7、自动驾驶车辆在交通网络中的应用与挑战

自动驾驶车辆在交通网络中的应用与挑战

在交通领域，自动驾驶车辆（AVs）正逐渐成为研究和实践的焦点。其不仅在交通状态感知方面展现出巨大潜力，还在低速自动驾驶穿梭巴士的试点和部署中积累了丰富经验。然而，要实现自动驾驶车辆在交通网络中的广泛应用，仍面临诸多挑战。

自动驾驶车辆交通感知框架及其实验验证

为了验证所提出框架的准确性和鲁棒性，采用了下一代仿真（NGSIM）数据。假设随机一组车辆为AVs，这些AVs能够感知周围的交通状况。基于AVs收集的碎片化信息，利用所提出的框架来估计交通状态。实验结果令人信服、令人满意且具有可解释性。同时，还研究了关于AV渗透率、传感器配置和感知精度的敏感性分析。

除了交通状态估计，通过利用AVs收集的丰富数据，还能够检测和跟踪交通网络中的各种对象。这些对象包括但不限于按车辆分类的移动车辆、停放车辆、行人、骑自行车的人以及公共空间中的 signage。当以高时空分辨率连续跟踪所有这些对象时，这些数据可以转化为对公共政策和决策有用的交通信息。这一交通感知研究还暗示了未来进行有效和及时交通管理干预的可能性，它能够实现实时交通监测、潜在更安全的交通运营、更快的应急响应以及更智能的基础设施管理。

自动驾驶车辆在交通网络应用中面临的挑战

在2019年自动车辆研讨会（AVS）的分组会议中，讨论了自动驾驶车辆在交通网络应用中面临的一系列挑战和需求：
1. 评估自动驾驶穿梭巴士试点研究的成功具有挑战性 ：由于运营区域有限、速度低和安全担忧等原因，难以准确评估试点研究的成效。
2. 数据共享问题 ：传感是联网自动驾驶车辆（CAVs）的