。 (2)结构认知:以图片的形式展示教学任务中器件的结构,辅助结构内容的知识讲解。 (3)电路图分析:基于电路图资料,单独整理出教学任务中器件的工作电路,并对每根线束进行线束名称、线束电压、线束电阻等信息的标注,辅助了解工作电路原理。 (4)诊断流程图:以教学任务所选的器件为单位,按照故障诊断的排除思路,采用流程图的方式逐步进行排除思路的分析,帮助教师完成故障诊断思路的教学和演示。 2.训练模式 (1)诊断工具:根据故障诊断排除流程中的工具需要,提供万用表、诊断仪、示波器工具。 (2)诊断资料:提供维修手册和故障诊断流程指导手册。以流程指导的方式帮助学生完成故障诊断排除的学习及思路的培养。 (3)维修工单:分解故障诊断排除的流程,进行数据记录和填写,同时介绍每步骤的作业原理,帮助学生更好的理解每一步的作业内容及原因。 (4)操作评价:学生在完成训练任务操作后,软件即时评分,方便学生知道自己的训练情况。 3.考核模式 (1)诊断工具:根据故障诊断排除流程中的工具需要,提供万用表、诊断仪、示波器工具。 (2)维修工单:分解故障诊断排除的流程,进行数据记录和填写。 (3)考核得分:完成考核任务后,软件即时对学生的考核情况进行评分。 (4)考核倒计时:根据设置的考试时间进行计时,时间结束后,自动提交考核。 二、根据教学内容需求完成以下具体工作任务 1.加速踏板和旋转变压器线路故障诊断包括加速踏板传感器线路故障、电机旋转变压器线路故障。 2.档位、电机温度传感器及CAN线路故障诊断包括档位传感器线路故障、电机温度传感器线路故障和电机控制器CAN线路故障。 三、技术要求 1.采用Unity 纯三维引擎交互技术,360度全方位展示驱动电机以及检测操作。 2.采用多点触摸操作方式加强用户交互体验舒适度。 3.可支持运行在智能触摸交互平板,清晰的展示驱动电机检测与排故过程。 4.支持在线更新的方式,用户更方便快捷的更新内容。 8、三合一辅驱系统部件拆装虚拟实训软件,数量:1套 一、功能要求 三合一辅驱系统部件拆装虚拟实训软件,根据教学设计要求分为三种教学模式,分别为演示模式、训练模式、考核模式,其中演示模式主要是教师进行课堂教学使用,训练模式是学生自主进行学习任务的训练和学习使用,考核模式是学生进行学习任务的检验使用。以下为三种模式下的功能特点说明。 1.演示模式 (1)拆装步骤工单:依据维修手册,梳理每个任务的拆装步骤。 (2)工具提示:通过工具图片的显示,提示该步骤中所需工具型号和名称。 (3)步骤跳转:可以任意选择拆装工单中的步骤进行跳转。 (4)自动操作:使用自动操作功能,每个拆装步骤都可以自动拆装、自动组合工具。 (5)内容提示:针对拆装任务中的重点、难点、注意事项内容,对应其所在的步骤中,通过语音、图片进行内容提示。 (6)零件独显:每个拆装任务的零部件,在完成拆卸操作后,在零件桌上可以选择任意零件进行单独显示,同时可以对零件进行缩放、旋转等操作。 (7)部件提示:每一步骤中需拆装的零件和工具,通过高亮显示拆装零件和工具的外轮廓,进行提示。 2.训练模式 (1)拆装步骤排序:在进行拆装任务之前,通过选择零部件的图片进行拆装顺序的排序,梳理拆装的大致流程。 (2)拆装步骤工单:依据维修手册,梳理每个任务的拆装步骤。 (3)部件提示:每一步骤中需拆装的零件和工具,通过高亮显示拆装零件和工具的外轮廓,进行提示。 (4)小测验:针对拆装步骤中的重点、难点的知识内容,转换成测验题供学生作答。 (5)帮助提示:拆装任务中测验题、工具选择、螺栓拆装顺序这三个内容,在遇到不能正确选择时,软件会提供正确答案供学生学习,掌握所缺的知识内容。 (6)操作评价:学生在完成拆装任务操作后,软件即时评分,方便学生知道自己的训练情况。 (7)维修手册:软件中展示五菱G100原厂的拆装手册资料。 (8)螺栓拆装顺序:步骤中有拆装顺序的螺栓,需要正确选择拆装顺序。 3.考核模式 (1)零件桌:提供一个放置拆卸下来的零部件的桌面工具。 (2)考核得分:完成拆装任务后,软件即时对学生的考核情况进行评分。 (3)考核倒计时:根据设置的考试时间进行计时,时间结束后,自动提交考核。 (4)当前步骤提示:提示当前步骤的拆装内容,供学生参考。 二、根据教学内容需求完成以下具体工作任务 1.空调压缩机、电机控制器拆装。 2.直流快充、交流慢充口的拆装。 3.充电通讯数据流的读取。 三、技术要求 1.采用Unity 纯三维引擎交互技术,360度全方位展示,可以缩放大小以方便拆装操作。 2.采用多点触摸操作方式加强用户交互体验舒适度。 3.可支持运行在智能触摸交互平板,清晰的展示拆装过程。 4.支持在线更新的方式,用户更方便快捷的更新内容。 9、交流充电桩组装与调试虚拟实训软件,数量:1套 一、功能要求 新能源汽车充电桩组装与调试虚拟实训软件,根据教学设计要求分为三种教学模式,分别为演示模式、训练模式、考核模式,其中演示模式主要是教师进行课堂教学使用,训练模式是学生自主进行学习任务的训练和学习使用,考核模式是学生进行学习任务的检验使用。 1.作业准备:按照规范要求,对场地进行安全性布置,对工量具进行作业前的检查。 2.设备与模块检测:按照知识点内容,可以对充电电路中的模块进行检测。 3.▲设备认知与安装:依照电路工作要求,可对各个电器模块进行安装。 4.线束连接:按照充电桩的电路逻辑关系和电路原理,可对各个部件进行完成的电路构建。 5.上电前测量:可对充电桩和电路部件及线束进行安全性测量、通电前的绝缘性测量。 6.上电后测量:可对充电桩和电路部件及线束进行通电后的电压数据测量。 7.模拟充电:可设置电网充电数据,模拟充电过程。 8.▲操作记录工单:依据售后服务的规范要求,可记录学生的检查数据、测量数据和操作数据并判断是否正确。 9.操作评价:在训练模式和考核模式中学生在完成拆装任务操作后,软件和即时评分,方便学生知道自己的训练情况。 二、教学项目要求 根据规范要求可完成新能源汽车充电桩的装配与调试工作中的准备工作、设备与模块检测、设备认知与安装、线束连接、上电前测量、上电后测量、模拟充电和测量。 1.准备工作:可对绝缘手套、护目镜、安全帽、绝缘垫进行检查; 2.▲设备与模块检测:可对交流充电桩、充电枪、充电枪盖、充电桩门锁、充电桩门轴、接地线、信号线、电源线进行检测; 3.▲设备认知与安装:可将显示屏、LED灯板、读卡器、接线排、单相断路器、浪涌防护器、智能电表、交流接触器、辅助电压、主控、辅助继电器、门禁开关、急停开关模块安装至充电桩上。 4.线束连接:按照充电桩的电路逻辑关系和电路原理,可以完成电源线、信号线、搭铁线的电路构建; 5.上电前测量:可完成接地电阻值、L线与N线、12V电源线短路、供电环境的检测; 6.上电后测量:可完成未合闸时电源电压、灯板通电、12V电源电压、紧急停机检测; 7.模拟充电与测量:可对充电数据进行参数设置,同时按充电模式可以按照电量模式、时间模式、金额模式、自动充电模式模拟充电过程。 10、纯电动汽车动力系统虚拟结构原理展示台(适用特斯拉 model3)数量:1套 一、功能要求 1.结构展示:以零部件爆炸展开的方式展示特斯拉model3动力系统的结构。 2.▲零件独显:双击零件名称的标签,可进入零件独显模式,在独显模式中可通过旋转、缩放单独的查看零件的结构。 3.原理演示:通过动画、特效方式模拟特斯拉model3动力系统的工作原理。 4.功能介绍:通过文字和语音介绍原理的功能。 5.▲展示特效:模拟特斯拉model3动力系统运行时的油、液、电、机械运动特效,显示水道、油道、电路。 6.手势操作:触摸操作,支持单点滑动旋转,2点缩放,3点平移操作。 7.零部件名称显示:结构爆炸后的零件可显示或隐藏零件对应名称。 8.辅助功能:左右两侧均可显示结构原理的内容目录、具有锁屏和关闭声音功能。 9.旋转限制:上旋转幅度70°,下旋转幅度45°,左右旋转幅度360°。 二、原理展示要求 1.能够完成特斯拉model3动力系统的动力系统、电驱系统、电源系统、热管理系统、配电系统的结构和原理展示。 2.动力系统:包含电驱系统结构展示、电源系统结构展示、热管理系统结构展示、配电系统结构展示、动力系统原理展示。 3.电驱系统:包含永磁同步电机结构展示、减速器总成结构展示、传动半轴组件结构展示、电机逆变器总成结构展示、驱动电机润滑原理展示、驱动电机控制原理展示、制动能量回收原理展示。 4.热管理系统:超级水壶结构展示、车前散热器结构展示、车辆空调制冷系统结构展示、ADAS控制单元结构展示、冷却管路及制冷剂管路结构展示、热管理系统原理展示。 5.▲电源系统:动力电池模组结构展示、动力电池管理系统结构展示、动力电池冷却系统结构展示、动力电池充电系统结构展示、动力电池高压总成结构展示、动力电池箱体结构展示、动力电池放电原理展示、动力电池交流充电原理展示、动力电池直流充电原理展示、动力电池冷却系统原理展示、动力电池电控原理展示。 6.▲配电系统:直流充电配电系统结构展示、交流充电配电系统结构展示、驱动电机配电系统结构展示、低压蓄电池配电系统结构展示、PTC加热器配电系统结构展示、电动空调压缩机配电系统结构展示、直流充电配电原理展示、交流充电配电原理展示、驱动电机配电原理展示、低压蓄电池配电原理展示、PTC加热器配电原理展示、电动空调压缩机配电原理展示。 三、技术要求 1.采用Unity 纯三维引擎交互技术,360度全方位展示特斯拉model3动力系统,缩放大小以方便操作。 2.采用多点触摸操作方式加强用户交互体验舒适度。 3.可支持运行在智能终端,清晰的展示结构与原理内容。 4.支持在线更新的方式,用户更方便快捷的更新内容。 11、纯电动汽车动力系统虚拟结构原理展示台(适用比亚迪秦EV),数量:1套 一、功能要求 1.结构展示:以爆炸的方式展示纯电动汽车动力系统的结构。 2.▲零件独显:双击零件,可进入零件独显模式,在独显模式中可通过旋转、缩放单独的查看零件的结构。 3.原理演示:模拟纯电动汽车动力系统及组件的工作原理。 4.功能介绍:通过文字和语音介绍各个系统和组件的功能。 5.▲展示特效:模拟比亚迪秦EV运行时的油、气、水、电、机械运动等特效。 6.手势操作:触摸操作,支持单点旋转滑动旋转,2点缩放,3点平移等操作。 7.零部件名称显示:结构爆炸后的零件可显示或隐藏零件对应名称。 8.辅助功能:左右两侧均可显示结构原理的内容目录、具有锁屏和关闭声音功能。 9.旋转限制:上旋转幅度70°,下旋转幅度45°,左右旋转幅度360°。 二、教学项目要求 1.能够完成比亚迪秦EV动力系统的动力系统、驱动系统、电源系统、热管理系统、充电系统的结构和原理展示。 2.结构展示:包含驱动系统结构、电源系统结构、热管理系统结构、充电系统结构、驱动电机结构、驱动电机控制器结构、变速器结构、驱动冷却液结构、动力电池模组结构、动力电池信息采集器结构、动力电池串联线结构、动力电池托盘结构、动力电池包密封盖结构、动力电池采样线结构、电池信息管理器结构、空调制冷系统结构、空调制热系统结构、动力电池制冷系统结构、动力电池冷却系统结构、动力电池加热系统结构、交流充电系统结构、直流充电系统结构、低压供电系统结构。 3.原理演示:包含动力系统原理、电机驱动模式原理、能量回收模式原理、电动冷却系统原理、动力电池放电模式原理、动力电池充电模式原理、动力电池加热模式原理、动力电池冷却模式原理、动力电池组信息采集管理、空调制冷模式原理、空调制热模式原理、交流充电模式原理、直流充电模式原理、低压供电模式原理。 三、技术要求 1.采用Unity 纯三维引擎交互技术,360度全方位展示比亚迪秦EV动力系统,可以缩放大小以方便结构展示操作。 2.采用多点触摸操作方式加强用户交互体验舒适度。 3.可支持运行在智能触摸交互平板,清晰的展示结构与原理内容。 4.支持在线更新的方式,用户更方便快捷的更新内容。 12、虚拟实训平台,数量:1套 一、平台功能要求 平台从实际实训教学出发,贯穿实训备课、实操演示、实训练习、实训考核、实训成绩数据统计等教学过程。基于云计算服务平台搭建,确保平台安全性、稳定性。平台基于互联网,不受局域网限制,可满足教师学生在任何地方进行仿真实训教学及考核。 二、平台组成 平台由PC客户端软件和Web管理后台软件两个部分组成。 三、具体要求 1.用户登录: 用户分教师和学生账号两种类型,通过角色进行模块功能的权限分配。 2.内容下载:用户正确登录账号后,可下载或更新虚拟实训模块。 3.内容更新:支持虚拟教具内容在线检测、下载与更新。 4.场景应用:满足示教、训练、考核、大赛四大教学应用场景。 5.任务管理:教师在任务管理界面,通过选择对应班级、实训任务、实训时间,可创建实训练习和考核任务。 6.▲实训练习与考核:学生在“待完成任务”界面,可选择实训任务,进行实训练习或实训考核。 7.▲自动评分:根据实训任务的完成情况,进行自动评分。 8.▲成绩查询:学生可以查看已完成的实训练习任务或考核任务成绩。 9成绩导出:教师可以选择已结束实训任务的成绩导出至本地,方便教师对实训成绩进行管理。 10个人中心:可展示学生的所有实训成绩,通过实训练习任务和考核任务的成绩折线图,便于了解实训成绩变化情况。 四、Web管理后台软件要求 1.用户管理:管理员可根据模板批量导入学生和教师信息,创建学生和教师账号。 2.班级管理:管理员可根据学校组织结构创建班级信息。 3.任务管理:教师在任务管理界面,通过选择对应班级、实训任务、实训时间,可创建实训练习和考核任务。 4.成绩管理:教师可以查看班级或学生已完成的实训练习任务或考核任务的成绩。 五、技术要求 1.技术架构 (1)系统平台采用B/S、C/S混合架构。 (2)基于.Net 平台开发,B/S结构采用MVC框架,C/S结构采用MVK框架。 2.部署环境 (1)平台采用云服务器进行部署。 (2)内容采用云存储方式进行存储。 13、G100纯电动汽车整车(全新),数量:1台 一、整车基本参数要求 1.车辆型号:GXA****XXYEV 2.底盘型号:GXA****DBEV 3.尺寸参数:长×宽×高㎜ ****×****×**** 4.整备质量㎏ ****,**** 5.最大总质量㎏**** 二、具体要求 1.整车按照以上参数,提供电池组相应的额定电压值V、额定输出电流值A及电池电量(kwh)。 2.整车按照以上参数,提供驱动电机相应的额定功率/转速/扭矩,kW/rpm/N.m。 3.整车按照以上参数,提供车载充电机额定输入电压(V)/电流(A)/频率(Hz)和输出电压(V)/电流(A)/功率(kW)。 14、智慧实操示教工位机(包括客户端软件),数量:1套 一、功能要求 实操示教工位机采用移动录直播、移动电源、无线投屏、无线监控、云存储等先进技术,集成全景、特写、扩展、高拍、内窥、显微六路摄像头。具备实操演示投屏、反向控屏、批注讲解、画中画布局、镜头智能控制、录像截图云存、组网监控点评、实操考训录制、电子工单填写、学习资料查询、考训工位设定、考训画面锁定和嵌入第三方应用等主要功能。 二、产品组成 实操示教工位机主要包含两个部分:①实操示教工位机硬件1套;②实操工位机客户端软件1套。配套提供智慧实训云平台和智慧实训微信小程序在线云服务。 1.实操示教工位机硬件技术要求 (1)全景摄像头:2.5寸球机,带云台,400万像素,4倍光学变焦,POE供电,带拾音器、wifi热点。 (2)特写摄像头:4寸球机,带云台,400万像素,23倍光学变焦,POE供电,带拾音器。 (3)▲扩展摄像头:2.5寸球机,带云台,400万像素,4倍光学变焦,POE供电,带拾音器、wifi热点。含伸缩三角架、八爪鱼三角架、移动电源、补光灯与镜头画面操控触摸屏。 (4)高拍摄像头:500万像素,采用定焦模式,可90度折叠,带三档触控LED灯和录音功能。 (5)内窥摄像头:500万像素,IP67级防水,支持手机与PC机切换使用。 (6)显微摄像头:500万像素,配40-500倍短物距镜头、30-300倍长物距镜头,LED灯触摸调控,手动调焦专业防抖,合金材质,带升降万向微调观测台。 (7)无线麦克风:头戴式,一拖二,可调频,UHF无线电波频率为700~****MHz,接收距离20~40米,自动配对,可USB充电,带LED屏。 (8)▲无线镜头控制器:2.4G无线连接,支持充电,可实现无线对摄像头的上下左右四向调节、光学变倍、手动对焦、画面冻结、方向调节、镜头切换、录像、拍照等智能控制。 (9)触摸屏:23.8寸及以上、电容触摸、内置音箱、支持壁挂、IP65正面防水防尘全面玻璃屏、支持DP口与HDMI口。 (10)OPS:I5-****及同级别以上、内存8G及同级别以上、固态硬盘256GB、机械硬盘2TB、带2.0音箱与鼠标键盘。 (11)锂电池:12V、200AH、磷酸铁锂电池、大容量移动电池、配12V40A充电器,配库仑计,可显示电压、电流、功率、电量、可用时长等信息。 (12)▲无线基站:主要配置Wifi6-AX****-5G双频企业级无线路由器、AC****-5G双频无线扩展路由器、HDMI无线传输器****P无障碍传输100米、UHF无线音箱无障碍传输150米、400万4倍光学变焦POE拾音wifi课堂监控摄像头,扩展出1个WAN口、1个LAN口、1个LAN(POE)口、1个HDMI输出口、1个AUDIO输出口、4个5V2A USB充电口、2个220V交流充电口。 (13)推车外形尺寸约:540mm(L)*480mm(W)*****mm(H)。 (14)扭臂:1.2米大扭臂支架、2节、负重5.5KG。 (15)自动卷线器:3芯*0.75平方国标*3.5米圆线、配国标10A3芯插头。 (16)其它配置:带静音万向轮、鼠标键盘支架、带格子书写托盘、抽屉、LED开关、可上下左右翻转触摸屏支架,配套多媒体扩展版,含3个USB3.0、2个LAN(PoE)、1个WAN、1个AUDIO、2个MIC、1个HDMI、4个USB充电接口。 2.实操工位机客户端软件技术要求 (1)采用.NET语言开发,C/S架构设计,支持在线自动更新。 (2)桌面侧边栏小工具:具备回到首页、投屏、监控、批注、切屏、回到桌面、音量控制、时间显示功能。 (3)演示投屏:将工位机屏幕无线投屏到同一局域网内的任何PC设备上,可自动搜索设备清单。 (4)反向控屏:通过工位机可无线控制操作同一局域网内的PC设备。 (5)批注讲解:采用可拖动桌面浮动工具条形式,实现对任何界面的书写、擦除、画笔与颜色选择、截屏。 (6)画中画布局:支持两分屏、三分屏、四分屏等三种布局,用于各镜头自由组成画中画。 (7)镜头智能控制:实现全景、特写、扩展三路摄像头的上下左右四向调节、光学变倍、手动对焦、画面冻结、3D定位、音量调节、录像、拍照等智能控制;高拍、内窥、显微三路摄像头可放大缩小、方向调节、分辨率选择、画面冻结、原始比例选择、录像、拍照。 (8)录像截图云存:实现全景、特写、扩展、高拍、内窥、显微六路摄像头的单镜头录制截图,与画中画布局组合录制截图,支持全景、特写、扩展三路摄像头采用Smart265编码技术进行录制导出,支持本地另存为和上传云平台。采用时间、镜头类型、文件类型三种检索方式,并可查看本机存储空间状态预警、录像分辨率设置、定时关机、转码/云同步后关机。 | 250.**** | (略) | |
3 | 汽车高水平专业(群):产业学院、高水平专业化产教融合实训基地建设 | 1、智能网联清扫车数量:1套 产品选用量产自动驾驶清扫车,尤其是选用了车规级线控制动、线控转向系统,加装自动驾驶传感器设备,成为一台可自主行驶的校园道路清扫车。该清扫车可完成校园道路自动化清扫作业任务的同时,还可实现车路协同的示范运营。相关专业还可依托该自动驾驶清扫车培养学员掌握无人车线控核心部件及环境感知传感器的装配、调试与维修的动手能力、故障分析与处理能力。适用于作为高职院校自动驾驶汽车课程的实训设备。 1. 功能目标: ① ▲实现特定场景下的点到点无人驾驶功能,包括人机交互、传感、控制和执行等模块,开放地图采集、循迹跟踪、障碍物检测等功能操作接口,并给出实时数据; ② ▲实现自动行驶、自动停车、避障行驶、弯道行驶、转弯掉头、自动清扫、贴边行驶等自动驾驶行驶功能;学校可基于该平台开展教学与科研、先进传感器数据采集、地图采集与编辑、轨迹规划与路径跟踪、障碍物检测、车道线检测等多门试验课程; ③ ▲提供线控CAN协议及功能测试软件; ④ ▲提供激光雷达、毫米波雷达、组合惯导等传感器数据采集等功能测试软件; ⑤ ▲提供学校进行自动驾驶软件二次开发培训; ⑥ ▲提供车规级线控制动、线控转向系统; 2. 技术参数及主要配置: 1) 车辆参数 ① 参考外廓尺寸(mm):************** ② 清扫宽度(mm):≤**** ③ 整备质量(Kg):990 ④ 垃圾容量(L):≤260 ⑤ 最高车速(km/h):≥15 ⑥ 最大续航里程(Km):40 ⑦ 最大爬坡度(%):≥20 ⑧ 最大工作速度(km/h):8 ⑨ 百转弯半径(mm):**** ⑩ 驱动功率(W):**** 11 电机最大功率(kw):2-3 12 充电器:车载式 13 电池类型:锂电(带BMS) 14 电池包容量:60V 40Ah 15 制动系统:液压双碟刹制动 16 扫刷、风机:主刷*1+边刷*4+风机*2+振尘*2 17 主减速比:10:1 18 电机驱动形式:后置后驱 19 充电电压(V):220 20 充电时间(h):6—8 2) 传感器参数 a. 激光雷达 ① 型号:16线均匀2度激光雷达; ② 测距方式:脉冲式; ③ 激光波段:905nm ,激光等级:1级(人眼安全),激光通道:16路; ④ 测量范围:150米,测距精度:±3cm; ⑤ 单回波数据速率(双回波) :32万点/秒(64万点/秒); ⑥ 视场角:垂直 -15~+15°(无水平0°激光扫描线),水平:360°; ⑦ 角度分辨率:垂直:均匀2°;水平:5Hz: 0.09°、10Hz: 0.18°、20Hz: 0.36°; ⑧ 扫描速度:5Hz、10Hz、20Hz(可配置); ⑨ 通信接口:以太网、PPS; ⑩ 供电范围 +9V~+36VDC; 11 操作温度 -20℃~+60℃(B型); 12 储存温度 -40℃~+85℃; 13 冲击:500 m/sec2,持续11 ms; 14 振动:5Hz~****Hz,3G rms; 15 防护等级:IP67; 16 尺寸:Ф102mm*81mm; 17 重量:****g(标准型)。 b. 毫米波雷达 ① 尺寸:W*L*H (略)8x30.66mm; ② 重量:320g; ③ 材料:外壳前端/后盖 PBT GF 30 黑/AC-**** 压铸铝或 EN AW**** AIMg3 压铸铝; ④ 雷达发射频率:遵循 ETSI FCC,76-77GHz; ⑤ 传输能力:平均/峰值EIRP,14.1dBm@77GHz/<35.1dBm 扫频带宽 500MHz; ⑥ 电源:+8.0V-32V DC; ⑦ 功耗:典型值:6.6W/550mA;峰值:12W/1.0A; ⑧ 操作温度:-40℃…+85℃; ⑨ 存储温度:-40℃…+90℃; ⑩ 冲击:500m/s2@6ms半正弦; 11 振动:20[(m/s2 ) 2/Hz]@10Hz/0.14[(m/s2 ) 2 /Hz]@****Hz(峰值); 12 防护等级:IP56; 13 接口1xCAN-高速 500 kbit/s; 14 测距范围:0.20 - 250m (长距模式),0.20 - 70m /100m (短距模式, ±45°范围内),0.20 - 20m (短距模式,±60°范围内); 15 距离测量分辨率:点目标,非跟踪1.79m(长距模式),0.39m(短距模式,0.2m@standstill),在满足1.5到2倍分辨率的条件下可对两个物体进行区分; 16 距离测量精度:点目标,非跟踪±0.40 m(长距模式),±0.10m(短距模式,±0.05m@standstill); 17 水平角分辨率1.6°(长距模式),3.2°@ 0°/4.5°@±45°/ 12.3°@±60°(短距模式),在满足1.5到2倍分辨率的条件下可对两个物体进行区分; 18 水平角精度:点目标,非跟踪 ±0.1°(长距模式),±0.3°@0°/ ±1°@±45°/±5°@±60°(短距模式); 19 速度范围 -400 km/h...+200 km/h (-表示远离目标,+表示靠近目标); 20 速度分辨率0.37 km/h(长距模式),0.43 km/h(短距模式)速度精度±0.1km/h; 21 天线通道数 4TX/ 6RX = 24通道= 2TX/6RX(长距模式)、2TX/6RX(短距模式),使用数字波束合成技术(DBF); 22 循环周期长距和短距均为 60ms。 c. 超声波波雷达 ① 工作电压:DC 12V; ② 工作频率:48KHz(左右)、58KHz(前后); ③ 探测距离:20cm-500cm; ④ 水平探测角度:90±10°; ⑤ 垂直探测角度:45±5°; ⑥ 工作温度:-40-85℃; ⑦ 防护等级:IP67; ⑧ 通信接口:CAN。 d. 组合惯导 ① 供电电压:24V DC额定(9~36V DC)功耗<7W; ② 工作温度:-40°C~+60°C; ③ 防护等级:IP65; ④ 物理尺寸:102mmx56mmx38mm; ⑤ 重量:<250g。 ⑥ 接口特性参数:接口方式:2路RS232、1路RS422、1路差分信号,2路单端、支持PPS、EVENTMARK输入/输出;传输速率:(略) bps(可配置); ⑦ 主要器件特性参数:陀螺:量程±120°/s;加速度计:量程±6g; ⑧ 系统实时精度:航向:0.1°(双天线模式基线长度≥2m),0.2°(单天线模式);姿态精度≤0.2°(1σ);位置:GNSS单点定位<5m (CEP),GNSSRTK 2cm+lppm (CEP);速度精度:O.lm/s(卫星信号良好);速度更新速率≥100Hz(可配置);启动时间:≤10s;对准时间:1~2min(取决于动态机动形式)双天线辅助定向时间< 1min。 e. 单目摄像头 ① 数据接口:IEEE 802.3 **** baseT; ② 分辨率:**** × 964; ③ 传感器型号:Sony ICX445; ④ 传感器类型:CCD逐行扫描; ⑤ 传感器尺寸:Type 1/3; ⑥ 像元尺寸:3.75 μm; ⑦ 在全分辨率下的最大帧率:30 fps; ⑧ A/D:14 bit; ⑨ 板载FIFO:64 MB; ⑩ 位深:8/12 bit; 11 灰度模式:Mono 8,Mono12,Mono12 Packed; 12 YUV彩色模式:YUV411 Packed,YUV422 Packed,YUV444 Packed; 13 RGB彩色模式:RGB8 Packed,BGR8 Packed; 14 Raw彩色模式:BayerRG8,Bayer RG12,BayerRG12Packed; 15 光耦隔离I/Os:1入3出; 16 工作温度:+5℃~+45℃; 17 供电(DC):PoE/ 12V – 24V; 18 功率(12V):2.1W(PoE)/2.5W(非PoE); 19 重量:80g; 20 机身尺寸(L×W×H):60.5×29×29mm,含线缆接插件; 21 符合规范:CE, FCC Class B, RoHS。 3) 功能特点: ① 传感器数据接口:毫米波雷达、视觉、激光雷达、北斗RTK、惯导等传感器数据接口; ② 车辆横纵向控制通讯协议:车辆横向控制、车辆纵向控制; ③ 可适配车路协同路段设备,上传车辆状态数据; ④ 提供线控控制器、线控控制、传感器数据采集接口及相关使用手册,支持学校进行自动驾驶软件二次开发,并提供相关培训。 4) 实训项目 ① 自动驾驶清扫车原理与功能构成; ② 自动驾驶传感清扫车器功能与安装调试; ③ 底盘线控技术性能试验; ④ 自动驾驶汽车传感器数据采集、地图采集与编辑; ⑤ 激光雷达SLAM自主定位与导航; ⑥ 实现路径规划与轨迹跟踪的原理与方法; ⑦ 实现传感融合算法及决策算法; ⑧ 基于深度学习的障碍物检测、车道线检测功能实现. 2、V2X路端设备,数量:1套 1. 边缘计算设(MEC)(1套) 采用Intel(CPU)+ NVIDIA(GPU)整体集成方案,集传感器数据解析,目标识别跟踪,多传感器信息融合于一体;同时对传感器运行状态,MEC资源使用状态进行管理输出,能够与车端(RSU-OBU)与平台端(远程无线)实现数据交互。主要性能参数如下: ① CPU:≥I7-****T/I9-****T(8核16线程,35W, 4.4GHz) ② GPU:NVIDIA GTX****及以上 ③ 内存:不低于16G ④ 硬盘:固态硬盘,不低于256G ⑤ 系统:默认Ubuntu18.04,预装CUDA,docker,支持NTP授时 ⑥ 工作温度:-20℃~60℃ ⑦ 工作湿度:≦95%RH,无冷凝 ⑧ 防护等级:≧IP40 2. 毫米波雷达(4套) 毫米波雷达是整个车联网解决方案中最常见的传感器之一,毫米波具有穿透力强,抗干扰性好,测距精准的优点。在传统智能交通行业中,毫米波雷达多用于直线路段的测距和测速。主要性能参数如下: ① 跟踪及检测距离:≧250m(机动车) ② 速度检测:-120km/h ~ +120km/h ③ 测速误差:≦0.2km/h ④ 测距精度:≦0.1m(近距),≦0.5m(远距) ⑤ 测距分辨率:≦0.5m(近距),≦2m(远距) ⑥ 探测目标数:≧128 ⑦ 校时:支持NTP校时,结构体数据带时间戳 ⑧ 工作温度:-20~70℃ ⑨ 工作湿度:95%,无冷凝 ⑩ 防护等级:≧IP66 3. 低延时网络相机(4套) 视频信息能清晰捕捉目标物的几何特征和色彩特征,对于目标类别的辨识及其它表征信息的提取有着重要作用。传统网络摄像头已具备红外探测、数字降噪等功能,对雨、雾、夜晚有着较好地抗干扰性;用于车路协同的摄像头对摄像头的编解码延时有进一步优化。主要性能参数如下: ① 星光级(≦0.001LUx)400万像素摄像头 ② 图像频率:不低于25fps ③ 端到端时延:≦120ms(****P) ④ 2.8-12mm变焦;水平视场角:99.0°~39.0°,垂直视场角:52.0°~22.0°,对角线视场角:118.0°~45.0° ⑤ 支持红外功能、3D数字降噪、120db宽动态、背光补偿、强光抑制等图像自动增强 ⑥ 视频压缩:支持H.265/H.264/ ⑦ 校时:支持NTP校时,结构体数据带时间戳 ⑧ 工作温度:-20~60℃ ⑨ 工作湿度:95%,无冷凝 ⑩ 防护等级:≧IP66 4. 激光雷达(1套) 激光雷达是可移动式系统的核心传感器,它抗干扰性好,测距精度高,不仅能弥补毫米波雷达和摄像头的局部感知盲区,而且由于激光雷达坐标系与可移动式MEC整体坐标系重合,可通过激光雷达实现对所有传感器的快速联合标定。主要性能参数如下: ① 激光等级:1级(人眼安全) ② 点云测距:200m ③ 测距精度:±3cm ④ 垂直视场角:≧30° ⑤ 水平视场角:360°(32线) ⑥ 水平角度分辨率:支持5/10/20 Hz可选 ⑦ 支持NTP校时,结构体数据带时间戳 ⑧ 支持UDP传输 ⑨ 工作温度:-20℃~60°C ⑩ 防护等级:≧IP66 11 工作湿度95%,无冷凝 5. 路侧通信单元(RSU)(1套) RSU是基于3GPP R15标准的车路协同路侧单元,提供C-V2X和5G双链接,能够支持低时延的V2X数据(真实数据和模拟数据)广播,使能智慧交通,为自动驾驶和普通车辆提供通信、协作等信息服务,提升交通安全和效率。主要性能参数如下: ① 标准3GPP REL.14协议 ② 通信距离:≧600m ③ 通信制式:mode4 ④ 频率:10Hz ⑤ 发射功率:23dBm ± 2dB ⑥ 灵敏度:-97dBm ⑦ 系统带宽:10/20M ⑧ 频段B47(****Mhz~****Mhz) ⑨ GNSS:支持GPS/北斗/GLONASS/GALILEO ⑩ 4G频段:B1 B3 B8 B38 B39 B40 B41 11 WIFI:802.11 a/b/g/n/ac 2.4G 5G 12 PC5身份认证:****次/s(SM2签名),****次/s(SM2签签) 13 工作温度:-40℃~80℃ 14 工作湿度:10%~90% 15 防护等级:≧IP65 6. 