技术报告 | 清华大学&百度：面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望.pdf(附下载链接)

各位工程师与技术人大家好，今天给大家分享一份自动驾驶干货技术报告——《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望》，由清华大学智能产业研究院与百度Apollo联合发布

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报告主要内容摘要

（本摘要来自报告前言）：

自动驾驶技术是影响未来汽车产业发展的重要因素。随着自动驾驶技术的成熟和商业化的加速，汽车将不再是从属于人的驾驶工具，车的核心价值部件由体现动力和操作系统的传动系统转向体现自动驾驶水平的智能软件系统和处理芯片，驾驶员的双手、双脚、双眼将被解放，出行过程中的娱乐、社交、消费场景被彻底打开，开辟万亿级市场。

自动驾驶目前有单车智能自动驾驶（ Autonomous Driving，AD）和车路协同自动驾驶 （Vehicle-Infrastructure Cooperated Autonomous Driving，VICAD）两种技术路线。

其中 AD 主要依靠车辆自身的视觉、毫米波雷达、激光雷达等传感器、计算单元、线控系统进行环境感知、计算决策和控制执行。VICAD 则是在单车智能自动驾驶的基础上，通过车联网将“人 - 车 - 路 - 云”交通参与要素有机地联系在一起，助力自动驾驶车辆在环境感知、 计算决策和控制执行等方面的能力升级，加速自动驾驶应用成熟。

VICAD 不仅可以提供更安全、更舒适、更节能、更环保的驾驶方式，还是城市智能交通系统的重要环节，也是构建新型智慧城市的核心要素。

VICAD 是 AD 的高级发展形式，是一个循序渐进由低到高的发展过程，可以分为三个大的 发展阶段：

（1）阶段 1：信息交互协同，实现车辆与道路的信息交互与共享；

（2）阶段 2：协同感知，在阶段 1 的基础上，发挥路侧的感知定位优势，与车辆进行协同感知定位；

（3）阶段 3：在阶段 1 和阶段 2 的基础上，车辆与道路可实现协同决策与控制功能，能够保证车辆在所有道路环境下都能实现高等级自动驾驶。

我国VICAD研究和发展迅速，I阶段VICAD已在多个城市开展规模性测试验证和先导示范，并逐步开展商业化运营先行先试；II阶段VICAD也在部分城市开展了建设部署和测试试验， 道路的协同感知能力得到了充分验证，部分场景下基础设施的协调和控制也得到了探索，但总体而言，II 阶段 VICAD 目前还不足以支撑高等级自动驾驶规模商业化落地。原因主要体现在：

（1）路侧协同感知定位能力有待进一步提高，尤其是需要从功能安全和预期功能安全 （Safety of The Intended Functionality，SOTIF）的角度全面提高设备和系统的精确性、稳定性、数据可靠性等；

（2）道路智能化设备的覆盖范围有限，还不足以提供有效的车路协同应用服务；

（3）需要更加高效、经济的车路通信技术方案，解决更大连接、低时延、高可靠的数据传输问题。

所以，为了尽早实现自动驾驶规模商业化落地，需要针对车路协同深度融合系统进一步开展深入研发测试，加快建设部署高等级智能化道路，在保障自动驾驶安全运行和快速规模 商业化落地的同时，为智能交通、智慧出行和智慧城市建设提供高维数据，带来更多新智能应用。

本白皮书在深入研究 VICAD 概念与内涵、SOTIF、设计运行域（Operational Design Domain，ODD）扩展等一系列问题的基础上，阐述了车路协同自动驾驶的必然趋势、展望和愿景目标，并针对现阶段我国 VICAD 发展存在一系列问题，提出了加快建设部署高 等级智能化道路的发展建议和具体措施。

报告部分内容如下：