自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)

1、Chapter 3自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第1頁(yè)Outline3.1自動(dòng)駕駛汽車整體架構(gòu) 3.2環(huán)境感知傳感器技術(shù)3.3定位系統(tǒng)3.4高精度地圖技術(shù)概述3.5規(guī)劃與決議系統(tǒng)概述3.6V2X技術(shù)概述 自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第2頁(yè)3.1自動(dòng)駕駛汽車整體架構(gòu)自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第3頁(yè)3.1自動(dòng)駕駛汽車整體架構(gòu)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)。為了實(shí)現(xiàn)從A地到B地駕駛過(guò)程，在無(wú)人車實(shí)際使用中，需要無(wú)人駕駛系統(tǒng)完成感知、決議、控制三大任務(wù)，如上頁(yè)圖所表示。本章將主要介紹感知系統(tǒng)中慣用感知技術(shù)及其原理、定位系統(tǒng)、高精地圖以及V2X技術(shù)相關(guān)知識(shí)，同時(shí)介紹規(guī)劃決議系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)與算法。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架

2、構(gòu)第4頁(yè)3.2環(huán)境感知傳感器技術(shù)感知、決議、控制是自動(dòng)駕駛?cè)齻€(gè)步驟，感知步驟采集周圍環(huán)境基本信息，也是自動(dòng)駕駛基礎(chǔ)。自動(dòng)駕駛汽車經(jīng)過(guò)傳感器來(lái)感知環(huán)境，所用到傳感器主要包含攝像頭、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)。下表列出了現(xiàn)有各種傳感器在多方面性能對(duì)比。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第5頁(yè)3.2環(huán)境感知傳感器技術(shù)激光雷達(dá)毫米波雷達(dá)攝像頭GNSS/IMU遠(yuǎn)距離測(cè)屢_能力優(yōu)優(yōu)優(yōu)優(yōu)分辨率良優(yōu)優(yōu)優(yōu)低誤報(bào)率良優(yōu)普通優(yōu)溫度適應(yīng)性優(yōu)優(yōu)優(yōu)優(yōu)不良天氣適應(yīng)性較差優(yōu)較差優(yōu)灰塵/潮濕適應(yīng)性較差優(yōu)較差較差低成本硬件較差優(yōu)優(yōu)良低成本信號(hào)處理較差優(yōu)較差良自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第6頁(yè)3.2.1 激光雷達(dá)激光雷達(dá)又稱光學(xué)雷達(dá)（LiDAR，Light

3、Detection And Ranging），是一個(gè)先進(jìn)光學(xué)遙感技術(shù)。激光雷達(dá)能夠用于測(cè)量物體距離和表面形狀，其測(cè)量精度可達(dá)厘米級(jí)。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第7頁(yè)3.2.1 激光雷達(dá)激光雷達(dá)工作原理自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第8頁(yè)3.2.1 激光雷達(dá)自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第9頁(yè)3.2.1 激光雷達(dá)激光雷達(dá)還可以聯(lián)合GNSS/IMU與高精地圖等伎倆進(jìn)行加強(qiáng)定位，一方面經(jīng)過(guò)GNSS得到初始位置信息，再經(jīng)過(guò)IMU和車輛Encoder（編碼器）配合得到車輛初始位置；其次，將激光雷達(dá)3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)，包括幾何信息和語(yǔ)義信息進(jìn)行特征提取，并結(jié)合車輛初始位置進(jìn)行空間變化，獲取基于全局坐標(biāo)系下矢量特征。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第

4、10頁(yè)3.2.1 激光雷達(dá)激光雷達(dá)生成點(diǎn)云圖自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第11頁(yè)3.2.2 攝像頭車載攝像頭工作原理，首先是采集圖像，將圖像轉(zhuǎn)換為二維數(shù)據(jù)；然后，對(duì)采集圖像進(jìn)行模式識(shí)別，經(jīng)過(guò)圖像匹配算法識(shí)別行駛過(guò)程中車輛、行人、交通標(biāo)志等相比其它傳感器，盡管無(wú)人車上配置攝像頭采集數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于LiDAR產(chǎn)生數(shù)據(jù)量，但能夠取得最靠近人眼獲取周圍環(huán)境信息自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第12頁(yè)3.2.2 攝像頭自動(dòng)駕駛輔助功效使用攝像頭詳細(xì)功效介紹車道偏離預(yù)警LDW前視當(dāng)前視攝像頭檢測(cè)到車輛即將偏離車道線時(shí)，就會(huì)發(fā)出警報(bào)前向碰撞預(yù)警FCW前視當(dāng)攝像頭檢測(cè)到與前車距離過(guò)近，可能發(fā)生追尾時(shí)，就會(huì)發(fā)出警報(bào)交通標(biāo)志識(shí)別TSR前