车载通信单元(OBU)(1套) ① 标准3GPP REL.14协议 ② 通信距离:≧500m ③ 通信制式:mode4 ④ 频率:10Hz ⑤ 发射功率:23dBm ± 2dB ⑥ 灵敏度:-97dBm ⑦ 系统带宽:10/20M ⑧ 频段B47(****Mhz~****Mhz) ⑨ GNSS:支持GPS/北斗/GLONASS/GALILEO ⑩ 定位精度:<30cm(RTK) 11 4G频段:B1 B3 B8 B38 B39 B40 B41 12 WIFI:802.11 a/b/g/n/ac 2.4G 5G 13 PC5身份认证:****次/s(SM2签名),****次/s(SM2、验签) 14 工作温度:-40℃~80℃ 15 工作湿度:10%~90% 7. 路侧其它设施 ① L型杆件:高6.5m,横臂3~5m; ② 无线路由设备:支持4G/5G/wifi,支撑MEC与平台远程数据交互; ③ 落地机箱:室外防雷防水 8. 应用服务器(1台) ① 外观:2U机架式服务器。 ② 处理器:配置≥2颗英特尔至强铜牌****处理器,(处理器基本频率≥1.7GHz,处理器内核数≥6核)。 ③ 内存:配置≥64GB DDR4 ****MHz RDIMM内存,最大支持≥24个内存插槽。 ④ 硬盘:配置≥2块600GB SAS硬盘,最大可选支持硬盘插槽数≥31。 ⑤ RAID:配置独立RAID卡,支持RAID 0/1/10。 ⑥ 网卡:配置≥4个****M电口,配置≥2个10GE光口(含光模块)。 ⑦ 配置≥2块16Gb单端口 HBA卡(含模块)。 ⑧ 扩展插槽:最大支持≥10个PCI-E扩展插槽。 ⑨ 电源:配置≥2个550W白金交流电源模块,支持1+1冗余。 ⑩ 风扇:配置≥4个热插拔的风扇,支持N+1冗余;设备具备耐高温特性,设备工作温度范围为 5℃-45℃。 9. 数据库服务器(1台) ① 外观:2U机架式服务器。 ② 处理器:配置≥2颗英特尔至强铜牌****处理器,(处理器基本频率≥1.7GHz,处理器内核数≥6核)。 ③ 内存:配置≥64GB DDR4 ****MHz RDIMM内存,最大支持≥24个内存插槽。 ④ 硬盘:配置≥2块600GB SAS硬盘,最大可选支持硬盘插槽数≥31。 ⑤ RAID:配置独立RAID卡,支持RAID 0/1/10。 ⑥ 网卡:配置≥4个****M电口,配置≥2个10GE光口(含光模块)。 ⑦ 配置≥2块16Gb单端口 HBA卡(含模块)。 ⑧ 扩展插槽:最大支持≥10个PCI-E扩展插槽。 ⑨ 电源:配置≥2个550W白金交流电源模块,支持1+1冗余。 ⑩ 风扇:配置≥4个热插拔的风扇,支持N+1冗余;设备具备耐高温特性,设备工作温度范围为 5℃-45℃。 10. 台式电脑(1台) 配置要求(不低于):CPU-I5 8G内存、显示器-27寸、显卡-4G独立显卡、硬盘-128G固态硬盘+1T机械硬盘。 3、车路协同云平台,数量:1套 1. V2X信息服务系统(1套) 围绕对智能网联车辆、路侧感知设备、路侧广播单元等协同信息服务需求,实现云端对边端、车端的数据管理、数据补充、数据共享等功能,以数据服务和运营管理为核心定位,建立车路协同信息服务平台。 1. 主要实现以下功能: ① 拓扑关系:可以通过地理关系、业务关系、数据关系等维护拓扑关系,将设备和场景区域进行关联。 ② 设备信息流监管:在设备正常运行的基础上,进一步监管设备的信息流,并进行日志管理,帮助管理人员深入地了解解设备的数据交互情况。 ③ 事件发布服务:向路侧设备下发管控类、安全类事件信息,并支持此类消息的策略配置和自动分发。 ④ 终端设备动态信息维护:在平台侧根据实际道路情况和信号机配时情况统一维护MAP SAPT等V2X信息,动态修改终端设备配置,保障设备配置的正确性、一致性和实时性。 ⑤ 高精度定位服务:接入高精度定位基站的卫星数据,通过后台系统进行解算处理,最终通过蜂窝网络向终端提供RTK高精度定位服务。 2. 车联网接入平台(1套) 本项目涉及路侧和车载设备复杂且多样,设备接入系统要求能够对接不同厂家设备终端,数据实现符合要求进行上报,为项目中其他业务平台提供统一数据订阅、转发等服务要求。 设备接入,统一设备连接管理,多协议适配,包括且不限于TCP、MQTT、HTTP等,用于自定义消息解析规则,用于认证,将设备发送给平台的报文解析为平台统一的报文。设备网关,负责平台侧统一的设备接入,处理对应的请求以及报文,使用对应的协议解析为平台统一的设备信息。 数据转发规则引擎,可使用SQL来订阅消息网关中的数据,并将处理后的数据转发到指定的地方,如:发送消息通知,推送到MQ等。支持标准的SQL语法与拓展函数。 ① 设备接入 对项目区域内不同类型的多种通信协议的路侧设备(如RSU、MEC、毫米波雷达、激光雷达等)、车载终端数据(如自动驾驶监控终端、车载TBOX等)进行统一的数据接入工作 ② 设备管理 对接入系统的终端设备进行个性化协议及网关组件管理,实现对设备的远程管理工作。 ③ 数据订阅 不同的业务系统通过订阅消息的方式获取网关中的数据,并将处理后的数据转发到指定位置,以响应不同系统的数据使用需求。 3. 数据开放平台(1套) 本平台建设需完成信息服务平台功能及数据服务封装,形成统一对外开放openAPI,同时满足对开放openAPI的统一管理、发布、监控、鉴权等一系列管理需求。 本平台主要建设内容如下: ① 开放平台接入网关(openapi gateway) 负责接收互联网接入转发的交易请求,网关是线型集群部署在内网,负责请求的限流、熔断、计费等功能; ② 开放平台门户(openapi portal) 门户主要负责提供给开发者使用的门户页面和服务申请、应用管理等功能。门户也是采用了集群部署的应用服务; ③ 开放平台内管(openapi management) 内管主要提供给管理员进行内部服务、应用审核、基本维护使用,也是集群部署的应用服务; ④ 服务注册发现中心(service center) 服务注册中心是整个服务化的核心,这里服务发现中心主要实现了服务路由和内部服务注册、发现的功能,也是主要采用集群部署; ⑤ 安全服务 安全服务因为是基础鉴权认证服务,提供token发放、token校验、token有效期处理、token更换等基础功能,所以将所有服务都注册到了service center供所有系统使用; ⑥ 开放平台内部服务管理(openapi server) 内部服务管理主要实现了所有开放平台服务元数据的管理、服务接口的配置、应用元数据管理等。 ⑦ 集成服务OpenAPI 完成各接口功能定义,形成便于理解、行业通用的标准服务说明,完成内部业务系统服务调用鉴权封装,形成标准化对外接口。 4、数字孪生校园智慧交通管理与交通仿真教学系统数量:1套 1.数字孪生校园智能交通管理系统模块 开发数字孪生校园智慧交通管理系统,通过搭建分辨率为32:9的LED演示大屏进行全三维沉浸式系统展示。 数字孪生大屏分为三个显示区域:中央展示区;左侧数据展示区;右侧数据展示区。布局参考如图: (1)校园三维场景的还原(中央展示区) 校园三维场景,位于大屏系统的中央展示区。三维场景,通过采用MAYA建模软件,对校区地形、地貌、教学楼、生产生活等区域,进行影视级三维建模,还原校园真实场景。 基于高德地图数据源以及路端设备的数据信息,对校区道路进行1:1还原,构建路网模型,以及路网的路端设备的位置还原。 通过车路协同数据平台,与关键路口位置视觉传感器、路端通信单元(RSU)进行数据通信,获取道路交通实时运行数据,通过实时数据驱动、实时动画渲染的形式还原真实道路状况、天气状况。通过路端传感器,需要获取并展示的数据包括: 1)天气环境与光照场景数据: ① 时间; ② 天气:晴天、多云、雨天、雾、雪、霾等; ③ 风速; ④ 湿度; ⑤ 温度; 2)车路协同示范路口信息: ① 路口位置; ② 路口编号; ③ 路口名称; ④ 路口的车辆类型; ⑤ 路口的车辆位置; ⑥ 路口的车辆统计信息; ⑦ 路口的车流长度; ⑧ 路口的平均车速; ⑨ 路口的行人统计信息; (2)交通运行状态数据实时展示(左右图表区) 在系统大屏的左、右两侧的数据展示区,以多样化形式的实时动态图表,展示当前校区内的运维数据,包括: 1)交通路况信息: ① 道路的实时车流量; ② 道路汽车的平均车速; ③ 当日0-24小时的流量曲线; ④ 最近7天的流量数据统计; 2)硬件设备信息: ① 设备总数; ② 在线设备; ③ 异常设备; ④ 离线设备; ⑤ 设备的分类信息、以及各个分类的数量和占比(环状比例图显示); ⑥ 设备的状态检测信息(各个设备的在线数量、离线量,以柱状图对比显示); ⑦ 交通标志牌信息(类型、位置); 3)事件监测信息: ① 实时交通警报事件的数量、昨日警报事件数量、今日新增警报数量(相比昨日); ② 按时间顺序,列表显示最近5条发生的事件信息; ③ 交通警报事件的分类及各个分类的数量统计和排序、各个分类的占比(饼状图或环状图展示); ④ 当日0-24小时各时段的事件统计曲线图; ⑤ 最近7天的交通警报事件统计; ⑥ 最近7天内每天警报事件最多的分类统计; ⑦ 最近7天内每天警报事件最多的时间段统计; ⑧ 当天警报最多的事件分类和数量、近3天警报最多的事件分类和数量、近7天警报最多的事件分类和数量; 4)可支持路口监控视频信息接入(有线网络环境): ① 通过接入路口监控视频提供的视频流媒体URL,在数字孪生大屏窗口进行实时的监控视频播放,实现对路口的真实场景的还原展示; ② 通过深度学习AI算法,对实时视频流内的车、人、非机动车等信息,进行分类识别和标注,并通过大屏窗口进行实时展示; ③ 针对深度学习识别得到的不同标注信息,进行标注信息的分类和数量的统计; (3)基于数据驱动的智能网联汽车运行态势监控 在系统大屏中央区域,可以进行场景切换:“校园三维数字孪生场景”、“智能网联汽车实时驾驶场景”,可以点击切换。 智能网联车模型的各个车载单元数据,实时获取,实时驱动控制车辆模型在虚拟校园三维场景道路中的运动。同时还支持车辆实时驾驶画面镜头切换,构建车辆真实运行态势与三维演示动画的实时映射,实现智能网联汽车交通流数字孪生。 在中央展示区,智能网联汽车模型按照从信息中心获取的运行数据,沿实际行驶的道路在虚拟校园三维模型的道路中运行。根据历史行驶数据,网联汽车可形成行驶轨迹。 用户通过点击智能网联车辆模型,可查看当前车辆的运行数据,包括: 1)车辆信息: ① 车辆编号、类型、颜色、牌照等; ② 任务状态; ③ 统计数据:行驶里程; ④ GPS坐标; ⑤ 当前车速; ⑥ 行进方向; ⑦ 加速度; ⑧ 前方车距; ⑨ 后方车距; ⑩ 两侧车距; 11 剩余油量/电量; 12 毫米波雷达危险目标信息; 13 车辆判断到的前侧的车、人的具体信息(类型、距离、速度); (4)应急事件的突出提示和响应 ① 根据OBU、RSU对车辆运行数据、道路交通数据的交换及综合分析,由信息中心根据紧急事件判断规则; ② 对当前车辆形式路线中发生或将要发生的紧急事件,按照评估得出的事件类型,在系统右上角以高亮红色信息对监管人员予以提示,以便提醒管理员对事件迅速响应,快速调度,解决问题。如果不解决,就一直显示在右上角不消失。 2.数字孪生交通仿真教学系统模块 基于车路协同的数字孪生仿真教学模块。该模块可通过点击中央展示区下方的“仿真教学”按钮进行切换。 仿真教学模块,通过结合交通仿真软件和数字孪生校园,不仅可以辅助学生进行交通仿真实训,也通过沉浸式的3D场景反馈,让学生能够真实的感知物理世界在数字世界的驱动和映射,很好的提升了实训效率和成果。 仿真教学模块包括2种教学功能: (1)交通流仿真教学 ① 系统提供三种典型的交通流仿真模型: ② T型交叉路口汇流模型; ③ 单向车道事故模型; ④ 立体交通枢纽分流模型。 1)学生仿真实训: 学生可选择并加载交通流仿真模型,系统自动搭建场景三维模型,并按照设定参数模拟交通流。学生可通过对交通流参数的修改,控制交通流中的车辆类型、车速、加速度、跟车率、超车率、驾驶倾向性等参数,实时更新和驱动交通流,改善道路拥堵率。整个实验场景,通过仿真程序的实时计算和驱动,可以实时更新到数字孪生3D场景中。 2)实训结果评测: 在仿真时间结束后,根据学生修改的交通流参数和仿真结果,对比常用的交通指标进行评价与对比,生成对应的仿真考核报告。仿真考核报告需包括:学生信息、拥堵率、拥堵时长、事故率、综合成绩等维度,其中拥堵率、拥堵时长、事故率等参数,应当以可视化图表形式展示。 (2)特殊交通事件应急处理教学 ① 系统提供四种固定特殊交通事件: ② 交叉路口碰撞事件; ③ 行人闯入道路事件; ④ 超视距路况前向碰撞事件; ⑤ 高优先级车辆通行事件。 1)学生仿真实训: 学生可从中选择某一种或几种事件,将其布置在智能网联汽车行驶路线中,模拟现实世界的突发事件,观察汽车应对方式,并通过对信息中心回传的智能网联汽车实时运行数据,对车辆状态进行分析判断,检测车辆对应急事件的反应速度、处置方式、合格程度。 2)实训结果评测: 每次事件结束,根据车辆的历史运行数据,生成相应的紧急事件反馈评价报告。 3.系统技术指标 (1) 三维建模参数指标 1) 高精度三维模型开发 ① 建模对象应至少包含:校园大门*1、教学楼*2栋、装配车间大楼*1栋、驾驶测试实训场地*1处、生活区*4栋、桥梁*1、关键路口*1、物流车*1、清扫车*1、非机动车*2; ② 模型总面数不低于120万三角面,材质球数量不低于35个,贴图尺寸以****级别为主,****级别为辅; ③ 模型精度不低于300LOD; ④ 场景帧率需大于60帧; ⑤ 场景模型:在20m范围内观察必须是实体模型,在20m到50m范围内观察为实体模型和面片模型结合,在50m范围外观察以面片和实体低模型结合; ⑥ 动态模型采用灯光探测器体现光照效果,静态模型用静态光照烘焙,不得出现斑点、死黑等情况; 2) 中精度三维模型开发 ① 动态模型采用灯光探测器体现光照效果,静态模型用静态光照烘焙,不得出现斑点、死黑等情况; ② 建模对象应至少包含:人体模型*3(有明显的身高、体型差异)、外表服装*4(学生、教师、后勤人员、访客); ③ 模型总面数不低于60万三角面,材质球数量不低于10个,贴图尺寸以640级别为主,****级别为辅; ④ 模型精度不低于200LOD; ⑤ 场景帧率需大于60帧。1、智能网联清扫车数量:1套 产品选用量产自动驾驶清扫车,尤其是选用了车规级线控制动、线控转向系统,加装自动驾驶传感器设备,成为一台可自主行驶的校园道路清扫车。该清扫车可完成校园道路自动化清扫作业任务的同时,还可实现车路协同的示范运营。相关专业还可依托该自动驾驶清扫车培养学员掌握无人车线控核心部件及环境感知传感器的装配、调试与维修的动手能力、故障分析与处理能力。适用于作为高职院校自动驾驶汽车课程的实训设备。 1. 功能目标: ① ▲实现特定场景下的点到点无人驾驶功能,包括人机交互、传感、控制和执行等模块,开放地图采集、循迹跟踪、障碍物检测等功能操作接口,并给出实时数据; ② ▲实现自动行驶、自动停车、避障行驶、弯道行驶、转弯掉头、自动清扫、贴边行驶等自动驾驶行驶功能;学校可基于该平台开展教学与科研、先进传感器数据采集、地图采集与编辑、轨迹规划与路径跟踪、障碍物检测、车道线检测等多门试验课程; ③ ▲提供线控CAN协议及功能测试软件; ④ ▲提供激光雷达、毫米波雷达、组合惯导等传感器数据采集等功能测试软件; ⑤ ▲提供学校进行自动驾驶软件二次开发培训; ⑥ ▲提供车规级线控制动、线控转向系统; 2. 技术参数及主要配置: 1) 车辆参数 ① 参考外廓尺寸(mm):************** ② 清扫宽度(mm):≤**** ③ 整备质量(Kg):990 ④ 垃圾容量(L):≤260 ⑤ 最高车速(km/h):≥15 ⑥ 最大续航里程(Km):40 ⑦ 最大爬坡度(%):≥20 ⑧ 最大工作速度(km/h):8 ⑨ 百转弯半径(mm):**** ⑩ 驱动功率(W):**** 11 电机最大功率(kw):2-3 12 充电器:车载式 13 电池类型:锂电(带BMS) 14 电池包容量:60V 40Ah 15 制动系统:液压双碟刹制动 16 扫刷、风机:主刷*1+边刷*4+风机*2+振尘*2 17 主减速比:10:1 18 电机驱动形式:后置后驱 19 充电电压(V):220 20 充电时间(h):6—8 2) 传感器参数 a. 