【百度】面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望_178页_15mb

面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望2.0 总结

核心内容

《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望2.0》白皮书由清华大学智能产业研究院与百度Apollo联合编写，旨在推动自动驾驶技术与车路协同系统的深度融合，探索自动驾驶技术从“单车智能”向“协同智能”的演进路径。白皮书围绕自动驾驶的发展现状、挑战与未来趋势，提出了车路协同自动驾驶（VICAD）作为自动驾驶高阶形态和必然趋势，强调通过协同感知、协同决策规划与协同控制，构建更安全、更高效、更经济的自动驾驶系统。

主要观点

1. 自动驾驶发展现状与挑战

   • 自动驾驶技术正在从技术研究和测试验证阶段向产品落地阶段演进，L2辅助驾驶车辆已实现量产，L4高等级自动驾驶仍处于测试与示范阶段。
   • 自动驾驶面临的主要挑战包括安全性、运行设计范围（ODD）和经济性。特别是“感知长尾”问题和“极端场景”处理能力不足，限制了自动驾驶的广泛应用。
   • 自动驾驶的安全性需通过车路协同技术进行增强，如通过协同感知将“未知”和“不安全”场景转化为“已知”和“安全”场景。

2. 车路协同自动驾驶的定义与发展阶段

   • VICAD是自动驾驶与智能交通的融合，将“人-车-路-云”要素有机结合，实现协同感知、协同决策与协同控制。
   • VICAD分为三个发展阶段：
     • 阶段1：信息交互协同，实现基础的交通信息共享；
     • 阶段2：协同感知，通过多源数据融合提升感知能力；
     • 阶段3：协同决策控制，实现自动驾驶与智能交通的全局协同优化。

3. 车路协同自动驾驶的技术优势

   • 互补性：路端与云端感知、定位、决策等能力可以弥补单车智能的不足，提升整体系统安全性。
   • 冗余性：通过多传感器融合，提高系统在复杂环境下的可靠性和稳定性。
   • 强化性：借助车路协同，增强对特殊场景（如交通信号灯识别、无GNSS环境定位）的感知和决策能力。

4. 车路协同自动驾驶的应用场景

   • 在行人闯入场景中，路端通过多视角观测，可实现对行人行为的预测和安全礼让。
   • 在无/弱GNSS环境中，通过UWB、LTE PC5、特征定位等技术，实现高精度定位与地图更新。

5. 车路协同自动驾驶对智能交通与城市发展的推动作用

   • 车路协同技术能够提升交通运行效率，降低交通事故率，推动智慧交通与智慧城市发展。
   • 中国在车路协同基础设施建设、政策支持、产业协同等方面具有显著优势，具备实现大规模应用的条件。

6. 自动驾驶地图实时更新

   • 通过路端局部动态地图更新，实现地图的高精度、高频率更新，解决因地图变更导致的“未知场景”问题。
   • 相比传统地图更新方式，路端动态更新在精度、实时性和成本方面更具优势。

关键信息

• 技术路径：VICAD技术路线被广泛认可，是实现自动驾驶规模化、商业化的重要支撑。
• 应用场景：包括自动驾驶出租车、干线物流、无人配送、无人矿卡、封闭园区物流等。
• 标准与政策：中国已发布多项车路协同相关标准，推动VICAD技术的标准化和规模化应用。
• 示范项目：如北京经开区、广州黄埔区、江苏无锡、天津西青等，已实现车路协同感知和决策控制的规模化部署。
• 经济效益：建设高等级智能道路能够显著提升交通效率，减少事故，带动区域经济发展。

未来发展与建议

• 技术发展：持续推动C-V2X、边缘计算、云计算等技术的融合，构建车路云一体化系统。
• 产业协同：加强车路协同基础设施建设，推动“单车智能+网联赋能”模式，实现协同智能。
• 政策支持：加快制定和优化相关法规和标准，为车路协同自动驾驶的商业化落地提供制度保障。
• 应用场景拓展：探索更多细分场景，如共享出行、智慧物流等，推动自动驾驶与多行业融合。
• 安全保障：通过VICAD实现对“未知”和“不安全”场景的识别与转化，保障自动驾驶系统的安全运行。

总结

《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望2.0》白皮书系统性地阐述了车路协同自动驾驶的发展现状、技术路径、应用场景和未来趋势，强调车路协同作为自动驾驶的高阶形态，将带来安全、效率和经济性的全面提升。通过协同感知、协同决策与协同控制，车路协同技术为自动驾驶提供更全面、更智能的支撑，推动智能交通和智慧城市的发展。