自动驾驶数据协同

本篇文章给大家分享自动驾驶数据协同，以及自动驾驶 数据处理对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、自动驾驶为什么需要“车路协同”?
• 2、车路协同概念
• 3、率先实现车路协同技术落地,觉非科技的数据融合与创新
• 4、人工智能对自动驾驶的作用是什么
• 5、5g-v2x中,实现与自动驾驶相关的应用场景有以下哪些?
• 6、车路协同——自动驾驶的终极之路

自动驾驶为什么需要“车路协同”?

如果说，离完全自动驾驶仍有一段距离，那么，车路协同出现，则为实现自动驾驶提供了更多可能。 一方面，受制于昂贵的单车智能成本，自动驾驶迟迟难以突破。于是人们开始思考，如若用智慧的路代替部分技术，可降低不少车载成本；另一方面，由于单车感知系统存在视角盲区、感知距离技术缺陷，所以出现了类似特斯拉、Uber自动驾驶致死事故。

自动驾驶存在单车智能和车路协同两种方案实现，而车路协同就是智慧汽车和智慧道路相结合，实现“人-车-路-云端”的高效，相比单车智能方案，道路协同不仅可以大大增加检测范围并减少车端的运算负担，让自动驾驶落地更容易、成本更低，同时车路协同提供的信息更多，升级潜力更大。

车路协同是基于车联网发展产生的一种自动驾驶技术，车路协同这一智能系统需要进行公路的智能化建设，同时也需要对基础设施进行投资。车路协同把部分感知能力从车端转移到了交通基础设施上，路侧传感器通过5G和其他通信方式，为车辆提供环境信息。车路协同主要通过5G、高精地图、来感知路况进行 汽车 自动驾驶。

如果是单车智能，它可以在这个路灯落下之后识别到它，绕开它，但如果正好砸到你的车上，再智能的车也无能为力；如果是车路协同，路边感知单元在路灯掉下的同时就会通知到周边的车辆，你的车辆、身后的跟车都会自动停在桥下，路灯落地，你们只需要安全地绕开就行。

车路协同是单车智能的高级发展形式 ，能提升自动驾驶的安全性、单车不需要再那么多的雷达传感器、也不需要不断提升算力，将会整体范围降低自动驾驶普及的成本。

车路协同概念

1、车路协同是一种智能交通系统，它通过整合先进的信息、通信和传感技术，实现车辆与道路基础设施之间的实时数据交互和协同工作。车路协同的核心在于实现车辆与道路的智能化连接。

2、车路协同是指汽车和道路之间建立起互联互通的系统，使其可以实现即时通讯和数据交换，以便更好地协同工作。自动驾驶存在单车智能和车路协同两种技术实现路径，我国不少区域选择了车路协同方案。车路协同是指汽车和道路之间建立起互联互通的系统，使其可以实现即时通讯和数据交换，以便更好地协同工作。

3、车路协同是***用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息***集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。

4、总之，车路协同是一种利用现代科技手段提高道路交通效率和安全性的系统。它实现了车辆与道路基础设施之间的实时信息交互和协同工作，为驾驶员提供更加便捷、安全的驾驶体验。同时，车路协同也有助于缓解交通拥堵、减少交通事故，提高城市交通的智能化水平。

率先实现车路协同技术落地,觉非科技的数据融合与创新

觉非科技在车路协同技术的落地应用中展现出显著的创新和数据融合能力。刘斌创始人表示，车路云协同是自动驾驶的关键路径，数据融合在其中占据着核心地位。他们***用车端、路侧感知和云端的协同模式，优于单车智能，通过降低车载计算量，降低成本，为自动驾驶提供了有力支持。

易车讯 5月11日，地平线与觉非科技正式成为生态战略合作伙伴，双方将基于地平线征程系列车规级AI芯片，结合觉非科技多传感器融合算法能力，面向全场景智能驾驶应用落地进行深度合作，并以“芯片+解决方案”集成的形式面向市场，携手推进中国自动驾驶的量产落地。

