风雨无阻！蘑菇车联用车路协同助推自动驾驶落地

2020年7月27日，蘑菇车联宣布自动驾驶场景在车路协同系统上有了新的进展。车辆和道路推动的自动驾驶突破了混合交通场景，在应对暴雨、夜晚等极端情况时发挥了重要作用。

交通信息化专家、中国交通通信信息中心副主任林荣在调研时表示:“很高兴看到以车路协同为核心的自动驾驶成功落地。整个方案充分融合了车路协同、车车协同和自行车智能，充分发挥了平台系统的技术和服务优势，达到了国内领先水平，代表了智慧交通和未来出行的发展方向。”

加速智慧交通车路协同，是新型基础设施的重要支撑。

车路协调是交通运输新基础设施和传统基础设施融合发展的一个重要领域。近年来，在“两个创新”建设战略和“交通强国”战略决策下，车路合作迎来了历史性的发展机遇。

2019年9月，中共中央、国务院印发《建设交通强国纲要》，明确提出大力发展智慧交通，推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通运输行业深度融合，加强智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)研发，形成自主可控的完整产业链。2020年，新基础设施将为数字化进程按下加速键，5G、C-V2X、AI等新一代技术将爆发，智慧交通进入关键之年，车路协同是重要支撑。

2019年10月，蘑菇车联在北京顺义区北小营镇落地了全国首条商用车道路协同示范路，是国家智慧交通示范基地。开创了5G+C-V2X无缝连接、车路高效协同的先河，掀起了智慧道路建设的新篇章。在此基础上，今年蘑菇车联在车路协同系统中推广了自动驾驶的应用。这一创新探索为车路协同更好地赋能智慧交通又迈出了关键一步。

两台发动机、三条配套道路配合，提供可靠的安全保障。

目前国际上自动驾驶的主流方向有两个，一个是自行车智能主导，一个是车路合作驱动。从新基础设施到交通强国，从5G、C-V2X到北斗卫星定位，上至国家政策，下至技术，中国拥有强大的车路协同基础。在车路协调系统中发展自动驾驶也被称为“中国道路”。

蘑菇车联的车路协同系统依托蘑菇OS和AI云平台两大引擎，从车、路、云、网四个方面入手，集车路协同、车路协同、自行车智能于一体，形成智能感知、车路协同、AI云三大系统。其中，智能感知系统集成了芯片、传感器、北斗+GPS高精度定位等新一代技术，使车辆和道路两端具备跟踪目标、捕捉风险、预测意图的能力。智能车辆基础设施合作系统通过5G+C-V2X将车与路、车与车连接起来，各个终端的感知数据相互交互，大大提高了自行车的智能化水平。AI云相当于大脑，分析协调所有交通要素，全局调度，贡献驾驶策略。

正因为如此，当自动驾驶融入到车路协同系统中，可以为车辆行驶提供可靠的安全保障，尤其是在复杂的混合交通以及雨天、黑夜等特殊情况下。

挑战极限，风雨无阻

在暴雨中，视线会被遮挡……ly洗了雨，自行车智能所依赖的摄像头、激光雷达等传感器的精度也会明显下降，相当于完全瞎开。这个时候还能自动驾驶吗，风雨无阻？

可以！而且非常稳定。

7月，蘑菇车联在北京顺义北小营5G路段运营智能车辆基础设施合作系统，期间遭遇多次暴雨袭击。本次车路协同示范路段全长7.2公里，是典型的混合交通场景，大货车、小汽车、临时路障、非机动车、行人混杂。其中一个是二级橙色预警级别，强降雨达到148.8毫米，低洼地区最高积水30厘米。部分路段用植被覆盖车道线。为了体现极端天气下车路协调对自动驾驶的引导，行驶中的车辆在安全员的监督下关闭雨刷，维持自动驾驶。从视频中可以看出，在自行车视线近乎失明、天气路况极其恶劣的情况下，行驶中的车辆依然安全顺利地完成了无保护左转、积水严重、逆向绕行避障、复杂场景会车等高难度自动驾驶。

