盖世汽车讯 交通运输行业目前仍贡献了约三分之一的温室气体排放量。从私人交通工具（尤其是搭载内燃机的车辆）转向电动公共交通，是减少排放的有效途径。

据外媒报道，格拉茨技术大学（Graz University of Technology，TU Graz）的研究人员与中国合作伙伴携手，开发出一种全天候（24/7）按需出行服务。该服务旨在兼顾私人汽车的便利性与公共交通的高效性，从而弥合两者之间的差距。

图片来源：TU Graz

该项目的核心是一款电池驱动的自动驾驶穿梭巴士，最多可搭载 15 人。它无需按固定路线或时刻表运行，而是支持按需呼叫，并在更广阔的交通网络内灵活行驶。目前，一辆测试车已在中国投入实际交通环境下的路线测试；奥地利方面也正在筹备相关的示范车辆。

“每一次本可避免的乘车出行——尤其是乘坐燃油车出行——都有益于环境保护和气候改善，”TU Graz汽车工程研究所的项目经理Cornelia Lex表示，“我们希望通过该项目，让人们更容易放弃使用私家车出行；因为这种按需提供的穿梭服务，不仅能带来同等的出行灵活性，而且是一种更可持续的抵达目的地的方式。”

协同感知

协同感知是实现车辆安全自动控制的核心。该接驳车配备了激光雷达、雷达和摄像头系统，并能通过5G网络与智能基础设施（例如安装在道路复杂路段或盲区处的摄像头）进行通信。

这种额外的连接能力使车辆能够实时监测周边环境——包括行人和骑行者——即便这些人处于接驳车自身传感器无法探测到的范围内。若发生网络故障，车辆还具备一项独立的安全功能，可确保车辆平稳、可控地停下。

数百万公里的仿真里程

研究人员利用高保真模拟技术，预先对车辆的安全理念进行了全面测试。为此，他们精确重建了包含建筑和基础设施在内的真实街景，从而在虚拟环境中验证了算法在极端工况及日常场景下的表现。由于自动驾驶汽车的验证工作需要涵盖无数种场景，并进行数百万公里的仿真行驶，因此虚拟测试便成了获取必要安全证据的唯一可行途径。

通过这些仿真，研究人员能够在受控环境下，对用于安全路径规划、目标检测以及分析其他道路使用者行为的复杂算法进行测试，然后再将其应用于真实的交通环境中。

为确保车辆能够尽可能灵活地投入使用，中国的学术研究合作伙伴开发了一套针对路线和充电流程的动态优化系统，旨在最大限度地缩短乘客等待时间，并实现运力利用率的最大化。

“正是这种高运力利用率，有助于我们减少碳足迹，”Lex 说道，“如果人们选择乘坐电动接驳车前往目的地，而非各自驾驶私家车出行，这将对改善空气质量和优化道路空间利用产生显著益处。”

除TU Graz外，参与该项目的还有来自中国的同济大学、温州大学以及 Seisys 公司。