此次高峰论坛上，沃尔沃汽车宣布与电信运营商中国联通达成合作协议，双方将基于5G下一代移动网络技术，共同推动V2X车路协同技术在中国的发展，共同研究、开发和测试5G以及新兴的V2X技术在汽车上的应用。

但他同时也指出，在车云协同的自动驾驶专用道路上面还是可以实现无人驾驶的。“但这有个前提，就是在这个环境里面不许有人驾驶，一定是要全部的车在专用道路上进行自动驾驶，我认为在这种条件下面是可以实现完全的自动驾驶。

媒体：我理解您的意思是说，老一代的车路协同的技术企业，只要有保持务实的精神，并且有持续创新的动能，那么就会一直立于不败之地。 翟军：可以这么理解。

人工智能对自动驾驶的作用是什么

1、【太平洋汽车网】人工智能和感知技术可以提供更安全、更具确定性的行为，从而带来燃油效率、舒适性和便利性等优势。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

2、人工智能在自动驾驶中的应用主要体现在以下几个方面： 感知与识别。自动驾驶需要通过摄像头、雷达等传感器获取道路、车辆、行人等信息。人工智能的机器学习技术能够处理这些海量数据，实现对环境的精准感知和识别。 决策与规划。自动驾驶系统需要根据实时感知的信息做出驾驶决策，如加速、减速、转向等。

3、增强道路安全大多数交通事故是人为失误造成的。自动驾驶汽车将人为因素排除在外，大大减少了交通事故。事实上，谷歌的自动驾驶汽车已经行驶了超过7万英里的无事故里程。汽车内部的现代传感器技术使汽车能够精确扫描周围环境，进而可以显著改善道路安全。

4、自动驾驶技术的发展与人工智能紧密相连，人工智能是推动自动驾驶技术进步的核心动力。自动驾驶车辆依赖多种传感器和复杂算法来感知周围环境、进行决策制定以及控制车辆行驶。

5g-v2x中,实现与自动驾驶相关的应用场景有以下哪些?

G-V2X技术为实现自动驾驶提供了广泛的应用场景，具体包括： 车辆编队：通过5G的高带宽和低时延特性，实现车辆之间、车辆与云端以及车辆与基础设施之间的大量数据实时交互和状态信息共享。这不仅提高了行驶效率和公路吞吐量，还降低了能耗，增强了行驶安全性和舒适性。

车辆编队场景 车辆编队 即 一组车辆按照一定的排列方式安全行驶；利用5G大带宽、低时延，实现车与车、车与云端网络以及车与基础实施之间海量数据的实时交互及状态信息分享，大大提高车辆行驶效率、最大化公路吞吐量、降低车辆能耗、提高车辆行驶安全和舒适性。

车联网（V2X）：5G的低延迟和高带宽特性将促进车联网技术的发展，实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的实时通信。这一技术的应用将涵盖智能交通系统、自动驾驶车辆以及交通流量的优化管理。

车联网（V2X）：5G的低延迟和高带宽特性是实现车辆与车辆之间、车辆与基础设施之间实时通信的关键。这将为智能交通系统、自动驾驶车辆和交通流量优化等应用提供支持。

车联网（V2X）5G的低延迟和高带宽特性将推动车联网的发展，实现车辆与车辆之间、车辆与基础设施之间的实时通信。这将支持智能交通系统、自动驾驶车辆和交通流量优化等应用。

中国自动驾驶车路协同的技术路线是5G最佳的应用场景，5G-V2x的低延时、稳定等特性，使车辆具备与外部实时信息通讯，云端实时控制，实施交通信息的能力；5G同样对车联网、智能座舱有巨大的促进作用，云端一体，VR、AR、HUD等技术可以充分应用，车内***会更加丰富，汽车成为智能化的移动空间。

车路协同——自动驾驶的终极之路

1、车路协同是单车智能的高级发展形式 ，能提升自动驾驶的安全性、单车不需要再那么多的雷达传感器、也不需要不断提升算力，将会整体范围降低自动驾驶普及的成本。

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