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自动驾驶和智能交通 车路协同

发布时间:2018-09-13      点击:

阿里巴巴集团与交通部公路科学研究院的合作,双方将共同成立车路协同联合实验室,基于车路协同探索自动驾驶和道路智能化的解决方案。这个解决方案就是利用智能感知基站的远程感知能力和基础设施属性,提升自动驾驶汽车的感知能力,并降低成本。

单车智能的成本高

在现在主流的自动驾驶汽车方案中,都在朝着提高单车智能化水平方向去,就是提高车辆本身的感知、决策和控制能力,使其达到甚至超越人类司机的驾驶水平,这对传感器、系统判断和决策能力,提出了很高的要求。

在自动驾驶汽车领域研究了十年的谷歌Waymo,摒弃了生产自动驾驶汽车的方案,推出基于量产车的自动驾驶改装方案,并用于提供自动驾驶出租车服务,而不是让普通消费者拥有自动驾驶汽车。

这是因为,现阶段Waymo的解决方案成本极高,是车辆成本的数倍,这是普通消费者无法承受的高成本,唯有通过提供自动驾驶出租车服务,降低使用成本,从而使其得以商业化运作。

单车智能的技术问题

除了高成本,单车智能还存在技术问题。例如现在普遍采用的传感器——激光雷达,其有效探测距离不超过80米,而且由于遮挡物、盲区的存在,车上的传感器也存在视角、高度上的局限。

更重要的是,汽车是行驶在复杂的交通环境中,单车智能需要感知环境、并做出决策然后去控制车辆,这个链条每个环节都需要快速而准确,而更复杂的交通环境增加了难度。例如,汽车高速行驶的状态下,前方障碍物背后突然出现一个人,单车智能状态下,很难做出及时的反应,人类司机在精神高度集中的情况下,也有可能回手足无措。

另外还有一个问题就是,单车智能对高精度地图的要求非常高,但是,目前高精度地图的采集作业模式,其更新频率,并不足以满足自动驾驶实际驾驶场景的变换程度。

车路协同计划

面对单车智能自动驾驶路线存在的技术和成本问题,车路协同方案需要建设智能的道路基础设施,结合阿里云控制平台,为自动驾驶汽车提供全方位的道路信息,帮助其更了解所需的道路环境状况。

在这个车路协同方案中,核心技术之一就是智能的道路基础设施——感知基站。感知基站的工作原理类似通讯领域的信号发射基站,可以实现车与路、车与车之间的信息连接。

为了解决单车感应器存在的盲区、角度等问题,这种智能感知基站将以“上帝视觉”采集路况信息,有效解决车辆传感器的盲点问题。针对动态目标,会进行精确定位识别,并在重点区域采集多模态数据。当这些200米一个的智能感应基站把道路覆盖后,就能编织实时感知网,网内的信息实现共享。

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