激光雷达 ① 型号:16线均匀2度激光雷达; ② 测距方式:脉冲式; ③ 激光波段:905nm ,激光等级:1级(人眼安全),激光通道:16路; ④ 测量范围:150米,测距精度:±3cm; ⑤ 单回波数据速率(双回波) :32万点/秒(64万点/秒); ⑥ 视场角:垂直 -15~+15°(无水平0°激光扫描线),水平:360°; ⑦ 角度分辨率:垂直:均匀2°;水平:5Hz: 0.09°、10Hz: 0.18°、20Hz: 0.36°; ⑧ 扫描速度:5Hz、10Hz、20Hz(可配置); ⑨ 通信接口:以太网、PPS; ⑩ 供电范围 +9V~+36VDC; 11 操作温度 -20℃~+60℃(B型); 12 储存温度 -40℃~+85℃; 13 冲击:500 m/sec2,持续11 ms; 14 振动:5Hz~****Hz,3G rms; 15 防护等级:IP67; 16 尺寸:Ф102mm*81mm; 17 重量:****g(标准型)。 b. 毫米波雷达 ① 尺寸:W*L*H (略)8x30.66mm; ② 重量:320g; ③ 材料:外壳前端/后盖 PBT GF 30 黑/AC-**** 压铸铝或 EN AW**** AIMg3 压铸铝; ④ 雷达发射频率:遵循 ETSI FCC,76-77GHz; ⑤ 传输能力:平均/峰值EIRP,14.1dBm@77GHz/<35.1dBm 扫频带宽 500MHz; ⑥ 电源:+8.0V-32V DC; ⑦ 功耗:典型值:6.6W/550mA;峰值:12W/1.0A; ⑧ 操作温度:-40℃…+85℃; ⑨ 存储温度:-40℃…+90℃; ⑩ 冲击:500m/s2@6ms半正弦; 11 振动:20[(m/s2 ) 2/Hz]@10Hz/0.14[(m/s2 ) 2 /Hz]@****Hz(峰值); 12 防护等级:IP56; 13 接口1xCAN-高速 500 kbit/s; 14 测距范围:0.20 - 250m (长距模式),0.20 - 70m /100m (短距模式, ±45°范围内),0.20 - 20m (短距模式,±60°范围内); 15 距离测量分辨率:点目标,非跟踪1.79m(长距模式),0.39m(短距模式,0.2m@standstill),在满足1.5到2倍分辨率的条件下可对两个物体进行区分; 16 距离测量精度:点目标,非跟踪±0.40 m(长距模式),±0.10m(短距模式,±0.05m@standstill); 17 水平角分辨率1.6°(长距模式),3.2°@ 0°/4.5°@±45°/ 12.3°@±60°(短距模式),在满足1.5到2倍分辨率的条件下可对两个物体进行区分; 18 水平角精度:点目标,非跟踪 ±0.1°(长距模式),±0.3°@0°/ ±1°@±45°/±5°@±60°(短距模式); 19 速度范围 -400 km/h...+200 km/h (-表示远离目标,+表示靠近目标); 20 速度分辨率0.37 km/h(长距模式),0.43 km/h(短距模式)速度精度±0.1km/h; 21 天线通道数 4TX/ 6RX = 24通道= 2TX/6RX(长距模式)、2TX/6RX(短距模式),使用数字波束合成技术(DBF); 22 循环周期长距和短距均为 60ms。 c. 超声波波雷达 ① 工作电压:DC 12V; ② 工作频率:48KHz(左右)、58KHz(前后); ③ 探测距离:20cm-500cm; ④ 水平探测角度:90±10°; ⑤ 垂直探测角度:45±5°; ⑥ 工作温度:-40-85℃; ⑦ 防护等级:IP67; ⑧ 通信接口:CAN。 d. 组合惯导 ① 供电电压:24V DC额定(9~36V DC)功耗<7W; ② 工作温度:-40°C~+60°C; ③ 防护等级:IP65; ④ 物理尺寸:102mmx56mmx38mm; ⑤ 重量:<250g。 ⑥ 接口特性参数:接口方式:2路RS232、1路RS422、1路差分信号,2路单端、支持PPS、EVENTMARK输入/输出;传输速率:(略) bps(可配置); ⑦ 主要器件特性参数:陀螺:量程±120°/s;加速度计:量程±6g; ⑧ 系统实时精度:航向:0.1°(双天线模式基线长度≥2m),0.2°(单天线模式);姿态精度≤0.2°(1σ);位置:GNSS单点定位<5m (CEP),GNSSRTK 2cm+lppm (CEP);速度精度:O.lm/s(卫星信号良好);速度更新速率≥100Hz(可配置);启动时间:≤10s;对准时间:1~2min(取决于动态机动形式)双天线辅助定向时间< 1min。 e. 单目摄像头 ① 数据接口:IEEE 802.3 **** baseT; ② 分辨率:**** × 964; ③ 传感器型号:Sony ICX445; ④ 传感器类型:CCD逐行扫描; ⑤ 传感器尺寸:Type 1/3; ⑥ 像元尺寸:3.75 μm; ⑦ 在全分辨率下的最大帧率:30 fps; ⑧ A/D:14 bit; ⑨ 板载FIFO:64 MB; ⑩ 位深:8/12 bit; 11 灰度模式:Mono 8,Mono12,Mono12 Packed; 12 YUV彩色模式:YUV411 Packed,YUV422 Packed,YUV444 Packed; 13 RGB彩色模式:RGB8 Packed,BGR8 Packed; 14 Raw彩色模式:BayerRG8,Bayer RG12,BayerRG12Packed; 15 光耦隔离I/Os:1入3出; 16 工作温度:+5℃~+45℃; 17 供电(DC):PoE/ 12V – 24V; 18 功率(12V):2.1W(PoE)/2.5W(非PoE); 19 重量:80g; 20 机身尺寸(L×W×H):60.5×29×29mm,含线缆接插件; 21 符合规范:CE, FCC Class B, RoHS。 3) 功能特点: ① 传感器数据接口:毫米波雷达、视觉、激光雷达、北斗RTK、惯导等传感器数据接口; ② 车辆横纵向控制通讯协议:车辆横向控制、车辆纵向控制; ③ 可适配车路协同路段设备,上传车辆状态数据; ④ 提供线控控制器、线控控制、传感器数据采集接口及相关使用手册,支持学校进行自动驾驶软件二次开发,并提供相关培训。 4) 实训项目 ① 自动驾驶清扫车原理与功能构成; ② 自动驾驶传感清扫车器功能与安装调试; ③ 底盘线控技术性能试验; ④ 自动驾驶汽车传感器数据采集、地图采集与编辑; ⑤ 激光雷达SLAM自主定位与导航; ⑥ 实现路径规划与轨迹跟踪的原理与方法; ⑦ 实现传感融合算法及决策算法; ⑧ 基于深度学习的障碍物检测、车道线检测功能实现. 2、V2X路端设备,数量:1套 1. 边缘计算设(MEC)(1套) 采用Intel(CPU)+ NVIDIA(GPU)整体集成方案,集传感器数据解析,目标识别跟踪,多传感器信息融合于一体;同时对传感器运行状态,MEC资源使用状态进行管理输出,能够与车端(RSU-OBU)与平台端(远程无线)实现数据交互。主要性能参数如下: ① CPU:≥I7-****T/I9-****T(8核16线程,35W, 4.4GHz) ② GPU:NVIDIA GTX****及以上 ③ 内存:不低于16G ④ 硬盘:固态硬盘,不低于256G ⑤ 系统:默认Ubuntu18.04,预装CUDA,docker,支持NTP授时 ⑥ 工作温度:-20℃~60℃ ⑦ 工作湿度:≦95%RH,无冷凝 ⑧ 防护等级:≧IP40 2. 毫米波雷达(4套) 毫米波雷达是整个车联网解决方案中最常见的传感器之一,毫米波具有穿透力强,抗干扰性好,测距精准的优点。在传统智能交通行业中,毫米波雷达多用于直线路段的测距和测速。主要性能参数如下: ① 跟踪及检测距离:≧250m(机动车) ② 速度检测:-120km/h ~ +120km/h ③ 测速误差:≦0.2km/h ④ 测距精度:≦0.1m(近距),≦0.5m(远距) ⑤ 测距分辨率:≦0.5m(近距),≦2m(远距) ⑥ 探测目标数:≧128 ⑦ 校时:支持NTP校时,结构体数据带时间戳 ⑧ 工作温度:-20~70℃ ⑨ 工作湿度:95%,无冷凝 ⑩ 防护等级:≧IP66 3. 低延时网络相机(4套) 视频信息能清晰捕捉目标物的几何特征和色彩特征,对于目标类别的辨识及其它表征信息的提取有着重要作用。传统网络摄像头已具备红外探测、数字降噪等功能,对雨、雾、夜晚有着较好地抗干扰性;用于车路协同的摄像头对摄像头的编解码延时有进一步优化。主要性能参数如下: ① 星光级(≦0.001LUx)400万像素摄像头 ② 图像频率:不低于25fps ③ 端到端时延:≦120ms(****P) ④ 2.8-12mm变焦;水平视场角:99.0°~39.0°,垂直视场角:52.0°~22.0°,对角线视场角:118.0°~45.0° ⑤ 支持红外功能、3D数字降噪、120db宽动态、背光补偿、强光抑制等图像自动增强 ⑥ 视频压缩:支持H.265/H.264/ ⑦ 校时:支持NTP校时,结构体数据带时间戳 ⑧ 工作温度:-20~60℃ ⑨ 工作湿度:95%,无冷凝 ⑩ 防护等级:≧IP66 4. 激光雷达(1套) 激光雷达是可移动式系统的核心传感器,它抗干扰性好,测距精度高,不仅能弥补毫米波雷达和摄像头的局部感知盲区,而且由于激光雷达坐标系与可移动式MEC整体坐标系重合,可通过激光雷达实现对所有传感器的快速联合标定。主要性能参数如下: ① 激光等级:1级(人眼安全) ② 点云测距:200m ③ 测距精度:±3cm ④ 垂直视场角:≧30° ⑤ 水平视场角:360°(32线) ⑥ 水平角度分辨率:支持5/10/20 Hz可选 ⑦ 支持NTP校时,结构体数据带时间戳 ⑧ 支持UDP传输 ⑨ 工作温度:-20℃~60°C ⑩ 防护等级:≧IP66 11 工作湿度95%,无冷凝 5. 路侧通信单元(RSU)(1套) RSU是基于3GPP R15标准的车路协同路侧单元,提供C-V2X和5G双链接,能够支持低时延的V2X数据(真实数据和模拟数据)广播,使能智慧交通,为自动驾驶和普通车辆提供通信、协作等信息服务,提升交通安全和效率。主要性能参数如下: ① 标准3GPP REL.14协议 ② 通信距离:≧600m ③ 通信制式:mode4 ④ 频率:10Hz ⑤ 发射功率:23dBm ± 2dB ⑥ 灵敏度:-97dBm ⑦ 系统带宽:10/20M ⑧ 频段B47(****Mhz~****Mhz) ⑨ GNSS:支持GPS/北斗/GLONASS/GALILEO ⑩ 4G频段:B1 B3 B8 B38 B39 B40 B41 11 WIFI:802.11 a/b/g/n/ac 2.4G 5G 12 PC5身份认证:****次/s(SM2签名),****次/s(SM2签签) 13 工作温度:-40℃~80℃ 14 工作湿度:10%~90% 15 防护等级:≧IP65 6. 车载通信单元(OBU)(1套) ① 标准3GPP REL.14协议 ② 通信距离:≧500m ③ 通信制式:mode4 ④ 频率:10Hz ⑤ 发射功率:23dBm ± 2dB ⑥ 灵敏度:-97dBm ⑦ 系统带宽:10/20M ⑧ 频段B47(****Mhz~****Mhz) ⑨ GNSS:支持GPS/北斗/GLONASS/GALILEO ⑩ 定位精度:<30cm(RTK) 11 4G频段:B1 B3 B8 B38 B39 B40 B41 12 WIFI:802.11 a/b/g/n/ac 2.4G 5G 13 PC5身份认证:****次/s(SM2签名),****次/s(SM2、验签) 14 工作温度:-40℃~80℃ 15 工作湿度:10%~90% 7. 路侧其它设施 ① L型杆件:高6.5m,横臂3~5m; ② 无线路由设备:支持4G/5G/wifi,支撑MEC与平台远程数据交互; ③ 落地机箱:室外防雷防水 8. 应用服务器(1台) ① 外观:2U机架式服务器。 ② 处理器:配置≥2颗英特尔至强铜牌****处理器,(处理器基本频率≥1.7GHz,处理器内核数≥6核)。 ③ 内存:配置≥64GB DDR4 ****MHz RDIMM内存,最大支持≥24个内存插槽。 ④ 硬盘:配置≥2块600GB SAS硬盘,最大可选支持硬盘插槽数≥31。 ⑤ RAID:配置独立RAID卡,支持RAID 0/1/10。 ⑥ 网卡:配置≥4个****M电口,配置≥2个10GE光口(含光模块)。 ⑦ 配置≥2块16Gb单端口 HBA卡(含模块)。 ⑧ 扩展插槽:最大支持≥10个PCI-E扩展插槽。 ⑨ 电源:配置≥2个550W白金交流电源模块,支持1+1冗余。 ⑩ 风扇:配置≥4个热插拔的风扇,支持N+1冗余;设备具备耐高温特性,设备工作温度范围为 5℃-45℃。 9. 数据库服务器(1台) ① 外观:2U机架式服务器。 ② 处理器:配置≥2颗英特尔至强铜牌****处理器,(处理器基本频率≥1.7GHz,处理器内核数≥6核)。 ③ 内存:配置≥64GB DDR4 ****MHz RDIMM内存,最大支持≥24个内存插槽。 ④ 硬盘:配置≥2块600GB SAS硬盘,最大可选支持硬盘插槽数≥31。 ⑤ RAID:配置独立RAID卡,支持RAID 0/1/10。 ⑥ 网卡:配置≥4个****M电口,配置≥2个10GE光口(含光模块)。 ⑦ 配置≥2块16Gb单端口 HBA卡(含模块)。 ⑧ 扩展插槽:最大支持≥10个PCI-E扩展插槽。 ⑨ 电源:配置≥2个550W白金交流电源模块,支持1+1冗余。 ⑩ 风扇:配置≥4个热插拔的风扇,支持N+1冗余;设备具备耐高温特性,设备工作温度范围为 5℃-45℃。 10. 台式电脑(1台) 配置要求(不低于):CPU-I5 8G内存、显示器-27寸、显卡-4G独立显卡、硬盘-128G固态硬盘+1T机械硬盘。 3、车路协同云平台,数量:1套 1. V2X信息服务系统(1套) 围绕对智能网联车辆、路侧感知设备、路侧广播单元等协同信息服务需求,实现云端对边端、车端的数据管理、数据补充、数据共享等功能,以数据服务和运营管理为核心定位,建立车路协同信息服务平台。 1. 主要实现以下功能: ① 拓扑关系:可以通过地理关系、业务关系、数据关系等维护拓扑关系,将设备和场景区域进行关联。 ② 设备信息流监管:在设备正常运行的基础上,进一步监管设备的信息流,并进行日志管理,帮助管理人员深入地了解解设备的数据交互情况。 ③ 事件发布服务:向路侧设备下发管控类、安全类事件信息,并支持此类消息的策略配置和自动分发。 ④ 终端设备动态信息维护:在平台侧根据实际道路情况和信号机配时情况统一维护MAP SAPT等V2X信息,动态修改终端设备配置,保障设备配置的正确性、一致性和实时性。 ⑤ 高精度定位服务:接入高精度定位基站的卫星数据,通过后台系统进行解算处理,最终通过蜂窝网络向终端提供RTK高精度定位服务。 2. 车联网接入平台(1套) 本项目涉及路侧和车载设备复杂且多样,设备接入系统要求能够对接不同厂家设备终端,数据实现符合要求进行上报,为项目中其他业务平台提供统一数据订阅、转发等服务要求。 设备接入,统一设备连接管理,多协议适配,包括且不限于TCP、MQTT、HTTP等,用于自定义消息解析规则,用于认证,将设备发送给平台的报文解析为平台统一的报文。设备网关,负责平台侧统一的设备接入,处理对应的请求以及报文,使用对应的协议解析为平台统一的设备信息。 数据转发规则引擎,可使用SQL来订阅消息网关中的数据,并将处理后的数据转发到指定的地方,如:发送消息通知,推送到MQ等。支持标准的SQL语法与拓展函数。 ① 设备接入 对项目区域内不同类型的多种通信协议的路侧设备(如RSU、MEC、毫米波雷达、激光雷达等)、车载终端数据(如自动驾驶监控终端、车载TBOX等)进行统一的数据接入工作 ② 设备管理 对接入系统的终端设备进行个性化协议及网关组件管理,实现对设备的远程管理工作。 ③ 数据订阅 不同的业务系统通过订阅消息的方式获取网关中的数据,并将处理后的数据转发到指定位置,以响应不同系统的数据使用需求。 3. 数据开放平台(1套) 本平台建设需完成信息服务平台功能及数据服务封装,形成统一对外开放openAPI,同时满足对开放openAPI的统一管理、发布、监控、鉴权等一系列管理需求。 本平台主要建设内容如下: ① 开放平台接入网关(openapi gateway) 负责接收互联网接入转发的交易请求,网关是线型集群部署在内网,负责请求的限流、熔断、计费等功能; ② 开放平台门户(openapi portal) 门户主要负责提供给开发者使用的门户页面和服务申请、应用管理等功能。门户也是采用了集群部署的应用服务; ③ 开放平台内管(openapi management) 内管主要提供给管理员进行内部服务、应用审核、基本维护使用,也是集群部署的应用服务; ④ 服务注册发现中心(service center) 服务注册中心是整个服务化的核心,这里服务发现中心主要实现了服务路由和内部服务注册、发现的功能,也是主要采用集群部署; ⑤ 安全服务 安全服务因为是基础鉴权认证服务,提供token发放、token校验、token有效期处理、token更换等基础功能,所以将所有服务都注册到了service center供所有系统使用; ⑥ 开放平台内部服务管理(openapi server) 内部服务管理主要实现了所有开放平台服务元数据的管理、服务接口的配置、应用元数据管理等。 ⑦ 集成服务OpenAPI 完成各接口功能定义,形成便于理解、行业通用的标准服务说明,完成内部业务系统服务调用鉴权封装,形成标准化对外接口。 4、数字孪生校园智慧交通管理与交通仿真教学系统数量:1套 1.数字孪生校园智能交通管理系统模块 开发数字孪生校园智慧交通管理系统,通过搭建分辨率为32:9的LED演示大屏进行全三维沉浸式系统展示。 数字孪生大屏分为三个显示区域:中央展示区;左侧数据展示区;右侧数据展示区。布局参考如图: (1)校园三维场景的还原(中央展示区) 校园三维场景,位于大屏系统的中央展示区。三维场景,通过采用MAYA建模软件,对校区地形、地貌、教学楼、生产生活等区域,进行影视级三维建模,还原校园真实场景。 基于高德地图数据源以及路端设备的数据信息,对校区道路进行1:1还原,构建路网模型,以及路网的路端设备的位置还原。 通过车路协同数据平台,与关键路口位置视觉传感器、路端通信单元(RSU)进行数据通信,获取道路交通实时运行数据,通过实时数据驱动、实时动画渲染的形式还原真实道路状况、天气状况。通过路端传感器,需要获取并展示的数据包括: 1)天气环境与光照场景数据: ① 时间; ② 天气:晴天、多云、雨天、雾、雪、霾等; ③ 风速; ④ 湿度; ⑤ 温度; 2)车路协同示范路口信息: ① 路口位置; ② 路口编号; ③ 路口名称; ④ 路口的车辆类型; ⑤ 路口的车辆位置; ⑥ 路口的车辆统计信息; ⑦ 路口的车流长度; ⑧ 路口的平均车速; ⑨ 路口的行人统计信息; (2)交通运行状态数据实时展示(左右图表区) 在系统大屏的左、右两侧的数据展示区,以多样化形式的实时动态图表,展示当前校区内的运维数据,包括: 1)交通路况信息: ① 道路的实时车流量; ② 道路汽车的平均车速; ③ 当日0-24小时的流量曲线; ④ 最近7天的流量数据统计; 2)硬件设备信息: ① 设备总数; ② 在线设备; ③ 异常设备; ④ 离线设备; ⑤ 设备的分类信息、以及各个分类的数量和占比(环状比例图显示); ⑥ 设备的状态检测信息(各个设备的在线数量、离线量,以柱状图对比显示); ⑦ 交通标志牌信息(类型、位置); 3)事件监测信息: ① 实时交通警报事件的数量、昨日警报事件数量、今日新增警报数量(相比昨日); ② 按时间顺序,列表显示最近5条发生的事件信息; ③ 交通警报事件的分类及各个分类的数量统计和排序、各个分类的占比(饼状图或环状图展示); ④ 当日0-24小时各时段的事件统计曲线图; ⑤ 最近7天的交通警报事件统计; ⑥ 最近7天内每天警报事件最多的分类统计; ⑦ 最近7天内每天警报事件最多的时间段统计; ⑧ 当天警报最多的事件分类和数量、近3天警报最多的事件分类和数量、近7天警报最多的事件分类和数量; 4)可支持路口监控视频信息接入(有线网络环境): ① 通过接入路口监控视频提供的视频流媒体URL,在数字孪生大屏窗口进行实时的监控视频播放,实现对路口的真实场景的还原展示; ② 通过深度学习AI算法,对实时视频流内的车、人、非机动车等信息,进行分类识别和标注,并通过大屏窗口进行实时展示; ③ 针对深度学习识别得到的不同标注信息,进行标注信息的分类和数量的统计; (3)基于数据驱动的智能网联汽车运行态势监控 在系统大屏中央区域,可以进行场景切换:“校园三维数字孪生场景”、“智能网联汽车实时驾驶场景”,可以点击切换。 智能网联车模型的各个车载单元数据,实时获取,实时驱动控制车辆模型在虚拟校园三维场景道路中的运动。同时还支持车辆实时驾驶画面镜头切换,构建车辆真实运行态势与三维演示动画的实时映射,实现智能网联汽车交通流数字孪生。 在中央展示区,智能网联汽车模型按照从信息中心获取的运行数据,沿实际行驶的道路在虚拟校园三维模型的道路中运行。根据历史行驶数据,网联汽车可形成行驶轨迹。 用户通过点击智能网联车辆模型,可查看当前车辆的运行数据,包括: 1)车辆信息: ① 车辆编号、类型、颜色、牌照等; ② 任务状态; ③ 统计数据:行驶里程; ④ GPS坐标; ⑤ 当前车速; ⑥ 行进方向; ⑦ 加速度; ⑧ 前方车距; ⑨ 后方车距; ⑩ 两侧车距; 11 剩余油量/电量; 12 毫米波雷达危险目标信息; 13 车辆判断到的前侧的车、人的具体信息(类型、距离、速度); (4)应急事件的突出提示和响应 ① 根据OBU、RSU对车辆运行数据、道路交通数据的交换及综合分析,由信息中心根据紧急事件判断规则; ② 对当前车辆形式路线中发生或将要发生的紧急事件,按照评估得出的事件类型,在系统右上角以高亮红色信息对监管人员予以提示,以便提醒管理员对事件迅速响应,快速调度,解决问题。如果不解决,就一直显示在右上角不消失。 2.数字孪生交通仿真教学系统模块 基于车路协同的数字孪生仿真教学模块。该模块可通过点击中央展示区下方的“仿真教学”按钮进行切换。 仿真教学模块,通过结合交通仿真软件和数字孪生校园,不仅可以辅助学生进行交通仿真实训,也通过沉浸式的3D场景反馈,让学生能够真实的感知物理世界在数字世界的驱动和映射,很好的提升了实训效率和成果。 仿真教学模块包括2种教学功能: (1)交通流仿真教学 ① 系统提供三种典型的交通流仿真模型: ② T型交叉路口汇流模型; ③ 单向车道事故模型; ④ 立体交通枢纽分流模型。 1)学生仿真实训: 学生可选择并加载交通流仿真模型,系统自动搭建场景三维模型,并按照设定参数模拟交通流。学生可通过对交通流参数的修改,控制交通流中的车辆类型、车速、加速度、跟车率、超车率、驾驶倾向性等参数,实时更新和驱动交通流,改善道路拥堵率。整个实验场景,通过仿真程序的实时计算和驱动,可以实时更新到数字孪生3D场景中。 2)实训结果评测: 在仿真时间结束后,根据学生修改的交通流参数和仿真结果,对比常用的交通指标进行评价与对比,生成对应的仿真考核报告。仿真考核报告需包括:学生信息、拥堵率、拥堵时长、事故率、综合成绩等维度,其中拥堵率、拥堵时长、事故率等参数,应当以可视化图表形式展示。 (2)特殊交通事件应急处理教学 ① 系统提供四种固定特殊交通事件: ② 交叉路口碰撞事件; ③ 行人闯入道路事件; ④ 超视距路况前向碰撞事件; ⑤ 高优先级车辆通行事件。 1)学生仿真实训: 学生可从中选择某一种或几种事件,将其布置在智能网联汽车行驶路线中,模拟现实世界的突发事件,观察汽车应对方式,并通过对信息中心回传的智能网联汽车实时运行数据,对车辆状态进行分析判断,检测车辆对应急事件的反应速度、处置方式、合格程度。 2)实训结果评测: 每次事件结束,根据车辆的历史运行数据,生成相应的紧急事件反馈评价报告。 3.系统技术指标 (1) 三维建模参数指标 1) 高精度三维模型开发 ① 建模对象应至少包含:校园大门*1、教学楼*2栋、装配车间大楼*1栋、驾驶测试实训场地*1处、生活区*4栋、桥梁*1、关键路口*1、物流车*1、清扫车*1、非机动车*2; ② 模型总面数不低于120万三角面,材质球数量不低于35个,贴图尺寸以****级别为主,****级别为辅; ③ 模型精度不低于300LOD; ④ 场景帧率需大于60帧; ⑤ 场景模型:在20m范围内观察必须是实体模型,在20m到50m范围内观察为实体模型和面片模型结合,在50m范围外观察以面片和实体低模型结合; ⑥ 动态模型采用灯光探测器体现光照效果,静态模型用静态光照烘焙,不得出现斑点、死黑等情况; 2) 中精度三维模型开发 ① 动态模型采用灯光探测器体现光照效果,静态模型用静态光照烘焙,不得出现斑点、死黑等情况; ② 建模对象应至少包含:人体模型*3(有明显的身高、体型差异)、外表服装*4(学生、教师、后勤人员、访客); ③ 模型总面数不低于60万三角面,材质球数量不低于10个,贴图尺寸以640级别为主,****级别为辅; ④ 模型精度不低于200LOD; ⑤ 场景帧率需大于60帧。1、智能网联清扫车数量:1套 产品选用量产自动驾驶清扫车,尤其是选用了车规级线控制动、线控转向系统,加装自动驾驶传感器设备,成为一台可自主行驶的校园道路清扫车。该清扫车可完成校园道路自动化清扫作业任务的同时,还可实现车路协同的示范运营。相关专业还可依托该自动驾驶清扫车培养学员掌握无人车线控核心部件及环境感知传感器的装配、调试与维修的动手能力、故障分析与处理能力。适用于作为高职院校自动驾驶汽车课程的实训设备。 1. 功能目标: ① ▲实现特定场景下的点到点无人驾驶功能,包括人机交互、传感、控制和执行等模块,开放地图采集、循迹跟踪、障碍物检测等功能操作接口,并给出实时数据; ② ▲实现自动行驶、自动停车、避障行驶、弯道行驶、转弯掉头、自动清扫、贴边行驶等自动驾驶行驶功能;学校可基于该平台开展教学与科研、先进传感器数据采集、地图采集与编辑、轨迹规划与路径跟踪、障碍物检测、车道线检测等多门试验课程; ③ ▲提供线控CAN协议及功能测试软件; ④ ▲提供激光雷达、毫米波雷达、组合惯导等传感器数据采集等功能测试软件; ⑤ ▲提供学校进行自动驾驶软件二次开发培训; ⑥ ▲提供车规级线控制动、线控转向系统; 2. 技术参数及主要配置: 1) 车辆参数 ① 参考外廓尺寸(mm):************** ② 清扫宽度(mm):≤**** ③ 整备质量(Kg):990 ④ 垃圾容量(L):≤260 ⑤ 最高车速(km/h):≥15 ⑥ 最大续航里程(Km):40 ⑦ 最大爬坡度(%):≥20 ⑧ 最大工作速度(km/h):8 ⑨ 百转弯半径(mm):**** ⑩ 驱动功率(W):**** 11 电机最大功率(kw):2-3 12 充电器:车载式 13 电池类型:锂电(带BMS) 14 电池包容量:60V 40Ah 15 制动系统:液压双碟刹制动 16 扫刷、风机:主刷*1+边刷*4+风机*2+振尘*2 17 主减速比:10:1 18 电机驱动形式:后置后驱 19 充电电压(V):220 20 充电时间(h):6—8 2) 传感器参数 a. 激光雷达 ① 型号:16线均匀2度激光雷达; ② 测距方式:脉冲式; ③ 激光波段:905nm ,激光等级:1级(人眼安全),激光通道:16路; ④ 测量范围:150米,测距精度:±3cm; ⑤ 单回波数据速率(双回波) :32万点/秒(64万点/秒); ⑥ 视场角:垂直 -15~+15°(无水平0°激光扫描线),水平:360°; ⑦ 角度分辨率:垂直:均匀2°;水平:5Hz: 0.09°、10Hz: 0.18°、20Hz: 0.36°; ⑧ 扫描速度:5Hz、10Hz、20Hz(可配置); ⑨ 通信接口:以太网、PPS; ⑩ 供电范围 +9V~+36VDC; 11 操作温度 -20℃~+60℃(B型); 12 储存温度 -40℃~+85℃; 13 冲击:500 m/sec2,持续11 ms; 14 振动:5Hz~****Hz,3G rms; 15 防护等级:IP67; 16 尺寸:Ф102mm*81mm; 17 重量:****g(标准型)。 b. 毫米波雷达 ① 尺寸:W*L*H (略)8x30.66mm; ② 重量:320g; ③ 材料:外壳前端/后盖 PBT GF 30 黑/AC-**** 压铸铝或 EN AW**** AIMg3 压铸铝; ④ 雷达发射频率:遵循 ETSI FCC,76-77GHz; ⑤ 传输能力:平均/峰值EIRP,14.1dBm@77GHz/<35.1dBm 扫频带宽 500MHz; ⑥ 电源:+8.0V-32V DC; ⑦ 功耗:典型值:6.6W/550mA;峰值:12W/1.0A; ⑧ 操作温度:-40℃…+85℃; ⑨ 存储温度:-40℃…+90℃; ⑩ 冲击:500m/s2@6ms半正弦; 11 振动:20[(m/s2 ) 2/Hz]@10Hz/0.14[(m/s2 ) 2 /Hz]@****Hz(峰值); 12 防护等级:IP56; 13 接口1xCAN-高速 500 kbit/s; 14 测距范围:0.20 - 250m (长距模式),0.20 - 70m /100m (短距模式, ±45°范围内),0.20 - 20m (短距模式,±60°范围内); 15 距离测量分辨率:点目标,非跟踪1.79m(长距模式),0.39m(短距模式,0.2m@standstill),在满足1.5到2倍分辨率的条件下可对两个物体进行区分; 16 距离测量精度:点目标,非跟踪±0.40 m(长距模式),±0.10m(短距模式,±0.05m@standstill); 17 水平角分辨率1.6°(长距模式),3.2°@ 0°/4.5°@±45°/ 12.3°@±60°(短距模式),在满足1.5到2倍分辨率的条件下可对两个物体进行区分; 18 水平角精度:点目标,非跟踪 ±0.1°(长距模式),±0.3°@0°/ ±1°@±45°/±5°@±60°(短距模式); 19 速度范围 -400 km/h...+200 km/h (-表示远离目标,+表示靠近目标); 20 速度分辨率0.37 km/h(长距模式),0.43 km/h(短距模式)速度精度±0.1km/h; 21 天线通道数 4TX/ 6RX = 24通道= 2TX/6RX(长距模式)、2TX/6RX(短距模式),使用数字波束合成技术(DBF); 22 循环周期长距和短距均为 60ms。 c. 超声波波雷达 ① 工作电压:DC 12V; ② 工作频率:48KHz(左右)、58KHz(前后); ③ 探测距离:20cm-500cm; ④ 水平探测角度:90±10°; ⑤ 垂直探测角度:45±5°; ⑥ 工作温度:-40-85℃; ⑦ 防护等级:IP67; ⑧ 通信接口:CAN。 d. 组合惯导 ① 供电电压:24V DC额定(9~36V DC)功耗<7W; ② 工作温度:-40°C~+60°C; ③ 防护等级:IP65; ④ 物理尺寸:102mmx56mmx38mm; ⑤ 重量:<250g。 ⑥ 接口特性参数:接口方式:2路RS232、1路RS422、1路差分信号,2路单端、支持PPS、EVENTMARK输入/输出;传输速率:(略) bps(可配置); ⑦ 主要器件特性参数:陀螺:量程±120°/s;加速度计:量程±6g; ⑧ 系统实时精度:航向:0.1°(双天线模式基线长度≥2m),0.2°(单天线模式);姿态精度≤0.2°(1σ);位置:GNSS单点定位<5m (CEP),GNSSRTK 2cm+lppm (CEP);速度精度:O.lm/s(卫星信号良好);速度更新速率≥100Hz(可配置);启动时间:≤10s;对准时间:1~2min(取决于动态机动形式)双天线辅助定向时间< 1min。 