6月24日 ， 清华大学智能产业研究院（AIR）与百度Apollo共同推出全球首份车路协同技术创新白皮书《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望》（以下称“白皮书”） 。 这是全球范围内对车路协同技术研究最深入的报告 ， 不仅为车路协同前沿技术创新提供坚实理论支撑 ， 也为自动驾驶规模商业化落地带来破局之道 。
白皮书指出 ， 目前自动驾驶存在单车智能自动驾驶（Autonomous Driving ， AD）和车路协同自动驾驶（Vehicle-Infrastructrue Cooperated Autonomous Driving ， VICDA）两种技术路线 。 车路协同是单车智能的高级发展形式 ， 能让自动驾驶行车更安全、行驶范围更广泛、落地更经济 。 车路协同像是路灯 ， 而单车智能就像车灯 ， 在两者协同作用下 ， 自动驾驶规化商业模落地门槛能够大大降低 ， 加速单体智能向协同智能的转变 。 因此自动驾驶的规模化落地一定需要车路协同 。
据百度智能交通产品研发总经理陶吉介绍 ， 车路协同自动驾驶在安全性、运行设计范围（ODD）和经济性上都有不可比拟的核心优势 。
首先 ， 基于车路协同的预期功能（SOTIF）能提升自动驾驶安全 。 以往在极端天气、不利照明、物体遮挡等情况下 ， 单车智能的感知、预测能力面临严峻挑战 。 而车路协同可弥补车端感知不足 ， 有效扩大单车智能的安全范围 。
其次 ， 车路协同能够扩展自动驾驶ODD（车辆运行设计域） 。 一般而言 ， 受天气、行驶区域、时段、速度等因素限制 ， 单车智能能够感知和应对的驾驶场景有限 。 而路侧的协同感知能够扩展车辆的感知范围、能力和场景 ， 从而扩展单车的运行设计域（ODD） ， 进一步提升自动驾驶的点到点能力 。
文章插图
【驾驶|全球首份车路协同技术创新白皮书出炉】（无信号灯左转路况下 ， 车路协同让自动驾驶车辆高效顺利通过路口）
此外 ， 在系统配置上 ， 单车智能除了要投入高昂传感器、算力设备之外 ， 还需要一套等效的冗余子系统 。 而车路协同提供的路侧设备感知冗余 ， 不仅复用率高避免重复建设 ， 还能实现成本分摊 。 因此 ， 在同等自动驾驶安全前提下 ， 车路协同可以大范围实施部署 ， 促进自动驾驶规模商业化的早日实现 。
车路协同是自动驾驶规模商业化落地的必然趋势 ， 但当下汽车智能化水平不一 ， 因而对智能道路的要求也存在较大差异 。 对此 ， 清华大学智能产业研究院与百度Apollo在白皮书中对国内道路现状进行了智能化分级 ， 将道路智能化水平分为C0-C5级6个等级 。 道路智能化等级越高 ， 对车辆智能化要求也越低 ， 覆盖的智能汽车等级范围也越广 。
其中 ， C4级别道路值得特别关注 。 与更高级智能道路相比 ， C4级智能道路投入产出比更高 ， 其覆盖的智能汽车等级范围从L2+到L5 。 也就是说 ， C4级智能道路不仅能为高级自动驾驶车辆提供协同服务 ， 还能让L2+、L3级辅助驾驶车辆具备高级自动驾驶能力 ， 促进自动驾驶规模商业化落地 。 举个例子 ， 一辆具备辅助驾驶能力的智能汽车经过C4级道路路段 ， 也能变成一辆自动驾驶车辆 。
更重要的是 ， 高级智能化道路除了服务自动驾驶外 ， 还能服务于智慧城市的构建 。 通过充分发挥智能道路的全要素高精度感知能力、车路云一体化智能化管控和服务能力 ， 探索开展更多创新应用和创新服务 ， 加快新型智慧城市建设 ， 助力实现交通强国宏伟目标 。 （李京）
来源： 光明网

稿源：(未知)

【】网址：/a/2021/0624/06241144J32021.html

标题：驾驶|全球首份车路协同技术创新白皮书出炉