如何实现自动驾驶最后的1%

CIDI自动驾驶重型卡车在日常生活中，汽车由司机驾驶。在驾驶过程中，我们完全不知道视线之外的信息，在紧急情况下无法提前预测。我记得小时候看科幻电影《我，机器人》时，我被电影中的主人公“一辆可以自动驾驶的汽车”深深吸引，并崇拜电影中的超能力。它将主动加速和减速，以避开过往车辆，并提前预测前方道路的交通状况。当我们还沉浸在科幻小说的焦点平面中时，科幻小说就变成了现实。随着自动驾驶技术的成熟，这将是未来汽车发展的必然趋势。目前，参与自动驾驶领域的各大车企和科技公司都在努力开发自动驾驶技术。CIDI是一家专门从事智能驾驶技术研发的公司，已成功应用于重型卡车、特种车辆和车路协同领域。让我们来看看自动驾驶。自动驾驶的级别分为五个级别。当它达到第五级时，就是我们通常所说的全自动驾驶，但这些并不是真正意义上的自动驾驶。那么什么是真正的自动驾驶呢？必要条件是什么？

CIDI自动驾驶测试场（高速公路路段）实现自动驾驶的硬件条件目前，传感器是半自动驾驶必不可少的，也是未来自动驾驶车辆最基本的。车载雷达可分为三种类型：声雷达、光雷达和毫米波雷达，可以探测周围环境。同时，车辆的摄像头和扫描仪构成了车辆的基本检测系统。为了实现车辆的自动驾驶，高精度地图自然必不可少。就目前的地图而言，它可以帮助司机规划路线，同时可以根据司机的喜好进行选择，例如避免拥堵、优先考虑高速、耗时最短。同时，地图还可以显示拥堵情况。然而，这些信息并不能很好地支持自动驾驶汽车的使用，需要更多样化的信息，如实时道路信息和红绿灯的时间间隔。

除了上述技术外，车路协同还可以实现自动驾驶。如果你想将自动驾驶提高到一个更高的水平，你需要使用智能汽车基础设施合作系统。智能车辆基础设施协同系统，即IVICS（Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative Systems，简称IVICS），或智能车辆基础结构协同系统，是ITS未来的发展方向。它采用无线通信、互联网、传感器检测等技术，全方位实现车辆与道路之间的动态实时信息交互，并在全时动态交通信息收集和集成的基础上，进行主动的车辆安全控制和道路协同管理，充分实现人与人之间的有效协调，车辆和道路，确保交通安全，提高交通效率。车路协同有三个技术指标，一是强调人车路系统的协同，二是强调区域大规模联网的联合控制，三是强调使用多式联运网络和信息交互。这项技术是信息技术与汽车和交通行业融合的结果，那么这项技术会给我们带来什么便利呢？智能车辆基础设施协同系统中的碰撞预警功能将提前告知“哪些车辆存在潜在的碰撞危险”，预测潜在的安全隐患，并提醒驾驶员提前变道并及时避让。虚拟路标会告知道路上标记的信息，并可以提前通知驾驶员注意落石或急转弯。十字路口的交通信号灯也提醒人们注意。超视距感知系统实时获取路况和汽车状况，并将看不见的路障信息发送给ca……

提前提醒驾驶员变道或避让。随着自动驾驶领域的不断发展，许多涉及自动驾驶系统技术的企业纷纷加入，近日，钛媒体访问了长沙市自动驾驶研究院（以下简称“CIDI”）。这是一家专门从事智能驾驶技术研发的公司。它利用多种传感器、高精度定位和道路数据互联共享实现自动驾驶，并将自动驾驶的研发和落地方向定位在重型卡车、特种车辆和道路协同领域。

