在东海大桥上的自动驾驶有多难？
友道智途拥有超过260万公里的真实场景自动驾驶里程，准商业化运营超过8.62万TEU。
基于丰富的自动驾驶测试经验，我们将智能重卡的自动驾驶的规划控制等级分为了10个不同的难度：
难度1：车道保持
车道保持，是自动驾驶的入门题，而如何确保17米长的智能重卡在东海大桥上无干扰的情况下进行稳定地自动驾驶在道路中央，是首要解决的问题。
UTOPILOT解：
通过自研参考线平滑模块和轨迹规划模块，实现基于地图车道线或感知车道线的车道保持功能。
难度2：高速跟车
东海大桥限速80公里/小时，而要在确保安全驾驶的同时，保证运营效率。高速跟车功能是核心功能之一。
重卡车辆惯性大，制动距离长，如何在高速场景中兼顾通行效率和安全性，对智驾系统是不小的考验。
UTOPILOT解：
基于上游模块的障碍物融合和预测结果，规控采用了自适应速度规划算法，引入基于重卡纵向动力学特性的速度控制方法，实现高速场景的类人跟车表现。
难度3：故障诊断和功能降级
智能重卡的故障诊断和功能降级功能是智驾系统的最后一道安全保障，这是自动驾驶的基础。如何确保该功能表现符合预期，没有漏触发或误触发，是对智驾系统的严峻考验。
UTOPILOT解：
友道具备正向的功能安全设计，规控模块具备完备的故障诊断、功能降级和冗余功能设计，确保智能重卡智驾方案的安全可靠。
难度4：闸机通行
智能重卡的运营场景中，在出入东海大桥以及洋山港码头时会经过多道闸机。狭窄的闸机场景对于宽大的智能重卡是不小的挑战，车辆离道路间距不超过10cm。
UTOPILOT解：
精细化碰撞检测和轨迹规划，以及考虑重卡纵向特性的速度控制方法，帮助重卡通过狭窄的闸机场景。
难度5：高速换道
东海大桥车况复杂，与人工驾驶的重卡混行，时常会碰到怠速车辆的情况，为提升运营效率，时常需要通过换道以提升车速。而难点就在高速的动态场景下，如何在保证车辆安全性和稳定性的前提下，实现符合预期的换道功能。
UTOPILOT解：
通过自研的拟人化换道决策算法和轨迹规划算法，配合车辆横向鲁棒控制，实现运营场景中的高速换道功能。
难度6：车道内小幅绕行
东海大桥路况复杂，路上偶有锥桶等杂物在桥面上。而重卡的横向稳定性对于安全驾驶是至关重要的。需要在保证横向稳定的前提下，使自车实现车道内的横向避障功能。
UTOPILOT解：
通过自研的目标级决策算法和轨迹优化算法，实现高速场景下车辆小幅横向绕行功能。
难度7：泊车
运营过程中，智能重卡除了主车之外，还带有挂车，整车超过17米。港口作业场景泊车库位狭窄，对于控制精度要求高，人工驾驶通常需要超过110秒进行泊车。对于带挂重卡而言，精准高效的泊车功能的实现具有较大的难度。
UTOPILOT解：
采用基于带挂重卡运动学的泊车轨迹规划方法，配合结合车辆特性的低速横纵向控制算法，实现超越老司机的快速精准泊车功能，可做到在65S内完成自动泊车。
难度8：前车紧急加塞
紧急加塞工况是自动驾驶系统必须应对的场景。智能重卡作业场景中，时常会遇到其他社会车辆或交通参与者的不同紧急加塞行为。紧急加塞场景存在交互性强、突发性高、危险程度高等特点，如何智能地应对这些场景，使重卡的作业更安全顺畅，是智驾领域的一大痛点问题。
UTOPILOT解：
基于数据驱动的交通参与者行为预测，配合自研交互式的决策规划算法，大幅提升紧急加塞的场景体验。
难度9：大范围借道绕行
重卡运营场景中会出现静止集卡占道的情况，需要智能重卡通过借道绕行来越过堵塞车辆。大范围的借道绕行，对于车辆的感知、决策、规划、控制能力都是巨大的挑战。
UTOPILOT解：
通过自研分层目标级决策和实时最优轨迹规划方法，实现车辆横向大范围绕行功能，配合车辆稳定性控制，确保车辆具备在大横向范围内动作的可能性和稳定性，提升场景通过性。
难度10：密集车流换道
在密集车流中进行换道，是自动驾驶最大的难题之一。这需要智能重卡在密集车流的环境下针对实际的情况进行判断，采用保守或激进的换道策略，并根据3*360°的感知能力获取的四周车辆情况，进行动态调整。
UTOPILOT解：
采用自研的时空域换道决策算法，考虑车辆动力学特性，充分探索自车的可行行为空间，从而制定出最优的换道决策。针对不同作业场景的客制化需求，可实现不同的换道激进策略倾向，满足客户需求。
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