車輛-道路協調對智能交通的支持作用正在顯現，自動駕駛領域迎來了新的突破。自動駕駛在車輛和道路的推動下，突破了混合交通場景，在應對暴雨、夜間和其他極端情況中發揮了重要作用。

交通信息化專家、中國交通通信信息中心副主任林榮說："看到以汽車與道路協調為核心的自動駕駛儀成功著陸，感到非常高興。整個方案充分整合了車路協調、車車協調和自行車智能，充分發揮了平臺系統的技術和服務優勢，達到了國內領先水平，代表了智能交通和未來旅游的發展方向。

加快智能交通車輛和道路的協調是新的基礎設施的重要支持。

車輛-道路協調是新的基礎設施與傳統交通基礎設施一體化和發展的一個重要領域，近年來，在"雙一新"建設戰略和"交通動力"的戰略決策下，汽車道路迎來了歷史性的發展機遇。

2019年9月，中共中央、國務院發布了"交通動力建設綱要"，明確提出要大力發展智能交通，促進大數據、互聯網、人工智能、區塊鏈、超級計算等新技術與交通運輸業的深層次融合，加強智能網絡車輛(智能車輛、自動駕駛儀、汽車-道路協調)的研究與開發，形成一個獨立、可控、完整的產業鏈。在2020年，新的基礎設施是通過按下加速鍵的數字過程，5G、C-V2X、AI等新一代技術突飛猛進，智能交通即將進入關鍵著陸之年，汽車與道路的協調是一個重要的支撐。

2019年10月，蘑菇汽車聯合會在北京市順義區北郊營鎮登陸了第一條商用車公路，率先實現了5G+C-V2X的無縫連接和汽車道路的高效協調，開啟了智能道路建設的新篇章。在此基礎上，蘑菇汽車聯合會今年推動了自動駕駛儀在車輛-道路協調系統中的應用。這一創新探索使汽車-道路協調更好地使智能交通又邁出了關鍵一步。

兩機三車合作，提供可靠的安全保障

目前，自動駕駛儀在世界上有兩個主流方向，一個是自行車智能，另一個是車輛和道路。從新的基礎設施到交通能力，從5G，C-V2X到北斗衛星定位，到國家政策，再到技術，中國有一個強大的車輛-道路協調基礎。汽車-道路協調系統中自動駕駛儀的發展也被稱為"中國路徑"。

基于蘑菇操作系統和人工智能云平臺的兩個引擎，蘑菇對聯的汽車道路協調系統將汽車-道路協調、汽車-汽車協調和自行車智能結合在一起，形成了三個系統：智能感知系統、汽車道路協調系統和人工智能云系統。其中，智能感知系統將芯片、傳感器、北斗+GPS高精度定位等新一代技術結合起來，使汽車和道路的兩端具有跟蹤目標、捕獲風險和預測意圖的能力。車載道路協同系統通過5G+C-V2X將汽車與道路連接起來，汽車與汽車之間通過5G+C-V2X連接，兩端的感知數據相互交互，極大地提高了自行車智能水平。人工智能云相當于大腦，分析和配合所有交通要素、全球調度和提供驅動策略。

因此，當自動駕駛儀集成到車輛-道路協調系統中時，它可以為車輛駕駛提供可靠的安全保障，特別是在復雜的混合交通、雨天、黑暗天氣和其他特殊情況下。

暢通無阻地挑戰極限

在暴雨中，視線將被雨水沖走，自行車智能依靠相機、激光雷達和其他傳感器將大大降低精度，相當于全盲駕駛。此時你還能不受阻礙地駕駛自己嗎？

7月，蘑菇車聯在北京順義北小營5G路段運行車路協同系統，期間遭遇多場特大暴雨。這段車路長7.2公里，混雜著大貨車，小轎車，臨時路障，非機動車和行人，是典型的混合交通場景。其中一個為二級橙色預警級別，降雨量較強，達148.8毫米，低洼地帶積水達30厘米，部分路段車道被植被覆蓋。 為了體現極端天氣下車路對自動駕駛的協同引導，行駛中的車輛在安全員的監督下關閉雨刷，保持自動駕駛。在自行車視線接近全盲，天氣路況極其惡劣的情況下，行駛車輛完成無保護左轉彎，嚴重水流，逆向繞行避障，復雜場景意志車等高難度自動駕駛仍安全平穩

