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面向L4的车路协同自动驾驶服务策略
结合L4自动驾驶系统总体架构，同时考虑到L4自动驾驶车辆的受控度，VICAD可以深度参与L4自动驾驶从感知到决策规划和控制的全部过程，为L4提供全方位支撑服务（如图3.1），具体包括以下四个方面：1）通过车路协同感知解决自动驾驶感知长尾问题：发挥路端和云端感知优势，与CAV进行协同感知，解决超视距、盲区、遮挡等一系列感知长尾问题；2）通过车路协同感知和地图动态更新解决自动驾驶地图实时性问题：在车路协同感知的基础上，还可以通过分钟级自动驾驶地图更新，帮助CAV应对交通标志标线、信号灯等一系列自动驾驶地图要素变更带来的问题；3）通过车路协同决策规划解决全局路径优化、混行冲突及阻塞问题：通过车路协同路径规划（Routing），为CAV提供全局路径规划服务；通过车路协同行为决策（Decision）与运动规划（Planning），解决自动驾驶博弈、阻塞等典型混行场景问题；4）通过车路协同控制解决复杂特殊场景问题：针对自动驾驶复杂特殊场景，例如“脱困”、泊车等，可以通过VICAD直接控制CAV，帮助CAV成功应对这些场景，降低安全风险；针对复杂无序交通环境，还可以通过车路协同控制对交通基础设施、交通运行状况等进行有效干预和控制，优化自动驾驶整体交通环境，间接控制CAV，为CAV营造安全、简单、秩序化的交通环境。
图 3.1 VICAD加速L4实现无人化自动驾驶落地路径需要说明的是，VICAD并不是要完全取代车端的自动驾驶系统，而是同时运行在路端和云端的自动驾驶系统，发挥路端和云端的优势，为L4 CAV提供互补、冗余和强化三个层次的支撑和促进作用：（1）互补：以感知为例，AD存在感知范围有限、易被遮挡、受环境和光线影响较大、难以预测等不足，而路端和云端感知可以充分发挥感知范围广、长时间连续观测、容易工程化等优势，与车端感知进行感知互补，实现遮挡、超视距、动静态盲区等协同感知，从而提升车辆的感知能力。以定位为例，AV已经采用了多种方式进行高精度定位，但是在长隧道、地下、桥梁、高大建筑物遮挡等环境行驶时，经常出现定位信号缺失或定位不准的问题，路端通过感知定位、特征定位、UWB定位、C-V2X定位等多种定位方式，可以为车辆提供定位互补，辅助车辆实现高精度定位。再以路云协同决策规划和控制为例，单车智能自动驾驶车辆遇到复杂交通环境和驾驶场景时，容易出现急刹或被迫接管行为，通过路端或云端的协同决策和控制，可以为车辆重新规划路径，帮助车辆安全通过复杂场景。互补的关系示意见图3.2。
图 3.2 感知定位互补和冗余作用示意图（2）冗余：仍以感知和定位为例，车辆在开阔环境下行驶时，车端感知和定位功能正常运行，路端系统对车辆周围环境同时进行检测识别与定位，或者通过转发RTK定位信息，辅助车端进行融合定位，此时路端起到了冗余的作用。冗余的关系示意见图3.2。（3）强化：如图3.3和3.4所示，以交通信号灯识别为例，AD模式时，需要通过车端光学传感器在3D空间中识别定位到较远处的交通信号灯灯色，并且预测相位灯态变化，会面临一系列难题，比如炫光、尾灯霓虹灯干扰、LED频闪、灯亮度达标延迟、损坏和老化、移动式红绿灯的位移、欧美悬挂式灯的晃动、多相位匹配、超视距、盲区、动静态遮挡、异常天气等场景中的感知难题；而在VICAD模式下，可以通过路端系统或设施与低复杂度信号控制机对接信息，不仅可以实时通过低码率编码获得准确可靠的信号灯态语义信息，还可以超视距获得灯态信息以及倒计时等信息，此时路端和云端起到了强化和提升的作用。
图 3.3 道路中不同的信号灯形态
图 3.4 VICAD信号灯强化感知作用示意图节选自《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望2.0》
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