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自动驾驶的路径规划

简述信息一览：

那么，现阶段，中国自动驾驶虚拟仿真技术发展状况究竟如何？10月12日，中国电动汽车百人会、腾讯自动驾驶、中汽数据有限公司联合发布了《2020中国自动驾驶仿真蓝皮书》，详解了这一技术目前的发展现状及挑战。当自动驾驶的理论之争逐渐尘埃落定，在下半场的竞争之中，推进商业化落地成为企业们发力的重点。

自动驾驶落地过程中，经济成本、立法政策、公众接受、数据安全、交通规划，这五个独立的因素中，立法政策和公众接受有非常高的关联性。8月3日，天津大学中国智慧法治研究院研究员杨宁在第九届智能网联汽车技术年会（CICV2022）上表示，公众对于自动驾驶技术的立法非常关心。

（图片来源网络，侵删）

以上，仅仅是聚焦L3自动驾驶的角逐；而且，发声的企业，也仅仅冰山一角。 “以自动驾驶为核心方向的智能化汽车，正在重构全球汽车产业的商业业态、产品形态、竞争格局。发展以自动驾驶为核心方向的智能化汽车，有利于加快推进中国汽车产业转型升级，加快推动中国汽车品牌向上。

自动驾驶的未来将逐步淘汰司机，主要原因是自动驾驶技术将逐步发展并得到广泛应用。自动驾驶汽车将能够通过人工智能、雷达、摄像头和定位系统等技术实现自主驾驶。这些汽车能够感知周围环境、识别行人、车辆和障碍物，并做出相应的决策，从而确保行驶安全。

可以肯定的是，布局5G网络是汽车厂商未来发展的重中之重，因为想要实现真正的自动驾驶需要高速实时信息传输，而这都需要5G网络支持。高手过招，胜负只在毫厘之间，谁能优先获得车载5G技术，谁就获得了科技配置的优先匹配权，谁就赢得了市场变革期的先机。

（图片来源网络，侵删）

自动驾驶的实现离不开互联网技术的发展，在自动驾驶单车智能与智能网联这两种发展模式中，更多自动驾驶从业者认为智能网联才是自动驾驶未来落地的主要方式。

好奇于路上一个个装着个“大帽子”的自动驾驶出租车真的和传统打车一样方便安全吗？其实随着汽车的电动化、智能化、网联化和共享化的不断推进落地，越来越多的新技术、新产品应运而生，我们之所以能在智能车领域看到如今百花齐放的景象底层原因是技术的不断进步，简单来说就是科技的赋能。

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

6、车路协同是通过车联网将“人-车-路”交通参与要素有机地联系在一起，实现车与车、车与路、车与人的信息交互和共享，提高自动驾驶的安全性和可靠性，解决单车智能自动驾驶的局限性。自动驾驶安全冗余系统包括硬件和软件冗余设计，如车载计算单元、传感器系统、控制系统等，以确保系统整体可靠性和安全性。

1、虽然L4-L5级的自动驾驶最理想的模式是实现“车端-路端-云端”的高度协同，从聪明的车配上智慧的路，车端智能和路侧智能协同呼应，但车端智能和路端智能的发展不是完全同步的关系，自动驾驶的路线选择面临感知能力、决策能力（算力）等不同能力在车侧和路侧分配的问题，所以对应的自动驾驶成本也不同。

2、上海中智行技术副总裁陈胤子认为，在短时间内超越别人用大量测试积累下来的技术是很难的，但我们依然可以***用最适合中国的方式去弯道超车。事实上，车路协同可以大幅降低汽车本身的算力需求，但单车依然需要具备一定的感知能力。

3、除了电动化，如今智能化也在呈大行其道之势，尤其是自动驾驶领域。“中国正处于基础设施建设阶段，无论是车路协同还是汽车的感知决策判断方面都有着中国优势和中国价值。”董扬说道。

关于自动驾驶中国路径论文，以及自动驾驶的路径规划的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。