車路協同引導自動駕駛在嚴重積水中通行

暴雨對自動駕駛儀最大的挑戰是自行車感知系統幾乎無法正常工作，90%以上的時間內無法采集到數據，激光雷達會產生異常折射，無法準確判斷物體的形狀、位置和紋理，無法提供可靠的感知數據。基于車輛-道路協作的技術路徑為自行車提供了360度冗余感知能力。

智能道路旁裝置為自動駕駛車輛提供了一個完全獨立的數據冗余傳感系統。首先，一些大尺寸的攝像機被部署在路邊，它們有不同的焦距，曝光時間最短是0。1毫秒，圖像的零失真確保在不同的焦點段，如廣角到長焦點，可以獲得清晰的圖像。由于道路側攝像頭設置位置高，遮擋保護裝置布置，視角俯視，暴雨對路邊攝像頭的識別干擾幾乎為零，不僅能看到更多，而且能看到更遠、更清晰。通過汽車和道路之間的合作，道路旁設備識別的交通要素數據，如車道線、障礙物、行人等，被發送到汽車的盡頭，就像完全失明的人可以再次看到這六條道路并從各個方向聆聽它們一樣。

其次，智能感知系統中的高精度定位對保證車輛的平穩行駛起著重要作用。蘑菇汽車聯合會的高精度定位模塊支持北斗衛星導航和GPS全球定位系統，通過實時動態差分技術，在全天候環境下定位精度小于10厘米。

第三，知覺能力的提高還包括加強道路末端信號。由于光線、角度、雨雪遮擋等條件的限制，很難保證傳感器的準確性來識別信號燈的狀態。通過與道路設備端部建立通信，可以直接獲得信號燈的電流狀態和相位周期。蘑菇星上操作系統支持4G、5G和C-V2X通信信道，保證了數據傳輸的成功率達到99。99%

從數量、范圍到精度，360度感知系統正在增強自動駕駛儀的魯棒性。

由于道路設備的感知數據、路邊信號數據和全球交通信息的融合，該系統正面臨著海量數據處理的壓力。在車輛和道路的協同作用下，以毫秒為單位的多源異構數據規模是自行車智能數據的數萬倍，僅從安全性和效率的角度就有數百個參數維數。目前，邊緣云上蘑菇車聯的平均日數據處理能力已達到100 TB/L，該方案可以融合1的數據。兩百萬傳感器。

除了龐大的規模外，數據的復雜性也大大增加。受傳感器工作原理的限制，現有的深度學習算法的精度受到限制。因此，系統還需要結合概率融合模型和粒子濾波算法來解決冗余數據的沖突和精度問題，并將數據融合的誤碼率降低到0以下。1%通過毫秒處理效率。此外，結合局部路線圖和駕駛場景的深度學習模型，動態目標跟蹤預測的準確率可達97%以上。

這種解決辦法在夜間同樣有效。對各交通要素的速度和軌跡趨勢、綜合決策和全局調度進行智能分析的結果，是對各交通要素的速度和軌跡趨勢進行智能分析、綜合決策和全局調度的結果，是對各交通要素的速度和軌跡趨勢進行智能分析、混合路段無照明狹窄通過、甚至是具有較高預測意圖的交替左轉的結果。

基于車輛與道路的協作，360度盲點感知，每秒數以百萬計的全數據計算，97%以上的預測精度，這是"風雨無阻"背后的保證。

除了保證系統化外，人工智能云的深度學習能力也是關鍵，需要不斷積累、優化和提高。通過轉彎、加減速曲線等數據，蘑菇AI云可以訓練出符合中國道路特點的駕駛行為習慣，使自動駕駛儀和手動駕駛特性保持一致。全國各地的道路覆蓋和場景積累也為深入學習提供了更多的長尾樣本。

交通運輸部于2019年5月12日提出，加快智能感知、5G通信、高精度定位和邊緣計算在公路工程和道路網絡管理中的應用，依靠公路復雜交通環境的測試和測試，促進車輛-道路協同技術和智能公路建設的發展。7月，交通部發布了"數字交通發展規劃綱要"，建議推動自動駕駛儀與車輛和道路協同技術的研究和開發。2020年8月6日，交通部發布了"關于推進交通運輸領域新基礎設施建設的指導意見"，再次提出要推進交通道路協調等設施建設，以豐富車路協調的應用領域。車輛道路自動駕駛儀的協同引導，見證了智能交通發展的新步伐。