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将“不安全”场景转化为“安全”场景
VICAD除了可以将自动驾驶“未知”场景转化为“已知”场景，还可以综合运用车路协同感知、决策规划和控制等技术，进一步实现将“不安全”场景转化为“安全”场景，提高自动驾驶安全性。如表3.6所示，自动驾驶“不安全”场景主要可以分为三类：1）交互博弈类场景安全。当车车冲突时，路端和云端作为“仲裁者”定义道路使用权的优先级，并进行协同决策规划，减少冲突引发的危险场景；当车人冲突时，应采取弱势交通参与者保护策略，给车辆下发避让、缓行或停车指令，保护行人安全。2）极端或特殊场景安全。自动驾驶车辆发生故障或出现极端场景的概率相对较低，但一旦出现时危害程度较高，可能会导致多车连续追尾、碰撞危险，通过车路协同决策规划和控制可以有效帮助车辆避免事故。3）环境安全。车辆运行环境的复杂度与车辆的安全紧密相关，环境越简单车辆越安全，反之环境越复杂，自动驾驶车辆安全挑战越大。车路协同决策规划和控制可以降低环境复杂度，提升安全性，如非机动车/行人安全治理、交通事故预防、客货运车辆管理等，实现车辆和所有交通参与者安全、秩序化运行。表 3.6 将“不安全”场景转化为“安全”场景举例
其中，交互博弈类场景安全与极端或特殊场景安全问题可通过“控车”方式实现“不安全”到“安全”，所谓“控车”是指通过VICAD直接参与CAV的决策规划和控制过程，影响车辆的驾驶行为，如图3.16所示。
图 3.16 VICAD直接控车实现“不安全”到“安全”环境安全类问题可通过“控环境”方式实现“不安全”到“安全”。“控环境”是指通过VICAD直接控制道路基础设施和设备，间接参与CAV的决策规划和控制过程，影响车辆的驾驶行为，如图3.17所示。
图 3.17 VICAD控环境实现“不安全”到“安全”3.2.2.1“控车”实现“不安全”到“安全”（一）总体技术原理如图3.18所示，在典型的自动驾驶系统中，除了感知、预测和定位模块或系统外，还包括路径规划（Routing）、行为决策（Decision）、运动规划（Planning）和控制（Control）等一系列模块，VICAD在协同感知基础上，可以进一步参与自动驾驶的决策规划和控制，实现动态路径规划、协同决策规划和协同控制三个层次深度协同。
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