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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
問題描述：
在排隊場景中，自動駕駛車輛處于跟車狀態(tài)下，前方路口紅燈，直行車輛出現(xiàn)排隊現(xiàn)象；而車輛此時由于無法判斷前車停止的原因（排隊中），會選擇往左側(cè)（左轉(zhuǎn)車道）并線超車，如圖6.29所示；然而行駛到臨近路口時，卻由于車道中的排隊車輛過多而無法再并線回到原車道，可能會阻塞交通。
圖 6.29 排隊交通事件
場景原理：
通過VICAD對交通事件進行感知，及時發(fā)現(xiàn)前方排隊事件，并將排隊事件及時發(fā)送給車輛，同時為了規(guī)避車輛錯誤左轉(zhuǎn)變道后而無法再并線回原直行車道，向車輛發(fā)出在車道內(nèi)排隊等候的決策（如圖6.30）。
圖 6.30 路口車輛排隊決策
（二）“死車”決策問題描述：
在“死車”場景下，車輛前方有大車“死車”停占兩個車道，臨近路口車輛無法判斷前方信息而停滯不前（如圖6.31）。
圖 6.31 大車“死車”交通事件場景
場景原理：
通過VICAD對交通事件進行協(xié)同感知和決策，可以長時間對道路車輛進行跟蹤和預(yù)測，及時將死車事件播發(fā)給車端，車輛可以及時做出變道等決策（如圖6.32）。
圖 6.32“死車”決策
（三）交叉口協(xié)調(diào)通行問題描述：
如圖6.33所示，自動駕駛車輛在直行車道行駛，在道路分叉區(qū)域（例如岔道或分合流區(qū)域）駛出的車輛左轉(zhuǎn)匯入直行車道，與主車行駛路徑產(chǎn)生沖突，由于車輛缺乏通行次序協(xié)調(diào)，導(dǎo)致主車急剎或接管。
圖 6.33 交叉口沖突場景（無車路協(xié)同決策）
場景原理：
-
通過車路協(xié)同，雙方車輛通過V2X方式上報車輛意圖（預(yù)期軌跡，包含各時刻的車輛位置及速度）；
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路端或云端系統(tǒng)根據(jù)車輛意圖、交通規(guī)則（左轉(zhuǎn)匯入禮讓直行）、車輛狀態(tài)信息，仲裁主車和岔道匯入車輛的通行策略為：直行車輛優(yōu)先并加速通過、左轉(zhuǎn)車輛減速跟隨通過；
-
雙方車輛執(zhí)行仲裁結(jié)果，在車輛不停滯情況下高效通過路口。
應(yīng)用效果：
如圖6.34所示，通過車路云一體化協(xié)同決策，合理仲裁車輛通行次序，確保直行與左轉(zhuǎn)匯入車輛有序高效通過，避免了交互沖突造成路口車流阻塞或碰撞風險，提升了通行效率和安全性。
圖 6.34 交叉口沖突的協(xié)調(diào)通行（有車路協(xié)同決策）
（四）阻塞繞行
問題描述：
自動駕駛車輛在直行車道中行駛，前方車道中遇到施工事件阻塞通行（如圖6.35所示），單車智能難以在這一復(fù)雜狀況下判斷前方車輛的駕駛意圖并確定排隊或繞行策略，容易造成車輛不合理停滯或繞行。
圖 6.35 施工占道阻塞交通
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