【智路】智路OS airos-vehicle

原创

已于 2024-09-17 10:28:30 修改 · 565 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#自动驾驶 #交通物流 #边缘计算 #云计算 #物联网

于 2024-09-13 17:56:37 首次发布

AIROS Vehicle

https://gitee.com/ZhiluCommunity/airos-vehicle

介绍

airos-vehicle是面向车端提供的c-v2x车路协同应用框架，开发者可基于应用框架方便简单的开发车端v2x应用，具备以下特性：

支持C-V2X标准协议栈
支持四跨和新四跨
支持Linux和Android操作系统
支持x86_64、aarch64 CPU架构

AIROS Vehicle也可用于T-Box、OBU、RSU等通信设备中实现C-V2X标准协议栈

部署编译环境

安装podman,buildah或者docker其中一种
运行 docker/build-env-create.bash创建镜像
使用 docker/build-env-enter.bash进入编译环境

编译环境预置的依赖库

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【智路】智路OS airos-v2x-msg

我的博客

09-13

191

V2X 消息转换模块。更多信息请访问 AIROS-Vehicle。

智路OS是全球首个开源开放的智能网联路侧单元操作系统以高等级自动驾驶技术为牵引，沉淀出来的车路云网图一体化的智能交通基础软件平台

05-17

智路OS是一套完整的软件和服务开放系统，由路侧操作系统（airos-edge），车端（airos-vehicle）和云端开发者平台共同构成，为行业提供了统一的车路云开发环境。其中airos-edge自下而上分别由内核层，硬件抽象层、中间件层和服务层构成；airos-vehicle由V2X协议栈和应用服务框架组成；云端开放平台为开发者提供了标定，标注等开箱即用的工具集；开发者可基于智路OS快速搭建一套完整的车路协同或其他智能交通系统。

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【智路】智路OS Airos Edge 2.0 Quick Start

我的博客

09-15

1403

智路OS路侧操作系统airos-edge自下而上分别由内核层，硬件抽象层、框架层、服务层和应用层构成；智路OS内核层融合了进程和线程管理、内存管理、文件系统、网络栈、设备驱动、实时补丁、高可用支持以及POSIX（Portable Operating System Interface for UNIX）兼容性等关键要素，以满足面向车路协同场景的高实时性、发并性、可靠性的需求。服务层定义了智路 OS 系统应该具备以下几项服务能力，包括传感器服务、检测服务、融合服务、信号灯服务、通信服务等。

V2X：实现OBU+RSU

10-12

打开下面链接，直接免费下载资源： https://renmaiwang.cn/s/6jdf2 V2X技术是一种将车辆与外界包括车辆、基础设施、网络等进行通信的技术。V2X系统的核心组成部分包括车载单元（OBU）和路侧单元（RSU），它们是实现车辆与道路基础设施进行有效通信的关键设备。车载单元（OBU）通常安装在车辆内部，它负责收集车辆信息并与其他车辆或路侧单元交换数据，从而获得实时的交通信息，提高行车安全性和道路通行效率。路侧单元（RSU）则部署在道路两侧，用于与OBU进行通信，提供交通信号、路况、天气等信息，帮助车辆做出更加合理的驾驶决策。 FCWS（Forward Collision Warning System）是一种前碰撞预警系统，它是V2X技术中的一种应用形式，旨在通过车辆间或车辆与基础设施间的通信来预防碰撞事故的发生。FCWS利用OBU和RSU收集到的信息，当系统检测到潜在的碰撞风险时，会及时提醒驾驶员，甚至在紧急情况下可以自动采取措施以避免或减轻碰撞。 V2X协议栈则是V2X通信的技术标准和规则集合，它定义了车辆与外界通信时必须遵循的数据格式、传输协议、通信接口等规则。完整的V2X协议栈保障了不同制造商生产出的车辆和设备之间能够无缝、高效地通信，确保信息交换的准确性和实时性。根据给定的文件信息，文件内容主要介绍了V2X技术中的OBU和RSU设备以及FCWS系统，并提供了源码免费下载链接，表明这些技术的实现和应用可以通过开源资源得到支持。文件信息还表明这些资源属于行业类别，并带有完整源码，意味着这不仅是一个技术文档，还可能是一个完整的开发资源，可供开发者直接应用于实际项目中。此外，文件中提到的“源码免费下载链接”暗示了文件可能包含了具体的软件实现代码，这对于开发者来说是一个十分重要的资源。通过下载并研究这些代码，开发者可以更好地理解V2X技术的运作机

