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地图与感知融合助力自动驾驶

发布日期:2019-07-21

中国北京,2019524在“中国自动驾驶高精地图产业发展创新大会”中,来自武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室教授李必军先生参与了本届大会并作主题发言。

 


 

首先李教授介绍了什么是地图,地图是按照一定数学法则,用规定的图式符号和颜色,把地球表面的自然和社会现象,有选择的缩绘在平面图纸上的图。传统电子导航地图是利用计算机技术,以数字方式储存和查阅的地图。自动驾驶中的高精度地图是包含高精度的静态车道路网、路面标线、道路周边设施以及实时更新的道路动态信息。现在的自动驾驶地图,应该都是一个场景地图,是以安全出行为基础,动态关联道路上各种信息,全面反映位置本身及其所在道路相关的各种特征、事件或事物的数字精细化地图。由于场景地图的局部视角、内容丰富、目标动态变化、几何关系复杂、连续配准困难等特点。所以要加上感知来完成自动驾驶。

 

感知的目的是:实时识别自车周围的车道线、道路可通行区域、车辆、行人。交通标志等。怎样感知这些内容、怎样保证它的可靠性是目前很大的挑战,因为目前人工智能技术与人的智能还有很大的差距,不管人工智能算法如何发展,目前还是有很大的局限性。

 


 

 

然后李教授为我们讲解了地图在汽车领域发展和自动驾驶对地图的需求。车用电子地图发展经历了三个阶段:第一阶段是基础导航电子地图,目的是辅助驾驶员进行导航,可提供基础的道路导航功能;第二阶段是ADAS级别的地图,目的是实现主动安全,可提供ACCLDWLKAFCW等功能;第三阶段是HAD级别的高精度地图,目的是实现自动驾驶,可提供高精度的定位功能、道路级和车道级的规划能力、车道级的引导能力等。

因为地图可以提供先验知识,可提前对驾驶控制等进行规划,可以知道我在哪、我周围什么情况、未来什么情况和怎样去我想去的地方等,所以需要地图;因为高级辅助驾驶或自动驾驶需要机器实现精确的智能控制,需要有精确地环境基础信息,所以自动驾驶需要高精地图。

 

高精地图拥有车道级精度地图(如:车道几何形状及道路几何参数;车道属性、交通标牌、红绿灯、路口等全要素;车道及要素间挂接与关联关系;车道级拓扑;包括动静态障碍物。)和实时的交通信息的特征。有了高精度地图自动驾驶就会很快的落地,高精度地图是自动驾驶的必经之路。高精度地图可以实现弯道警示、限速咨询、频发事故路段警示、危险区域警示、基于坡度的燃料节约、自适应前灯、疲劳驾驶者监测等。可以超视距的,解决了部分感知的问题,大大降低了感知的难度。

 

 


 

由于电子地图的更新技术是一个复杂的系统工程,涉及到地图信息的收集、融合、编译、差分、传输和集成等诸多问题,电子地图数据的物理储存格式是解决这一问题的基础。然而,导航产品物理储存格式种类繁多,紧凑结构不利更新,且缺乏统一标准。会产生生产环节问题、更新环节问题和法律和数据规范不完善等一系列问题。接着李教授为我们提供了以下四种解决方案:1、从专业测量车到低成本采集车再到众包更新模式。2、尽早制定高精度地图的数据内容。数据组织管理和传输等更新标准。3、高自动化高可靠性的高精地图数据处理算法。4V2X、车路协同。

 

接下来李教授为嘉宾讲解了如何通过地图辅助感知定位来实现自动驾驶:首先基于开源导航电子地图构建车道级高精地图,提供搜索空间与空间约束。然后通过环境感知模块实时提供多源观测值,通过实时CCD数据、点云数据、GNSS数据,计算自车与环境信息的相对位姿。最后结合环境感知观测量与高精度地图进行实时定位定姿。

 

最后李教授认为地图和感知是相互补充的:高精度地图提供先验知识与全局信息来降低感知难度与要求,感知为高精度地图提供动态实时信息,甚至生成地图辅助定位。在自动驾驶中地图是不可或缺的,感知也是不可代替的,二者的融合增强可靠性、适用性、现实性。自动驾驶还有相当长的一段路要走。

 


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