让自动驾驶成为现实，百度Apollo全球首次无人车队集体婚礼(2)

 

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截止到目前，百度在Apollo在北京、雄安、硅谷等多处拥有各种地区场景；在车型上涵盖乘用车、无人小巴、无人物流车等多种车型；在路侧感知传感器方案、路侧感知算法、车端感知融合算法、数据压缩与通信优化、V2X 终端硬件及软件、V2X 安全方面布局研发领先的车路协同全栈技术；也拥有的无人车队、开放道路无人车测试里程等一系列的场景数据积累为百度布局车路协同。

 

再通过开源Apollo 车路协同方案，在 Apollo 开放..现有的四层开放技术框架的基础上，在软件、硬件、云端服务等层面增添或升级车路协同相关模块。在参考硬件层，Apollo 将增加车端以及路侧的参考硬件，用来完成自动驾驶车辆与路侧的信息传输与解析。在开源软件层，Apollo 对感知和决策规划模块进行了升级，能够完成 Apollo 系统车端对车路协同 V2X 相关信息的融合处理；同时提供可运行在车端及路侧参考硬件上的软件包，负责 V2X 信息的相关预处理工作。在云服务层，开放智能路侧服务，提供自动驾驶所需的路侧感知预测等信息，同时开源路侧的感知预测等算法；升级仿真服务能力，扩充在车路协同环境下的仿真场景。

而在车路协同的帮助下，能够进一步提升自动驾驶汽车的能力。如果说以往百度自动驾驶的价值是让路上的车辆都能变成由“二十年驾龄老司机”驾驶的话，那么车路协同则像是又给每辆车配备了一个开了“天眼”的交警，“他”将站在“完美”视角保障安全、疏导交通，高效分配道路资源。以一个交通路况复杂的路口为例，人类司机和自动驾驶车车载传感器由于视角和视线的局限，都只能感知到路况信息的一部分，那些看不到的障碍物造成了危险隐患；如果车路协同配备了“完美视角”路侧感知设备以后，利用高清摄像头等多种传感器加上百度大脑的计算识别能力，可以感知到路口范围内全部的交通参与方，并实现多种分析功能，把这些信息通过 V2X 通信实时的共享给路口的全部车辆，即可最大限度消除危险隐患。据测算，车路协同能够帮助解决54%单车智能在路测中遇到的问题，减少62%的单车智能的接管数，相当于为自动驾驶的安全增加了一层冗余保障。