e. 单目摄像头 ① 数据接口:IEEE 802.3 **** baseT; ② 分辨率:**** × 964; ③ 传感器型号:Sony ICX445; ④ 传感器类型:CCD逐行扫描; ⑤ 传感器尺寸:Type 1/3; ⑥ 像元尺寸:3.75 μm; ⑦ 在全分辨率下的最大帧率:30 fps; ⑧ A/D:14 bit; ⑨ 板载FIFO:64 MB; ⑩ 位深:8/12 bit; 11 灰度模式:Mono 8,Mono12,Mono12 Packed; 12 YUV彩色模式:YUV411 Packed,YUV422 Packed,YUV444 Packed; 13 RGB彩色模式:RGB8 Packed,BGR8 Packed; 14 Raw彩色模式:BayerRG8,Bayer RG12,BayerRG12Packed; 15 光耦隔离I/Os:1入3出; 16 工作温度:+5℃~+45℃; 17 供电(DC):PoE/ 12V – 24V; 18 功率(12V):2.1W(PoE)/2.5W(非PoE); 19 重量:80g; 20 机身尺寸(L×W×H):60.5×29×29mm,含线缆接插件; 21 符合规范:CE, FCC Class B, RoHS。 3) 功能特点: ① 传感器数据接口:毫米波雷达、视觉、激光雷达、北斗RTK、惯导等传感器数据接口; ② 车辆横纵向控制通讯协议:车辆横向控制、车辆纵向控制; ③ 可适配车路协同路段设备,上传车辆状态数据; ④ 提供线控控制器、线控控制、传感器数据采集接口及相关使用手册,支持学校进行自动驾驶软件二次开发,并提供相关培训。 4) 实训项目 ① 自动驾驶清扫车原理与功能构成; ② 自动驾驶传感清扫车器功能与安装调试; ③ 底盘线控技术性能试验; ④ 自动驾驶汽车传感器数据采集、地图采集与编辑; ⑤ 激光雷达SLAM自主定位与导航; ⑥ 实现路径规划与轨迹跟踪的原理与方法; ⑦ 实现传感融合算法及决策算法; ⑧ 基于深度学习的障碍物检测、车道线检测功能实现. 2、V2X路端设备,数量:1套 1. 边缘计算设(MEC)(1套) 采用Intel(CPU)+ NVIDIA(GPU)整体集成方案,集传感器数据解析,目标识别跟踪,多传感器信息融合于一体;同时对传感器运行状态,MEC资源使用状态进行管理输出,能够与车端(RSU-OBU)与平台端(远程无线)实现数据交互。主要性能参数如下: ① CPU:≥I7-****T/I9-****T(8核16线程,35W, 4.4GHz) ② GPU:NVIDIA GTX****及以上 ③ 内存:不低于16G ④ 硬盘:固态硬盘,不低于256G ⑤ 系统:默认Ubuntu18.04,预装CUDA,docker,支持NTP授时 ⑥ 工作温度:-20℃~60℃ ⑦ 工作湿度:≦95%RH,无冷凝 ⑧ 防护等级:≧IP40 2. 毫米波雷达(4套) 毫米波雷达是整个车联网解决方案中最常见的传感器之一,毫米波具有穿透力强,抗干扰性好,测距精准的优点。在传统智能交通行业中,毫米波雷达多用于直线路段的测距和测速。主要性能参数如下: ① 跟踪及检测距离:≧250m(机动车) ② 速度检测:-120km/h ~ +120km/h ③ 测速误差:≦0.2km/h ④ 测距精度:≦0.1m(近距),≦0.5m(远距) ⑤ 测距分辨率:≦0.5m(近距),≦2m(远距) ⑥ 探测目标数:≧128 ⑦ 校时:支持NTP校时,结构体数据带时间戳 ⑧ 工作温度:-20~70℃ ⑨ 工作湿度:95%,无冷凝 ⑩ 防护等级:≧IP66 3. 低延时网络相机(4套) 视频信息能清晰捕捉目标物的几何特征和色彩特征,对于目标类别的辨识及其它表征信息的提取有着重要作用。传统网络摄像头已具备红外探测、数字降噪等功能,对雨、雾、夜晚有着较好地抗干扰性;用于车路协同的摄像头对摄像头的编解码延时有进一步优化。主要性能参数如下: ① 星光级(≦0.001LUx)400万像素摄像头 ② 图像频率:不低于25fps ③ 端到端时延:≦120ms(****P) ④ 2.8-12mm变焦;水平视场角:99.0°~39.0°,垂直视场角:52.0°~22.0°,对角线视场角:118.0°~45.0° ⑤ 支持红外功能、3D数字降噪、120db宽动态、背光补偿、强光抑制等图像自动增强 ⑥ 视频压缩:支持H.265/H.264/ ⑦ 校时:支持NTP校时,结构体数据带时间戳 ⑧ 工作温度:-20~60℃ ⑨ 工作湿度:95%,无冷凝 ⑩ 防护等级:≧IP66 4. 激光雷达(1套) 激光雷达是可移动式系统的核心传感器,它抗干扰性好,测距精度高,不仅能弥补毫米波雷达和摄像头的局部感知盲区,而且由于激光雷达坐标系与可移动式MEC整体坐标系重合,可通过激光雷达实现对所有传感器的快速联合标定。主要性能参数如下: ① 激光等级:1级(人眼安全) ② 点云测距:200m ③ 测距精度:±3cm ④ 垂直视场角:≧30° ⑤ 水平视场角:360°(32线) ⑥ 水平角度分辨率:支持5/10/20 Hz可选 ⑦ 支持NTP校时,结构体数据带时间戳 ⑧ 支持UDP传输 ⑨ 工作温度:-20℃~60°C ⑩ 防护等级:≧IP66 11 工作湿度95%,无冷凝 5. 路侧通信单元(RSU)(1套) RSU是基于3GPP R15标准的车路协同路侧单元,提供C-V2X和5G双链接,能够支持低时延的V2X数据(真实数据和模拟数据)广播,使能智慧交通,为自动驾驶和普通车辆提供通信、协作等信息服务,提升交通安全和效率。主要性能参数如下: ① 标准3GPP REL.14协议 ② 通信距离:≧600m ③ 通信制式:mode4 ④ 频率:10Hz ⑤ 发射功率:23dBm ± 2dB ⑥ 灵敏度:-97dBm ⑦ 系统带宽:10/20M ⑧ 频段B47(****Mhz~****Mhz) ⑨ GNSS:支持GPS/北斗/GLONASS/GALILEO ⑩ 4G频段:B1 B3 B8 B38 B39 B40 B41 11 WIFI:802.11 a/b/g/n/ac 2.4G 5G 12 PC5身份认证:****次/s(SM2签名),****次/s(SM2签签) 13 工作温度:-40℃~80℃ 14 工作湿度:10%~90% 15 防护等级:≧IP65 6. 车载通信单元(OBU)(1套) ① 标准3GPP REL.14协议 ② 通信距离:≧500m ③ 通信制式:mode4 ④ 频率:10Hz ⑤ 发射功率:23dBm ± 2dB ⑥ 灵敏度:-97dBm ⑦ 系统带宽:10/20M ⑧ 频段B47(****Mhz~****Mhz) ⑨ GNSS:支持GPS/北斗/GLONASS/GALILEO ⑩ 定位精度:<30cm(RTK) 11 4G频段:B1 B3 B8 B38 B39 B40 B41 12 WIFI:802.11 a/b/g/n/ac 2.4G 5G 13 PC5身份认证:****次/s(SM2签名),****次/s(SM2、验签) 14 工作温度:-40℃~80℃ 15 工作湿度:10%~90% 7. 路侧其它设施 ① L型杆件:高6.5m,横臂3~5m; ② 无线路由设备:支持4G/5G/wifi,支撑MEC与平台远程数据交互; ③ 落地机箱:室外防雷防水 8. 应用服务器(1台) ① 外观:2U机架式服务器。 ② 处理器:配置≥2颗英特尔至强铜牌****处理器,(处理器基本频率≥1.7GHz,处理器内核数≥6核)。 ③ 内存:配置≥64GB DDR4 ****MHz RDIMM内存,最大支持≥24个内存插槽。 ④ 硬盘:配置≥2块600GB SAS硬盘,最大可选支持硬盘插槽数≥31。 ⑤ RAID:配置独立RAID卡,支持RAID 0/1/10。 ⑥ 网卡:配置≥4个****M电口,配置≥2个10GE光口(含光模块)。 ⑦ 配置≥2块16Gb单端口 HBA卡(含模块)。 ⑧ 扩展插槽:最大支持≥10个PCI-E扩展插槽。 ⑨ 电源:配置≥2个550W白金交流电源模块,支持1+1冗余。 ⑩ 风扇:配置≥4个热插拔的风扇,支持N+1冗余;设备具备耐高温特性,设备工作温度范围为 5℃-45℃。 9. 数据库服务器(1台) ① 外观:2U机架式服务器。 ② 处理器:配置≥2颗英特尔至强铜牌****处理器,(处理器基本频率≥1.7GHz,处理器内核数≥6核)。 ③ 内存:配置≥64GB DDR4 ****MHz RDIMM内存,最大支持≥24个内存插槽。 ④ 硬盘:配置≥2块600GB SAS硬盘,最大可选支持硬盘插槽数≥31。 ⑤ RAID:配置独立RAID卡,支持RAID 0/1/10。 ⑥ 网卡:配置≥4个****M电口,配置≥2个10GE光口(含光模块)。 ⑦ 配置≥2块16Gb单端口 HBA卡(含模块)。 ⑧ 扩展插槽:最大支持≥10个PCI-E扩展插槽。 ⑨ 电源:配置≥2个550W白金交流电源模块,支持1+1冗余。 ⑩ 风扇:配置≥4个热插拔的风扇,支持N+1冗余;设备具备耐高温特性,设备工作温度范围为 5℃-45℃。 10. 台式电脑(1台) 配置要求(不低于):CPU-I5 8G内存、显示器-27寸、显卡-4G独立显卡、硬盘-128G固态硬盘+1T机械硬盘。 3、车路协同云平台,数量:1套 1. V2X信息服务系统(1套) 围绕对智能网联车辆、路侧感知设备、路侧广播单元等协同信息服务需求,实现云端对边端、车端的数据管理、数据补充、数据共享等功能,以数据服务和运营管理为核心定位,建立车路协同信息服务平台。 1. 主要实现以下功能: ① 拓扑关系:可以通过地理关系、业务关系、数据关系等维护拓扑关系,将设备和场景区域进行关联。 ② 设备信息流监管:在设备正常运行的基础上,进一步监管设备的信息流,并进行日志管理,帮助管理人员深入地了解解设备的数据交互情况。 ③ 事件发布服务:向路侧设备下发管控类、安全类事件信息,并支持此类消息的策略配置和自动分发。 ④ 终端设备动态信息维护:在平台侧根据实际道路情况和信号机配时情况统一维护MAP SAPT等V2X信息,动态修改终端设备配置,保障设备配置的正确性、一致性和实时性。 ⑤ 高精度定位服务:接入高精度定位基站的卫星数据,通过后台系统进行解算处理,最终通过蜂窝网络向终端提供RTK高精度定位服务。 2. 车联网接入平台(1套) 本项目涉及路侧和车载设备复杂且多样,设备接入系统要求能够对接不同厂家设备终端,数据实现符合要求进行上报,为项目中其他业务平台提供统一数据订阅、转发等服务要求。 设备接入,统一设备连接管理,多协议适配,包括且不限于TCP、MQTT、HTTP等,用于自定义消息解析规则,用于认证,将设备发送给平台的报文解析为平台统一的报文。设备网关,负责平台侧统一的设备接入,处理对应的请求以及报文,使用对应的协议解析为平台统一的设备信息。 数据转发规则引擎,可使用SQL来订阅消息网关中的数据,并将处理后的数据转发到指定的地方,如:发送消息通知,推送到MQ等。支持标准的SQL语法与拓展函数。 ① 设备接入 对项目区域内不同类型的多种通信协议的路侧设备(如RSU、MEC、毫米波雷达、激光雷达等)、车载终端数据(如自动驾驶监控终端、车载TBOX等)进行统一的数据接入工作 ② 设备管理 对接入系统的终端设备进行个性化协议及网关组件管理,实现对设备的远程管理工作。 ③ 数据订阅 不同的业务系统通过订阅消息的方式获取网关中的数据,并将处理后的数据转发到指定位置,以响应不同系统的数据使用需求。 3. 数据开放平台(1套) 本平台建设需完成信息服务平台功能及数据服务封装,形成统一对外开放openAPI,同时满足对开放openAPI的统一管理、发布、监控、鉴权等一系列管理需求。 本平台主要建设内容如下: ① 开放平台接入网关(openapi gateway) 负责接收互联网接入转发的交易请求,网关是线型集群部署在内网,负责请求的限流、熔断、计费等功能; ② 开放平台门户(openapi portal) 门户主要负责提供给开发者使用的门户页面和服务申请、应用管理等功能。门户也是采用了集群部署的应用服务; ③ 开放平台内管(openapi management) 内管主要提供给管理员进行内部服务、应用审核、基本维护使用,也是集群部署的应用服务; ④ 服务注册发现中心(service center) 服务注册中心是整个服务化的核心,这里服务发现中心主要实现了服务路由和内部服务注册、发现的功能,也是主要采用集群部署; ⑤ 安全服务 安全服务因为是基础鉴权认证服务,提供token发放、token校验、token有效期处理、token更换等基础功能,所以将所有服务都注册到了service center供所有系统使用; ⑥ 开放平台内部服务管理(openapi server) 内部服务管理主要实现了所有开放平台服务元数据的管理、服务接口的配置、应用元数据管理等。 ⑦ 集成服务OpenAPI 完成各接口功能定义,形成便于理解、行业通用的标准服务说明,完成内部业务系统服务调用鉴权封装,形成标准化对外接口。 4、数字孪生校园智慧交通管理与交通仿真教学系统数量:1套 1.数字孪生校园智能交通管理系统模块 开发数字孪生校园智慧交通管理系统,通过搭建分辨率为32:9的LED演示大屏进行全三维沉浸式系统展示。 数字孪生大屏分为三个显示区域:中央展示区;左侧数据展示区;右侧数据展示区。布局参考如图: (1)校园三维场景的还原(中央展示区) 校园三维场景,位于大屏系统的中央展示区。三维场景,通过采用MAYA建模软件,对校区地形、地貌、教学楼、生产生活等区域,进行影视级三维建模,还原校园真实场景。 基于高德地图数据源以及路端设备的数据信息,对校区道路进行1:1还原,构建路网模型,以及路网的路端设备的位置还原。 通过车路协同数据平台,与关键路口位置视觉传感器、路端通信单元(RSU)进行数据通信,获取道路交通实时运行数据,通过实时数据驱动、实时动画渲染的形式还原真实道路状况、天气状况。通过路端传感器,需要获取并展示的数据包括: 1)天气环境与光照场景数据: ① 时间; ② 天气:晴天、多云、雨天、雾、雪、霾等; ③ 风速; ④ 湿度; ⑤ 温度; 2)车路协同示范路口信息: ① 路口位置; ② 路口编号; ③ 路口名称; ④ 路口的车辆类型; ⑤ 路口的车辆位置; ⑥ 路口的车辆统计信息; ⑦ 路口的车流长度; ⑧ 路口的平均车速; ⑨ 路口的行人统计信息; (2)交通运行状态数据实时展示(左右图表区) 在系统大屏的左、右两侧的数据展示区,以多样化形式的实时动态图表,展示当前校区内的运维数据,包括: 1)交通路况信息: ① 道路的实时车流量; ② 道路汽车的平均车速; ③ 当日0-24小时的流量曲线; ④ 最近7天的流量数据统计; 2)硬件设备信息: ① 设备总数; ② 在线设备; ③ 异常设备; ④ 离线设备; ⑤ 设备的分类信息、以及各个分类的数量和占比(环状比例图显示); ⑥ 设备的状态检测信息(各个设备的在线数量、离线量,以柱状图对比显示); ⑦ 交通标志牌信息(类型、位置); 3)事件监测信息: ① 实时交通警报事件的数量、昨日警报事件数量、今日新增警报数量(相比昨日); ② 按时间顺序,列表显示最近5条发生的事件信息; ③ 交通警报事件的分类及各个分类的数量统计和排序、各个分类的占比(饼状图或环状图展示); ④ 当日0-24小时各时段的事件统计曲线图; ⑤ 最近7天的交通警报事件统计; ⑥ 最近7天内每天警报事件最多的分类统计; ⑦ 最近7天内每天警报事件最多的时间段统计; ⑧ 当天警报最多的事件分类和数量、近3天警报最多的事件分类和数量、近7天警报最多的事件分类和数量; 4)可支持路口监控视频信息接入(有线网络环境): ① 通过接入路口监控视频提供的视频流媒体URL,在数字孪生大屏窗口进行实时的监控视频播放,实现对路口的真实场景的还原展示; ② 通过深度学习AI算法,对实时视频流内的车、人、非机动车等信息,进行分类识别和标注,并通过大屏窗口进行实时展示; ③ 针对深度学习识别得到的不同标注信息,进行标注信息的分类和数量的统计; (3)基于数据驱动的智能网联汽车运行态势监控 在系统大屏中央区域,可以进行场景切换:“校园三维数字孪生场景”、“智能网联汽车实时驾驶场景”,可以点击切换。 