车路协同引导自动驾驶“风雨无阻”

暴雨对自动驾驶最大的挑战是自行车感知系统几乎失灵。摄像头90%以上的时间无法采集数据，激光雷达会产生异常折射，无法准确判断物体的形状、位置和纹理，因此无法提供可靠的感知数据。基于车路协调的技术路径，赋予自行车360度冗余感知能力。

智能路侧设备为自动驾驶车辆提供完全独立的数据冗余感知系统。首先，在路边灯柱处部署多个大尺寸摄像头，不同焦距，最短曝光时间可达0.1毫秒，图像零失真，保证了从广角到长焦不同焦距都能获得清晰的图像。由于路边摄像头架设位置较高，布置了屏蔽保护，视角为俯视，暴雨对路边摄像头识别的干扰几乎为零，不仅能看得更多，还能看得更远更清楚。通过车辆与道路的配合，将路侧设备识别的交通要素数据，如车道线、障碍物、行人等信息发送给车辆，就像让完全失明的人重见六路，听八方。

其次，智能传感系统中的高精度定位起到了保证车辆稳定行驶的作用。蘑菇车联的高精度定位模块支持北斗卫星导航和GPS全球定位系统。通过实时动态差分技术，全天候环境下定位精度小于10 cm。

再次，感知能力的提升还包括路侧信号的强化。由于光照、角度、雨雪的限制，很难保证车侧传感器识别信号灯状态的准确性。通过与路侧设备建立通信，可以直接获得信号灯的当前状态和相位周期。蘑菇车载OS支持4G、5G和C-V2X通信通道，保证数据传输成功率可达99.99%。

从数量、范围到精度，360度感知系统正在增强自动驾驶的鲁棒性。

由于路侧设备的感知数据、路侧信号数据和全球交通信息的融合，系统面临着海量数据处理的压力。在车辆和道路的协同下，毫秒级多源异构数据的规模是自行车智能的数万倍。仅在安全和效率方面，各种参数维度就有上百种。目前，边缘云上的蘑菇车日均数据处理能力达到100TB+，该方案可以融合120万个传感器的数据。

除了规模庞大，数据复杂度也有了很大的提升。受限于传感器的工作原理，现有深度学习算法的精度有限。因此，系统还需要结合概率融合模型和粒子滤波算法来解决多路冗余数据的冲突和准确性问题，同时……时间，通过毫秒级的处理效率，将运动情况下的数据融合错误率降低到0.1%以下。结合本地道路地图和驾驶场景的深度学习模型，对动态目标的跟踪和预测准确率达到了百分之九十七以上。

这种解决方案在晚上也有效。车流适时变道，大货车无标线会车，混合路段无灯光的狭窄通道，甚至对预测意图要求很高的左转备用通道，都是智能分析各交通要素的速度和轨迹趋势，综合决策，全局调度的结果。

车路协同引导车辆夜间自动行驶。

基于车路协同，360度盲点感知，每秒百万级数据计算，百分之九十七+的预测准确率，这是“风雨无阻”背后的保障。

除了系统的保障，AI云的深度学习能力也是关键，需要不断的积累、优化和提升。蘑菇AI云通过转弯、加减速曲线等数据，可以训练出符合中国道路特点的驾驶习惯，使自动驾驶和手动驾驶的特点一致。遍布全国的道路覆盖和场景积累也为深度学习提供了更多的长尾样本。

2019年5月12日，交通运输部在《关于深化公路工程技术创新的意见(征求意见稿)》中提出，加快智能感知、5G通信、高精度定位、边缘计算等技术在公路工程和路网管理中的应用，以公路复杂交通环境下的测试和实验为基础，推动车路协同技术发展和智慧道路建设。7月，交通运输部发布《数字交通发展规划纲要》，提出推进自动驾驶和车路协同技术研发。2020年8月6日，交通运输部发布《关于推进交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》，再次提出推进车路协同等设施建设，丰富车路协同应用场景。车路协同引导的自动驾驶见证了智能交通发展的新阶段。