自动驾驶重卡试驾体验目前，自动驾驶功能已经在重卡上实现。

我登上卡车，向司机的主人打招呼。师傅笑着说：“我现在正在叫保安，因为科技的飞速发展，司机会失业的。”坐稳后，卡车缓缓驶上高速测试路，并逐渐开始加速。屏幕显示速度为103公里/小时。当其他车辆出现在视线范围内时，很明显卡车在减速的同时开始变道。同车的技术专家告诉钛媒体，事实上，这辆车知道前方道路的信息，并计算前方车辆的速度，以测试其车身姿态是否有变道的意图，因此卡车在制动时完成了变道并避让。

当速度超过100公里/小时时，CIDI如何实现重型卡车的自动驾驶？它不依赖于单一的自动驾驶系统（超出上述条件），而是依赖于智能网络化道路管理系统（CRSS）。我们可以简单地将CRSS视为智能车辆基础设施合作系统的升级版。根据不同的应用场景，系统提供了四层计算架构：车侧计算、路边边缘计算、中央云计算和移动计算。CRSS主要由智能网络路侧单元、边缘计算单元和路侧传感器组成。该系统集成了传感、高精度定位和V2X通信等功能。车载数据传输主要由车载单元（OBU）和手机APP组成。车载终端主要集成了V2X通信、V2X算法决策、APP终端显示、自动驾驶控制等功能。

通过智能汽车基础设施协同系统，实现自动掉头汽车联网是解决无人驾驶最后1%的关键。“无人驾驶的最后1%非常困难。如果不解决，它就不会落地。”马伟博士曾说过这样一句话。与许多车企单一研发L3或L4不同，CIDI是基于L4技术来制造可以落地的产品。车联网是解决无人驾驶最后1%问题的关键。尽管车联网的概念已经被猜测了很多年，但事实上，低延迟的车联网仍然很少。传统的车辆联网往往通过在车辆上加载4G通信模块来实现车辆运行状态的反馈，这使得数据传输相对较慢，实时性相对较差。CIDI的车联网解决方案是通过低延迟通信解决最后1%的不可预测问题，无人应用专注于特殊场景，如公园和矿山。所涉及的核心技术包括多传感器融合、深度学习、自主决策、高效计算机、高精度定位、V2V和V2X车辆联网，以完成最后的1%。

智能网联道路管理系统CRSSCIDI的车路协同（超视距感知）的独特功能是，车辆在高速场景中需要较长的安全距离，而车载传感器的极限感知能力只有100至200米，无法满足其在某些车辆或场景中的安全性。此时，沿线部署的CRSS可以通过其超视距感知能力，有效增强自动驾驶的安全性。超视距感知包括以下三个方面：超视距障碍物检测：w……

当视线范围外的道路上有障碍物时，CRSS可以在驾驶员视线范围外提前感知结果，并将其广播给靠近该位置的车辆，提醒他们提前做出决定。超视距驾驶区域检测：为了应对道路施工、道路坑洞和交通事故等特殊事件的发生，道路的驾驶区域也会实时变化。这个时候，如果你按照车内存储的历史地图自己开车，很容易发生交通事故。CRSS提前感知到这一区域，并将其广播给接近的自动驾驶汽车，提醒他们提前变道。超视距视频感知：CRSS将采集到的路侧视频数据通过V2I传输到自动驾驶汽车的感知层进行决策分析，从而将自动驾驶汽车感知能力扩展到1公里左右，大大提高了高速自动驾驶的安全性。经过短短一天的试乘体验，简单地总结一下，仅靠车辆智能化是不可能完全实现L4级自动驾驶的，而是将车辆和道路结合起来共享和传输数据，从而实现以CIDI为主导的车路协同研发理念，这就很容易实现车辆的自动驾驶。今天的车路协同是智能化、数字化和互联的车辆、道路和交通环境的融合。在物联网的发展趋势下，这也是自动驾驶和未来流量将达到的场景。CIDI依靠多传感器融合、深度学习、自主决策、高效计算、高精度定位以及V2V和V2X车联网，实现车路协同下的自动驾驶。在现实中，自动驾驶的应用意义深远，但车辆和道路的协同自动驾驶还需要更多的经验和探索。