智能网联车模型的各个车载单元数据,实时获取,实时驱动控制车辆模型在虚拟校园三维场景道路中的运动。同时还支持车辆实时驾驶画面镜头切换,构建车辆真实运行态势与三维演示动画的实时映射,实现智能网联汽车交通流数字孪生。 在中央展示区,智能网联汽车模型按照从信息中心获取的运行数据,沿实际行驶的道路在虚拟校园三维模型的道路中运行。根据历史行驶数据,网联汽车可形成行驶轨迹。 用户通过点击智能网联车辆模型,可查看当前车辆的运行数据,包括: 1)车辆信息: ① 车辆编号、类型、颜色、牌照等; ② 任务状态; ③ 统计数据:行驶里程; ④ GPS坐标; ⑤ 当前车速; ⑥ 行进方向; ⑦ 加速度; ⑧ 前方车距; ⑨ 后方车距; ⑩ 两侧车距; 11 剩余油量/电量; 12 毫米波雷达危险目标信息; 13 车辆判断到的前侧的车、人的具体信息(类型、距离、速度); (4)应急事件的突出提示和响应 ① 根据OBU、RSU对车辆运行数据、道路交通数据的交换及综合分析,由信息中心根据紧急事件判断规则; ② 对当前车辆形式路线中发生或将要发生的紧急事件,按照评估得出的事件类型,在系统右上角以高亮红色信息对监管人员予以提示,以便提醒管理员对事件迅速响应,快速调度,解决问题。如果不解决,就一直显示在右上角不消失。 2.数字孪生交通仿真教学系统模块 基于车路协同的数字孪生仿真教学模块。该模块可通过点击中央展示区下方的“仿真教学”按钮进行切换。 仿真教学模块,通过结合交通仿真软件和数字孪生校园,不仅可以辅助学生进行交通仿真实训,也通过沉浸式的3D场景反馈,让学生能够真实的感知物理世界在数字世界的驱动和映射,很好的提升了实训效率和成果。 仿真教学模块包括2种教学功能: (1)交通流仿真教学 ① 系统提供三种典型的交通流仿真模型: ② T型交叉路口汇流模型; ③ 单向车道事故模型; ④ 立体交通枢纽分流模型。 1)学生仿真实训: 学生可选择并加载交通流仿真模型,系统自动搭建场景三维模型,并按照设定参数模拟交通流。学生可通过对交通流参数的修改,控制交通流中的车辆类型、车速、加速度、跟车率、超车率、驾驶倾向性等参数,实时更新和驱动交通流,改善道路拥堵率。整个实验场景,通过仿真程序的实时计算和驱动,可以实时更新到数字孪生3D场景中。 2)实训结果评测: 在仿真时间结束后,根据学生修改的交通流参数和仿真结果,对比常用的交通指标进行评价与对比,生成对应的仿真考核报告。仿真考核报告需包括:学生信息、拥堵率、拥堵时长、事故率、综合成绩等维度,其中拥堵率、拥堵时长、事故率等参数,应当以可视化图表形式展示。 (2)特殊交通事件应急处理教学 ① 系统提供四种固定特殊交通事件: ② 交叉路口碰撞事件; ③ 行人闯入道路事件; ④ 超视距路况前向碰撞事件; ⑤ 高优先级车辆通行事件。 1)学生仿真实训: 学生可从中选择某一种或几种事件,将其布置在智能网联汽车行驶路线中,模拟现实世界的突发事件,观察汽车应对方式,并通过对信息中心回传的智能网联汽车实时运行数据,对车辆状态进行分析判断,检测车辆对应急事件的反应速度、处置方式、合格程度。 2)实训结果评测: 每次事件结束,根据车辆的历史运行数据,生成相应的紧急事件反馈评价报告。 3.系统技术指标 (1) 三维建模参数指标 1) 高精度三维模型开发 ① 建模对象应至少包含:校园大门*1、教学楼*2栋、装配车间大楼*1栋、驾驶测试实训场地*1处、生活区*4栋、桥梁*1、关键路口*1、物流车*1、清扫车*1、非机动车*2; ② 模型总面数不低于120万三角面,材质球数量不低于35个,贴图尺寸以****级别为主,****级别为辅; ③ 模型精度不低于300LOD; ④ 场景帧率需大于60帧; ⑤ 场景模型:在20m范围内观察必须是实体模型,在20m到50m范围内观察为实体模型和面片模型结合,在50m范围外观察以面片和实体低模型结合; ⑥ 动态模型采用灯光探测器体现光照效果,静态模型用静态光照烘焙,不得出现斑点、死黑等情况; 2) 中精度三维模型开发 ① 动态模型采用灯光探测器体现光照效果,静态模型用静态光照烘焙,不得出现斑点、死黑等情况; ② 建模对象应至少包含:人体模型*3(有明显的身高、体型差异)、外表服装*4(学生、教师、后勤人员、访客); ③ 模型总面数不低于60万三角面,材质球数量不低于10个,贴图尺寸以640级别为主,****级别为辅; ④ 模型精度不低于200LOD; ⑤ 场景帧率需大于60帧。1、智能网联清扫车数量:1套 产品选用量产自动驾驶清扫车,尤其是选用了车规级线控制动、线控转向系统,加装自动驾驶传感器设备,成为一台可自主行驶的校园道路清扫车。该清扫车可完成校园道路自动化清扫作业任务的同时,还可实现车路协同的示范运营。相关专业还可依托该自动驾驶清扫车培养学员掌握无人车线控核心部件及环境感知传感器的装配、调试与维修的动手能力、故障分析与处理能力。适用于作为高职院校自动驾驶汽车课程的实训设备。 1. 功能目标: ① ▲实现特定场景下的点到点无人驾驶功能,包括人机交互、传感、控制和执行等模块,开放地图采集、循迹跟踪、障碍物检测等功能操作接口,并给出实时数据; ② ▲实现自动行驶、自动停车、避障行驶、弯道行驶、转弯掉头、自动清扫、贴边行驶等自动驾驶行驶功能;学校可基于该平台开展教学与科研、先进传感器数据采集、地图采集与编辑、轨迹规划与路径跟踪、障碍物检测、车道线检测等多门试验课程; ③ ▲提供线控CAN协议及功能测试软件; ④ ▲提供激光雷达、毫米波雷达、组合惯导等传感器数据采集等功能测试软件; ⑤ ▲提供学校进行自动驾驶软件二次开发培训; ⑥ ▲提供车规级线控制动、线控转向系统; 2. 技术参数及主要配置: 1) 车辆参数 ① 参考外廓尺寸(mm):************** ② 清扫宽度(mm):≤**** ③ 整备质量(Kg):990 ④ 垃圾容量(L):≤260 ⑤ 最高车速(km/h):≥15 ⑥ 最大续航里程(Km):40 ⑦ 最大爬坡度(%):≥20 ⑧ 最大工作速度(km/h):8 ⑨ 百转弯半径(mm):**** ⑩ 驱动功率(W):**** 11 电机最大功率(kw):2-3 12 充电器:车载式 13 电池类型:锂电(带BMS) 14 电池包容量:60V 40Ah 15 制动系统:液压双碟刹制动 16 扫刷、风机:主刷*1+边刷*4+风机*2+振尘*2 17 主减速比:10:1 18 电机驱动形式:后置后驱 19 充电电压(V):220 20 充电时间(h):6—8 2) 传感器参数 a. 激光雷达 ① 型号:16线均匀2度激光雷达; ② 测距方式:脉冲式; ③ 激光波段:905nm ,激光等级:1级(人眼安全),激光通道:16路; ④ 测量范围:150米,测距精度:±3cm; ⑤ 单回波数据速率(双回波) :32万点/秒(64万点/秒); ⑥ 视场角:垂直 -15~+15°(无水平0°激光扫描线),水平:360°; ⑦ 角度分辨率:垂直:均匀2°;水平:5Hz: 0.09°、10Hz: 0.18°、20Hz: 0.36°; ⑧ 扫描速度:5Hz、10Hz、20Hz(可配置); ⑨ 通信接口:以太网、PPS; ⑩ 供电范围 +9V~+36VDC; 11 操作温度 -20℃~+60℃(B型); 12 储存温度 -40℃~+85℃; 13 冲击:500 m/sec2,持续11 ms; 14 振动:5Hz~****Hz,3G rms; 15 防护等级:IP67; 16 尺寸:Ф102mm*81mm; 17 重量:****g(标准型)。 b. 毫米波雷达 ① 尺寸:W*L*H (略)8x30.66mm; ② 重量:320g; ③ 材料:外壳前端/后盖 PBT GF 30 黑/AC-**** 压铸铝或 EN AW**** AIMg3 压铸铝; ④ 雷达发射频率:遵循 ETSI FCC,76-77GHz; ⑤ 传输能力:平均/峰值EIRP,14.1dBm@77GHz/<35.1dBm 扫频带宽 500MHz; ⑥ 电源:+8.0V-32V DC; ⑦ 功耗:典型值:6.6W/550mA;峰值:12W/1.0A; ⑧ 操作温度:-40℃…+85℃; ⑨ 存储温度:-40℃…+90℃; ⑩ 冲击:500m/s2@6ms半正弦; 11 振动:20[(m/s2 ) 2/Hz]@10Hz/0.14[(m/s2 ) 2 /Hz]@****Hz(峰值); 12 防护等级:IP56; 13 接口1xCAN-高速 500 kbit/s; 14 测距范围:0.20 - 250m (长距模式),0.20 - 70m /100m (短距模式, ±45°范围内),0.20 - 20m (短距模式,±60°范围内); 15 距离测量分辨率:点目标,非跟踪1.79m(长距模式),0.39m(短距模式,0.2m@standstill),在满足1.5到2倍分辨率的条件下可对两个物体进行区分; 16 距离测量精度:点目标,非跟踪±0.40 m(长距模式),±0.10m(短距模式,±0.05m@standstill); 17 水平角分辨率1.6°(长距模式),3.2°@ 0°/4.5°@±45°/ 12.3°@±60°(短距模式),在满足1.5到2倍分辨率的条件下可对两个物体进行区分; 18 水平角精度:点目标,非跟踪 ±0.1°(长距模式),±0.3°@0°/ ±1°@±45°/±5°@±60°(短距模式); 19 速度范围 -400 km/h...+200 km/h (-表示远离目标,+表示靠近目标); 20 速度分辨率0.37 km/h(长距模式),0.43 km/h(短距模式)速度精度±0.1km/h; 21 天线通道数 4TX/ 6RX = 24通道= 2TX/6RX(长距模式)、2TX/6RX(短距模式),使用数字波束合成技术(DBF); 22 循环周期长距和短距均为 60ms。 c. 超声波波雷达 ① 工作电压:DC 12V; ② 工作频率:48KHz(左右)、58KHz(前后); ③ 探测距离:20cm-500cm; ④ 水平探测角度:90±10°; ⑤ 垂直探测角度:45±5°; ⑥ 工作温度:-40-85℃; ⑦ 防护等级:IP67; ⑧ 通信接口:CAN。 d. 组合惯导 ① 供电电压:24V DC额定(9~36V DC)功耗<7W; ② 工作温度:-40°C~+60°C; ③ 防护等级:IP65; ④ 物理尺寸:102mmx56mmx38mm; ⑤ 重量:<250g。 ⑥ 接口特性参数:接口方式:2路RS232、1路RS422、1路差分信号,2路单端、支持PPS、EVENTMARK输入/输出;传输速率:(略) bps(可配置); ⑦ 主要器件特性参数:陀螺:量程±120°/s;加速度计:量程±6g; ⑧ 系统实时精度:航向:0.1°(双天线模式基线长度≥2m),0.2°(单天线模式);姿态精度≤0.2°(1σ);位置:GNSS单点定位<5m (CEP),GNSSRTK 2cm+lppm (CEP);速度精度:O.lm/s(卫星信号良好);速度更新速率≥100Hz(可配置);启动时间:≤10s;对准时间:1~2min(取决于动态机动形式)双天线辅助定向时间< 1min。 e. 单目摄像头 ① 数据接口:IEEE 802.3 **** baseT; ② 分辨率:**** × 964; ③ 传感器型号:Sony ICX445; ④ 传感器类型:CCD逐行扫描; ⑤ 传感器尺寸:Type 1/3; ⑥ 像元尺寸:3.75 μm; ⑦ 在全分辨率下的最大帧率:30 fps; ⑧ A/D:14 bit; ⑨ 板载FIFO:64 MB; ⑩ 位深:8/12 bit; 11 灰度模式:Mono 8,Mono12,Mono12 Packed; 12 YUV彩色模式:YUV411 Packed,YUV422 Packed,YUV444 Packed; 13 RGB彩色模式:RGB8 Packed,BGR8 Packed; 14 Raw彩色模式:BayerRG8,Bayer RG12,BayerRG12Packed; 15 光耦隔离I/Os:1入3出; 16 工作温度:+5℃~+45℃; 17 供电(DC):PoE/ 12V – 24V; 18 功率(12V):2.1W(PoE)/2.5W(非PoE); 19 重量:80g; 20 机身尺寸(L×W×H):60.5×29×29mm,含线缆接插件; 21 符合规范:CE, FCC Class B, RoHS。 3) 功能特点: ① 传感器数据接口:毫米波雷达、视觉、激光雷达、北斗RTK、惯导等传感器数据接口; ② 车辆横纵向控制通讯协议:车辆横向控制、车辆纵向控制; ③ 可适配车路协同路段设备,上传车辆状态数据; ④ 提供线控控制器、线控控制、传感器数据采集接口及相关使用手册,支持学校进行自动驾驶软件二次开发,并提供相关培训。 4) 实训项目 ① 自动驾驶清扫车原理与功能构成; ② 自动驾驶传感清扫车器功能与安装调试; ③ 底盘线控技术性能试验; ④ 自动驾驶汽车传感器数据采集、地图采集与编辑; ⑤ 激光雷达SLAM自主定位与导航; ⑥ 实现路径规划与轨迹跟踪的原理与方法; ⑦ 实现传感融合算法及决策算法; ⑧ 基于深度学习的障碍物检测、车道线检测功能实现. 2、V2X路端设备,数量:1套 1. 边缘计算设(MEC)(1套) 采用Intel(CPU)+ NVIDIA(GPU)整体集成方案,集传感器数据解析,目标识别跟踪,多传感器信息融合于一体;同时对传感器运行状态,MEC资源使用状态进行管理输出,能够与车端(RSU-OBU)与平台端(远程无线)实现数据交互。主要性能参数如下: ① CPU:≥I7-****T/I9-****T(8核16线程,35W, 4.4GHz) ② GPU:NVIDIA GTX****及以上 ③ 内存:不低于16G ④ 硬盘:固态硬盘,不低于256G ⑤ 系统:默认Ubuntu18.04,预装CUDA,docker,支持NTP授时 ⑥ 工作温度:-20℃~60℃ ⑦ 工作湿度:≦95%RH,无冷凝 ⑧ 防护等级:≧IP40 2. 毫米波雷达(4套) 毫米波雷达是整个车联网解决方案中最常见的传感器之一,毫米波具有穿透力强,抗干扰性好,测距精准的优点。在传统智能交通行业中,毫米波雷达多用于直线路段的测距和测速。主要性能参数如下: ① 跟踪及检测距离:≧250m(机动车) ② 速度检测:-120km/h ~ +120km/h ③ 测速误差:≦0.2km/h ④ 测距精度:≦0.1m(近距),≦0.5m(远距) ⑤ 测距分辨率:≦0.5m(近距),≦2m(远距) ⑥ 探测目标数:≧128 ⑦ 校时:支持NTP校时,结构体数据带时间戳 ⑧ 工作温度:-20~70℃ ⑨ 工作湿度:95%,无冷凝 ⑩ 防护等级:≧IP66 3. 低延时网络相机(4套) 视频信息能清晰捕捉目标物的几何特征和色彩特征,对于目标类别的辨识及其它表征信息的提取有着重要作用。传统网络摄像头已具备红外探测、数字降噪等功能,对雨、雾、夜晚有着较好地抗干扰性;用于车路协同的摄像头对摄像头的编解码延时有进一步优化。主要性能参数如下: ① 星光级(≦0.001LUx)400万像素摄像头 ② 图像频率:不低于25fps ③ 端到端时延:≦120ms(****P) ④ 2.8-12mm变焦;水平视场角:99.0°~39.0°,垂直视场角:52.0°~22.0°,对角线视场角:118.0°~45.0° ⑤ 支持红外功能、3D数字降噪、120db宽动态、背光补偿、强光抑制等图像自动增强 ⑥ 视频压缩:支持H.265/H.264/ ⑦ 校时:支持NTP校时,结构体数据带时间戳 ⑧ 工作温度:-20~60℃ ⑨ 工作湿度:95%,无冷凝 ⑩ 防护等级:≧IP66 4. 激光雷达(1套) 激光雷达是可移动式系统的核心传感器,它抗干扰性好,测距精度高,不仅能弥补毫米波雷达和摄像头的局部感知盲区,而且由于激光雷达坐标系与可移动式MEC整体坐标系重合,可通过激光雷达实现对所有传感器的快速联合标定。