鉅大LARGE | 點擊量：436次 | 2022年10月13日
怎樣實現自動駕駛最后的1%
日常生活中的汽車都是依靠駕駛員來操作前行的，在駕駛過程中我們完全不清楚視線范圍以外的信息，遇到緊急情況不能提前預知。記得小時候看科幻電影《我，機器人》時，就深深的被影片中主人公“一輛會自動駕駛的車”所吸引，崇拜電影中擁有的超能力。它會主動加速減速避讓來往的車輛并且提前預知前方道路的交通情況。
當我們還沉浸在科幻電影鏡頭時，科幻變為現實，隨著自動駕駛技術的日益成熟，它將是未來汽車發展的必然趨勢。目前，各大車企和涉及自動駕駛領域的科技公司都在為研發自動駕駛技術而努力。CIDI就是一家專業研發智能駕駛技術的公司并已成功的運用到重卡、專用車及車路協同領域上。
我們先來了解一下自動駕駛，自動駕駛級別分為5級，當達到第5級時也就是我們俗稱的全自動駕駛，而這些并不是真正意義上的自動駕駛。那么真正的自動駕駛是什么呢？應該具備哪幾個必要條件？
實現自動駕駛所具備的硬件條件
目前的半自動駕駛，傳感器是車輛必不可少的，同時在未來的自動駕駛車輛上，這也是最基礎的。車輛的特種可以劃分為三種聲波特種、光波特種還有毫米波特種可以檢測周圍的環境。同時車輛的攝像頭、掃描儀等構成了車輛的基礎探測系統。
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-40℃最大放電倍率：1C
-40℃ 0.5放電容量保持率≥70%
想要實現車輛的自動駕駛，高精度地圖自然是必不可少的。就目前的地圖來說，可以幫助駕駛員規劃路線，同時還可以根據駕駛員的喜好來選擇，比如說躲避擁堵，高速優先，時間最短等，同時地圖還可以顯示出擁堵情況。
然而這些信息并不能很好的支持自動駕駛車輛的使用，還要更加多元化的信息，比如實時的道路信息以及紅綠燈的時間間隔等。
車路協同
除了上述所說的技術可以實現自動駕駛外，要是想將自動駕駛提高一個級別，就要用到車路協同系統了。車路協同系統即IVICS(IntelligentVehicleInfrastructureCooperativeSystems)，簡稱車路協同系統，是未來智能交通系統（ITS）的發展方向。其采用的是無線通信、互聯網、傳感探測等技術，全方位實施車車、車路動態實時信息交互，并在全時空動態交通信息采集與融合的基礎上開展車輛主動安全控制和道路協同管理，充分實現人-車-路的有效協同，保證交通安全，提高通行效率。
車路協同的技術指標有三點，一是強調人-車-路系統協同，二是強調區域大規模聯網聯控，三是強調利用多模式交通網絡與信息交互。這項技術是信息技術與汽車和交通兩大行業相融合的結果，那么這項技術將為我們帶來哪些便利呢？
車路協同系統中的碰撞預警功能會提前告知“哪些車輛存在潛在的碰撞危險”，預估出潛在安全隱患，提醒駕駛員提前變道及時避讓。虛擬路牌則會告知路途中標注性信息，可以提前告知駕駛員注意落石或急轉彎等。還有路口紅綠燈狀況告知提醒，超視距感知系統對路況、車況的實時獲取，預先將看不到的路障信息發送給汽車，提醒駕駛員注意換道或避讓。隨著自動駕駛領域不斷開發，有很多涉及自動駕駛系統技術的企業都紛紛加入其中。
近日，鈦媒體參觀了長沙自動駕駛研究院（以下簡稱“CIDI”）。它是一家專業研發智能駕駛技術的公司，其利用多種傳感器、高精度定位、車路數據互聯與共享，來實現自動駕駛，并將自動駕駛的研發與落地方向定位在重卡、專用車及車路協同領域。
目前已經在重卡上實現了自動駕駛功能。
