觀點摘要

車路協(xié)同自動駕駛邏輯架構(gòu)：以智能網(wǎng)聯(lián)道路為基礎(chǔ)，采用先進的傳感、計算機、通信、網(wǎng)絡(luò)和控制技術(shù)，通過道路-車輛互補感知、安全高效連接與層次化協(xié)同決策，實現(xiàn)車輛自動化運行。

車路協(xié)同自動駕駛多層次協(xié)同決策體系：車輛行駛過程中的不同任務(wù)由決策主體之間協(xié)同決策，多層次協(xié)同決策體系重點解決車輛換道、跟馳、車道路權(quán)分配和道路協(xié)同控制等核心問題。

協(xié)同式自動駕駛的意義與挑戰(zhàn)：協(xié)同式自動駕駛在突破單車感知局限、優(yōu)化交通等方面具有重要意義，但目前在車（路）終端層面面臨融合感知、協(xié)同決策問題，在交通層面需解決協(xié)同規(guī)劃與調(diào)控的問題，在系統(tǒng)整體層面還面臨數(shù)據(jù)與協(xié)同計算的挑戰(zhàn)。

車路協(xié)同路側(cè)感知系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)：路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)缺乏頂層設(shè)計，一方面?zhèn)鞲衅餍阅苊媾R感知精度、識別準確率等多重挑戰(zhàn)，另一方面工程部署面臨如何保證傳感器部署長期有效的挑戰(zhàn)。

車路協(xié)同感知面臨的挑戰(zhàn)：信息安全是車路協(xié)同感知的主要挑戰(zhàn)，在實際應(yīng)用中協(xié)同感知要求車端與云端多次互認，信息處理較費時，因此對安全芯片的性能提出了更高的要求。

交通協(xié)同規(guī)劃與調(diào)控面臨的挑戰(zhàn)：車路云協(xié)同規(guī)劃綜合調(diào)控，是解決以交通擁堵為主的交通痛點問題的必經(jīng)之路，要想做好交通協(xié)同規(guī)劃綜合調(diào)控就得①理清ICV滲透率的影響、②建立交通協(xié)同體系、③打造車輛與交通調(diào)控系統(tǒng)的協(xié)同機制。

車路協(xié)同數(shù)據(jù)交互面臨的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)實時交互依賴高可靠、低時延的通訊網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)由4G提升至5G、提高算力、優(yōu)化算法是解決自動駕駛時延問題的關(guān)鍵路徑。

協(xié)同計算面臨的挑戰(zhàn)：計算發(fā)生量最大的地方是在邊緣云與路側(cè)智能單元，如何將計算資源在時空上進行有效的配置，以確保高效協(xié)同計算是目前最大的挑戰(zhàn)。

車路協(xié)同測試驗證面臨的兩大挑戰(zhàn)：①亟待建立一套可反映車路云協(xié)同駕駛的測試環(huán)境與評價標準；②規(guī)劃并建立一套可支持車路云協(xié)同業(yè)務(wù)開展的仿真系統(tǒng)和服務(wù)系統(tǒng)。

以下為報告全文