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TOMTOM: 我们如何制作高清地图

发布日期:2020-09-11

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高清地图对于确保自动驾驶的安全至关重要。为了使它们成比例,TomTom使用人工智能来创建高清地图,这些地图可以真实地表示现实。



1900年的复活节早晨,天气十分理想。一位勇敢的早期摄影先驱摆上了他的三脚架,并拍摄了纽约市第五大道的杀手shot。人们急忙上班时,马车成群结队。有一辆单独的汽车。汽车的先驱。


快进到复活节的早晨,1913年,纽约市第五大街。摄像机角度是不同的,这次是从电车的顶部甲板拍摄的。但不可否认,建筑物是相同的。这次,车水汪汪。有一个单独的马车。现在,先驱者已成为新型运输方式的主流采用者。


这就是快速的技术可以改变整个城市景观以及人们使用它来改变生活方式的方式。


在接下来的几十年中,我们将面对汽车使用方式的这种变化。这些车看起来相似,但不一样。毫无疑问,它们将是电动的或氢动力的,但这不会改变它们的外观。但同伴越近,您将看到一个彻底的重新设计。


驾驶员座位已空。没有方向盘。内部座位不同,乘客现在彼此面对面坐着。汽车是多用途的,因此总是充满了人。看一下街道,您会看到交通信号灯和道路指示牌都消失了。


欢迎来到新时代–自动驾驶汽车之一。这种变化可能会像一个世纪前的纽约高峰时间一样迅速。但好消息是,他们仍然仍然需要一张地图,尤其是对于TomTom而言。


为什么高清地图很重要?


那么为什么地图对自动驾驶汽车很重要?嗯,在全球范围内,每年有超过100万人死于交通事故。仅需一小件事,以自动驾驶汽车为特色,就自动驾驶解决方案的可靠性成为头条新闻。


为了使社会接受机器人驾驶员,很明显,该技术必须比人类驾驶员更加安全。高清(HD)地图对于通过实时处理来自数百万个来源(包括车辆)的数据以创建即时地图来提供增强的安全性至关重要。


通过以厘米为单位绘制地图,并将其与**的交通信息相结合,自动驾驶汽车将能够即时做出决策,而速度远比人类快。实际上,一旦这项技术证明了自己的实力,就有可能彻底禁止人类驾驶员。


高清地图是自动驾驶汽车的重要组成部分。地图对于填补由高层建筑或拐角处的空白至关重要。地图可以补充传感器的功能。它们为人类驾驶员和自动驾驶汽车提供了有远见的天赋,以了解他们周围以及未来道路上正在发生的事情。


高清地图不仅限于自动驾驶,还可以用于实现高级驾驶员辅助(ADAS)应用程序的广泛组合。这些范围从预测的动力总成控制和高速公路驾驶员到自适应巡航控制。



TomTom HD Map提供高度准确,**和现实的道路表示。


AI:制作高清地图的关键


在TomTom,我们的目标是为安全驾驶的自动驾驶汽车绘制整个世界的地图。为此,我们必须每年绘制数千万公里的道路。制作HD Maps不仅是一个挑战,因为需要捕获和存储的数据量很大,而且还因为其固有的准确性要求。


为了应对这一挑战,我们依靠自动化来扩展生产管道。我们正在使用深度学习和机器学习算法来训练AI模型,以比人类更准确,更快速地执行任务。


这是如何运作的?


机器学习就是要从数据中学习,并以正确的方式使用正确的数据来解决特定问题。它的最终目标是获得基于先前未见数据进行预测的能力。


让我们以交通标志为例。为了对它们进行分类,您首先需要显示一种机器学习算法,其中包含许多交通标志变化的图像,从中可以学习一种模型,以了解每个标志的外观以及使其具有区别性。一旦算法遇到停车标志的从未见过的图像,它将能够识别它。



从最常见到最不寻常,所有交通标志均应贴有一致且正确的标签,以创建准确的高清地图。


需要类似的方法来检测交通标志。但是,取而代之的是,您需要在道路标志上放置多个矩形框(或遮罩)的道路图像,以教授该标志的外观以及通常在环境中的位置。


该过程扩展到许多其他与自动驾驶有关的场景。另一个示例是标记道路几何形状(例如路标和道路标记)并将此信息集成到我们的高清地图中。进行准确和一致的注释是一张地图的关键,该地图可以从各个角度和状况了解道路环境的每个部分。


使用AI不仅可以帮助我们实现原本在地图制作中不可能实现的目标,而且可以加快实现5级自治的速度。让我们看一下AI对创建高清地图至关重要的四个重要原因。


使用AI制作高清地图的五个原因



1.可扩展性



手动注释根本无法缩放。当要执行的任务是检测30种类型的车道分隔线时,其中的一些分隔线(如实线和虚线)经常出现,而其他分隔线仅在某些国家/地区使用,即使是经验丰富的人图编辑人员也需要花费大量时间来注释。每个分隔线正确。


当通过机器学习算法完成时,此过程将大大加快,从而允许在同一时间进行多十倍的注释,而这将需要有人手动进行。




2.准确性



为了使HD Maps可靠,它们必须始终提供客观且一致的道路表示。当人们负责解释和标记数据时,由于我们固有的偏见,总是会有误差的余地。这是因为当某些内容不是100%清晰时,不同的注释者可以用稍微不同的方式解释指令。


让我们以MoMa汽车拍摄的图像为例,需要对其进行处理以识别元素,然后将其输入到HD Map中。当图片中的某个元素开放供解释时(无论是道路标志还是行车道分隔线),不同的注释者可能会对其进行不同的标注,由于采用几种解释同一元素的方式,因此会产生不同类型的注释。当机器学习模型接管时,解释会更加一致和稳定,从而获得更清晰的数据集。



TomTom的移动测绘车队每年驾驶超过300万公里。每辆MoMa汽车每公里收集超过50亿个像素,每秒收集70万个数据点。



3.学习新课程



尽管高质量的手动注释通常对于训练强大的机器学习算法至关重要,并且人工操作员是质量检查我们的高清地图的重要据点,但关键是找到需要最少人工干预且质量要求很高的**位置。保持在要求范围内。


例如,在TomTom,我们使用AI辅助手动注释。人工操作员会看到由机器学习模型自动生成的注释,他们的任务是检查它们并纠正任何错误。


然后,将这些更正用于训练改进的机器学习算法,该算法将更不容易出错,从而闭合良性循环,这将导致所需的**位置。随着时间的流逝,操作人员可以重新分配到更有意义,更乏味的工作上。



4.速度



为了使HD Map成功地发挥作用,它们需要尽可能实时地反映道路上发生的变化。人工智能可以帮助我们尽可能减少处理时间,以便使更新更快地到达地图。



5.费用



使用AI还可以降低成本。训练后,机器学习模型可以有效地执行任务。当选择训练算法还是雇用数百人来处理相同数量的数据时,很明显,如果使用该技术代替或补充人工注释者的工作,则可以显着降低成本。



更好,更快的自动驾驶之路


最安全的自动驾驶汽车是具有高清地图功能的汽车。它可以帮助他们看到比其传感器更远的距离,并具有更大的上下文。当出现意外情况时,它可以实现更精确的驾驶和更快,更好的决策。


对于TomTom而言,使用AI创建高清地图可以以**的成本实现**的准确性,从而使我们能够帮助汽车行业更快地达到更高的自动化水平。


因此,让我们今天拍摄纽约第五大道的照片,并比较10年后的同一张照片。我感到我们将近100年前对这些变化感到惊讶……


作者:阿莱西奥·科伦坡

来源:TOMTOM




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