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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
在昌九高速项目中，百度和合作伙伴共同实现了编队车辆行驶，完成了单车和编队能力验证。在60km/h速度下基本展示自动驾驶编队能力，实现了3车组成编队、跟随、减速、加速、解散编队等应用。
6.2.4 车路协同控制实践
6.2.4.1 控制车辆：“5G云代驾”
自动驾驶车辆在实际运营过程中会面临临时道路变更或交通管制等特殊情况，在5G环境下，基于高带宽、低延时、稳定性强的数据连接，远程驾驶员可以通过5G云代驾控制台像驾驶汽车一样通过方向盘和踏板控制车辆，实现车辆的远程遥控驾驶，帮助车辆解决问题。如图6.43所示，因需要“5G云代驾”介入的极端场景并不是经常出现，所以云端驾驶员一个人可以同时为多辆车服务，降低自动驾驶车的运营成本。
“5G云代驾”目前已在北京、上海、广州、成都等多个城市落地应用，2022年4月28日，北京率先允许自动驾驶车辆“方向盘后无人”，11月21日，北京发放自动驾驶无人化通知书，百度是首批获准企业，正式开启前排无人测试，“5G云代驾”将会全方位保障自动驾驶安全和乘客出行安全，改善乘坐体验。
图 6.43 “5G云代驾”Robotaxi应用
“5G云代驾”技术同时可以应用在泊车、低速无人车、矿卡、港口、特种作业等多个场景，以矿山为例，可以通过“5G云代驾”实现矿山装-运-排自动化作业（如装/卸载区排队、自动化对铲、空/重载运输、沿帮排土等），单辆车年运载成本节省百万以上。
图 6.44 “5G云代驾”智慧矿山应用
6.2.4.2 控制基础设施
（一）单点控信号灯优先通行
在实际交通运行环境中，经常遇到特种车辆（事故救援、医疗救护、警卫保障）执行特殊任务，需要赋予这些车辆一定的优先通行权，为特种车辆节省时间；同时，公交车、大巴车这一类车辆具有公共交通属性，从节能减排和交通效率的角度考虑也可以赋予这些车辆一定的优先通行权，避免交通拥堵。
问题描述：
为应对医疗、消防、应急等特种车辆的紧急出行任务，开通“绿波生命救援通道”的需求十分迫 切。当前，特种车辆通行过程中，存在社会车辆难以感知无法提前让行、交叉口抢行安全隐患大、人工操作无法实现全局精准调配等难题。比较常用的做法是在道路上设置优先通行车辆的专用信号灯，如图6.45所示，这种方案需要在信号灯杆上额外挂信号灯，导致路端设备太多。
图 6.45 公交车专用信号灯
场景原理：
基于车路协同的车辆优先通行总体原理如下：
-
特种车辆在出发前通过导航向平台提交优先通行申请，平台会为车辆制定最优化路径和实时导航服务；
-
车辆向平台实时报送位置信息（或者路端对道路车辆进行实时检测，识别车辆），平台结合车辆所在位置，对车辆前方路径车道内的车辆进行导航优化或控制，避让特种车辆；
-
特种车辆接近路口时，路端系统对车辆所在车道信号灯相位进行优化控制（如绿灯延长的方式）， 给予特种车优先通行权。
应用效果：
以北京亦庄某项目为例，通过VICAD为特种车辆的快速、安全通行提供必要的“绿色通道”，如图 6.46所示，车辆实现不闯红灯、交通秩序影响最小化的相对优先出行，从而提升交管部门服务水平、充分保障整体交通效益。
图 6.46 特种车辆优先通行应用效果
（二）干线/区域控信号灯绿波通行问题描述：
车辆在路口经常因为遇到红灯而造成停车等待，会降低整体交通的运行速度和通行效率。
场景原理：
车路协同通过对交通整体运行情况进行监测、预测和分析，同时结合车辆的位置、信号灯调控周期、交规限制等因素，为车辆制定个性化通行建议（如建议车速），让车辆可以连续绿灯通过多个路口，最大可能降低车辆停车次数，提高车辆平均速度和交通整体通行效率，减少交通拥堵概率。
场景流程：
该场景的具体实现步骤如下：
-
收集一段时间内道路的交通流量、延误时间、平均速度等交通指标数据；
-
从控基础设施的角度，可根据对交通指标数据的分析，优化信号灯周期，并设计通过干线绿波的理论车速；
-
将建议车速发送给车辆，车辆结合自身位置、运行状态等信息，可以综合制定更加合理的通行速度；
-
车辆按照决策和控制指令连续绿灯通过路口，提高了行驶效率。
图 6.47 车速诱导
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