物联网 车载应用 软件定制 案例

本项目主要面向无人驾驶仿真研究、智能车辆轨迹跟踪与轻量化控制算法验证场景，围绕端到端自动驾驶技术开展系统设计与实验开发。项目基于 CARLA 仿真平台构建虚拟驾驶环境，通过采集车辆前视图像、行驶状态和控制指令等数据，训练轻量化神经网络模型，实现从环境感知输入到车辆控制输出的端到端映射。项目可用于自动驾驶算法教学、科研训练、数据采集、模型训练、仿真测试和轨迹跟踪效果评估，为低成本、高效率的自动驾驶算法验证提供支持。 本项目主要功能包括仿真环境搭建、自动驾驶数据采集、数据预处理、模型训练、模型推理和效果评估等模块。系统可在 CARLA 仿真环境中生成车辆行驶场景，自动采集车辆前方图像、方向盘转角、油门、刹车等控制数据，并生成对应的数据标签文件；同时支持对采集数据进行划分和预处理，形成训练集、验证集和测试集。模型部分采用轻量化端到端神经网络结构，通过输入车辆前视图像，直接预测车辆控制指令或轨迹跟踪相关参数，从而实现车辆在仿真道路中的自主行驶与轨迹跟踪。项目还支持训练过程记录、模型保存、测试推理和结果可视化，便于对算法性能进行分析和改进。

TBOX主要实现工程车辆工程的定位和多信息采集，并上传MQTT中心服务站，可以通过中心服务站实现远程找车、锁车、解锁车功能。TBOX在车辆启动时会实施采集车辆油耗信息、转速信息、位置信息、温度信息、光照信息等上传MQTT服务中心，在车辆熄火后会定时唤醒采集以上信息并存储到flash中，在车辆打火时一并将信息上传到服务中心。车辆熄火后，TBOX上传最后一条信息到服务中心，然后进入低功耗休眠模式。

基于联通5G网络和边缘计算底座，打造国内首个5G+V2X融合网络无人驾驶业务试点项目，依托5G大带宽、低时延、高可靠的通信能力，结合V2X短距传输、高安全特性，通过车与万物（基础设施）互联、全量信息上云台、云台指令/地图实时下发的方式，实现车辆在5G网络下的L4级别无人驾驶业务应用。

通过CAN总线及安装的各种传感器，获取车辆状态信息（胎压，液压，发动机，震动，里程，速度，保养记录等等），从而实现车辆用前告警，使用户能够了解车辆预警信息及磨损情况，为车辆维护提供科学指导。主要模块有，告警管理，性能评估，故障预测等模块。