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地图中的无人驾驶系统(为什么说高精地图是实现自动驾驶的核心角色)

时间:2023-06-29 作者: 小编 阅读量: 1 栏目名: 生活百科

为什么说高精地图是实现自动驾驶的核心角色本文是雅斯顿原创文章撰文✎哈尔自动驾驶俨然已成为汽车领域很重要的一个产业趋势了不过由于它所涉及和覆盖的产业链环节实在太多,从而导致进展缓慢,若想要改变这一现状,实现大规模的商业落地,各个环节都必须要有。

本文是雅斯顿原创文章

撰文 ✎哈尔

自动驾驶俨然已成为汽车领域很重要的一个产业趋势了。不过由于它所涉及和覆盖的产业链环节实在太多,从而导致进展缓慢,若想要改变这一现状,实现大规模的商业落地,各个环节都必须要有所突破才行,而高精地图则被认为是自动驾驶成为现实的关键一环。

只要是对汽车行业新技术有所关注的人,肯定都知道什么是高精地图。简单来讲,它就是一个精度精细化更高、数据维度更多的电子地图,可以为自动驾驶汽车提供准确的定位、导航与控制功能。那么相比普通电子地图,高精地图究竟有哪些领先或不同之处呢?

首先最大的不同就是用户角度的区别。普通地图的使用者是人,而高精地图的使用者是机器。人在开车时,只需通过地图预知前方路况有没红绿灯,路上有几车道可以转弯,就可稳定的控制汽车了,普通地图的作用主要是定位、导航。而无人驾驶汽车若要做出和人类一样的判断,就需依靠地图进行高精度定位、辅助环境感知并实现规划与决策,显然在功能性上两者就不一样。也正因如此,普通导航地图在车内属于车载信息娱乐系统,而高精地图属于车载安全系统。

其次,在高精地图最重要的精准度上,两者也有显著差异。相比一般普通导航地图的精度是以米为单位的级别(商用GPS精度为5米),高精地图可以做到厘米级别(无人驾驶要求误差不大于10厘米)。这在运用过程中的区别就好比站在道路右边用手机导航地图给朋友发送定位之后,朋友总要打电话确认,究竟是在那条道路的左边还是右边,出现这一现象的原因是因为地图显示存在误差,而这一误差是由于地图精度不够造成的,但高精地图就不会出现这种情况。

当然,能做到如此精准离不开大量的数据输入。相比传统地图数据只需记录如:道路形状、坡度、曲率、铺设、方向等数据,高精地图则增加了车道线类型、宽度,以及路边地标、防护栏、高架物体、下水道口等大量细节数据。也就是说高精地图对每条车道和车道之间的车道线是什么样子的,是虚线、实线还是双黄线,每条车道哪儿有下水道口、哪儿有凹凸不平之处都能完全展现标记出来,从而让自动驾驶系统更好地识别交通情况,提前做出行驶方案。

不过以上这些数据基本都属于静态数据,就像我们常用的离线地图模式,它们不需要实时更新就能辅助驾驶者行驶,但高精地图不仅要对地图信息覆盖精准而全面,还需保证后期数据能够快速、准确地更新,对数据的实时性要求很高。比如道路是否拥堵、是否有交通事故、交通管制情况、天气情况等动态交通信息,高精地图都需实时上报并即刻标注出来。

根据博世在2007年提出的定义,无人驾驶时代所需的局部动态地图根据更新频率划分可将所有数据划分为四类:永久静态数据(更新频率约1个月)、半永久静态数据(频率为1小时)、半动态数据(频率为1分钟)、动态数据(频率为1秒)。传统导航地图可能只需要前两者,而高精地图对后两者的需求更多,毕竟无人驾驶技术要能应对各类突发状况,数据的实时性异常重要。

既然高精地图对自动驾驶有如此重要的作用,那为什么到现在为止地图的进展相对而言还没有自动驾驶技术的进展快呢?其实说到底就是受制于地图数据的采集,这也是外界最长提到的困难点。

目前大部分高精地图的数据采集都是通过激光雷达、微波雷达、摄像头、螺旋仪、计算设备等完成的。例如Waymo就是通过安装在车顶的激光雷达不断旋转发出激光束,扫描道路和周围环境的图像,然后再由工程师查看图像并手动打标。而Here除了在车辆上安装扫描系统还致力于开发算法,希望通过计算机对地图实现自动标注。

但无论哪一种方法,采集成本都非常高昂,毕竟一台32线的Velodyne激光雷达售价就去到2万美元了,还没算上其他设备以及人员、编译制作成本等。据悉,高德的一台地图采集车造价超过800万人民币。所以巨额的前期投入是制约这一领域发展的一大原因。

另一个主要制约因素就是政策限制了。因为地图勘测本就涉及国家机密,所以明令禁止外资企业开展地图采集工作,即使是针对互联网服务和信息服务业务也实施了严格的外资准入制度。目前我国有资质进行导航电子地图制作的单位有且仅有14家,分别是四维图新(腾讯)、高德(阿里)、长地万方、凯德、易图通、城际高科、国家基础地理信息中心、科菱航睿、光庭信息、浙江省第一测绘院、江苏省基础地理信息中心、灵图、立德空间信息、滴图科技。百度地图则是通过子公司长地万方开展导航电子地图测绘的。

雅斯顿小结

其实就像很多人所说,高精地图对于自动驾驶而言不仅仅是一个地图,更是给了无人驾驶上帝视角。它不仅提高了车辆定位的精度、也对传感器无法探测的部分进行了补充,可进行实时状况的检测和外部信息的反馈,更能有效地为无人驾驶提供最新的路况,实现最佳路线规划。

图 | 来源于网络

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