【智路】智路OS

我的博客

09-13

617

智能网联路侧单元操作系统（以下简称“智路OS”）是在“车路云一体化融合控制系统”的整体架构下，以高等级自动驾驶技术和应用为牵引，沉淀出来的路侧边缘计算单元的基础软件平台。智路OS以开源开放、自主可控、网联生态为核心价值，是全球首个开源开放的智能网联路侧单元操作系统。已有超过50家行业组织、公司等成为智路OS首批生态合作伙伴，众多合作伙伴的加入，标志着中国新一代智能网联路侧生态正式诞生。智路OS——全球首个开源开放智能网联路侧计算单元操作系统——开源开放、自主可控、生态共荣。

【智路】智路OS 应用开发

我的博客

09-17

823

其中，v2xpb.asn.MessageFrame为V2X标准消息对应的protobuf格式，airos.cloud.CloudFrame为根据路云数据交互规范标准制定的protobuf格式，同时需要修改配置供框架加载，例如编译的动态库名为libnew_app.so，对应的conf/app_lib_cfg.pb需要修改为。初始化接口，在应用初始化时调用，框架在描述文件中读取配置文件相对路径，增加前缀路径后传入接口。应用的基类，开发者需要继承该类并实现对应的接口，由智路OS框架加载模块后调用。

【智路】智路OS airos-edge

我的博客

09-13

1256

【智路】智路OS airos-edge架构

我的博客

09-15

569

智路OS内核层融合了进程和线程管理、内存管理、文件系统、网络栈、设备驱动、实时补丁、高可用支持以及POSIX（Portable Operating System Interface for UNIX）兼容性等关键要素，以满足面向车路协同场景的高实时性、发并性、可靠性的需求。智路OS路侧操作系统airos-edge自下而上分别由内核层，硬件抽象层、框架层、服务层和应用层构成；服务层定义了智路 OS 系统应该具备以下几项服务能力，包括传感器服务、检测服务、融合服务、信号灯服务、通信服务等。

基于C-V2X标准的airos-vehicle车端车路协同应用框架设计源码

09-27

该项目为基于C-V2X标准的airos-vehicle车端车路协同应用框架设计源码，包含143个文件，涵盖37个头文件、35个C/C++源代码文件、18个文本文件、12个Python脚本、11个C++头文件、8个图片文件、3个Shell脚本、2个...

【智路】智路OS air-edge 开发者手册包管理工具

我的博客

09-15

971

智路OS包支持部署在智路OS开源版本和智路OS发行版。智路OS发行版（airos distribution）是基于智路OS的商业化版本。包括智路OS内核层、系统工具、库、软件包管理系统等的集合，符合智路OS接口标准。airospkg是一个命令行工具，预置在集成开发环境中，提供模板创建、编译、发布、安装、运行、删除等功能。airospkg提供了便捷的组件开发能力，让开发者只关注需要开发的模块，而不需要了解整个智路OS源码，提高开发效率。

【智路】智路OS 服务组件开发

我的博客

09-17

1310

对于单相机检测模块，智路OS框架提供的输入是从camera视频解码的实时RGB图像数据，模块的输出为智路OS定义的感知障碍物结构化数据，单相机检测模块内部的算法和pipeline可以由开发者自定义。对于多传感器融合模块，智路OS框架提供的输入是多个传感器检测的感知障碍物结构化数据，模块的输出为智路OS定义的感知障碍物融合结构化数据，内部的相关的算法可以由开发者自定义。智路OS规定的传入Lidar感知的数据格式，开发者实现Perception接口时，根据传入的点云进行目标检测、跟踪等处理最终输出感知数据。

【智路】智路OS 设备接入开发

我的博客

09-17

920

智路OS规定的写入RSU接入模块和RSU模块输出的数据格式，开发者在继承抽象基类RSUDevice后，调用内部的RSUCallBack将数据发送给智路OS框架，数据为从RSU接收的数据，例如BSM，智路OS框架会将需要RSU发送的数据通过WriteToDevice写入设备接入模块，接入程序解析数据并将编码后的数据发送给RSU。公共参数配置了每个路口的RSU、信号灯、相机、Lidar等设备的参数，在自定义实现中可以读取设备参数进行设备连接，智路OS会在调用Init接口时传入参数路径或结构数据。