5、視、側(cè)視識(shí)別前方道路兩側(cè)交通標(biāo)志車道保持輔助LKA前視當(dāng)前視攝像頭檢測(cè)到車輛即將偏離車道線時(shí)，就會(huì)向控制中心發(fā)出信息，然后由控制中心發(fā)出指令，及時(shí)糾正行駛方向行人碰撞預(yù)警PCW前視前攝像頭會(huì)標(biāo)識(shí)前方道路行人，并在可能發(fā)生碰撞時(shí)及時(shí)發(fā)出警報(bào)盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)BSD側(cè)視利用側(cè)視攝像頭，將后視鏡盲區(qū)內(nèi)景象顯示在駕駛艙盲區(qū)內(nèi)全景泊車SVP前視、側(cè)視、后視利用車輛四面攝像頭獲取影像，經(jīng)過(guò)圖像拼接技術(shù)，輸出車輛周圍全景圖泊車輔助PA后視泊車時(shí)將車尾影像顯示在駕駛艙內(nèi)，預(yù)測(cè)并標(biāo)識(shí)倒車軌跡，輔助駕駛員泊車駕駛員注意力監(jiān)測(cè)內(nèi)置安裝在車內(nèi)，用于檢測(cè)駕駛員是否疲勞、閉眼等自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第13頁(yè)3.2.2 攝像頭依據(jù)不一

6、樣自動(dòng)駕駛功效需要，攝像頭安裝位置也有所不一樣，主要分前視、環(huán)視、后視、側(cè)視以及內(nèi)置。實(shí)現(xiàn)全部自動(dòng)駕駛功效最少安裝6個(gè)以上攝像頭。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第14頁(yè)3.2.2 攝像頭（1）高動(dòng)態(tài)：在較暗環(huán)境以及明暗差異較大時(shí)仍能實(shí)現(xiàn)識(shí)別，要求攝像頭含有高動(dòng)態(tài)特征。（2）中低像素：為了降低對(duì)圖像處理器性能要求，攝像頭像素并不需要非常高。當(dāng)前30萬(wàn)120萬(wàn)左右像素就能夠滿足要求。（3）角度要求：對(duì)于環(huán)視和后視，普通采取135度以上廣角鏡頭，前置攝像頭對(duì)視距要求更大，普通采取55度范圍。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第15頁(yè)3.2.3 毫米波雷達(dá)毫米波就是電磁波，雷達(dá)經(jīng)過(guò)發(fā)射無(wú)線電信號(hào)并接收反射信號(hào)來(lái)測(cè)定車輛與物體

7、間距離，其頻率通常介于10300GHz頻域之間。與厘米波導(dǎo)引頭相比，毫米波導(dǎo)引頭體積小、質(zhì)量輕、空間分辨率高；與紅外、激光、電視等光學(xué)導(dǎo)引頭相比，毫米波導(dǎo)引頭穿透霧、煙、灰塵能力強(qiáng)；另外，毫米波導(dǎo)引頭抗干擾性能也優(yōu)于其它微波導(dǎo)引頭。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第16頁(yè)3.2.3 毫米波雷達(dá)毫米波雷達(dá)含有全天候，全天時(shí)工作特征，且探測(cè)距離遠(yuǎn)，探測(cè)精度高，被廣泛應(yīng)用于車載距離探測(cè)，如自適應(yīng)巡航、碰撞預(yù)警、盲區(qū)探測(cè)、自動(dòng)緊急制動(dòng)等。毫米波雷達(dá)測(cè)距和測(cè)速原理都是基于多普勒效應(yīng)。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第17頁(yè)3.2.3 毫米波雷達(dá)自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第18頁(yè)3.2.4 超聲波雷達(dá)超聲波雷達(dá)，是經(jīng)過(guò)發(fā)射并接收40k

