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智能交通是移动互联时代的重要领域,智能交通表现为数字化、自动化、智能化、可追溯、可互联等点,智能交通带给交通领域效率、质量、手段的突破与提升。
解决方案咨询
  • 索取资料北斗智能驾考终端
    概述

    一直以来,国外的驾驶人考试着重考试安全观念,其次是技能考试,不要求必须在驾校培训学习,基本采取实际道路考试的形式,中间环节较少,考试效率较高,以人工监考为主,尚未提出智能考试模式。

    我国驾考系统产品最早产生于上个世纪九十年代初,自2003年开始实现较快发展。驾考系统是用于机动车驾驶人培训及考试的智能化系统,其特征有自动化、信息化、数字化、远程交互等,目前主要产品包括道路交通安全法律法规考试系统(科目一产品)、自动化桩考系统和场地道路驾驶技能考试系统(科目二产品)、实际道路驾驶技能考试系统(科目三产品)和智能驾驶模拟器。1990年至2000年,科目一产品逐渐普及。2000年以后,科目一产品的市场比例开始下降,科目二中的自动化桩考系统开始逐年上升,2005年以后,科目二的场地道路驾驶技能考试系统市场明显上升。2010年下半年,科目三产品市场开始启动。随着考生数量的日益增长和新的考试标准颁发,培训考试的需求进一步提高,新产品也随之不断出现。

    在本系统问世前,市场上的驾考产品主要基于光学、力学和磁性传感技术,存在维护成本高、可靠性低、无法实现完全自动化等问题。2011年,业界提出一种以北斗多模多频高精度芯片为基础,融合组合导航技术、虚拟传感器技术、智能评判技术为基础,研制能够满足驾驶人考试对厘米级评判精度、全自动智能评判准确度达99%以上及考试管理系统信息化要求的定位定向设备,并通过在驾驶人考试中的应用验证,提升驾考系统的信息化水平、精细管理水平、促进驾驶人考试、训练水平,有效解决考试资源与报考人数之间的矛盾,从根源上消除人为因素对考试结果的影响,保证考试公平、公正及可追溯性,进而从源头减少交通事故,保障国民生命财产安全。


    系统组成
            基于北斗的驾驶人考试系统由车载分系统、考试监控中心、无线网络、测绘分系统组成。系统能够在考试全过程中及时、准确、完整的掌握考生、考车、考场的动态信息,并通过网络实现信息联通共享,综合研判,全过程可追溯,可监管,为信息化监管打下基础。
         1. 车载分系统:安装在考试车上,由北斗驾考终端、音视频设备、车载工控机、指纹机等设备组成,其中北斗驾考终端是核心设备,用于测量车辆的精确的位置信息。北斗驾考终端采用高精度RTK技术及快速定向技术,输出车辆的高精度位置、速度、方向等数据;在此基础上,融合惯性IMU测量单元的数据,可有效提高恶劣环境下北斗高精度定位定向接收机的抗干扰能力,准确测定考试车辆的运动姿态。北斗驾考终端通过嵌入的虚拟传感器和考试评判软件可实时报告考试项目的结果。这些结果一方面通过语言播报对驾驶人进行提醒,另一方面通过串口或网络传输给车载工控机;车载工控机上装载有考试管理软件和视频处理软件。考试管理软件对考试的过程和考试的项目计划及考试人员的身份进行管理,视频处理软件处理并压缩车内驾驶人的视频图像。这些数据和视频信息除了存在车载工控机内,还通过车载无线网络实时传送至考试中心。
         2. 考试监控中心:由计算机、北斗差分基站、有/无线网络、大屏幕显示等设备构成。考试监控软件运行在计算机上,全面管理驾考全过程,管理并维护所有分系统,并为公安交管监管系统的接入提供标准接口。北斗差分基站广播高精度的差分修正信息,通过无线网络传至车载分系统的北斗驾考终端,使北斗的定位精度提高到2cm内,完全可以满足驾考评判的要求。考试监控中心接收车载分系统传送的考试过程和评判结果数据,结合视频数据对考试的过程进行监控。在有疑义时可对数据进行追溯和回放。考试中心与公安交管部门通过光纤专网连接,监管部门可实时观测和查询考试情况,实现完全的无缝对接。
         3. 无线网络:是连接车载分系统和考试中心的纽带,根据场地不同,考试科目不同,无线网络可选择公共平台的3G网络,也自己建设选用WIFI方式。为了保障北斗差分信息的有效传输,有的场地还建设了独立的无线数据传输网络。通过这些网络在车载端与中心端建立了联系,实现了车上无考官,考试可视化。
         4. 测绘分系统:包括测绘基准站、测绘移动站、后处理软件、测绘量具等构成。该分系统一方面完成场地地图的测绘,另一方面完成虚拟传感器标识测绘,同时还完成考试车辆的轮廓测绘。测绘精度越高自动评判的准确度就越高。测绘分系统是整个考试系统的保障系统,用于建立场地、虚拟传感器、车辆轮廓三者的空间关系。

