车路协同能为自动驾驶带来什么？

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www.eefocus.com, Dec. 02, 2022 – 

是单车智能还是车路协同––自动驾驶在走向大规模推广的道路上一定会面临这个问题。在海外，头部整车厂或是自动驾驶公司，它们选择的路线大都是单车智能。因为这些公司非常清楚，投资路端的智能改造是一个重资产模式，而出于商业的考虑，轻资产模式对它们而言可操作性更强，更可控也更安全。但是这个答案也真的适合中国的自动驾驶公司吗？情况可能有所不同。就单车智能的算法水平而言，由于起步较晚，国内自动驾驶公司还是无法真正比拟Waymo等国外头部选手。中国自动驾驶行业如果想要实现弯道超车，车路协同的确是一个突破口。对于自动驾驶的真正推广，车路协同比起单车智能的优点在于更容易、更便宜、更快速和更广泛。那么能够助力自动驾驶的车路协同到底是什么，它能带给自动驾驶哪些强有力的帮助呢？

什么是车路协同

目前自动驾驶企业中，比较依赖的还是单车智能。就是只依赖自车本身的传感器、计算设备，通过自身算法对外部环境有所感知，再进行决策规划，从而来控制车辆，从而实现最终的自动驾驶功能。

车路协同自动驾驶（VICDA）则有所不同，除了车端本身可以依赖自身接受到的信息，路端也会相应地给每辆车发送更多的信息，来帮助车端做出更及时的响应与决策，从而提高自动驾驶的安全性与智能性。与此同时，在路端的帮助下，车端的算力与算法的缺陷也能够得到补足，因此车端无需拥有昂贵的传感器及计算设备，自动驾驶车的单车成本也可以得到很好地控制，从而促进自动驾驶的落地与普及。

可以说，车路协同是单车智能的高级发展形式，能提升自动驾驶的安全性、单车不需要再那么多的雷达传感器、也不需要不断提升算力，将会整体范围降低自动驾驶普及的成本。但与此同时，车路协同需要城市的基建做出大量建造修改，这方面的成本将会是巨大的，并且也需要一个业界公认的标准或范本来进行指导，才能避免不同自动驾驶汽车与车路协同单元的输入输出源不一致。

车路协同赋能感知

目前，车路协同大多数还停留在示范区演示阶段，而其中演示最多的功能就是路端进行感知识别，赋能单车智能感知端的不足。

首先，就目前单车智能中部分量产的ADAS感知功能举例，其仍然存在特定场景下应对能力不足和失效的风险。例如针对恶劣天气、隧道环境、鬼探头等等，目前的自动驾驶系统都无法完美地解决这些问题，自动驾驶的可靠性和应对这些高挑战性交通场景的能力还有待提升。

其次，感知的长尾问题是当前限制单车智能自动驾驶车辆运行设计域的主要原因之一。受车端传感器安装位置、探测距离、视场角、数据吞吐、标定精度、时间同步等限制，车辆在繁忙路口、恶劣天气、小物体感知识别、信号灯识别、逆光等环境条件中行驶时，仍然难以彻底解决准确感知识别问题。这些长尾问题，严重制约和影响了自动驾驶的规模商业化落地，而这些感知长尾问题仅靠车端传感器融合感知是难以解决的。

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