【摘 要】
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近年来国家对智能网联汽车发展的重视程度与支持力度日益加强,但基于单车智能的自动驾驶技术仍然存在车载感知设备复杂、计算需求大、存在视觉盲区等问题。随着车联网技术的发展,基于车联网的自动驾驶技术为自动驾驶的发展提供了新的技术支撑。在车联网支持下,车辆可以通过V2X技术与周围其他车辆、基础设施进行通信,从而拓宽车辆的感知范围、细化感知的粒度。在边缘计算支持下,车辆也可以将一定的复杂计算任务卸载到边缘云,
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近年来国家对智能网联汽车发展的重视程度与支持力度日益加强,但基于单车智能的自动驾驶技术仍然存在车载感知设备复杂、计算需求大、存在视觉盲区等问题。随着车联网技术的发展,基于车联网的自动驾驶技术为自动驾驶的发展提供了新的技术支撑。在车联网支持下,车辆可以通过V2X技术与周围其他车辆、基础设施进行通信,从而拓宽车辆的感知范围、细化感知的粒度。在边缘计算支持下,车辆也可以将一定的复杂计算任务卸载到边缘云,从而降低车载计算能力需求,辅助车辆提高路线规划甚至轨迹规划的质量。论文针对边缘计算支持下的辅助驾驶方法展开研究,提出了一种基于三维时空通行价值图的协同路线规划方法。该方法通过边缘计算节点汇聚来自车辆、路测感知设备探测到的环境中交通要素信息（如车辆、行人、路障等）,对种类繁杂数量众多的感知信息进行处理,以通行价值图的形式提供给车辆。车辆基于通行价值图即可直接做出全局最优的驾驶决策,从而降低车载计算能力需求。实验表明,论文提出的路线规划方法在动态环境中有着更好的性能。在该方法基础上,论文设计实现了车路协同驾驶路线规划服务系统,以实现车辆在复杂环境下的最优路线规划功能。
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