8、Hz超聲波，依據(jù)時(shí)間差算出障礙物距離。其測(cè)距精度大約是1-3厘米左右。常見(jiàn)超聲波雷達(dá)有兩種：第一個(gè)是安裝在汽車前后保險(xiǎn)杠上倒車?yán)走_(dá)，稱為超聲波駐車輔助傳感器（UPA）；第二種是安裝在汽車側(cè)面，稱為自動(dòng)泊車輔助傳感器（APA）。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第19頁(yè)3.2.4 超聲波雷達(dá)超聲波是一個(gè)機(jī)械波，使得超聲波雷達(dá)有著根源性不足：（1）對(duì)溫度敏感。（2）超聲波散射角大，方向性較差，無(wú)法準(zhǔn)確描述障礙物位置。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第20頁(yè)3.2.4 超聲波雷達(dá)圖為自動(dòng)泊車示意圖自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第21頁(yè)3.2.5 環(huán)境感知實(shí)例車道線檢測(cè)車道線檢測(cè)是智能車輛輔助駕駛系統(tǒng)中必不可少步驟，快速準(zhǔn)確地檢測(cè)車道線

9、在幫助自動(dòng)駕駛路徑規(guī)劃和偏移預(yù)警等方面尤為主要。當(dāng)前較為常見(jiàn)車道線檢測(cè)方案主要是基于攝像頭及傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)，同時(shí)伴隨自動(dòng)駕駛技術(shù)逐步發(fā)展，基于激光雷達(dá)等高精設(shè)備車道線檢測(cè)算法也被提出。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第22頁(yè)3.2.5 環(huán)境感知實(shí)例車道線檢測(cè)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)車道線檢測(cè)主要依賴于高度定義化手工特征提取和啟發(fā)式方法?；诘缆诽卣鳈z測(cè)方法依據(jù)提取特征不一樣，能夠深入分為基于顏色特征、紋理特征和多特征融合檢測(cè)方法。下列圖展示了基于不一樣算子車道線提取效果對(duì)比圖。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第23頁(yè)3.2.5 環(huán)境感知實(shí)例車道線檢測(cè)近年來(lái)，越來(lái)越多研究者將目光投向了用激光雷達(dá)進(jìn)行車道線檢測(cè)。激光雷達(dá)有效距

10、離比傳統(tǒng)視覺(jué)高，有效采樣點(diǎn)多，而且能夠穿透水面，含有突出性能優(yōu)勢(shì)?；诜瓷鋸?qiáng)度信息方法。該方法主要基于激光雷達(dá)反射強(qiáng)度信息形成灰度圖，或者依據(jù)強(qiáng)度信息與高程信息配合，過(guò)濾出無(wú)效信息，然后對(duì)車道線進(jìn)行擬合。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第24頁(yè)3.3 定位系統(tǒng)車輛定位是讓無(wú)人駕駛汽車獲取本身確切位置技術(shù)，在自動(dòng)駕駛技術(shù)中定位擔(dān)負(fù)著相當(dāng)主要職責(zé)。車輛本身定位信息獲取方式多樣，包括到各種傳感器類型與相關(guān)技術(shù)，本章將從衛(wèi)星定位、差分定位、慣性導(dǎo)航定位及多傳感器融合定位幾個(gè)方面進(jìn)行介紹。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第25頁(yè)3.3.1 衛(wèi)星定位技術(shù)衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)是星基無(wú)線電導(dǎo)航系統(tǒng)，以人造地球衛(wèi)星作為導(dǎo)航臺(tái)，為全球海陸空

11、各類軍民載體提供全天候、高精度位置、速度和時(shí)間信息。當(dāng)前世界上著名衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)有美國(guó)全球定位系統(tǒng)（GPS）、俄羅斯全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GLONASS）、中國(guó)北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（BDS）以及歐盟伽利略（Galileo）系統(tǒng)。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第26頁(yè)3.3.1 衛(wèi)星定位技術(shù)GNSS定位主要處理兩個(gè)問(wèn)題：一是觀察瞬間衛(wèi)星空間位置，二是測(cè)量站點(diǎn)衛(wèi)星之間距離?？臻g位置即GNSS衛(wèi)星在某坐標(biāo)系中坐標(biāo)，為此首先要建立適當(dāng)坐標(biāo)系來(lái)表征衛(wèi)星參考位置，而坐標(biāo)又往往與時(shí)間聯(lián)絡(luò)在一起，所以，定位是基于坐標(biāo)系統(tǒng)和時(shí)間系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第27頁(yè)3.3.1 衛(wèi)星定位技術(shù)GNSS定位系統(tǒng)是利用基本三角定位原理。

