无惧极端天气 蘑菇车联自动驾驶“风雨无阻”

自动驾驶是近年来人工智能领域的关注焦点。在自动驾驶系统不断完善的过程中，许多人难免会有疑问：当自动驾驶遇到了极端天气，可以有效应对吗？蘑菇车联的实际测试结果给出了出色的回答。

区别于单车自动驾驶，车路协同是蘑菇车联自动驾驶的核心原理。车路协同是交通运输中将新型基础设施与传统基础设施融合发展的重要领域，蘑菇车联的车路协同体系依托蘑菇OS和AI云平台两大引擎，从车、路、云、网入手，融合了车路协同、车车协同和单车智能，形成了智能感知、车路协同和AI云三大系统。

蘑菇车联自动驾驶出租车

融合了车路协同系统的自动驾驶，能更好地规避行驶过程中的潜在危险，并同时为遭遇极端天气的路况提供安全保障。当遭遇大风、暴雨等极端天气时，驾驶员的视线会被外界干扰，从而加大危险系数。这种驾驶环境也是以往的单车自动驾驶难以突破的难题。相比之下，基于车路协同原理的蘑菇车联在这方面表现出色。

此前，蘑菇车联就在位于北京顺义北小营的5G路段上进行了车路协同系统测试。这段车路协同示范路段全长7.2公里，且路况复杂。测试期间遭遇了多场暴雨，其中一场降雨强度达到二级橙色预警等级，强降雨量达到148.8毫米，低洼地区的积水最高有30厘米，部分路段还有植被覆盖遮蔽了车道线。为了体现极端天气中车路协同对自动驾驶的引导，运行车辆在安全员的监管下关闭雨刷，保持自动驾驶。

测试结果显示，在单车视线近于全盲且天气及路况条件极端恶劣的情况下，蘑菇车联运行车辆仍然安全顺畅的完成了无保护左转、严重积水通行、逆向绕行避障、复杂场景会车等高难度自动驾驶。在极端天气这一困扰自动驾驶行业的难题上，蘑菇车联给出了实际的解决方案。

蘑菇车联“风雨无阻”的背后保障，是基于车路协同的360度无盲点感知、每秒百万级全量数据计算、以及97%+的预测精度。除了体系化的保障，AI云的深度学习能力也是关键，需要不断积累、优化和提升。通过转弯、加减速曲线等数据，蘑菇AI云能够训练符合中国道路特征的驾驶行为习惯，让自动驾驶与人工驾驶特征保持一致。遍布全国的道路覆盖和场景积累也为AI云的深度学习提供了更多的样本。

蘑菇车联车路云一体化的自动驾驶在严重积水中通行

蘑菇车联车路云一体化的自动驾驶在低照明夜晚运行

2020年8月，交通运输部发布了《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》，提出推进车路协同等设施建设，丰富车路协同应用场景。蘑菇车联也一直致力于打造成熟的自动驾驶系统，并突破了极端路况的攻克。以往单车自动驾驶难以解决的长尾难题，将由车路协同引导自动驾驶的技术路径一一突破，从而加速推进自动驾驶大规模落地普及。