个人Linux发行版SwairOS

Swair的基础技术研究室

07-17

1921

自动驾驶场景下的图像预处理

最新发布

melonbo的专栏

01-06

560

自动驾驶：感知原理与实践》4.1节主要介绍了的核心技术，这是视觉感知的基础环节。

51c自动驾驶~合集64

whaosoft~aiotの开发板商城

01-04

691

推理时，DriveLaW-Video 首先将历史帧、文本提示等编码为潜在特征并进行去噪生成视频，同时，其中间层的潜在特征被提取出来作为关键的感知信号，连同自车状态、高层指令一起输入给 DriveLaW-Act，后者通过流匹配（Flow Matching）生成最终的平滑轨迹。一个完全预训练的生成器比没有经过驾驶域预训练的生成器带来了 +3.2 PDMS 的提升，这表明更大的语料库加深了模型对驾驶物理规律的掌握，并转化为更强的规划能力，表现出明显的规模定律（scaling law）。

为何高阶自动驾驶偏爱 Raw Sensor？

yuanmenghao

01-05

498

高阶自动驾驶系统普遍选择输出原始RAW数据的摄像头而非自带ISP处理的智能摄像头，这源于对信息完整性和算法自由的追求。RAW数据保留了12-14位光强信息，支持端到端AI训练和多摄协同HDR，而ISP处理会丢失动态范围并引入非线性失真。尽管RAW传输需要更高带宽（如8MP@30fps约3Gbps），但GMSL等高速接口能胜任。特斯拉、小鹏等L3+方案均采用Raw Sensor+中央ISP架构，而智能摄像头仍适用于L2及环视等场景。Raw Sensor为算法演进提供了原始信号基础，是实现真正机器视觉的关键。

自动驾驶-人工驾驶混行在无锡典型瓶颈路段的微观-宏观耦合仿真研究

huanghm88的专栏

01-05

122

自动驾驶-人工驾驶混行交通仿真研究摘要本研究针对无锡典型瓶颈路段，构建了自动驾驶(AV)与人工驾驶(HV)混行交通的微观-宏观耦合仿真系统。采用Python开发，结合SUMO微观仿真与宏观交通流理论，实现了多尺度交通分析。研究重点考察了梁溪大桥匝道、太湖大道交叉口等无锡典型瓶颈在不同AV渗透率下的交通特性变化。仿真结果表明：当AV渗透率达30%时，瓶颈路段通行能力提升15-22%；渗透率达70%时，拥堵延误减少40%以上。研究揭示了混行环境下AV渗透率、车联网通信能力等因素对交通效率的影响机制。

小鹏汽车端到端自动驾驶技术深度研究报告

luoganttcc的博客

01-04

752

小鹏汽车发布第二代VLA系统，实现端到端自动驾驶技术重大突破。该系统创新性地去除传统"视觉-语言-动作"架构中的语言转译环节，直接从视觉信号生成动作指令，响应速度提升300%。依托3万卡云端算力集群和720亿参数基座模型，训练数据量达1亿clips，覆盖场景相当于人类驾驶65000年。配合自研图灵AI芯片(总算力2250TOPS)，在22公里复杂路况测试中实现98%智驾占比和0接管。计划2026年Q1向Ultra车型全量推送，目前已覆盖全国2595个城市无图区域。小鹏坚持"跳过

自动驾驶汽车与人工驾驶汽车混行对交通影响的研究方案：基于宏观-微观耦合仿真的多场景分析

huanghm88的专栏

01-05

本研究提出一个宏观-微观耦合仿真框架，探究自动驾驶汽车（AV）与人工驾驶汽车（HV）混行交通的影响。通过扩展元胞传输模型（宏观）和SUMO仿真（微观），分析特定场景（如高速公路匝道、施工路段、隧道入口）在不同AV渗透率下的通行效率、拥堵机制及冲突变化。研究重点关注无信号灯交叉口的路权分配演化及高风险微观行为交互模型，探索最优AV比例。预期结果显示：协同模式AV在适当渗透率下可提升效率15%-25%，施工路段存在最佳AV比例（40%-50%），高AV渗透率交叉口可能形成"虚拟信号"通行流。