12、分別以三個(gè)衛(wèi)星位置為圓心，三個(gè)衛(wèi)星據(jù)地面某點(diǎn)距離為半徑作球面，則球面交點(diǎn)即為地面用戶位置。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第28頁(yè)3.3.1 衛(wèi)星定位技術(shù)自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第29頁(yè)3.3.1 衛(wèi)星定位技術(shù)誤差起源對(duì)測(cè)距影響/米與信號(hào)傳輸相關(guān)誤差電離層延遲1.515.0對(duì)流層延遲多徑效應(yīng)與衛(wèi)星相關(guān)誤差星歷誤差1.515.0時(shí)鐘誤差相對(duì)論效應(yīng)與接收機(jī)相關(guān)誤差時(shí)鐘誤差1.55.0位置誤差天線相位中心改變其它誤差地球潮汐1負(fù)荷潮自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第30頁(yè)3.3.2 差分定位系統(tǒng)差分GNSS基本原理是在一定地域范圍內(nèi)設(shè)置一臺(tái)或多臺(tái)接收機(jī)，將一臺(tái)已知精密坐標(biāo)接收機(jī)作為差分基準(zhǔn)站，基準(zhǔn)站連續(xù)接收GNSS信號(hào)，與基準(zhǔn)

13、站已知位置、距離數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從而計(jì)算出差分校正量，降低甚至消除GNSS中用戶站因?yàn)樾l(wèi)星時(shí)鐘、衛(wèi)星星歷、電離層延遲與對(duì)流層延遲所引發(fā)誤差，提升定位精度。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第31頁(yè)3.3.2 差分定位系統(tǒng)位置差分偽距差分RTK載波差分自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第32頁(yè)3.3.3 慣性導(dǎo)航定位慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是一個(gè)不依賴于外部信息、也不向外部輻射能量自主式導(dǎo)航系統(tǒng)。其主要由3個(gè)模塊組成:慣性測(cè)量單元(Inertial measurement unit，IMU)、預(yù)處理單元和機(jī)械力學(xué)編排模塊自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第33頁(yè)3.3.3 慣性導(dǎo)航定位自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第34頁(yè)3.3.3 慣性導(dǎo)航定位慣性導(dǎo)航原理基

14、于牛頓第一運(yùn)動(dòng)定律，此定律說(shuō)明了在沒(méi)有受到外力作用下，物體總是保持原有運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。牛頓第二定律在INS中也有著要作用，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，牛頓第二定律說(shuō)明了加速度大小與作用力成正比，方向與作用力方向相同。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第35頁(yè)3.3.3 慣性導(dǎo)航定位慣導(dǎo)系統(tǒng)利用載體先前位置、慣性傳感器測(cè)量加速度和角速度來(lái)確定其當(dāng)前位置。給定初始條件，加速度經(jīng)過(guò)一次積分得到速度，經(jīng)過(guò)二次積分得到位置。相反，速度和加速度也能夠經(jīng)過(guò)對(duì)位移微分而估算得到自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第36頁(yè)3.3.3 慣性導(dǎo)航定位自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第37頁(yè)3.3.4 多傳感器融合定位技術(shù)多傳感器信息融合是20世紀(jì)80年代出現(xiàn)一門新興學(xué)科，它是將不

15、一樣傳感器對(duì)某一目標(biāo)或環(huán)境特征描述信息，綜合成統(tǒng)一特征表示信息及其處理過(guò)程。多傳感器信息融合實(shí)際上是對(duì)人腦綜合處理復(fù)雜問(wèn)題一個(gè)功效模擬。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第38頁(yè)3.3.4 多傳感器融合定位技術(shù)自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第39頁(yè)3.3.4 多傳感器融合定位技術(shù)數(shù)據(jù)融合需要借助融合算法，融合算法可分為隨機(jī)類和人工智能類兩大類，隨機(jī)類多傳感器數(shù)據(jù)融合方法主要有:貝葉斯推理、D-S 證據(jù)理論，以及包含最大似然預(yù)計(jì)、綜合平均法、貝葉斯預(yù)計(jì)、D-S法、最優(yōu)預(yù)計(jì)、卡爾曼濾波、魯棒預(yù)計(jì)等預(yù)計(jì)理論自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第40頁(yè)3.4高精地圖技術(shù)概述高精地圖作為自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展成熟主要支撐，在橫向/縱向準(zhǔn)確定位、障礙

