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    車載AR導(dǎo)航發(fā)展現(xiàn)狀與展望

    2021-11-05 01:42韋旭明魏鹿義馮俊馮辛安黃業(yè)歡
    汽車與駕駛維修(維修版) 2021年10期
    關(guān)鍵詞:車載道路定位

    韋旭明、魏鹿義、馮俊、馮辛安、黃業(yè)歡

    (上汽通用五菱汽車股份有限公司,柳州 545007)

    0 引言

    近年來隨著汽車行業(yè)的快速發(fā)展,汽車逐漸從出行工具轉(zhuǎn)變成為用戶提供個(gè)性化、智能化、場景化的車載服務(wù)平臺(tái),車載AR 導(dǎo)航是其中最為重要的車載服務(wù)功能。本文首先從車載AR 導(dǎo)航發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行闡述,以地圖服務(wù)提供商、汽車廠商、車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商為重點(diǎn),分析當(dāng)前的發(fā)展現(xiàn)狀。再結(jié)合實(shí)際應(yīng)用情況,闡述環(huán)境實(shí)時(shí)感知、車道級(jí)高精定位、道路數(shù)據(jù)精細(xì)化方面的關(guān)鍵技術(shù)。最后從用戶體驗(yàn)、產(chǎn)品媒介、市場應(yīng)用方面,提出對(duì)車載AR 導(dǎo)航發(fā)展前景的展望。

    1 車載AR 導(dǎo)航相關(guān)概念闡述

    1.1 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)

    增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)(Augmented Reality,簡稱 AR),是通過終端攝像頭將真實(shí)場景進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,以視頻格式傳輸?shù)皆O(shè)備內(nèi)部處理器,對(duì)其進(jìn)行檢測、分割、識(shí)別與追蹤,實(shí)現(xiàn)3D 環(huán)境理解重構(gòu)(CV)。系統(tǒng)再通過終端的傳感器和陀螺儀等實(shí)時(shí)更新現(xiàn)實(shí)環(huán)境三維空間的數(shù)據(jù)變化,從而計(jì)算出真實(shí)環(huán)境與虛擬環(huán)境的相對(duì)位置數(shù)據(jù),然后對(duì)真實(shí)環(huán)境與虛擬環(huán)境進(jìn)行融合、渲染(CG),最終將合成后的影像輸出到終端顯示(圖1)。終端用戶可利用具備采集控制信號(hào)的交互設(shè)備進(jìn)行人機(jī)交互和信息顯示更新,實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的交互操作[1-3]。

    圖1 AR 原理圖

    1.2 車載AR 導(dǎo)航

    車載AR 導(dǎo)航是通過車載攝像頭將前方的道路環(huán)境進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,再將車輛的當(dāng)前定位、地圖導(dǎo)航元素以及視覺識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合計(jì)算。最后,系統(tǒng)將渲染完成的虛擬AR 導(dǎo)航指引元素疊加到實(shí)際道路上,給駕駛員真實(shí)的導(dǎo)航界面,并實(shí)時(shí)呈現(xiàn)直觀3D 導(dǎo)航指引[4]。

    2 車載AR 導(dǎo)航發(fā)展現(xiàn)狀及存在問題

    2.1 發(fā)展現(xiàn)狀

    車載AR 導(dǎo)航作為當(dāng)前最為重要的車載服務(wù)功能,目前國內(nèi)外的地圖服務(wù)提供商、汽車廠商以及車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商等都相繼參與其中。下面分別闡述他們?cè)谲囕dAR 導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀。

    2.1.1 地圖服務(wù)提供商在車載AR 導(dǎo)航的發(fā)展

    谷歌是國外最先開始涉足車載AR 導(dǎo)航的企業(yè)之一。2018年5月,谷歌首次展示帶有AR 導(dǎo)航功能的Google Maps,能實(shí)現(xiàn)在圖像上疊加3D 箭頭為用戶指引方向。高德地圖是國內(nèi)最先實(shí)現(xiàn)多場景使用車載AR 導(dǎo)航的地圖商,憑借多年積累的專業(yè)交通大數(shù)據(jù)以及先進(jìn)的智能圖像識(shí)別技術(shù),能為駕駛員提供變道預(yù)警、跟車預(yù)警和壓線預(yù)警等安全輔助駕駛功能。