CIDI自动驾驶重型卡车在日常生活中，汽车由司机驾驶。在驾驶过程中，我们完全不知道视线之外的信息，在紧急情况下无法提前预测。我记得小时候看科幻电影《我，机器人》时，我被电影中的主人公“一辆可以自动驾驶的汽车”深深吸引，并崇拜电影中的超能力。它将主动加速和减速，以避开过往车辆，并提前预测前方道路的交通状况。当我们还沉浸在科幻小说的焦点平面中时，科幻小说就变成了现实。随着自动驾驶技术的成熟，这将是未来汽车发展的必然趋势。目前，参与自动驾驶领域的各大车企和科技公司都在努力开发自动驾驶技术。CIDI是一家专门从事智能驾驶技术研发的公司，已成功应用于重型卡车、特种车辆和车路协同领域。让我们来看看自动驾驶。自动驾驶的级别分为五个级别。当它达到第五级时，就是我们通常所说的全自动驾驶，但这些并不是真正意义上的自动驾驶。那么什么是真正的自动驾驶呢？必要条件是什么？

CIDI自动驾驶测试场（高速公路路段）实现自动驾驶的硬件条件目前，传感器是半自动驾驶必不可少的，也是未来自动驾驶车辆最基本的。车载雷达可分为三种类型：声雷达、光雷达和毫米波雷达，可以探测周围环境。同时，车辆的摄像头和扫描仪构成了车辆的基本检测系统。为了实现车辆的自动驾驶，高精度地图自然必不可少。就目前的地图而言，它可以帮助司机规划路线，同时可以根据司机的喜好进行选择，例如避免拥堵、优先考虑高速、耗时最短。同时，地图还可以显示拥堵情况。然而，这些信息并不能很好地支持自动驾驶汽车的使用，需要更多样化的信息，如实时道路信息和红绿灯的时间间隔。

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除了上述技术外，车路协同还可以实现自动驾驶。如果你想将自动驾驶提高到一个更高的水平，你需要使用智能汽车基础设施合作系统。智能车辆基础设施协同系统，即IVICS（Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative Systems，简称IVICS），或智能车辆基础结构协同系统，是ITS未来的发展方向。它采用无线通信、互联网、传感器检测等技术，全方位实现车辆与道路之间的动态实时信息交互，并在全时动态交通信息收集和集成的基础上，进行主动的车辆安全控制和道路协同管理，充分实现人与人之间的有效协调，车辆和道路，确保交通安全，提高交通效率。车路协同有三个技术指标，一是强调人车路系统的协同，二是强调区域大规模联网的联合控制，三是强调使用多式联运网络和信息交互。这项技术是信息技术与汽车和交通行业融合的结果，那么这项技术会给我们带来什么便利呢？智能车辆基础设施协同系统中的碰撞预警功能将提前告知“哪些车辆存在潜在的碰撞危险”，预测潜在的安全隐患，并提醒驾驶员提前变道并及时避让。虚拟路标会告知道路上标记的信息，并可以提前通知驾驶员注意落石或急转弯。十字路口的交通信号灯也提醒人们注意。超视距感知系统实时获取路况和车况，并提前将看不见的路障信息发送给汽车，提醒驾驶员变道或避让。随着自动驾驶领域的不断发展，许多涉及自动驾驶系统技术的企业纷纷加入，近日，钛媒体访问了长沙市自动驾驶研究院（以下简称“CIDI”）。这是一家专门从事智能驾驶技术研发的公司。它利用多种传感器、高精度定位和道路数据互联共享实现自动驾驶，并将自动驾驶的研发和落地方向定位在重型卡车、特种车辆和道路协同领域。

