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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
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路端可发挥长时间观测和场景理解的优势，同时结合云端多源数据输入，判断前方阻塞场景类型及车辆状态属性；
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如主车所在车道前方因施工占道、车辆异常停滞（如车辆故障、违章停车等）阻塞车道，且旁边车道可供主车绕行通过时，给出主车绕行通过策略建议，避免不合理停滞。
应用效果：
如图6.36所示，通过VICAD可以帮助自动驾驶车辆顺利通过阻塞场景。
图 6.36 施工占道跨黄实线绕行
（五）路口内施工绕行问题描述：
如图6.37所示，自动驾驶车辆行驶到无车道线刻画的道路区域（如路口中央区域），有阻塞类事件发生（如施工区域、异常停滞车辆），需重新规划行驶轨迹绕行通过。由于阻塞事件本身场景较为复杂，同时所在位置为无车道线刻画的道路区域（如路口中央区域），主车无变道或绕行策略的参考车道信息， 故无法执行绕行决策，造成车辆不合理停滞。
图 6.37 路口内施工
场景原理：
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路端发挥场景理解和长时观测的优势，获取道路阻塞区域类型、区域范围、区域分布及阻塞区域周边车流状态；
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路端或云端系统根据阻塞区域周边历史车流轨迹数据，选择最优通过策略，生成适用于主车通行的推荐轨迹引导线及速度建议，发送给车端；
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车辆按照路云下发的轨迹引导线行驶脱离阻塞，如图6.38所示。
图 6.38 路口内施工绕行场景
应用效果：
自动驾驶车辆顺利绕行通过路口阻塞区域。
（六）合作式代客泊车问题描述：
无论是L2还是L4车辆在面对泊车场景时，因停车场环境复杂、定位信号缺失等问题可能会存在安全隐患。此外，还需花费大量的时间寻找空闲车位导致效率低下，甚至出现排长队的情况。
场景原理：
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对停车场内合作式泊车巡航道路和专属车位实现全面覆盖，对停车场内车辆、行人、障碍物等目标进行检测，并实时监测停车场车位占用情况；
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当人工主动申请或者车辆主动申请合作式泊车时，云端结合车端和场端的感知数据进行全局调度，给出全局导航路线支持车辆前往最近的空车位；
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车辆收到调度信息后进入低速自动驾驶状态，能结合停车场的实际情况，实现停车场内低速自动驾驶，包含：直道巡航、弯道巡航、路口通过、上下坡、减速带通过、低速跟车、固定场景障碍物绕行、定点停车等功能；
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当停车场内有弯道盲区时，场端智能终端会将计算结果传给车端，车辆可以主动减速慢行避免碰撞。
应用效果：
合作式代客泊车可以帮助车辆快速找到停车位，并且在驾驶员不参与操控的条件下，实现车辆自动驶入和驶出停车位。图6.39-6.41分别展示了百度AVP代客泊车在北京亦庄的建设情况。
图 6.39 北京亦庄管委会AVP车位路线示意图
图 6.40 北京亦庄管委会地面&地下AVP专用停车位
图 6.41 AVP智能套件示意图
（七）编队行驶
问题描述：
自动驾驶编队行驶场景中，编队组织形式为编队领队车辆及编队成员车辆，编队领队车辆根据云端控制指令，实现发起编队或解散编队；成员车辆决定是否加入或离开编队。
场景原理：
1）编队实现方式：在组成编队之前，编队头车确认发起编队的请求后，会将本车的目的地、编队ID、编队速度、跟车距离等信息实时广播给所有周边车辆，周边车辆确认加入该编队后，根据跟车对象位置和距离信息重新规划路径，计算并控制速度合入编队，直到加入编队后，按照编队统一推荐的规划信息（推荐速度、推荐车距、推荐车道）保持一致的行驶状态；
2）编队解散方式：编队领队车辆接收到云端的解编消息，广播解编请求给编队各车；成员车辆自动离开编队，离开编队后重新规划路径驶向原目的地。
图 6.42 编队行驶场景
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