16、物檢測(cè)與避撞、轉(zhuǎn)向與引導(dǎo)等方面發(fā)揮著主要作用，是自動(dòng)駕駛關(guān)鍵技術(shù)之一。精準(zhǔn)地圖對(duì)無(wú)人車定位、導(dǎo)航與控制、以及自動(dòng)駕駛安全至關(guān)主要。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第41頁(yè)3.4.1 高精地圖綜述與傳統(tǒng)地圖不一樣，高精電子地圖主要應(yīng)用對(duì)象是無(wú)人駕駛汽車，或者說(shuō)是機(jī)器駕駛員。借助高精地圖能夠擴(kuò)展車輛靜態(tài)環(huán)境感知能力，為車輛提供其它傳感器提供不了全局視野，包含傳感器監(jiān)測(cè)范圍外道路、交通和設(shè)施信息。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第42頁(yè)3.4.1 高精地圖綜述自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第43頁(yè)3.4.3 高精地圖制作高精地圖數(shù)據(jù)生產(chǎn)包含外業(yè)數(shù)據(jù)采集、云端自動(dòng)化處理、地圖編輯與質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)編譯等步驟，如圖3.25所表示。外業(yè)數(shù)據(jù)

17、采集，經(jīng)過(guò)搭載GNSS、IMU、LiDAR、攝像頭等傳感器專業(yè)采集車隊(duì)，外業(yè)實(shí)地采集車道線、路沿護(hù)欄、交通標(biāo)牌等信息。經(jīng)過(guò)點(diǎn)云融合、點(diǎn)云識(shí)別和圖像識(shí)別等AI技術(shù)，在云端實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第44頁(yè)3.4.3 高精地圖制作自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第45頁(yè)3.4.3 高精地圖制作自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第46頁(yè)3.4.3 高精地圖制作自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第47頁(yè)3.5 規(guī)劃與決議系統(tǒng)概述自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第48頁(yè)3.5.1 路徑規(guī)劃路由尋徑、行為決議、動(dòng)作規(guī)劃三個(gè)部分又可統(tǒng)稱為路徑規(guī)劃，路徑規(guī)劃部分承接上層感知預(yù)測(cè)結(jié)果，從功效上可分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第49頁(yè)

18、3.5.1 路徑規(guī)劃全局路徑規(guī)劃對(duì)應(yīng)是路由尋徑部分，其作用在簡(jiǎn)單意義上能夠了解為實(shí)現(xiàn)無(wú)人車軟件系統(tǒng)內(nèi)部導(dǎo)航功效，即在宏觀層面上指導(dǎo)無(wú)人車軟件系統(tǒng)規(guī)劃控制模塊按照什么樣道路行駛，從而實(shí)現(xiàn)從起始點(diǎn)到目標(biāo)地點(diǎn)。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第50頁(yè)3.5.1 路徑規(guī)劃路由尋徑模塊產(chǎn)生路徑信息，直接被中游行為決議模塊所使用。行為決議接收路由尋徑結(jié)果，同時(shí)也接收感知預(yù)測(cè)和地圖信息。綜合這些輸入信息，行為決議模塊在宏觀上決定了無(wú)人車怎樣行駛。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第51頁(yè)3.5.1 路徑規(guī)劃局部路徑規(guī)劃以車輛所在局部坐標(biāo)系為準(zhǔn)，將全局期望路徑依據(jù)車輛定位信息轉(zhuǎn)化到車輛坐標(biāo)中表示，以此作為局部參考路徑，為局部路徑規(guī)劃提供導(dǎo)向信息。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第52頁(yè)3.6 V2X技術(shù)概述車用無(wú)線通信技術(shù)（Vehicle to Everything, V2X）是將車輛與一切事物相連接新一代信息通信技術(shù)，其中V代表車輛，X代表任何與車交互信息對(duì)象，當(dāng)前X主要包含車、人、交通路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施和網(wǎng)絡(luò)。自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第53頁(yè)3.6 V2X技術(shù)概述自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)第54頁(yè)3.6.2 V2X經(jīng)典應(yīng)用借助于人、車、路、云平臺(tái)之間全方位連接和