面向自动驾驶的车路云一体化框架

近年来,尽管自动驾驶(AD)技术在研发和商业化方面已取得显著进展,但自动驾驶规模化商业落地仍面临巨大挑战:一方面单车智能自动驾驶存在一定的安全问题;另一方面由开放道路场景引发的感知长尾、混行博弈等问题造成自动驾驶车辆的可运行设计域(ODD)受限。车辆亟需融合车端、路端、云端多源多维信息,进行一体化协同感知、协同决策、协同控制,拓展单车智能自动驾驶的能力边界。该文提出面向自动驾驶的车路云一体化(VICAD)系统框架,将不同的车路云协同部署策略与自动驾驶算法进行统一建模;在此基础上开展模拟仿真及系统评价,利用评价结果反馈对VICAD系统进行持续迭代优化,从而提升自动驾驶能力。此外,还进一步结合场景案例及产业落地实践,阐述了车路云一体化协同对自动驾驶大规模商业化落地的意义,并为VICAD的后续发展提出建议。

基于C-V2X的车路协同自动驾驶关键技术与应用

随着车联网技术的演进,自动驾驶在单车智能的基础上,又有了新的发展形态——车路协同自动驾驶。通过“人-车-路-云”深度融合形成的一体化复杂信息物理系统(cyber physical system,CPS),可以与自动驾驶车辆实现协同感知、协同决策规划甚至协同控制,提升自动驾驶安全性,帮助克服各类复杂交通环境。首先介绍了车路协同的复杂信息物理系统的概念内涵和总体架构,并提出了车路协同自动驾驶的一系列典型应用场景、技术原理、C-V2X(cellular vehicle-to-everything)性能要求、车路协同系统功能与性能要求,可以为下一阶段智能网联汽车与智能交通的深度融合发展提供参考和解决思路。