中海庭:备战自动驾驶 高精地图面临的机遇和挑战

这也是今年9月底上汽宣布控股中海庭后,后者首次对外发声。

  第 19 届亚太汽车工程年会 & 2017 中国汽车工程学会年会暨展览会(APAC 19 & 2017 SAECCE)于10月24-26日在上海举办,本次论坛以“未来汽车与交通变革”为主题,逾 3000 位国内外业界嘉宾共同探讨汽车产业车厂与零部件协同创新和技术发展路径。

  在“从驾驶辅助到自动驾驶,高精度地图与定位的发展道路”分论坛上,中海庭董事长罗跃军作了名为“备战自动驾驶,高精度地图面临的机遇与挑战”的主题演讲。这也是今年9月底上汽宣布控股中海庭后,后者首次对外发声。以下内容由雷锋网编辑整理。

中海庭:备战自动驾驶 高精地图面临的机遇和挑战

  自动驾驶这个领域,政策支持和标准落地将推动自动驾驶实现标准化、自主化。AI技术的长足发展给自动驾驶的实现提供了条件,并深度应用于感知、建图、决策等环节,显著提高了汽车智能的水平。而定位、雷达、视觉等传感器协作融合,通过算法处理形成完成的汽车周边驾驶态势图,提供驾驶决策依据。

  在这种环境下,汽车产业将发生新一轮的产业整合升级——而核心的驱动力,就来自人工智能和传感器技术的快速发展。

中海庭:备战自动驾驶 高精地图面临的机遇和挑战

  Waymo通过多个传感器冗余来保证安全问题。但即使这样的情况下,自动驾驶依然寻找很多不稳定因素,比如在传感器中,视觉和激光雷达的感知范围依旧有限,不可能感知无限远的距离。在某些环境下(如雨雪雾),这些传感器也会失灵。

中海庭:备战自动驾驶 高精地图面临的机遇和挑战

  这就是自动驾驶鲁棒性欠缺的问题:

  在环境感知方面,由于多种传感器测量的边界,包括视觉、激光感知范围有限;传感器的环境感知限制,如激光雷达在尘土飞扬的路上失灵;摄像头在雨雪天气无法工作。

  在车身定位方面,在高架桥、隧道等地方GPS信号失锁;惯导系统随着时间会产生误差累积;

  在决策控制方面,道路宽度、曲率、坡度、限速等很少变化的先验经验缺失,实时计算效率和准确度受限;仅靠实时感知的传感器,自动驾驶无法进行远距离规划。

  这时候需要引入一个高精度地图传感器,在无死角、无限性、全天候、全天时情况下,依然能够保持正常工作。

  高精度地图和自动驾驶

中海庭:备战自动驾驶 高精地图面临的机遇和挑战

  罗跃军表示,高精度地图是现有传感器的增强和补充,主要体现在以下三方面:地图视觉、消解其他传感器误差、更丰富的细节,更全面的感知。

  传感器系统,无论是激光雷达还是视觉,因为遮挡和距离的原因,它是会受到限制的。但地图不会受到限制,同时,它能够消除部分传感和误差,有些传感器无法识别真实和虚拟之间的区别,有些比如坡度过大的时候,需要地图来进行补充。还有一些更丰富的细节和感知,如下雪天,任何传感器都会失效,地图依然能发挥作用。

中海庭:备战自动驾驶 高精地图面临的机遇和挑战

  同时,高精地图还可以充当驾驶经验的载体。我们可以收集众多驾驶员信息,通过多维时空数据的挖掘,分析危险区域,作为一个新的知识、驾驶经验数据集提供给新的驾驶者。

  高精地图还能提供认知和决策参考:

  1、地图提供控制决策依据;

  2、地图结合传感器进行认知。高精地图“反哺”,辅助车身定位。例如,识别交通标志牌后将其作为地图上的定位参考点。

中海庭:备战自动驾驶 高精地图面临的机遇和挑战

  在业内我们听到一些声音,高精地图到底是什么?很多人宣称“我做的是高精地图”。比如图商会从汽车的角度去理解高精地图,就是以数据可测量的方式。对一些创业公司而言,如果它找到的视觉或激光点云特征点,也可以认为是高精地图。

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