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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優(yōu)勢
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路端可發(fā)揮長時間觀測和場景理解的優(yōu)勢，同時結合云端多源數據輸入，判斷前方阻塞場景類型及車輛狀態(tài)屬性；
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如主車所在車道前方因施工占道、車輛異常停滯（如車輛故障、違章停車等）阻塞車道，且旁邊車道可供主車繞行通過時，給出主車繞行通過策略建議，避免不合理停滯。
應用效果：
如圖6.36所示，通過VICAD可以幫助自動駕駛車輛順利通過阻塞場景。
圖 6.36 施工占道跨黃實線繞行
（五）路口內施工繞行問題描述：
如圖6.37所示，自動駕駛車輛行駛到無車道線刻畫的道路區(qū)域（如路口中央區(qū)域），有阻塞類事件發(fā)生（如施工區(qū)域、異常停滯車輛），需重新規(guī)劃行駛軌跡繞行通過。由于阻塞事件本身場景較為復雜，同時所在位置為無車道線刻畫的道路區(qū)域（如路口中央區(qū)域），主車無變道或繞行策略的參考車道信息， 故無法執(zhí)行繞行決策，造成車輛不合理停滯。
圖 6.37 路口內施工
場景原理：
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路端發(fā)揮場景理解和長時觀測的優(yōu)勢，獲取道路阻塞區(qū)域類型、區(qū)域范圍、區(qū)域分布及阻塞區(qū)域周邊車流狀態(tài)；
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路端或云端系統(tǒng)根據阻塞區(qū)域周邊歷史車流軌跡數據，選擇最優(yōu)通過策略，生成適用于主車通行的推薦軌跡引導線及速度建議，發(fā)送給車端；
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車輛按照路云下發(fā)的軌跡引導線行駛脫離阻塞，如圖6.38所示。
圖 6.38 路口內施工繞行場景
應用效果：
自動駕駛車輛順利繞行通過路口阻塞區(qū)域。
（六）合作式代客泊車問題描述：
無論是L2還是L4車輛在面對泊車場景時，因停車場環(huán)境復雜、定位信號缺失等問題可能會存在安全隱患。此外，還需花費大量的時間尋找空閑車位導致效率低下，甚至出現排長隊的情況。
場景原理：
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對停車場內合作式泊車巡航道路和專屬車位實現全面覆蓋，對停車場內車輛、行人、障礙物等目標進行檢測，并實時監(jiān)測停車場車位占用情況；
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當人工主動申請或者車輛主動申請合作式泊車時，云端結合車端和場端的感知數據進行全局調度，給出全局導航路線支持車輛前往最近的空車位；
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車輛收到調度信息后進入低速自動駕駛狀態(tài)，能結合停車場的實際情況，實現停車場內低速自動駕駛，包含：直道巡航、彎道巡航、路口通過、上下坡、減速帶通過、低速跟車、固定場景障礙物繞行、定點停車等功能；
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當停車場內有彎道盲區(qū)時，場端智能終端會將計算結果傳給車端，車輛可以主動減速慢行避免碰撞。
應用效果：
合作式代客泊車可以幫助車輛快速找到停車位，并且在駕駛員不參與操控的條件下，實現車輛自動駛入和駛出停車位。圖6.39-6.41分別展示了百度AVP代客泊車在北京亦莊的建設情況。
圖 6.39 北京亦莊管委會AVP車位路線示意圖
圖 6.40 北京亦莊管委會地面&地下AVP專用停車位
圖 6.41 AVP智能套件示意圖
（七）編隊行駛
問題描述：
自動駕駛編隊行駛場景中，編隊組織形式為編隊領隊車輛及編隊成員車輛，編隊領隊車輛根據云端控制指令，實現發(fā)起編隊或解散編隊；成員車輛決定是否加入或離開編隊。
場景原理：
1）編隊實現方式：在組成編隊之前，編隊頭車確認發(fā)起編隊的請求后，會將本車的目的地、編隊ID、編隊速度、跟車距離等信息實時廣播給所有周邊車輛，周邊車輛確認加入該編隊后，根據跟車對象位置和距離信息重新規(guī)劃路徑，計算并控制速度合入編隊，直到加入編隊后，按照編隊統(tǒng)一推薦的規(guī)劃信息（推薦速度、推薦車距、推薦車道）保持一致的行駛狀態(tài)；
2）編隊解散方式：編隊領隊車輛接收到云端的解編消息，廣播解編請求給編隊各車；成員車輛自動離開編隊，離開編隊后重新規(guī)劃路徑駛向原目的地。
圖 6.42 編隊行駛場景
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