    2.1.2 汽車廠商在車載AR 導(dǎo)航的發(fā)展

    2020年9月,梅賽德斯-奔馳發(fā)布了全新奔馳S 級(jí)橋車。該車搭載了一套AR 實(shí)景導(dǎo)航系統(tǒng),通過獲取車身環(huán)境傳感器、GPS、地圖以及駕駛動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)等,以虛擬圖像的方式投射給駕駛員。2018年4月,上汽榮威發(fā)布了MARVEL X 智能電動(dòng)SUV。此款車型搭載AliOS 與斑馬網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的AR 導(dǎo)航,不僅可以顯示當(dāng)前車速、行車信息和實(shí)時(shí)道路等信息,還可以根據(jù)當(dāng)前道路交通狀態(tài)為駕駛員提供安全輔助駕駛預(yù)警功能。

    2.1.3 車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商在車載AR 導(dǎo)航的發(fā)展

    2019年9月,四維圖新旗下四維智聯(lián)、疆程和京東方聯(lián)合推出了AR-HUD 導(dǎo)航產(chǎn)品。該系統(tǒng)視場角11°×4°,成像距離9 m,采用光線自適應(yīng)技術(shù)自動(dòng)適配白天和夜晚光線亮度,對(duì)曲面擋風(fēng)玻璃光路設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定清晰的投射畫面。同時(shí),系統(tǒng)可對(duì)投射區(qū)域進(jìn)行調(diào)整,以滿足不同駕駛員不同身高的使用要求。2020年9月,騰訊發(fā)布AR 實(shí)景導(dǎo)航,通過精準(zhǔn)定位技術(shù)將導(dǎo)航指引元素精確疊加到真實(shí)道路上,實(shí)現(xiàn)行人、車輛和視線盲區(qū)預(yù)警等功能。該系統(tǒng)可結(jié)合場景預(yù)判用戶個(gè)性化ID,針對(duì)性浮現(xiàn)給用戶感興趣的服務(wù),連接相應(yīng)場景動(dòng)態(tài)信息,如餐飲、加油、充電、停車和購物等。

    2.2 存在問題

    2.2.1 體驗(yàn)效果

    (1)在成像質(zhì)量方面,由于車載AR 導(dǎo)航對(duì)實(shí)時(shí)性要求非常高,現(xiàn)階段的車載AR 導(dǎo)航系統(tǒng)往往無法實(shí)現(xiàn)對(duì)行駛的周邊環(huán)境進(jìn)行快速識(shí)別。因而在實(shí)際體驗(yàn)效果中,成像實(shí)時(shí)性存在延遲,不夠精準(zhǔn)和穩(wěn)定,且在復(fù)雜室外光照下會(huì)影響圖像清晰程度。

    (2)在視覺角度方面,主流車載AR 導(dǎo)航應(yīng)用媒介包括儀表、中控屏、智能后視鏡、前擋風(fēng)玻璃和HUD 透明背板。對(duì)于AR-HUD,擋風(fēng)玻璃離駕駛視線近,呈現(xiàn)信息區(qū)域大,但實(shí)際顯示的影像不夠清晰。且AR-HUD 是通過虛擬影像與真實(shí)道路融合實(shí)現(xiàn),隨著駕駛員角度發(fā)生變化,會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)虛擬的導(dǎo)航指引信息與真實(shí)道路沒有精準(zhǔn)貼合。另外,中控屏和智能后視鏡都相對(duì)較遠(yuǎn),且后視鏡屏幕略小,視覺效果不佳。

