蘑菇說：“閃現”的行人可能會讓駕駛者手足無措，也同樣困擾自動駕駛車輛。面對“鬼探頭”等場景、暴雨等極端天氣，自動駕駛車輛如何準確感知周圍環境，規避風險？本期蘑菇說為你解讀。

駕駛員們或許有過這樣的經歷：駕車將要駛過停靠在路邊的大客車時，車前突然閃出一位行人，猛踩剎車，車輛終于在距離行人不遠處停了下來，駕駛員和行人都驚魂未定。這種情況難以預測，十分危險，俗稱“鬼探頭”。

這也是自動駕駛車輛難以應對的一個典型場景。自動駕駛車輛普遍運用高分辨率攝像機、激光雷達等傳感器來感知外部環境。攝像機類似人眼，在實時數據流中捕捉車外環境，激光雷達通過發射、接收脈沖激光來計算周圍環境的三維數字模型。但如果一個物體被遮擋，這些傳感器也無能為力。

車輛只有充分獲取周圍的環境信息，才有可能避免事故。如果車輛“看不清”甚至“看不到”外部環境，這對行車安全帶來很大挑戰。

自動駕駛車輛應對這類場景的一個解決辦法是，在遇到路邊停靠有大貨車、客車時，盡量低速駛過。這一定程度上提高了行車安全，但會降低效率，自動駕駛車輛仿佛實習期的新手司機般畏手畏腳。

讓自動駕駛車輛變為“新手”的元素還有很多，比如極端天氣、不利照明條件等。飛濺的雨水會影響激光雷達的反射效果，霧可能會遮擋攝像機的視線，雪的密度影響激光雷達光束的反射效果，產生“幻影障礙（Phantom obstacles）”，鏡頭光斑（Lens-flares）、大陰影（Large shadows）和其他不利的照明條件都會對感知性能產生不同的影響。

蘑菇車聯自動駕駛車輛在暴雨天氣安全行駛

一個彌補車輛感知局限的方法是，在道路邊架設攝像頭、激光雷達等感知設備。路端感知設備有幾大優勢：首先，設置在高處的路側感知設備擁有更好的視野，不易被遮擋；再者，路側設備感知設備靜止，能夠獲取可靠數據，降低數據處理難度。路端感知可以解決單車在一些場景下感知失靈、精準度不高、存在信息盲區等問題。

如果路側設備覆蓋整段道路，便能夠掌握道路全局交通信息。路端數據經過云端計算設備處理后，獲取道路擁堵情況、前方發生的交通事故、隧道內的突發事故等信息。這些數據同步至數公里外的車輛，可以避免二次事故的發生。這一融合了車端、路端、云端的系統化方案通常也被稱為“車路云一體化”自動駕駛系統。

蘑菇車聯是國內最早實現“車路云一體化”落地的自動駕駛公司之一。在湖南衡陽，蘑菇車聯打造了城市級智慧交通項目，項目金額約5億元，覆蓋200公里城市主干道。

蘑菇車聯將對道路進行智能化改造，提供車路協同服務以及自動駕駛車隊運營服務，未來還將提供自動駕駛數據服務，為所有交通參與者提供實時交通數據。