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交通信息化专家、中国交通通信信息中心副主任林荣在调研时表示:“很高兴看到以车路协同为核心的自动驾驶成功落地。整个方案充分融合了车路协同、车车协同和自行车智能，充分发挥了平台系统的技术和服务优势，达到了国内领先水平，代表了智慧交通和未来出行的发展方向。”

加速智慧交通车路协同，是新型基础设施的重要支撑。

车路协调是交通运输新基础设施和传统基础设施融合发展的一个重要领域。近年来，在“两个创新”建设战略和“交通强国”战略决策下，车路合作迎来了历史性的发展机遇。

2019年9月，中共中央、国务院印发《建设交通强国纲要》，明确提出大力发展智慧交通，推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通运输行业深度融合，加强智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协调)研发，形成i……独立可控的完整产业链。2020年，新基础设施将为数字化进程按下加速键，5G、C-V2X、AI等新一代技术将爆发，智慧交通进入关键之年，车路协同是重要支撑。

2019年10月，蘑菇车联在北京顺义区北小营镇落地了全国首条商用车道路协同示范路，是国家智慧交通示范基地。开创了5G+C-V2X无缝连接、车路高效协同的先河，掀起了智慧道路建设的新篇章。在此基础上，今年蘑菇车联在车路协同系统中推广了自动驾驶的应用。这一创新探索为车路协同更好地赋能智慧交通又迈出了关键一步。

两台发动机、三条配套道路配合，提供可靠的安全保障。

目前国际上自动驾驶的主流方向有两个，一个是自行车智能主导，一个是车路合作驱动。从新基础设施到交通强国，从5G、C-V2X到北斗卫星定位，上至国家政策，下至技术，中国拥有强大的车路协同基础。在车路协调系统中发展自动驾驶也被称为“中国道路”。

蘑菇车联的车路协同系统依托蘑菇OS和AI云平台两大引擎，从车、路、云、网四个方面入手，集车路协同、车路协同、自行车智能于一体，形成智能感知、车路协同、AI云三大系统。其中，智能感知系统集成了芯片、传感器、北斗+GPS高精度定位等新一代技术，使车辆和道路两端具备跟踪目标、捕捉风险、预测意图的能力。智能车辆基础设施合作系统通过5G+C-V2X将车与路、车与车连接起来，各个终端的感知数据相互交互，大大提高了自行车的智能化水平。AI云相当于大脑，分析协调所有交通要素，全局调度，贡献驾驶策略。

正因为如此，当自动驾驶融入到车路协同系统中，可以为车辆行驶提供可靠的安全保障，尤其是在复杂的混合交通以及雨天、黑夜等特殊情况下。

挑战极限，风雨无阻

在暴雨中，视线会被不断冲刷的雨水遮挡，自行车智能所依赖的摄像头、激光雷达等传感器的精度也会明显下降，相当于完全盲目驾驶。这个时候还能自动驾驶吗，风雨无阻？

可以！而且非常稳定。

7月，蘑菇车联在北京顺义北小营5G路段运营智能车辆基础设施合作系统，期间遭遇多次暴雨袭击。本次车路协同示范路段全长7.2公里，是典型的混合交通场景，大货车、小汽车、临时路障、非机动车、行人混杂。其中一个是二级橙色预警级别，强降雨达到148.8毫米，低洼地区最高积水30厘米。部分路段用植被覆盖车道线。为了体现极端天气下车路协调对自动驾驶的引导，行驶中的车辆在安全员的监督下关闭雨刷，维持自动驾驶。从视频中可以看出，在自行车视线近乎失明、天气路况极其恶劣的情况下，行驶中的车辆依然安全顺利地完成了无保护左转、积水严重、逆向绕行避障、复杂场景会车等高难度自动驾驶。

车路协同引导自动驾驶“风雨无阻”

