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    高精度地圖緣何被自動駕駛車所“鐘愛”?

    2017-05-11 07:01:01撰文吳征
    新能源汽車新聞 2017年5期
    關(guān)鍵詞:鐘愛高精度測繪

    撰文/N.E.S 吳征

    高精度地圖緣何被自動駕駛車所“鐘愛”?

    撰文/N.E.S 吳征

    如果有人問你,駕車出門迷路了該怎么辦?在十幾年前,你或許會去尋找附近的道路標(biāo)識,也或者向路人尋求幫助;而在如今,你一定會拿出手機(jī),打開其中的地圖功能,依靠導(dǎo)航來走出困境。

    的確,在我們駕車出行的時候,地圖往往不是一項必備品,但卻經(jīng)常會在一些緊急情況,幫我們解決燃眉之急。然而,當(dāng)汽車取代我們成為駕駛員時,誰又能保證它們在迷路后,不想尋求地圖的幫助呢?至少從目前來看,地圖已經(jīng)開始被自動駕駛汽車所“鐘愛”,而精度更高的地圖更是逐漸成為企業(yè)部署相關(guān)技術(shù)規(guī)劃時的必要條件。

    高精度如何輔助自動駕駛?

    步入正題之前,有必要先了解一下什么是高精度地圖。

    顧名思義,高精度地圖相較當(dāng)下日常使用的電子地圖,其精度更高,但卻不僅僅體現(xiàn)在顯示的圖像更為清晰,而是能夠提供更加精準(zhǔn)的坐標(biāo)位置。一般來說,傳統(tǒng)的電子地圖主要用于人們?nèi)粘3鲂?,其精?zhǔn)度處在米級的水平,即便存在十余米的誤差,也并不會給用戶帶來多大的影響;而高精度地圖,精準(zhǔn)度則縮小在1米范圍內(nèi),甚至對于車道線、路肩等位置,其精度可以達(dá)到厘米級。

    因此,依靠這一精準(zhǔn)定位的潛力,使得高精度地圖越來越受各家企業(yè)的青睞,而企業(yè)在部署自動駕駛汽車的技術(shù)規(guī)劃時,也開始轉(zhuǎn)變思路向其靠攏。此前長安選擇與百度地圖進(jìn)行合作,并在后者的幫助下,完成了去年重慶到北京的自動駕駛測試;而近期,博世宣布與高德、百度、四維圖新三家地圖廠商合作,旨在結(jié)合自身的技術(shù)優(yōu)勢與高精度地圖的成果,提高自動駕駛汽車的定位水平。

    上海交通大學(xué)教授、汽車節(jié)能研究所所長殷承良向《新能源汽車新聞》解釋,自動駕駛汽車?yán)脭z像頭、雷達(dá)等傳感器來探測周圍的路況,再與高精度地圖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行地形匹配,就可以確定汽車所處的當(dāng)前位置。

    簡單來說,這是與觀察周圍指向型路標(biāo)、標(biāo)志性建筑來確定位置的方法類似,但自動駕駛汽車的工作原理要復(fù)雜的多。由于高精度地圖能夠提供更為具體的道路信息,除了描繪周圍道路的形狀、人行橫道、道路信息指示牌、限速標(biāo)志等交通參照物,還能對每條車道的坡度、曲率、傾斜程度,以及汽車與車道線間的距離等信息進(jìn)行描述,這使得自動駕駛汽車不僅能夠準(zhǔn)確地找到自己的位置,也能在行駛軌跡的規(guī)劃和跟蹤上進(jìn)行更多細(xì)節(jié)的優(yōu)化。

    自動駕駛汽車的數(shù)據(jù)“反哺”

    實際上,高精度地圖之所以被大家所看好,并不在于其實現(xiàn)定位的水平如何之高,而是出于技術(shù)成本乃至未來自動駕駛汽車商業(yè)化量產(chǎn)的考慮。

    客觀地講,要想實現(xiàn)車輛的精準(zhǔn)定位,并不只一種手段。例如通過使用激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等大量傳感器進(jìn)行道路信息的采集,再結(jié)合高精度的慣性導(dǎo)航技術(shù),也完全能夠?qū)崿F(xiàn)車輛在靜態(tài)及運動過程中位置的判斷。“不過,這些技術(shù)的應(yīng)用,對于一輛汽車來講,成本還是太高了?!币蟪辛颊劦?,相比而言,應(yīng)用高精度地圖實現(xiàn)地形匹配,即便自動駕駛汽車搭載使用低成本傳感器,也能得到較好的定位效果。

    “尤其是在高速公路這類的結(jié)構(gòu)化程度較好的道路上,可以很好地應(yīng)對類似于SEA分級標(biāo)準(zhǔn)中L3等級的場景?!痹谝蟪辛伎磥?,高精度地圖是一種較低成本的技術(shù)路線,也是自動駕駛汽車中較為必要的技術(shù)手段。

    目前,高德已經(jīng)對外免費開放了高精度地圖的數(shù)據(jù),為自動駕駛汽車的開發(fā)提供技術(shù)支持;而近期百度宣布開放的自動駕駛平臺中,也包含了地圖這一子項目,這無疑給車企帶來良好的資源條件。不過,殷承良也表示說,“雖然如此,但車企也要必須掌握地圖增量在線升級的技術(shù)?!?/p>