主要性能参数如下: ① 激光等级:1级(人眼安全) ② 点云测距:200m ③ 测距精度:±3cm ④ 垂直视场角:≧30° ⑤ 水平视场角:360°(32线) ⑥ 水平角度分辨率:支持5/10/20 Hz可选 ⑦ 支持NTP校时,结构体数据带时间戳 ⑧ 支持UDP传输 ⑨ 工作温度:-20℃~60°C ⑩ 防护等级:≧IP66 11 工作湿度95%,无冷凝 5. 路侧通信单元(RSU)(1套) RSU是基于3GPP R15标准的车路协同路侧单元,提供C-V2X和5G双链接,能够支持低时延的V2X数据(真实数据和模拟数据)广播,使能智慧交通,为自动驾驶和普通车辆提供通信、协作等信息服务,提升交通安全和效率。主要性能参数如下: ① 标准3GPP REL.14协议 ② 通信距离:≧600m ③ 通信制式:mode4 ④ 频率:10Hz ⑤ 发射功率:23dBm ± 2dB ⑥ 灵敏度:-97dBm ⑦ 系统带宽:10/20M ⑧ 频段B47(****Mhz~****Mhz) ⑨ GNSS:支持GPS/北斗/GLONASS/GALILEO ⑩ 4G频段:B1 B3 B8 B38 B39 B40 B41 11 WIFI:802.11 a/b/g/n/ac 2.4G 5G 12 PC5身份认证:****次/s(SM2签名),****次/s(SM2签签) 13 工作温度:-40℃~80℃ 14 工作湿度:10%~90% 15 防护等级:≧IP65 6. 车载通信单元(OBU)(1套) ① 标准3GPP REL.14协议 ② 通信距离:≧500m ③ 通信制式:mode4 ④ 频率:10Hz ⑤ 发射功率:23dBm ± 2dB ⑥ 灵敏度:-97dBm ⑦ 系统带宽:10/20M ⑧ 频段B47(****Mhz~****Mhz) ⑨ GNSS:支持GPS/北斗/GLONASS/GALILEO ⑩ 定位精度:<30cm(RTK) 11 4G频段:B1 B3 B8 B38 B39 B40 B41 12 WIFI:802.11 a/b/g/n/ac 2.4G 5G 13 PC5身份认证:****次/s(SM2签名),****次/s(SM2、验签) 14 工作温度:-40℃~80℃ 15 工作湿度:10%~90% 7. 路侧其它设施 ① L型杆件:高6.5m,横臂3~5m; ② 无线路由设备:支持4G/5G/wifi,支撑MEC与平台远程数据交互; ③ 落地机箱:室外防雷防水 8. 应用服务器(1台) ① 外观:2U机架式服务器。 ② 处理器:配置≥2颗英特尔至强铜牌****处理器,(处理器基本频率≥1.7GHz,处理器内核数≥6核)。 ③ 内存:配置≥64GB DDR4 ****MHz RDIMM内存,最大支持≥24个内存插槽。 ④ 硬盘:配置≥2块600GB SAS硬盘,最大可选支持硬盘插槽数≥31。 ⑤ RAID:配置独立RAID卡,支持RAID 0/1/10。 ⑥ 网卡:配置≥4个****M电口,配置≥2个10GE光口(含光模块)。 ⑦ 配置≥2块16Gb单端口 HBA卡(含模块)。 ⑧ 扩展插槽:最大支持≥10个PCI-E扩展插槽。 ⑨ 电源:配置≥2个550W白金交流电源模块,支持1+1冗余。 ⑩ 风扇:配置≥4个热插拔的风扇,支持N+1冗余;设备具备耐高温特性,设备工作温度范围为 5℃-45℃。 9. 数据库服务器(1台) ① 外观:2U机架式服务器。 ② 处理器:配置≥2颗英特尔至强铜牌****处理器,(处理器基本频率≥1.7GHz,处理器内核数≥6核)。 ③ 内存:配置≥64GB DDR4 ****MHz RDIMM内存,最大支持≥24个内存插槽。 ④ 硬盘:配置≥2块600GB SAS硬盘,最大可选支持硬盘插槽数≥31。 ⑤ RAID:配置独立RAID卡,支持RAID 0/1/10。 ⑥ 网卡:配置≥4个****M电口,配置≥2个10GE光口(含光模块)。 ⑦ 配置≥2块16Gb单端口 HBA卡(含模块)。 ⑧ 扩展插槽:最大支持≥10个PCI-E扩展插槽。 ⑨ 电源:配置≥2个550W白金交流电源模块,支持1+1冗余。 ⑩ 风扇:配置≥4个热插拔的风扇,支持N+1冗余;设备具备耐高温特性,设备工作温度范围为 5℃-45℃。 10. 台式电脑(1台) 配置要求(不低于):CPU-I5 8G内存、显示器-27寸、显卡-4G独立显卡、硬盘-128G固态硬盘+1T机械硬盘。 3、车路协同云平台,数量:1套 1. V2X信息服务系统(1套) 围绕对智能网联车辆、路侧感知设备、路侧广播单元等协同信息服务需求,实现云端对边端、车端的数据管理、数据补充、数据共享等功能,以数据服务和运营管理为核心定位,建立车路协同信息服务平台。 1. 主要实现以下功能: ① 拓扑关系:可以通过地理关系、业务关系、数据关系等维护拓扑关系,将设备和场景区域进行关联。 ② 设备信息流监管:在设备正常运行的基础上,进一步监管设备的信息流,并进行日志管理,帮助管理人员深入地了解解设备的数据交互情况。 ③ 事件发布服务:向路侧设备下发管控类、安全类事件信息,并支持此类消息的策略配置和自动分发。 ④ 终端设备动态信息维护:在平台侧根据实际道路情况和信号机配时情况统一维护MAP SAPT等V2X信息,动态修改终端设备配置,保障设备配置的正确性、一致性和实时性。 ⑤ 高精度定位服务:接入高精度定位基站的卫星数据,通过后台系统进行解算处理,最终通过蜂窝网络向终端提供RTK高精度定位服务。 2. 车联网接入平台(1套) 本项目涉及路侧和车载设备复杂且多样,设备接入系统要求能够对接不同厂家设备终端,数据实现符合要求进行上报,为项目中其他业务平台提供统一数据订阅、转发等服务要求。 设备接入,统一设备连接管理,多协议适配,包括且不限于TCP、MQTT、HTTP等,用于自定义消息解析规则,用于认证,将设备发送给平台的报文解析为平台统一的报文。设备网关,负责平台侧统一的设备接入,处理对应的请求以及报文,使用对应的协议解析为平台统一的设备信息。 数据转发规则引擎,可使用SQL来订阅消息网关中的数据,并将处理后的数据转发到指定的地方,如:发送消息通知,推送到MQ等。支持标准的SQL语法与拓展函数。 ① 设备接入 对项目区域内不同类型的多种通信协议的路侧设备(如RSU、MEC、毫米波雷达、激光雷达等)、车载终端数据(如自动驾驶监控终端、车载TBOX等)进行统一的数据接入工作 ② 设备管理 对接入系统的终端设备进行个性化协议及网关组件管理,实现对设备的远程管理工作。 ③ 数据订阅 不同的业务系统通过订阅消息的方式获取网关中的数据,并将处理后的数据转发到指定位置,以响应不同系统的数据使用需求。 3. 数据开放平台(1套) 本平台建设需完成信息服务平台功能及数据服务封装,形成统一对外开放openAPI,同时满足对开放openAPI的统一管理、发布、监控、鉴权等一系列管理需求。 本平台主要建设内容如下: ① 开放平台接入网关(openapi gateway) 负责接收互联网接入转发的交易请求,网关是线型集群部署在内网,负责请求的限流、熔断、计费等功能; ② 开放平台门户(openapi portal) 门户主要负责提供给开发者使用的门户页面和服务申请、应用管理等功能。门户也是采用了集群部署的应用服务; ③ 开放平台内管(openapi management) 内管主要提供给管理员进行内部服务、应用审核、基本维护使用,也是集群部署的应用服务; ④ 服务注册发现中心(service center) 服务注册中心是整个服务化的核心,这里服务发现中心主要实现了服务路由和内部服务注册、发现的功能,也是主要采用集群部署; ⑤ 安全服务 安全服务因为是基础鉴权认证服务,提供token发放、token校验、token有效期处理、token更换等基础功能,所以将所有服务都注册到了service center供所有系统使用; ⑥ 开放平台内部服务管理(openapi server) 内部服务管理主要实现了所有开放平台服务元数据的管理、服务接口的配置、应用元数据管理等。 ⑦ 集成服务OpenAPI 完成各接口功能定义,形成便于理解、行业通用的标准服务说明,完成内部业务系统服务调用鉴权封装,形成标准化对外接口。 4、数字孪生校园智慧交通管理与交通仿真教学系统数量:1套 1.数字孪生校园智能交通管理系统模块 开发数字孪生校园智慧交通管理系统,通过搭建分辨率为32:9的LED演示大屏进行全三维沉浸式系统展示。 数字孪生大屏分为三个显示区域:中央展示区;左侧数据展示区;右侧数据展示区。布局参考如图: (1)校园三维场景的还原(中央展示区) 校园三维场景,位于大屏系统的中央展示区。三维场景,通过采用MAYA建模软件,对校区地形、地貌、教学楼、生产生活等区域,进行影视级三维建模,还原校园真实场景。 基于高德地图数据源以及路端设备的数据信息,对校区道路进行1:1还原,构建路网模型,以及路网的路端设备的位置还原。 通过车路协同数据平台,与关键路口位置视觉传感器、路端通信单元(RSU)进行数据通信,获取道路交通实时运行数据,通过实时数据驱动、实时动画渲染的形式还原真实道路状况、天气状况。通过路端传感器,需要获取并展示的数据包括: 1)天气环境与光照场景数据: ① 时间; ② 天气:晴天、多云、雨天、雾、雪、霾等; ③ 风速; ④ 湿度; ⑤ 温度; 2)车路协同示范路口信息: ① 路口位置; ② 路口编号; ③ 路口名称; ④ 路口的车辆类型; ⑤ 路口的车辆位置; ⑥ 路口的车辆统计信息; ⑦ 路口的车流长度; ⑧ 路口的平均车速; ⑨ 路口的行人统计信息; (2)交通运行状态数据实时展示(左右图表区) 在系统大屏的左、右两侧的数据展示区,以多样化形式的实时动态图表,展示当前校区内的运维数据,包括: 1)交通路况信息: ① 道路的实时车流量; ② 道路汽车的平均车速; ③ 当日0-24小时的流量曲线; ④ 最近7天的流量数据统计; 2)硬件设备信息: ① 设备总数; ② 在线设备; ③ 异常设备; ④ 离线设备; ⑤ 设备的分类信息、以及各个分类的数量和占比(环状比例图显示); ⑥ 设备的状态检测信息(各个设备的在线数量、离线量,以柱状图对比显示); ⑦ 交通标志牌信息(类型、位置); 3)事件监测信息: ① 实时交通警报事件的数量、昨日警报事件数量、今日新增警报数量(相比昨日); ② 按时间顺序,列表显示最近5条发生的事件信息; ③ 交通警报事件的分类及各个分类的数量统计和排序、各个分类的占比(饼状图或环状图展示); ④ 当日0-24小时各时段的事件统计曲线图; ⑤ 最近7天的交通警报事件统计; ⑥ 最近7天内每天警报事件最多的分类统计; ⑦ 最近7天内每天警报事件最多的时间段统计; ⑧ 当天警报最多的事件分类和数量、近3天警报最多的事件分类和数量、近7天警报最多的事件分类和数量; 4)可支持路口监控视频信息接入(有线网络环境): ① 通过接入路口监控视频提供的视频流媒体URL,在数字孪生大屏窗口进行实时的监控视频播放,实现对路口的真实场景的还原展示; ② 通过深度学习AI算法,对实时视频流内的车、人、非机动车等信息,进行分类识别和标注,并通过大屏窗口进行实时展示; ③ 针对深度学习识别得到的不同标注信息,进行标注信息的分类和数量的统计; (3)基于数据驱动的智能网联汽车运行态势监控 在系统大屏中央区域,可以进行场景切换:“校园三维数字孪生场景”、“智能网联汽车实时驾驶场景”,可以点击切换。 智能网联车模型的各个车载单元数据,实时获取,实时驱动控制车辆模型在虚拟校园三维场景道路中的运动。同时还支持车辆实时驾驶画面镜头切换,构建车辆真实运行态势与三维演示动画的实时映射,实现智能网联汽车交通流数字孪生。 在中央展示区,智能网联汽车模型按照从信息中心获取的运行数据,沿实际行驶的道路在虚拟校园三维模型的道路中运行。根据历史行驶数据,网联汽车可形成行驶轨迹。 用户通过点击智能网联车辆模型,可查看当前车辆的运行数据,包括: 1)车辆信息: ① 车辆编号、类型、颜色、牌照等; ② 任务状态; ③ 统计数据:行驶里程; ④ GPS坐标; ⑤ 当前车速; ⑥ 行进方向; ⑦ 加速度; ⑧ 前方车距; ⑨ 后方车距; ⑩ 两侧车距; 11 剩余油量/电量; 12 毫米波雷达危险目标信息; 13 车辆判断到的前侧的车、人的具体信息(类型、距离、速度); (4)应急事件的突出提示和响应 ① 根据OBU、RSU对车辆运行数据、道路交通数据的交换及综合分析,由信息中心根据紧急事件判断规则; ② 对当前车辆形式路线中发生或将要发生的紧急事件,按照评估得出的事件类型,在系统右上角以高亮红色信息对监管人员予以提示,以便提醒管理员对事件迅速响应,快速调度,解决问题。如果不解决,就一直显示在右上角不消失。 2.数字孪生交通仿真教学系统模块 基于车路协同的数字孪生仿真教学模块。该模块可通过点击中央展示区下方的“仿真教学”按钮进行切换。 仿真教学模块,通过结合交通仿真软件和数字孪生校园,不仅可以辅助学生进行交通仿真实训,也通过沉浸式的3D场景反馈,让学生能够真实的感知物理世界在数字世界的驱动和映射,很好的提升了实训效率和成果。 仿真教学模块包括2种教学功能: (1)交通流仿真教学 ① 系统提供三种典型的交通流仿真模型: ② T型交叉路口汇流模型; ③ 单向车道事故模型; ④ 立体交通枢纽分流模型。 1)学生仿真实训: 学生可选择并加载交通流仿真模型,系统自动搭建场景三维模型,并按照设定参数模拟交通流。学生可通过对交通流参数的修改,控制交通流中的车辆类型、车速、加速度、跟车率、超车率、驾驶倾向性等参数,实时更新和驱动交通流,改善道路拥堵率。整个实验场景,通过仿真程序的实时计算和驱动,可以实时更新到数字孪生3D场景中。 2)实训结果评测: 在仿真时间结束后,根据学生修改的交通流参数和仿真结果,对比常用的交通指标进行评价与对比,生成对应的仿真考核报告。仿真考核报告需包括:学生信息、拥堵率、拥堵时长、事故率、综合成绩等维度,其中拥堵率、拥堵时长、事故率等参数,应当以可视化图表形式展示。 (2)特殊交通事件应急处理教学 ① 系统提供四种固定特殊交通事件: ② 交叉路口碰撞事件; ③ 行人闯入道路事件; ④ 超视距路况前向碰撞事件; ⑤ 高优先级车辆通行事件。 1)学生仿真实训: 学生可从中选择某一种或几种事件,将其布置在智能网联汽车行驶路线中,模拟现实世界的突发事件,观察汽车应对方式,并通过对信息中心回传的智能网联汽车实时运行数据,对车辆状态进行分析判断,检测车辆对应急事件的反应速度、处置方式、合格程度。 2)实训结果评测: 每次事件结束,根据车辆的历史运行数据,生成相应的紧急事件反馈评价报告。 3.系统技术指标 (1) 三维建模参数指标 1) 高精度三维模型开发 ① 建模对象应至少包含:校园大门*1、教学楼*2栋、装配车间大楼*1栋、驾驶测试实训场地*1处、生活区*4栋、桥梁*1、关键路口*1、物流车*1、清扫车*1、非机动车*2; ② 模型总面数不低于120万三角面,材质球数量不低于35个,贴图尺寸以****级别为主,****级别为辅; ③ 模型精度不低于300LOD; ④ 场景帧率需大于60帧; ⑤ 场景模型:在20m范围内观察必须是实体模型,在20m到50m范围内观察为实体模型和面片模型结合,在50m范围外观察以面片和实体低模型结合; ⑥ 动态模型采用灯光探测器体现光照效果,静态模型用静态光照烘焙,不得出现斑点、死黑等情况; 2) 中精度三维模型开发 ① 动态模型采用灯光探测器体现光照效果,静态模型用静态光照烘焙,不得出现斑点、死黑等情况; ② 建模对象应至少包含:人体模型*3(有明显的身高、体型差异)、外表服装*4(学生、教师、后勤人员、访客); ③ 模型总面数不低于60万三角面,材质球数量不低于10个,贴图尺寸以640级别为主,****级别为辅; ④ 模型精度不低于200LOD; ⑤ 场景帧率需大于60帧。 | 250.**** | (略) |
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