暴雨对自动驾驶最大的挑战是自行车感知系统几乎失灵。摄像头90%以上的时间无法采集数据，激光雷达会产生异常折射，无法准确判断物体的形状、位置和纹理，因此无法提供可靠的感知数据。基于车路协调的技术路径，赋予自行车360度冗余感知能力。

智能路侧设备为自动驾驶车辆提供完全独立的数据冗余感知系统。首先，在路边灯柱处部署多个大尺寸摄像头，不同焦距，最短曝光时间可达0.1毫秒，图像零失真，保证了从广角到长焦不同焦距都能获得清晰的图像。由于路边摄像头架设位置较高，布置了屏蔽保护，视角为俯视，暴雨对路边摄像头识别的干扰几乎为零，不仅能看得更多，还能看得更远更清楚。通过车辆与道路的配合，将路侧设备识别的交通要素数据，如车道线、障碍物、行人等信息发送给车辆，就像让完全失明的人重见六路，听八方。

其次，智能传感系统中的高精度定位起到了保证车辆稳定行驶的作用。蘑菇车联的高精度定位模块支持北斗卫星导航和GPS全球定位系统。通过实时动态差分技术，全天候环境下定位精度小于10 cm。

再次，感知能力的提升还包括路侧信号的强化。由于光照、角度、雨雪的限制，很难保证车侧传感器识别信号灯状态的准确性。通过与路侧设备建立通信，可以直接获得信号灯的当前状态和相位周期。蘑菇车载OS支持4G、5G和C-V2X通信通道，保证数据传输成功率可达99.99%。

从数量、范围到精度，360度感知系统正在增强自动驾驶的鲁棒性。

由于路侧设备的感知数据、路侧信号数据和全球交通信息的融合，系统面临着海量数据处理的压力。在车辆和道路的协同下，毫秒级多源异构数据的规模是自行车智能的数万倍。仅在安全和效率方面，各种参数维度就有上百种。目前，边缘云上的蘑菇车日均数据处理能力达到100TB+，该方案可以融合120万个传感器的数据。

除了规模庞大，数据复杂度也有了很大的提升。受限于传感器的工作原理，现有深度学习算法的精度有限。因此，系统还需要结合概率融合模型和粒子滤波算法来解决多路冗余数据的冲突和准确性问题，同时……时间，通过毫秒级的处理效率，将运动情况下的数据融合错误率降低到0.1%以下。结合本地道路地图和驾驶场景的深度学习模型，对动态目标的跟踪和预测准确率达到了百分之九十七以上。

这种解决方案在晚上也有效。车流适时变道，大货车会车无标线，混合路段窄通道无灯光，甚至对预测意图要求很高的左转备用通道，都是智能分析各交通要素的速度和轨迹趋势，综合决策，全局调度的结果。

车路协同引导车辆夜间自动行驶。

基于车路协同，360度盲点感知，每秒百万级数据计算，百分之九十七+的预测准确率，这是“风雨无阻”背后的保障。

除了系统的保障，AI云的深度学习能力也是关键，需要不断的积累、优化和提升。蘑菇AI云通过转弯、加减速曲线等数据，可以训练出符合中国道路特点的驾驶习惯，使自动驾驶和手动驾驶的特点一致。遍布全国的道路覆盖和场景积累也为深度学习提供了更多的长尾样本。

2019年5月12日，交通运输部在《关于深化公路工程技术创新的意见(征求意见稿)》中提出，加快智能感知、5G通信、高精度定位、边缘计算等技术在公路工程和路网管理中的应用，以公路复杂交通环境下的测试和实验为基础，推动车路协同技术发展和智慧道路建设。7月，交通运输部发布《数字交通发展规划纲要》，提出推进自动驾驶和车路协同技术研发。2020年8月6日，交通运输部发布《关于推进交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》，再次提出推进车路协同等设施建设，丰富车路协同应用场景。车路协同引导的自动驾驶见证了智能交通发展的新阶段。

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