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高精地图在自动驾驶领域应用的关键挑战

字号+ 作者:gisempire 来源:未知 2019-05-05 07:46 我要评论( )

高精度地图的政策限制和资金技术要求使得该赛道较为狭小。低成本、规模化产出和地图的可持续运维能力或许是未来高精地图企业胜出的决定因素。

一、自动驾驶是否需要高精地图

   自动驾驶汽车已经逐步变成现实,世界各地正在进行真实的上路试验,但在它们成为主流之前,它们仍面临着一些挑战 - 特别是在建造高质量的地图时,它们对于他们安全驾驶至关重要。

    许多汽车制造商正在开发他们自己的地图系统,或者使用来自不同供应商的地图系统,但如果有一种方法可以汇集和标准化所有信息以便每个人都能从中受益,那么这将更有意义。

    HERE Technologies自动化驾驶副总裁桑杰·苏德(Sanjay Sood)说,四五年前,汽车制造商对于自动驾驶汽车是否真的需要高清地图(或任何地图)存在怀疑,有人认为汽车的传感器可能足够,但现在看来似乎已经一致认为仅靠这些还不够。

二、高精度地图为何成为自动驾驶的关键技术

当前的电子导航地图一般包括道路、简单的道路交通规则以及道路拥堵信息,向车主提供定位显示、索引、路径计算和规划等功能,地图数据由图商自主完成道路信息的测绘采集。司机能够依靠经验和自主应对能力克服各种情况,导航地图无需在信息和物体坐标上有过高的精度(地图误差在10米之内),也无需时常更新。但当驾驶员让位于软件系统,面向对象发生变化后,势必需要信息更为多元丰富、路径规划更为智能、更新更及时、物体坐标和定位精度更高的地图,即高精度地图。

未来,随着车联网和汽车出行服务趋势渐显,高精地图便如同先行铺设的基础设施,助力于汽车的云端智能调度,减小单车AI智能的运算压力。随着交通设施的革新和V2X技术的落地,动态实时的高精地图的采集绘制将变得简单,并具备网络属性。

值得一提的是,高精地图主要用于系统运算,面向乘车人的仍会是符合交互需求的导航地图,因为高精地图信息的复杂程度并不适合乘车人使用,更简洁明了的导航地图仍被需要。

三、落地高精地图需要填哪些“坑”

能将路面上的坑洼都计入在内的理想中的高精度地图需要投入大量成本(一方面是采集难度,一方面是后期标注难度),量产周期长。即便高德声称已经覆盖采集到国内全部高速干线的高精度地图,依然只是静态地图,适用于L3级别及以下的自动驾驶。不同图商产品的不同标准也使汽车之间的信息同步造成阻碍。


全面覆盖且实时更新的高精度地图到底有多大程度上被需要,在技术成熟度尚低的时候,赋予汽车“上帝视角”的高精度地图被给予厚望:全天候、全天时、远距离的感知优势已经超出了当前可见传感器的性能,使行业无需再苛求深度学习“大脑”拥有复杂认知能力和达到人类水平的突发情况应对能力了。


以高精度地图为主导的方案我们可以称其为重地图模式(Mobileye有类似的分类表达),即通过GPS定位,图商用数据采集车作为地图绘制源收集深度信息,经过后台处理形成高精地图。在车辆终端,既可以通过摄像头或激光雷达完成和高精地图的匹配定位(它们还承载着更新路面信息的作用),也能依靠车载GPS+RTK差分技术+惯性导航系统来完成卫星定位(其中RTK能够经过动态测量实时提高GPS精度、惯性导航系统则在GPS无法测量的时候通过测量汽车速度进行推算导航)。


此外是轻地图模式,传感器被提到较重要的位置,地图的绘制精度和难度降低,主要以绘制某些固定的道路特征的形式与传感器信息相匹配补充。轻地图模式的倡导者一般对高精地图的主导性应用持不同意见:高精度地图有着类似基础设施的性质,实现规模化铺设所需的资金能力和技术能力一般公司难以企及。既然地图难以实时同步地更新覆盖路况,传感器仍应作为主导感知的部件。


两种技术路线的不同更多是因为参与者的研发设想和立场不同,目前而言并无优劣之分。此外还有V2X技术的发展方向,既能够满足live map所需条件,破解重地图模式实时更新的难题,也能解决轻地图模式带来的单车的AI运算能力和设备成本问题。在技术尚未成熟之前,下游企业应同时关注和协调不同方案的使用。

高精度地图的政策限制和资金技术要求使得该赛道较为狭小。国内三大图商百度、高德、四维图新具备较强的竞争力;国外如Here、TomTom、谷歌、Mobileye(REM,只使用摄像头采集数据)、博世(博世道路特征)、英伟达(mapping-to-driving)采用不同的制图方案,抢先占领市场机会;此外还有一批初创公司也在致力于提供高质量的高精地图,如Civil map。

图为Here对高精度地图的结构分层

除了高成本、周期长的挑战之外,高精地图供应商还需要构建成熟的采集生态,与相关部门协调测绘政策。不少行业观察者提到,高精地图服务对用户规模的依赖将形成明显的网络效应,意味着市场日趋成熟的同时力所不逮的赛道玩家将被无情淘汰。低成本、规模化产出和地图的可持续运维能力或许是未来高精地图企业胜出的决定因素。

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