自动驾驶重卡试驾体验目前，自动驾驶功能已经在重卡上实现。

我登上卡车，向司机的主人打招呼。师傅笑着说：“我现在正在叫保安，因为科技的飞速发展，司机会失业的。”坐稳后，卡车缓缓驶上高速测试路，并逐渐开始加速。屏幕显示速度为103公里/小时。当其他车辆出现在视线范围内时，很明显卡车在减速的同时开始变道。同车的技术专家告诉钛媒体，事实上，这辆车知道前方道路的信息，并计算前方车辆的速度，以测试其车身姿态是否有变道的意图，因此卡车在制动时完成了变道并避让。

当速度超过100公里/小时时，CIDI如何实现重型卡车的自动驾驶？它不依赖于单一的自动驾驶系统（超出上述条件），而是依赖于智能网络化道路管理系统（CRSS）。我们可以简单地将CRSS视为智能车辆基础设施合作系统的升级版。根据不同的应用场景，系统提供了四层计算架构：车侧计算、路边边缘计算、中央云计算和移动计算。CRSS主要由智能网络路侧单元、边缘计算单元和路侧传感器组成。该系统集成了传感、高精度定位和V2X通信等功能。车载数据传输主要由车载单元（OBU）和手机APP组成。车载终端主要集成了V2X通信、V2X算法决策……

APP终端显示、自动驾驶控制等功能。

通过智能汽车基础设施协同系统，实现自动掉头汽车联网是解决无人驾驶最后1%的关键。“无人驾驶的最后1%非常困难。如果不解决，它就不会落地。”马伟博士曾说过这样一句话。与许多车企单一研发L3或L4不同，CIDI是基于L4技术来制造可以落地的产品。车联网是解决无人驾驶最后1%问题的关键。尽管车联网的概念已经被猜测了很多年，但事实上，低延迟的车联网仍然很少。传统的车辆联网往往通过在车辆上加载4G通信模块来实现车辆运行状态的反馈，这使得数据传输相对较慢，实时性相对较差。CIDI的车联网解决方案是通过低延迟通信解决最后1%的不可预测问题，无人应用专注于特殊场景，如公园和矿山。所涉及的核心技术包括多传感器融合、深度学习、自主决策、高效计算机、高精度定位、V2V和V2X车辆联网，以完成最后的1%。

智能网联道路管理系统CRSSCIDI的车路协同（超视距感知）的独特功能是，车辆在高速场景中需要较长的安全距离，而车载传感器的极限感知能力只有100至200米，无法满足其在某些车辆或场景中的安全性。此时，沿线部署的CRSS可以通过其超视距感知能力，有效增强自动驾驶的安全性。超视距感知包括以下三个方面：超视距障碍物检测：当视线范围外的道路上有障碍物时，CRSS可以在驾驶员视线范围外提前感知结果，并将其广播给靠近该位置的车辆，提醒其提前做出决定。超视距驾驶区域检测：为了应对道路施工、道路坑洞和交通事故等特殊事件的发生，道路的驾驶区域也会实时变化。这个时候，如果你按照车内存储的历史地图自己开车，很容易发生交通事故。CRSS提前感知到这一区域，并将其广播给接近的自动驾驶汽车，提醒他们提前变道。超视距视频感知：CRSS将采集到的路侧视频数据通过V2I传输到自动驾驶汽车的感知层进行决策分析，从而将自动驾驶汽车感知能力扩展到1公里左右，大大提高了高速自动驾驶的安全性。经过短短一天的试乘体验，简单地总结一下，仅靠车辆智能化是不可能完全实现L4级自动驾驶的，而是将车辆和道路结合起来共享和传输数据，从而实现以CIDI为主导的车路协同研发理念，这就很容易实现车辆的自动驾驶。今天的车路协同是智能化、数字化和互联的车辆、道路和交通环境的融合。在物联网的发展趋势下，这也是自动驾驶和未来流量将达到的场景。CIDI依靠多传感器融合、深度学习、自主决策、高效计算、高精度定位以及V2V和V2X车联网，实现车路协同下的自动驾驶。在现实中，自动驾驶的应用意义深远，但车辆和道路的协同自动驾驶还需要更多的经验和探索。

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