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百度Apollo車路協(xié)同自動駕駛典型實踐場景和技術(shù)優(yōu)勢
AD盲區(qū)問題描述：
如圖6.16所示，受限于單車智能的傳感器感知角度，在出現(xiàn)靜態(tài)障礙物或動態(tài)障礙物（如大型車輛）遮擋時，車輛難以準確獲取盲區(qū)內(nèi)的車輛或行人的運動情況。
圖 6.16 靜態(tài)盲區(qū)：行人突然闖入
VICAD動靜態(tài)盲區(qū)協(xié)同感知：
如圖6.17所示，通過路端多傳感器部署，實現(xiàn)對多方位、長距離連續(xù)檢測識別，并與車輛感知進行融合，實現(xiàn)自動駕駛車輛對盲區(qū)內(nèi)車輛或行人的準確感知識別，車輛可提前做出判斷和決策控制，進而降低事故風險。
圖 6.17 靜態(tài)盲區(qū)非機動車/行人鬼探頭協(xié)同感知
（三）動態(tài)盲區(qū)/遮擋協(xié)同感知
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左轉(zhuǎn)/掉頭盲區(qū)或遮擋協(xié)同感知：
如圖6.18所示，車輛（藍白色）在路口左轉(zhuǎn)或掉頭時，有大卡車或公交車（粉色長多邊形）產(chǎn)生了動態(tài)盲區(qū)遮擋住了后面的車輛，通過VICAD全量協(xié)同感知，車輛可以獲取盲區(qū)車輛的運動情況，避免了車輛急剎或事故的風險。
圖 6.18 左轉(zhuǎn)/掉頭盲區(qū)或遮擋協(xié)同感知
（2）大車遮擋協(xié)同感知：
在車輛直行時，左側(cè)大車遮擋住了橫穿的電動車，通過VICAD動靜態(tài)盲區(qū)協(xié)同感知，車輛可以提前獲取盲區(qū)車輛、非機動車或行人的運動情況，避免了車輛急剎或事故的風險（如圖6.19和6.20）。
圖 6.19 路口大車遮擋場景
圖 6.20 路口大車遮擋車路協(xié)同感知
（四）超視距協(xié)同感知
AD超視距感知問題描述：
受限于車載傳感器的類型、感知范圍、分辨率等因素，車輛對超出車載傳感器覆蓋范圍的交通運行狀況、交通參與者或障礙物檢測結(jié)果不穩(wěn)定，容易出現(xiàn)感知不到、感知跳變等問題。
VICAD超視距協(xié)同感知：
如圖6.21所示，通過路端多傳感器部署，實現(xiàn)對多方位、長距離連續(xù)檢測識別，并與車輛感知進行融合，實現(xiàn)自動駕駛車輛對超視距范圍內(nèi)車輛或行人的準確感知識別，車輛可提前做出判斷和決策控制， 進而降低事故風險。
圖 6.21 超視距協(xié)同感知
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