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高精地图,公认的自动驾驶标配,但特斯拉并不care

发布日期:2020-12-17

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自动驾驶,除了传感器、软件定义汽车,还有什么?高精地图,全称高分辨率地图(High Definition Map,HD Map),在当前主流的自动驾驶发展路径中,处于不可或缺的位置。


本文为读者分享有关高精地图的*热点问题,从定义、模型、制作、定位、量产五个角度,让大家对高精地图有一个全面的了解。需要说明的是,特斯拉的FSD并不依赖于高精地图,这是为什么?本文共2419个字,阅读时间约5-8分钟。


1. “高精”在什么地方?


我们平时所使用的导航地图,服务的对象是,主要作用是导航和搜索,属于信息娱乐的范畴。数据的主体是道路,包含道路形状和各种信息点等内容,分辨率在5到10米。


而高精地图,服务的对象是机器,被汽车用于定位、感知、规划辅助,属于安全系统。数据的主体更加丰富,需要精确到车道线、道路设施等,往往要求分辨率达到厘米级别。


高精地图的主要作用贯穿于自动驾驶汽车定位、感知、决策三个重要环节之中,总结起来就是回答“我在哪里?”、“我前方有什么?”“我该怎么走”三个基础而又重要的问题。


高精地图的“高精”体现在这三个层面:


1. 精度提升,需要高精地图实现精确定位;


2. 激光雷达、摄像头等传感器受气候光线变化及感知距离的限制,需要高精地图感知更全面的环境信息;


3. 路径规划和决策,在需要换道、避让等场景,需要高精地图提供先验信息。


尽管高精地图很重要,但是特斯拉也走出了另外一条路。


坚持“第一性原理”的马斯克,回到事情本质,认为实现完全无人驾驶,只要机器和人一样智能,并不需要高精地图。


细想这个逻辑没有错误,不过基于现有人工智能的发展水平,业界主流地认为,高精地图是自动驾驶的标配。


2. 高精地图模型,业界分歧依然大


高精地图的模型依然处于“百家争鸣”阶段,也反映了当前技术发展处于早期。


大体来看,高精地图由道路图层、车道图层、附属设施、定位图层、动态图层五个部分组成。


道路图层,仅仅保留汽车需要用到的元素,如道路方向、类型、车道数量等。


车道图层,是相比于导航地图的新图层,该图层对驾驶员没有任何意义,但是它却是自动驾驶汽车90%的信息来源,是必备图层。


道路设施,包括了障碍物,交通信号灯等信息。


道路图层、车道图层、道路设施主要是提供各种无轨车辆和行人通行的基础设施,它们所包含的元素现在业界比较统一。


定位图层,概念相对比较抽象,类似于路标,给汽车参考。


动态图层,主要包含实时更新的动态信息,但目前业界实现得并不多,主要问题是精度准度都不太理想。目前实现了天气、道路施工状况等,它们是通过网络进行信息传输。


无论是动态图层还是定位图层,目前业界对其应该包含的信息要素分歧还很大,尚无定论。


3. 高精地图制作,集中和众包相互融合


高精地图主要由两种制作方式,一是集中制图方式,目前由百度、高德、四维图新等具有丰富采集经验和昂贵采集设备的地图商所垄断。


第二种制图方式是讨论比较火的众包制图,受众多初创公司青睐。


集中制图有很大的先发优势,主要采用自动化的生产线,包括了设备采集,云端后处理以及测试验证。


但是,我们在大街上看到百度或者高德的地图采集车,搭载了非常先进昂贵的地图采集设备,据悉,一台车造价超800万人民币。


英特尔旗下Mobileye为代表众包制图企业,采用比较廉价的设备,依靠自身的摄像头和车内芯片,其*大的优势是通过云,实现快速数据更新迭代,但同时在精度上却打了折扣。


采用集中制图还是众包制图,业界也没有定论。


*好的方式是在量产初期,采用集中的方式迅速绘制出第一版“底图”,之后再采用众包的方式,实现数据实时更新。蛋糕够大,大家一起做一起吃才更香。


4. 高精地图如何定位,惯性导航是中心


定位是汽车实现自动驾驶的先决条件,定位要求达到厘米级的定位精度,要支持极端条件和天气的稳定输出,还要有低于毫秒的定位延迟,以降低对传感器的影响。另外,定位*好能够降低对芯片算力的要求。


目前,有三种定位方法,即基于无线信号,基于航位推算,或者基于感知和地图的匹配。


在这三种定位方法中,*靠谱的不是GPS,不是激光雷达,也不是Wifi,而是惯性导航IMU。


IMU是自动驾驶定位信息融合的中心,因为IMU直接搭载在车上,它的数据实时存在,永不消失,性能稳定,连续100Hz高频工作,信息多。


目前定位主流采用的是GPS+IMU的方式,但只能覆盖65%的场景


而在未来,真正的高精定位,需要依靠天上的GPS或北斗,再加上车上的IMU和激光雷达,再辅以高精度地图,这三大系统相互融合,能覆盖97.5%的定位场景。


5. 高精地图量产?还需突破这六个瓶颈


目前高精度地图还存在定位层缺失、导航功能缺失、人机交互缺失、众包更新缺失、动态图层缺失、置信度缺失这六个瓶颈。


比较特别的是,尽管高精地图服务于机器,但是在量产过程中,用户期望高精地图能实现人机互动,拥有导航功能。


主要原因是长时间内自动驾驶依然是人机共驾形态,拥有交互功能的高精地图能帮助人更好接管汽车。


另外还有一个挑战是保证数据的更新,要保持高精地图的新鲜度。


目前第一梯队的地图厂家能够做到每季度进行一次更新,但是考虑到中国道路情况多变,这样的更新频率还是不够。


总体而言,第一代的高精地图还处于开发早期,离量产期望还有很长的距离。


6. 特斯拉FSD,并不依赖高精地图


*后我们说一说特斯拉。


马斯克不止一次表示过,Waymo所代表的自动驾驶技术路线,严重依赖传感器的性能以及高精地图的先验信息,这种解决方案太过于针对明确且具体的路况。


一旦自动驾驶汽车去到高精地图没有覆盖的区域,或因施工、事故导致的道路调整,就完全失去了作用,从另外一个角度来说,就失去了自动驾驶的意义。


特斯拉通过自身百万汽车的数据,在自家的Dojo超级计算机中通过不断筛选、清洗、标注,让自动驾驶软件FSD算法不断升级进化,以取代高精地图,也能实现L5级别的完全无人驾驶。


参考资料

高炳涛,小鹏汽车,自动驾驶高精度地图


文章来源 | 公号 “汽车人参考”




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