    系统功能

    北斗智能驾考系统利用北斗卫星接收机精确测定车辆的位置、速度等信息,利用惯性组合导航技术精确测量车辆的姿态、航向等信息,利用虚拟传感器技术测量车体轮廓相对于地面主要表示点、线、面的相对关系,通过突破“惯性/北斗组合导航及姿态测量技术”、“惯性/北斗/里程计组合式位置测量技术”、“基于立体测量及虚拟传感的驾考评判技术”三大核心技术,实现完全代替人工以计算机来智能化的判定机动车驾驶人在培训及考试是否满足合格标准。

    1. 可实现基于北斗的高精度厘米级定位,无需场地改造即可完成测量
    2. 无人监考,全程可追溯,考试效率高,公平公正性强
    3. 北斗/惯性融合的高可靠性导航,满足遮挡等复杂环境高精度应用需求
    4. 中国首创的虚拟传感器技术结合自动评判系统,可实现全自动考试流程

    应用案例

    自智能驾考理念的提出及产品的推广以来,已取得了十分重要的社会反响。掌握驾驶技能,学习驾驶技术已成为大多数人的必修课。但长期以来驾驶考试场地少、考官少,难以适应日愈增长的考试需求。本项目解决了考场快速建设、提高考试效率问题,是关系到北京千百万人的民生工程。

    本系统全自动评判的特点有效隔离了人为因素对考试结果的影响,既有利于提高驾驶人的驾驶技能,又能堵住人情后门,培养出质量合格的驾驶人,从而降低事故率,保证交通安全,提升社会管理水平,更好的为人民群众的生命财产安全服务。本项目实现考试全过程数字化,通过信息联通共享,公安交管部门可对驾驶人考试的全面、实时、多层次有效监管,解决监管系统数据来源的瓶颈问题,是交管信息化建设的新突破。


    核心部件
  • 索取资料高速铁路检测系统
    概述

    轨道交通在交通领域的地位日益显著,我国高速铁路里程已超过1万公里,居世界第一;铁路运营里程超10万公里,居世界第二;2013年,我国铁路客运量超2亿人次,客运铁路的安全已成为铁路运营的重大研究课题,更是关系到国计民生的大事。

    铁路线路在机车车辆动力作用和自然侵蚀影响下,不仅发生弹性变形,而且产生永久变形,对于高速铁路来说,1mm的形变都可能导致重大事故,给人民生命财产造成巨大威胁,而轨道检测是防范此类灾难发生最为有效的手段。目前,铁路轨道检测主要方式是利用各类轨道检测设备获取轨道物理参数,再通过后处理、诊断等系统实现对轨道健康状态的评测。

    轨道检测车目前主要有大型轨检车和轨检小车两大类。大型轨检车以检测精度高,可检测绝对参数为突出优势,在轨道定期大修护中发挥着不可替代的基准作用,但其同时具有成本高、检测效率低、需专业人士操作等局限性,难以大范围推广应用。轨检小车具有成本低、便携、操作简单等优势,目前在铁路维护工作中用于日常检测,具有较大范围的普及应用。

    目前我国现役的轨检小车存在依赖国外进口和检测效率低两大主要问题。目前国内在用的轨检小车90%以上是德国安博格的产品,但检测效率较低,制约着我国铁路运营能力的提升。公司基于多年核心技术群积累,将惯性技术与卫星定位定向技术、轨参解算技术等多学科技术融合,自主开发了高速铁路轨道检测系统。系统具有完全自主知识产权,检测效率较现役检测小车提高近10倍,检测精度可达高速铁路检测指标要求,对于打破国外垄断,推动我国高速铁路发展具有积极的意义。

     

    系统组成
            轨道检测系统由轨道检测车、位置姿态测量系统、后处理系统、卫星基站、全站仪等组成。轨道检测系统由轨道检测车、位置姿态测量系统、后处理系统、卫星基站、全站仪等组成。
         1. 轨道检测车:作为检测系统载体,通过合理化的结构设计,使其不仅可搭载模块化检测设备,还可保证检测精度。
         2. 位置姿态测量系统:基于惯性/卫星组合测量原理,通过采用4天线,双惯导配置模式,可实现两条钢轨数据的同步  采集,对每根钢轨的、高低状态实现同步观测,为后处理提供测量信息。测量系统通过采用捷联惯导系统原理,结合惯性器件误差建模与补偿、惯性器件与卫星定位定向技术、全站仪等技术,实现轨道绝对参数的测量。
         3. 后处理系统:用于将位置姿态测量系统采集数据进行滤波平滑,获得高精度的测量输出,同时利用内嵌的轨参解算引擎,实现位置姿态测量数据向轨道检测参数的转换,进而输出轨道检测所需的参数集。
    系统功能

    高速铁路轨道检测系统是公司通过自主创新研发的自主知识产权的轨道检测产品,其可实现基于北斗/惯性组合导航测姿的轨道形变、位移等信息获取,为轨道健康监测提供高质量数据源,可全面满足峡谷、隧道等复杂地区的检测应用及日常高效率检测应用需求。

    1. 可实现测量铁轨轨距、高低、轨向等功能,输出可视化结果
    2. 依据检测设备记录的传感器原始数据离线解算轨道几何参数
    3. 支持数据存储、图形显示等交互功能
    4. 数据刷新率达100Hz,有效减小检测间距
    5. 完全自主知识产权,惯导设备及核心算法来源于自主创新
    核心部件
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