安全是自動(dòng)駕駛發(fā)展的基礎(chǔ)，也是現(xiàn)階段自動(dòng)駕駛首先需要重點(diǎn)解決的問題。根據(jù)自動(dòng)駕駛SOTIF理論，如圖3.5所示，自動(dòng)駕駛運(yùn)行場景總體上可以分為4類，其中區(qū)域1為已知安全類場景、區(qū)域2為已知不安全場景、區(qū)域3為未知不安全場景、區(qū)域4為未知安全場景。VICAD對(duì)自動(dòng)駕駛安全的核心目標(biāo)是將自動(dòng)駕駛“未知”場景轉(zhuǎn)化為“已知”場景，將“不安全”場景轉(zhuǎn)化為“安全”場景。即重點(diǎn)解決區(qū)域2和區(qū)域3中的場景問題，將區(qū)域2轉(zhuǎn)化為區(qū)域1，并證明區(qū)域2的殘余風(fēng)險(xiǎn)足夠低；針對(duì)未知不安全區(qū)域3，VICAD將區(qū)域3轉(zhuǎn)化為區(qū)域1、2或4，盡量減少區(qū)域3中的場景，保證區(qū)域3的風(fēng)險(xiǎn)控制在合理可接受的水平。

圖 3.5 自動(dòng)駕駛SOTIF安全目標(biāo)3.2.1 將“未知”場景轉(zhuǎn)化為“已知”場景SOTIF“未知”場景的探索是一個(gè)行業(yè)難題，“你永遠(yuǎn)不知道不知道什么”。VICAD可以充分發(fā)揮車端、路端和云端協(xié)同感知優(yōu)勢(shì)，通過持續(xù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和算法學(xué)習(xí)提升系統(tǒng)的認(rèn)知能力，發(fā)現(xiàn)未知場景，并通過車路協(xié)同感知、高精度地圖實(shí)時(shí)更新等方式，將“未知”場景轉(zhuǎn)化為“已知”場景，降低自動(dòng)駕駛安全風(fēng)險(xiǎn)。3.2.1.1 車路協(xié)同感知定位實(shí)現(xiàn)“未知”到“已知”（一）總體技術(shù)原理車路協(xié)同系統(tǒng)的車端、路端和云端同時(shí)具備感知能力，都可以作為主車的感知信息源，如圖3.6所示，主車周圍車輛可通過V2V方式進(jìn)行感知共享，路端感知系統(tǒng)和設(shè)施可通過V2I進(jìn)行感知共享，云端平臺(tái)也可以發(fā)揮數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，通過V2N方式進(jìn)行數(shù)據(jù)共享，所有感知數(shù)據(jù)匯聚在車端進(jìn)行融合處理，得到最終感知結(jié)果信息。

圖 3.6 協(xié)同感知示意圖車路協(xié)同感知的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在：1）路端傳感器可選擇性多，可實(shí)現(xiàn)多方位、長距離連續(xù)部署；2）路端和云端可通過移動(dòng)蜂窩接入、有線接入等差異化方式獲取數(shù)據(jù)，突破視覺感知認(rèn)知瓶頸問題（比如信號(hào)燈數(shù)據(jù)采集），可以有效降低算力投入；3）路端和云端可通過長時(shí)間連續(xù)檢測，提高對(duì)復(fù)雜環(huán)境、交通事件、交通態(tài)勢(shì)的語義判斷和理解認(rèn)知，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類交通事件（“死車”、排隊(duì)、施工、遺撒等）實(shí)時(shí)準(zhǔn)確感知識(shí)別。路端多傳感器進(jìn)行融合感知的策略可以是前融合，也可以是后融合，一種路端后融合感知的框架和流程見圖3.7，包括以下主要步驟：1）數(shù)據(jù)容器：數(shù)據(jù)容器提供了自適應(yīng)參數(shù)、多種消息回調(diào)及支持熱插拔的接口，通過內(nèi)置的參數(shù)和地圖將所有傳感器消息、車端/路端/云端消息轉(zhuǎn)化成統(tǒng)一的消息格式，并向下游輸出；2）數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：對(duì)數(shù)據(jù)容器中的信息進(jìn)行采樣處理時(shí)，會(huì)對(duì)所有信息按照觸發(fā)時(shí)間進(jìn)行排序匹配，將混亂的位置變成時(shí)序狀態(tài)估計(jì)。在每一次匹配前，都會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性及其誤差計(jì)算協(xié)方差，作為匹配邊距離。經(jīng)過若干次匹配后，將結(jié)果分組打包傳遞給狀態(tài)估計(jì)模塊；3）狀態(tài)估計(jì)：狀態(tài)估計(jì)模塊會(huì)對(duì)每組信息進(jìn)行時(shí)序相關(guān)的處理，再分別送給針對(duì)靜止和運(yùn)動(dòng)物體建立的不同濾波器；4）狀態(tài)預(yù)測：濾波器的預(yù)測狀態(tài)經(jīng)過地圖和模型的處理后，生成短時(shí)間的預(yù)測消息輸出，同時(shí)回送到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模塊，與下一次的傳感器結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成時(shí)序的跟蹤；5）結(jié)果輸出：向外輸出最終融合感知結(jié)果信息，包括位置、速度、加速度、航向角、置信度等參數(shù)。

圖 3.7 路端多傳感器后融合感知定位框架車路協(xié)同感知適用的場景見表3.1。表 3.1 車路協(xié)同感知類應(yīng)用場景舉例