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百度Apollo车路协同自动驾驶典型实践场景和技术优势
问题描述：
在排队场景中，自动驾驶车辆处于跟车状态下，前方路口红灯，直行车辆出现排队现象；而车辆此时由于无法判断前车停止的原因（排队中），会选择往左侧（左转车道）并线超车，如图6.29所示；然而行驶到临近路口时，却由于车道中的排队车辆过多而无法再并线回到原车道，可能会阻塞交通。
图 6.29 排队交通事件
场景原理：
通过VICAD对交通事件进行感知，及时发现前方排队事件，并将排队事件及时发送给车辆，同时为了规避车辆错误左转变道后而无法再并线回原直行车道，向车辆发出在车道内排队等候的决策（如图6.30）。
图 6.30 路口车辆排队决策
（二）“死车”决策问题描述：
在“死车”场景下，车辆前方有大车“死车”停占两个车道，临近路口车辆无法判断前方信息而停滞不前（如图6.31）。
图 6.31 大车“死车”交通事件场景
场景原理：
通过VICAD对交通事件进行协同感知和决策，可以长时间对道路车辆进行跟踪和预测，及时将死车事件播发给车端，车辆可以及时做出变道等决策（如图6.32）。
图 6.32“死车”决策
（三）交叉口协调通行问题描述：
如图6.33所示，自动驾驶车辆在直行车道行驶，在道路分叉区域（例如岔道或分合流区域）驶出的车辆左转汇入直行车道，与主车行驶路径产生冲突，由于车辆缺乏通行次序协调，导致主车急刹或接管。
图 6.33 交叉口冲突场景（无车路协同决策）
场景原理：
-
通过车路协同，双方车辆通过V2X方式上报车辆意图（预期轨迹，包含各时刻的车辆位置及速度）；
-
路端或云端系统根据车辆意图、交通规则（左转汇入礼让直行）、车辆状态信息，仲裁主车和岔道汇入车辆的通行策略为：直行车辆优先并加速通过、左转车辆减速跟随通过；
-
双方车辆执行仲裁结果，在车辆不停滞情况下高效通过路口。
应用效果：
如图6.34所示，通过车路云一体化协同决策，合理仲裁车辆通行次序，确保直行与左转汇入车辆有序高效通过，避免了交互冲突造成路口车流阻塞或碰撞风险，提升了通行效率和安全性。
图 6.34 交叉口冲突的协调通行（有车路协同决策）
（四）阻塞绕行
问题描述：
自动驾驶车辆在直行车道中行驶，前方车道中遇到施工事件阻塞通行（如图6.35所示），单车智能难以在这一复杂状况下判断前方车辆的驾驶意图并确定排队或绕行策略，容易造成车辆不合理停滞或绕行。
图 6.35 施工占道阻塞交通
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