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自動駕駛是車輛作為運載工具智能化、網聯化發展的核心應用，也是車聯網、智慧交通產業發展的核心應用服務。 在技術層面上，當前存在著單車智能自動駕駛和網聯自動駕駛兩種不同的實現路徑。 單車智能自動駕駛主要依靠車輛自身的視覺、毫米波雷達、激光雷達等傳感器進行環境感知、計算決策和控制執行。 環境感知通過車載傳感器完成對周圍環境的探測以及定位功能。計算決策一方面將傳感器數據進行分析處理，實現對目標的識別；另一方面進行行為預測和全局路徑規劃、局部路徑規劃和即時動作 規劃，決定車輛當前及未來的運動軌跡。 控制執行主要包括車輛的運動控制以及人機交互，決定每個執行器如電機、油門、剎車等控制信號。 目前單車智能自動駕駛在環境感知、計算決策和控制執行的多個環節均存在不同程度的技術瓶頸，在應用過程中也出現了各種失效的問題，因此一方面需要不斷地加強單車智能的感知、決策和控制 能力；另一方面也希望引入不同的技術手段來進行彌補。 網聯自動駕駛是在現有單車智能自動駕駛的基礎上，旨在通過車聯網將“人-車-路-云”交通參與要素有機地聯系在一起，拓展和助力單車智能自動駕駛在環境感知、計算決策和控制執行等方面的能力 升級，加速自動駕駛應用成熟。 在環境感知環節進行協同，支持車輛獲得比單車智能感知更多的信息，例如非視距感知或解決容易受惡劣環境影響等問題； 在計算決策環節進行協同，增加車與車、車與路之間的系統性決策，例如解決車輛優先級管理、交通路口優化控制等情況； 在控制執行環節進行協同，對車輛駕駛行為進行干預，例如遠程遙控車輛脫困等。 與此同時，網聯自動駕駛的發展還將帶動“人-車-路-云”協同車聯網新型基礎設施體系的建設與完善，助力 5G、人工智能等信息通信技術在垂直行業的應用推廣，促進實現汽車和交通服務的新模式新 業態發展。
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