高精度地图如何成为自动驾驶的必由之路|亿欧智库

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自动驾驶
亿欧
李星宏
2017-09-11 10:05
[ 亿欧导读 ] 在自动驾驶行业,传感器方案供应商正在致力于使汽车拥有“眼睛”,代替驾驶员完成感知的过程。然而,部分传感器在恶劣天气或夜晚的效果难免会有折扣。为应对现有传感器鲁棒性、准确性不足的问题,高精度地图被提上日程。
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在自动驾驶行业,传感器的软硬件产品供应商正在致力于使汽车拥有“眼睛”,代替驾驶员完成感知的过程。然而,部分传感器在恶劣天气或夜晚的效果难免会有折扣。应对现有传感器鲁棒性(指系统在异常情况下维持性能的特性)、准确性不足的问题,高精度地图(HD map)技术被提上日程。

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。

高精地图图示  

相比导航地图的简单信息,高精度地图具备精准到厘米单位的全局环境数据和道路特征(包括车道数量、坡度、交通指示以及周边地标),还记录有车辆在路段的驾驶轨迹和行为,并据此计算得出最佳的加速点和刹车点,传递给自动驾驶系统最佳的控制指令,此外高精地图还能记录用户的行车路径和习惯。高精度地图主要有以下几个作用:在恶劣天气或者是道路标志出现损坏时,高精度地图能够补充完善传感器无法识别或识别错误的信息,当然提供冗余感知信息的能力也降低了本地自动驾驶系统对配置传感器性能和计算量的需求;不仅如此,高精地图将更大程度地提高感知的范围,使汽车能够看到拐弯处的车辆以及500米之外的路况;对典型驾驶行为的积累计算能辅助系统进行决策控制;对用户行车数据的记录有助于汽车提供额外的个性化增值服务。

在商业化初期,图商一般通过配备摄像头、激光雷达的自有采集车进行扫描采集(也需要人工校对),抑或将任务以众包形式分发出去,将数据上传至云端集中处理。随着应用的普及和使用需求的增长,自有采集体系的地位将被社会车辆采集(UGC模式)所代替,地图规模化量产成为可能。高精地图最先落地的可能性在运输专线、高速,这些路段路况相对单一,较好覆盖。

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。

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。

亿欧智库认为,相对于无人驾驶、智能医疗影像识别等人们对未来的种种具体期望,连接和自动化才是各种技术发展背后的真正属性,因而,“智能网联汽车”的提法更能反映汽车未来的趋势。

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。

Here高精地图

(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。亿欧智库认为,低成本、规模化产出和地图的可持续运维能力将是企业胜出的决定因素。

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