    一般來說,高精度地圖會在初期將基本的地圖離線數(shù)據(jù)儲存在汽車內(nèi),但由于現(xiàn)實中經(jīng)常出現(xiàn)修路、車道線調(diào)整等情況,使得離線地圖不能完全滿足自動駕駛汽車的要求,而這也就需要后者在行駛中將采集到的數(shù)據(jù)“反哺”給地圖的云端。

    殷承良告訴《新能源汽車新聞》,自動駕駛汽車?yán)脭z像頭、雷達(dá)等傳感器采集周圍的數(shù)據(jù),通過算法以及數(shù)據(jù)模型將其規(guī)范化,以此將生成的增量信息在原來的地圖上進(jìn)行局部的在線重構(gòu),以使得汽車能夠更加精準(zhǔn)地實現(xiàn)地形的匹配。

    通過這種方式,不僅能實時保證高精度地圖的靜態(tài)信息,還能為之加入更多的動態(tài)屬性。諸如交通擁堵狀況、紅綠燈狀態(tài),乃至雨、雪、道路結(jié)冰等實時性的惡劣環(huán)境,也會在動態(tài)信息采集中得以反饋。

    地圖測繪成難點

    高精度地圖似乎描繪了一幅十分美好的畫面,既然如此,各家企業(yè)為何不瞄準(zhǔn)這一點加大投入開發(fā)的力度?話雖如此,但談何容易。出于地圖信息關(guān)系到國家安全,并不是任何人都有地圖測繪的資格,而從事高精度地圖的采集也往往需要相比傳統(tǒng)地圖更為精密的專業(yè)設(shè)備,而滿足這些條件的也只有為數(shù)不多的幾家地圖廠商。

    此外,電子地圖在被使用之前,均需要進(jìn)行加密,即通過加密算法,在坐標(biāo)系統(tǒng)上加入一定量的隨機(jī)偏差。而若要應(yīng)用于自動駕駛汽車上時,其導(dǎo)航、傳感器等系統(tǒng)也需要進(jìn)行一次坐標(biāo)偏轉(zhuǎn)的處理,才能配合高精度地圖進(jìn)行定位工作。要知道,自動駕駛汽車對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、實時性的要求較高,行駛過程中系統(tǒng)對路況及車輛動作的決斷是否會受到坐標(biāo)偏轉(zhuǎn)的影響,無形之中為其穩(wěn)定性加了一個問號。

    而這也使得浙江吉利控股集團(tuán)董事長李書福在今年的“兩會”上提交提案,“審慎對進(jìn)行自動駕駛開發(fā)技術(shù)的企業(yè)提前、有條件地開放地圖測繪資質(zhì),并進(jìn)行有效監(jiān)管。”希望在保證國家信息安全的前提下有條件地向部分企業(yè)開放地圖測繪資質(zhì),以降低自動駕駛技術(shù)的發(fā)展壁壘。

    此前馭勢科技CEO吳甘沙也在接受相關(guān)媒體時表示,開放測繪資質(zhì)確實是個現(xiàn)實的需求,而按照傳統(tǒng)地圖的測繪方式,即使數(shù)據(jù)精度有所提高,但卻不是“活”的地圖,雖然依靠自動駕駛汽車的數(shù)據(jù)采集可以實現(xiàn)道路信息的不斷更新,但在國內(nèi)目前的法律法規(guī)下,這種思路似乎是行不通的。

    據(jù)交通部公布的數(shù)據(jù),截至2016年,全國公路總里程達(dá)到469.63公里,而高速公路的總里程已經(jīng)突破13萬公里。而面對龐大的交通網(wǎng)絡(luò),要想保持道路信息時刻處于“新鮮”狀態(tài),僅靠地圖廠商的能力來維持,還是比較困難的。

    在筆者看來,自動駕駛汽車不是企業(yè)悶頭苦干就能做好的產(chǎn)品,而是一個集大成的產(chǎn)物,需要結(jié)合產(chǎn)業(yè)鏈中方方面面的人來貢獻(xiàn)力量。

    傳統(tǒng)汽車企業(yè)自不必說,而零部件供應(yīng)商所掌握的傳感器技術(shù)也同樣是自動駕駛汽車的核心所在。與此同時,隨著深度學(xué)習(xí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的逐漸成熟,從IT領(lǐng)域跨界而來的科技公司,也逐漸成為自動駕駛汽車陣營中的主力軍。而如今,高精度地圖也被各家企業(yè)所覬覦,并作為規(guī)劃技術(shù)路線時的必要條件,這也使得各大地圖廠商成為業(yè)內(nèi)的重要角色。

    正如一些報道所描繪的那樣,當(dāng)自動駕駛汽車實現(xiàn)商用、大面積普及于市場,其汽車的身份將會從私有物品轉(zhuǎn)變成大家共享使用的交通工具。雖然此種說法頗受認(rèn)同,但值得一提的是,這種共享的理念,不僅始于產(chǎn)品上路之時,更是要體現(xiàn)在前期的技術(shù)研發(fā)階段。各領(lǐng)域企業(yè)積極共享技術(shù)成果,彼此取長補(bǔ)短,交叉驗證技術(shù)的可行性、穩(wěn)定性,才能盡快地將自動駕駛汽車推向市場。

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