蘑菇车联打造城市级智慧交通项目
蘑菇说：“闪现”的行人可能会让驾驶者手足无措，也同样困扰自动驾驶车辆。面对“鬼探头”等场景、暴雨等极端天气，自动驾驶车辆如何准确感知周围环境，规避风险？本期蘑菇说为你解读。
驾驶员们或许有过这样的经历：驾车将要驶过停靠在路边的大客车时，车前突然闪出一位行人，猛踩刹车，车辆终于在距离行人不远处停了下来，驾驶员和行人都惊魂未定。这种情况难以预测，十分危险，俗称“鬼探头”。
这也是自动驾驶车辆难以应对的一个典型场景。自动驾驶车辆普遍运用高分辨率摄像机、激光雷达等传感器来感知外部环境。摄像机类似人眼，在实时数据流中捕捉车外环境，激光雷达通过发射、接收脉冲激光来计算周围环境的三维数字模型。但如果一个物体被遮挡，这些传感器也无能为力。
车辆只有充分获取周围的环境信息，才有可能避免事故。如果车辆“看不清”甚至“看不到”外部环境，这对行车安全带来很大挑战。
自动驾驶车辆应对这类场景的一个解决办法是，在遇到路边停靠有大货车、客车时，尽量低速驶过。这一定程度上提高了行车安全，但会降低效率，自动驾驶车辆仿佛实习期的新手司机般畏手畏脚。
让自动驾驶车辆变为“新手”的元素还有很多，比如极端天气、不利照明条件等。飞溅的雨水会影响激光雷达的反射效果，雾可能会遮挡摄像机的视线，雪的密度影响激光雷达光束的反射效果，产生“幻影障碍（phantom obstacles）”，镜头光斑（lens-flares）、大阴影（large shadows）和其他不利的照明条件都会对感知性能产生不同的影响。
蘑菇车联自动驾驶车辆在暴雨天气安全行驶
一个弥补车辆感知局限的方法是，在道路边架设摄像头、激光雷达等感知设备。路端感知设备有几大优势：首先，设置在高处的路侧感知设备拥有更好的视野，不易被遮挡；再者，路侧设备感知设备静止，能够获取可靠数据，降低数据处理难度。路端感知可以解决单车在一些场景下感知失灵、精准度不高、存在信息盲区等问题。
如果路侧设备覆盖整段道路，便能够掌握道路全局交通信息。路端数据经过云端计算设备处理后，获取道路拥堵情况、前方发生的交通事故、隧道内的突发事故等信息。这些数据同步至数公里外的车辆，可以避免二次事故的发生。这一融合了车端、路端、云端的系统化方案通常也被称为“车路云一体化”自动驾驶系统。
蘑菇车联是国内最早实现“车路云一体化”落地的自动驾驶公司之一。在湖南衡阳，蘑菇车联打造了城市级智慧交通项目，项目金额约5亿元，覆盖200公里城市主干道。
蘑菇车联将对道路进行智能化改造，提供车路协同服务以及自动驾驶车队运营服务，未来还将提供自动驾驶数据服务，为所有交通参与者提供实时交通数据。
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