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清华大学&百度Apollo:面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望2.0(2022)(178页).pdf

上传人: 沧*** 编号:110708 2022-12-26 178页 66.65MB

1、版权声明本白皮书版权为清华大学智能产业研究院及阿波罗智联(北京)科技有限公司所有,如需引用本白皮书内容,不得对本白皮书内容做任何改编,并满足如下引用规范:“清华大学智能产业研究院、百度Apollo,面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望2.0,2022”。自动驾驶是人工智能领域未来五年最复杂的任务之一。自动驾驶技术走向产业应用,本质上是跨越“达尔文之海”,同样充满挑战。站在技术角度,完全成熟的自动驾驶技术不会缺席,但什么时候到来?不同的技术路径选择指向不同的商业临界点。更为关键的是,自动驾驶技术应用有一项不可妥协的原则安全性,必须充分考虑当下的法律法规、政策、伦理等诸多因素。现阶段如果完全依赖单

2、车智能,长尾场景短期内难以得到解决,若算力无法快速突破、硬件价格无法快速下降,那么自动驾驶的规模商业落地将需要较长时间。技术创新与产业应用之间存在挑战,需要科学家与企业家携手面对。这是清华大学智能产业研究院(AIR)在2021年与百度公司联合发起“Apollo AIR”计划、探索以纯路侧感知能力赋能自动驾驶的原因,也是两个团队牵头众多行业合作伙伴,共同编写面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望(简称“AIR 系列白皮书”)的初心。得益于C-V2X、边缘计算、云计算等技术的发展和应用,车路协同技术可以有效补充单车智能面临的安全长尾,兼顾设计运行范围和经济性。车路协同自动驾驶(VICAD)为智能汽车

3、引入了一套更高维的智能要素,数据、算力和算法都不再局限于单体智慧,而是演变为协同智慧,不同级别的自动驾驶、智能网联汽车均可以参与到道路交通信息的交互中。有了高维视角,加上实时信息传递,智能汽车的“感官”将被进一步增强,在错综复杂的交通环境中做出更好的判断和决策。车路协同与单车智能相辅相成,是自动驾驶的高阶发展形态和必然趋势。这既是技术命题,更是产业命题。发展车路协同不仅让自动驾驶真正成为一项老百姓用得起、用得上的技术服务,极大降低规模商业化门槛,更是一项跨产业的超级系统工程,可带动汽车、通信、交通、半导体等产业跨越式发展,加速构建以自动化、智能化为特征的交通出行体系,全面进入智能化城市和社会。

4、“AIR 白皮书2.0”围绕这些思考作了详细论证,它不是一套乌托邦式的畅想,而是一份基于真实产业需求、应用场景,并且旨在带来关键改变的技术报告。序 言张亚勤中国工程院院士 清华大学讲席教授、智能产业研究院(AIR)院长2022年的秋天,我与清华AIR和百度Apollo的同事在北京奥森公园有过一场面对面的交流,大家探讨了在未来人工智能技术如何才能更好地被应用到交通场景,自动驾驶的未来将呈现何种景象。彼时,“AIR白皮书2.0”在经过近一年的推演、探讨与修订后即将付梓。创新没有尽头,有关人工智能、车路协同、自动驾驶的探索始终是进行时,白皮书也会伴随人工智能技术的迭代、我们对于行业理解的加深持续升级

5、。我想感谢所有参与编写和评审的同事,并衷心期待面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望2.0能成为一个新的连接点,推动车路协同自动驾驶加速走向广阔的产业,走入我们的日常生活。2022年12月1美国将单车智能自动驾驶定义为Autonomous Driving,欧洲ERTRAC将单车智能自动驾驶定义为Automated Driving。2美国CARMA提出了协同式自动驾驶(Cooperative Driving Automation,CDA),欧洲ERTRAC提出了网联自动驾驶(Connected Automated Driving,CAD)的概念,参考国外情况,并结合我国技术发展现状,本白皮书将车路

6、协同自动驾驶定义为Vehicle Infrastruc ture Cooperated Autonomous Driving,VICAD)。3关于自动驾驶技术路线的详细论述见面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望(2021年)。4https:/www.transportation.gov/av/avcp5https:/www.its.dot.gov/6Connected Automated Driving RoadmapR.The European Road Transport Research Advisory Council(ERTRAC)7https:/www.car-2-car.org/

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本文主要内容概括如下: 1. 自动驾驶发展现状与挑战:目前L2级自动驾驶车辆市场渗透率提升,但面临安全挑战,如感知长尾问题、交互博弈问题等;L3/L4级自动驾驶车辆测试验证和示范应用为主,城市级全域商业化落地仍需克服技术、基础设施、法规等挑战。 2. 车路协同自动驾驶是自动驾驶的高阶发展形态和必然趋势:车路协同自动驾驶(VICAD)在单车智能基础上,通过车与车、车与路、车与云、车与人的全方位协同配合,实现自动驾驶单车最优化和交通全局最优化。 3. 车路协同自动驾驶实现L4无人化安全运营:VICAD可全流程参与L4自动驾驶感知、决策规划和控制,在ODD范围内保证自动驾驶安全,动态管理和扩展自动驾驶ODD,实现无接管连续运行。 4. 车路协同自动驾驶加速L2规模化应用:VICAD面向L2级自动驾驶车辆,可发挥多触达、多层次服务优势,提升安全性,改进用户体验,提升社会交通安全和通行效率。 5. 车路协同自动驾驶发展的核心是建设高等级智能道路:高等级智能道路应具备协同感知、协同决策规划和协同控制能力,是VICAD发展的核心关注点和首要任务。 6. 百度Apollo车路协同自动驾驶探索与实践:百度在标准制定、车路协同感知、决策规划、控制等方面进行了大量探索与实践,取得了显著进展。 7. 发展展望:车路协同自动驾驶规模商业化落地是一个循序渐进的过程,需要实现关键技术突破,提升智能道路覆盖率,完善政策法规和标准体系。
自动驾驶如何实现安全运营? 车路协同如何提升自动驾驶能力? 智能道路如何助力自动驾驶发展?
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