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高精度地圖將成自動駕駛汽車新眼睛 廠商爭相投資

發布日期:2017-03-15

核心提示:近幾年來,無論科技界還是汽車界都將目光聚焦到了自動駕駛汽車上,未來五年內,Level 3或 Level 4級別的自動駕駛車輛將正式上路
      近幾年來,無論科技界還是汽車界都將目光聚焦到了自動駕駛汽車上,未來五年內,Level 3或 Level 4級別的自動駕駛車輛將正式上路。
 
 
 
      不過,能實現Level 5級別自動駕駛的車輛依然是個遙遠的目標。想要實現這一目標,車輛必須清楚的知道自己所處的準確位置,因此對精度的需求比現有的GPS要高的多。這就意味著,我們需要更加精確的地圖,即那種人類根本看不懂的產品。
 
      悟透了這一點后,寶馬、奧迪、奔馳和福特等廠商都動了起來,它們紛紛對Here和Civil Maps等廠商進行投資。未來,我們的路網將被描繪成高精度3D地圖,車輛開過之后,關于道路的信息將會完成實時更新。
 
      高精度地圖的崛起
 
      Here地圖高級自動駕駛部門副主席Sanjay Sood表示,2013年時公司就開始打造高精度地圖了。“打造高精度地圖的想法是Here地圖與戴姆勒合作的過程中迸發的,為了讓戴姆勒那輛車順利穿越德國鄉村,Here專門開發了高精度地圖的核心技術。如果將該技術用在自動駕駛上,它就會成為車輛上的一顆新傳感器。”
 
      要打造高精度地圖,第一步先要做出初始地圖,這里用到的地圖測繪車絕對能讓谷歌街景車相形見絀。為此,Here地圖專門準備了一個車隊,每輛車車頂都會搭載一個傳感器陣列,上面有9600萬像素的相機,32線Velodyne LIDAR和高精度的GPS慣性測量單元。這些車輛走街串巷,將道路和周邊建筑的3D掃描數據上傳至Here的云服務器。隨后,這些數據將被融入厘米級的數字地圖,精確的再現真實世界。
 
      “從去年開始,我們的車隊就忙著在路網中穿行,為2020年左右正式上路的自動駕駛汽車準備高精度地圖。”Sood說道。“高精度地圖將成為孕育自動駕駛生態系統的種子之一。”
 
      與Here地圖類似,Civil Maps最近也推出了Atlas開發包,力圖為用戶提供即插即用的解決方案。“先進的定位、地圖測繪和眾包地圖是各家自動駕駛廠商面臨的主要挑戰。”Civil Maps創始人兼CEO Sravan Puttagunta說道。“通過Atlas平臺,開發者可以快速經濟的對車輛進行本地化,搭建動態地圖,實時與其他車輛通訊并分享關鍵信息,大大加速了創新的腳步。”
 
      Civil Maps的Atlas開發包也架在車輛頂部,其傳感器陣列可以搭載不同的傳感器。更重要的是,這套開發包還可以調用新車自帶的光學、超聲波和雷達傳感器來節省費用。
 
      實時升級的地圖信息
 
      當然,簡單的單次測繪地圖根本無法贏得人們的信任,因此高精度地圖必須保持實時更新。這樣一來,道路是否封閉、有無作業施工或大的障礙才能一目了然。
 
      “我們在全球部署了數百輛地圖測繪車,”Sood解釋道。“Here地圖與許多城市和地區的政府有著良好的合作關系,因此當新的大型工程開建時,我們一般都已提前獲知。此外,Here的測繪車還能在工程建設完成前提前進場進行測繪。”這樣一來,一旦工程建設完成并面向公眾開放,大家就能第一時間用上新地圖。
 
      除了自家的地圖測繪車,Here地圖還想借助其他車輛的幫助。“如今,許多高端車不止加入了LTE連接,還搭載了傳感器陣列,如前置后置攝像頭和雷達等,我們正在與OEM廠商商談,試圖將這些車輛搜集到的傳感器數據也傳到Here地圖的云端,而后續的分析處理工作交給我們就好。”Sood說道。
 
      “我們有先進的機器學習算法和聚合算法,能對數據進行篩選并完成去偽存真的過程。一旦Here找到地圖上的細小變化,就會及時升級地圖并及時推送給使用車輛。”Sood解釋道。當然,這樣的更新方式意味著一系列新標準的建立,Here將其稱之為Sensoris,這樣一來不同的車輛就能上傳同樣標準的數據,否則兩款傳感器能力差距較大的車輛上傳的數據會加大Here的工作量。
 
      英偉達可不只是個做顯卡(GPU)的
 
      雖然在普通用戶心中英偉達只是家顯卡生產商,但事實上它在自動駕駛界也是大玩家,因為該公司在機器學習和深度神經網絡上積累頗豐。眼下,英偉達在地圖市場也頗有建樹,與其合作的廠商包括Here、TomTom、百度和 Zenrin。“高精度地圖對自動駕駛汽車至關重要。”英偉達創始人兼CEO黃仁勛說道。“英偉達深度學習技術在 Here 車輛地圖系統中的運用將加速自得動駕駛汽車發展的步伐。”
 
      同時,英偉達和英特爾的技術還對眾包地圖車隊削減帶寬費用意義重大。“我們為汽車開發了計算平臺,它們能自行完成動態監測,”Sood說道。“而現在大部分的動態監測都發生在云端。因此,未來車輛上傳回云端的將不只是簡單的傳感器數據,而是它真實看到的環境變化,車輛看到的和地圖上標識出的信息差別將變得一目了然。”這就意味著,未來車輛將成為地圖數據的處理大腦,Here 的云計算設施會變成配角。

 
 
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