    (3)在流程操作和功能需求方面,操作流程比較繁瑣,功能需求單一,在功能開發(fā)場景上缺少更多應(yīng)用場景。

    2.2.2 軟硬件能力

    (1)在數(shù)據(jù)儲(chǔ)備方面,開發(fā)AR 導(dǎo)航需要有豐富的地圖數(shù)據(jù)儲(chǔ)備,道路交通數(shù)據(jù)不僅要求有千萬級(jí)的公里數(shù),還需要包含各類復(fù)雜的道路狀況,要覆蓋各類道路屬性信息。目前只有少數(shù)地圖服務(wù)商(高德和百度)可以在部分城市滿足如此海量的道路交通數(shù)據(jù),其他廠商基本難以在短時(shí)間內(nèi)積累如此豐富的道路圖像數(shù)據(jù),來實(shí)現(xiàn)車道級(jí)導(dǎo)航能力。

    (2)在軟件技術(shù)方面,AR 導(dǎo)航軟件層面涉及到圖像識(shí)別、虛擬融合算法和地圖數(shù)據(jù)等多方面綜合技術(shù)。目前對(duì)于處理復(fù)雜多變的道路環(huán)境,除了擁有全球領(lǐng)先的圖像智能檢測與識(shí)別能力的企業(yè)(如谷歌、阿里和百度等),對(duì)圖像識(shí)別的準(zhǔn)確度、速度以及AR 算法靈敏度等可以達(dá)到要求,其他廠商都難以實(shí)現(xiàn),導(dǎo)致在產(chǎn)品體驗(yàn)上普遍較差。

    (3)在硬件性能方面,車載AR 導(dǎo)航不僅需要極大的計(jì)算資源,同時(shí)還需要保證系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。當(dāng)前大多數(shù)車載設(shè)備的硬件性能普遍不高,導(dǎo)致系統(tǒng)在做圖像識(shí)別以及數(shù)據(jù)融合算法時(shí),處理速度和準(zhǔn)確性上受到影響,也無法保證系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。

    3 車載AR 導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)

    3.1 環(huán)境實(shí)時(shí)感知

    對(duì)環(huán)境實(shí)時(shí)感知,采用視覺算法技術(shù)感知周圍環(huán)境。視覺算法是高精度地圖構(gòu)建的核心技術(shù),應(yīng)用在圖像識(shí)別、精度保證、地圖數(shù)據(jù)自動(dòng)化生成、視覺定位以及高精地圖更新,可提供高精度定位和場景語義理解等,這是AR 導(dǎo)航功能實(shí)現(xiàn)基本能力。SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)系統(tǒng)構(gòu)圖是最為典型的即時(shí)定位與地圖構(gòu)建方法。系統(tǒng)是由前端和后端兩部分組成,通過終端傳感器感知,前端進(jìn)行特征提取、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),到后端進(jìn)行優(yōu)化估計(jì),進(jìn)而得到具有全局一致性的地圖,最后得到整體的SLAM 估計(jì)(圖2)。

    圖2 SLAM 系統(tǒng)建圖

    3.2 車道級(jí)高精定位

    車載AR 導(dǎo)航需要車道級(jí)高精定位,而車載終端和云端數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)一體化精準(zhǔn)視覺定位是關(guān)鍵的技術(shù)之一。如圖3所示的高精融合定位圖,系統(tǒng)通過車載終端對(duì)車道線、道路邊沿和交通指示牌等標(biāo)識(shí)進(jìn)行識(shí)別,計(jì)算車輛的相對(duì)位姿。再結(jié)合云端大數(shù)據(jù)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出車輛的絕對(duì)位姿,經(jīng)過端和云的時(shí)序融合成云上視圖,最終得到更為精準(zhǔn)的位姿。

    圖3 高精融合定位

    3.3 道路數(shù)據(jù)精細(xì)化

    實(shí)現(xiàn)車載AR 導(dǎo)航,不僅需滿足對(duì)周邊環(huán)境實(shí)時(shí)感知以及車道級(jí)高精定位,還需做到道路數(shù)據(jù)精細(xì)化。在標(biāo)準(zhǔn)精度道路數(shù)據(jù)基礎(chǔ)下,可以采集更為全面的道路屬性信息,并通過對(duì)采集的道路場景進(jìn)行切分、建模,構(gòu)建高精度的道路數(shù)據(jù)模型,以此建立起的道路三維模型可以真實(shí)反映出現(xiàn)實(shí)場景。與此同時(shí),利用地圖導(dǎo)航規(guī)劃引導(dǎo)信息,結(jié)合從真實(shí)道路圖像提取的特征數(shù)據(jù)以及融合精準(zhǔn)的位姿,在不同道路場景構(gòu)建不同的引導(dǎo)線模型。因此構(gòu)建高精度的道路數(shù)據(jù)模型算法以及不同道路場景引導(dǎo)線模型算法,是車載AR 導(dǎo)航關(guān)鍵的技術(shù)之一,這也是實(shí)現(xiàn)高精度道路數(shù)據(jù)低成本、高覆蓋的關(guān)鍵點(diǎn)。