登上卡車，和駕駛員師傅打了一聲招呼，師傅笑著說：“我現在叫安全員了，科技發展的太快司機要失業了”。坐穩后，卡車緩緩的駛上高速測試道路，逐漸開始提速，屏幕顯示時速是103KM/H了，當視線里出現其他車輛后，明顯的可以感覺卡車在減速的同時開始變道了，同車的技術專家告訴鈦媒體，其實車輛早就知道前方道路的信息，并且計算出前方行駛車輛的時速，檢測其車身姿態有沒有變道意圖，所以卡車在剎車的同時完成變道，進行避讓。
那么CIDI是如何實現重卡自動駕駛的呢？它并不是依靠單一的自動駕駛系統（前文應具備的條件外），而是依托智能網聯道路管理系統（CRSS）來完成的，我們可以把CRSS簡單的看成升級版的車路協同系統。該系統根據不同應用場景方案提供了四層計算架構：車端計算、路側邊緣計算、中心云計算、移動端計算。
CRSS主要由智能網聯路側單元、邊緣計算單元、路側傳感器組成，系統集成了感知、高精度定位、V2X通信等功能。車內數據傳輸主要由車載單元（OBU）與手機APP組成，車載終端主要集成了V2X通信、V2X算法決策、APP終端顯示、自動駕駛控制等功能。
車聯網是解決無人駕駛最后1%的關鍵
“無人駕駛的最后1%是非常困難的，不解決就落不了地。”馬濰博士曾說過這樣的一句話。和很多車企單一的去研發L3或L4不同的是，CIDI是以L4技術出發做能落地的產品。
車聯網是解決無人駕駛最后1%的關鍵。雖然車聯網概念炒了很多年，但實際上低延時的車聯網目前做得還是非常少。傳統車聯網往往是通過在車輛上裝載4G通信模塊，實現車輛運行狀況的反饋，這樣做數據傳輸相對慢，實時性比較差。
CIDI的車聯網解決方案是以低遲延通信解決最后1%的無法預料的問題，無人化側重特殊場景的應用，如園區、礦場等。其涉及核心技術包含多重傳感器融合、深度學習、自主決策、高效計算機、高精度定位、V2V及V2X車聯網來完成最后的1％。
CIDI車路協同的獨特功能（超視距感知）
在高速場景中因車速較快，車輛所需的安全距離較遠，而車載端傳感器極限感知能力只有100到200米，在某些車輛或場景中，無法滿足其安全性。此時，沿線部署的CRSS便可通過其超視距感知能力，有效地增強自動駕駛安全性。超視距感知能力包括以下三個方面：
超視距障礙物檢測：視距范圍以外的道路上存在障礙物時，CRSS能夠在駕駛員視距范圍之外提前感知到結果并廣播給接近該位置的車輛，提醒其提前決策。
超視距可行駛區域檢測：為應對道路施工、路面坑洼、交通事故等特殊事件的發生，道路的可行駛區域也將實時發生變化。此時，若依照車內保存的歷史地圖進行自駕行駛，容易發生交通事故。CRSS提前感知這個區域并廣播給接近的自動駕駛車輛，提醒其提前變道。
超視距視頻感知：CRSS將采集的路側視頻數據通過V2I傳給自動駕駛車輛的感知層進行決策分析，從而將自動駕駛車輛感知能力拓展到1km左右，極大地提升了高速自動駕駛的安全性。
總結
通過一天短暫的試乘體驗后，簡單總結一下，單靠車輛智能化不能完全實現L4級別的自動駕駛，而將車輛和路面結合到一起后進行數據共享和傳輸這樣就做到CIDI主打的研發理念車路協同，這樣就很輕松實現車輛的自動駕駛。
如今的車路協同是智能化、數據化、互聯互通的車、路、交通環境的整合。在物聯網發展趨勢下，這也正是自動駕駛和未來交通所要到達的場景。CIDI依靠多重傳感器的融合、深度學習、自主決策、高效計算、高精度定位、V2V及V2X車聯網實現了車路協同下的自動駕駛。現實中自動駕駛的運用意義深遠，但是車路協同的自動駕駛還需要更多的經驗和摸索。
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