    4 車載AR 導(dǎo)航發(fā)展展望

    4.1 用戶體驗(yàn)

    車載AR 導(dǎo)航的用戶體驗(yàn)在于能為用戶提供精準(zhǔn)的導(dǎo)航信息。當(dāng)用戶需要時(shí),系統(tǒng)能夠及時(shí)推送出有用信息,做到簡潔高效,不對(duì)用戶造成干擾。系統(tǒng)要與用戶有交互性,在用戶獲取信息后,能夠根據(jù)用戶需求反饋給用戶相應(yīng)結(jié)果,也可根據(jù)用戶個(gè)性化特點(diǎn),針對(duì)不同場景,呈現(xiàn)給不同用戶以不同的興趣服務(wù)。同時(shí)操作流程簡便,能進(jìn)行無縫連接,讓用戶體驗(yàn)到一種自然、順暢感[5]。

    4.2 產(chǎn)品媒介

    車載AR 導(dǎo)航主流產(chǎn)品媒介是儀表、中控屏、智能后視鏡以及HUD 等,從影響用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵因素分析,AR-HUD 擁有最好視場角和最好成像距離,目前受制于技術(shù)、成本等多方面原因,未能在汽車上得到大規(guī)模普及。但隨著視場角、成像距離和光路設(shè)計(jì)等核心技術(shù)取得突破,以及產(chǎn)品成本下降到合理區(qū)間,AR-HUD 將會(huì)是未來車載AR 導(dǎo)航的主流產(chǎn)品媒介。

    4.3 市場應(yīng)用

    目前市場上搭載AR 導(dǎo)航系統(tǒng)量產(chǎn)車型只有少數(shù)幾款,并沒有形成產(chǎn)品規(guī)?;?。隨著本土智能網(wǎng)聯(lián)企業(yè)快速成長,能夠提供成本更低的解決方案。未來AR 導(dǎo)航會(huì)加快進(jìn)入汽車的前裝市場,逐漸成為汽車基礎(chǔ)功能。通過汽車廠家、地圖服務(wù)提供商、車聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以及智能設(shè)備商的相互合作,將共同推動(dòng)這一項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)在市場上規(guī)?;瘧?yīng)用。

    5 結(jié)束語

    近年來,隨著汽車行業(yè)的快速發(fā)展,汽車逐漸從出行工具轉(zhuǎn)變成為用戶提供個(gè)性化、智能化、場景化的車載服務(wù)平臺(tái),而車載AR 導(dǎo)航也是其中最為重要的車載服務(wù)功能。本文從當(dāng)前車載AR 導(dǎo)航應(yīng)用現(xiàn)狀分析,總結(jié)地圖服務(wù)提供商、汽車廠商和車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商在車載AR 導(dǎo)航開發(fā)應(yīng)用現(xiàn)狀。從產(chǎn)品應(yīng)用存在的問題以及相關(guān)的核心技術(shù)分析,闡述了當(dāng)前車載AR 導(dǎo)航在體驗(yàn)效果、軟硬件能力和成本控制方面存在的問題,以及開發(fā)AR 導(dǎo)航需要突破對(duì)環(huán)境實(shí)時(shí)感知、車道級(jí)高精定位、道路數(shù)據(jù)精細(xì)化的技術(shù)能力。最后從用戶體驗(yàn)、產(chǎn)品媒介和市場應(yīng)用進(jìn)行了展望,提出了筆者對(duì)未來車載AR 導(dǎo)航應(yīng)用思考。

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