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于立志:地图让自动驾驶更安全

地图怎样能够让自动驾驶更加安全?

泰伯网  

  6月15日下午, 在WGDC2018自动驾驶地图峰会上。四维图新智能地图研发总监于立志做了题为“地图让自动驾驶更安全”的主题演讲,以下是演讲实录(未经本人确认) 。

  于立志:

  大家下午好,今天我的题目是比较大的,我想从简单理解的方面来给大家介绍,地图怎样能够让自动驾驶更加安全。在此之前,我想先把四维图新这几年发展的情况给大家共享一下。

  去年,在自动驾驶领域跟Here进行合作成立合资公司,专门在自动驾驶提供服务。上一阶段在全球成立相关联盟,也是提供全球的统一服务。去年收购了芯片公司跟整个产业结合。在整个全球来说,包括美国、欧洲、亚太新加坡都有基地,基本在中国都有基地覆盖,并且有多各研发基地。在资质这一块一直在服务汽车领域,所以在这块有很多的资质都是在汽车领域,比如说TS160是服务汽车的领域。这一年积累了非常多的汽车客户,主流的汽车厂商都是现在的主要客户。也是因为通过这些客户给我们带来了非常大的价值,包括数据、服务。

  这是整个四维图新的战略布局,在自动驾驶领域除了有高精度地图,我们还在做高精度定位,这种组合的方案能够在高精度定位里提供全套的基础。在传统导航有几大业务,一个是在核心地图,还有一直在发展的是ADAS地图,后边会简单的介绍,然后是在汽车导航领域一直也在做。车联网这块有专门的动态服务子公司世纪高通,世纪高通在未来自动驾驶这块也会发挥非常大的作用,动态信息对自动驾驶来说是非常的重要,也是保障安全的一方面。在乘用车、商用车都有车联网的发展,都有专门的公司来进行去做,然后我们还有语音的公司专门来做语音。

  ADAS地图开发已经至少十年的时间,这块的内容既包含高精度几何信息,附着高精度地图几何、坡度、横向这些的结构信息。并且很早在开发复杂车道模型,复杂车道模型能够把我们的道路上所有相关的信息,包括宽度、车辆数量包括出入口都有详细的表达,现在在传统的车道导航都有很大的帮助。我们也在做怎么样避免安全的危险信息标识、区域。即使限速又做了四种,包括条件限速、牌子等一些重要的信息。除此之外,还有包括传统的功能等级、道路的信息来辅助做ADAS的工作。

  在部分L3的功能,还有L1、L2的功能用现在的ADAS地图就够了。在整个覆盖上基本在全国的主干道路网,包括重要的城市都有覆盖。现在发布L2级的功能,其实这套地图早已经支持,包括奔驰、宝马大的一些客户都已经在用到我们的地图。正是因为四维图新在这些年有这些布局,一直聚焦在地图布局在这块,我们有很好的ADAS基础。

  高精度服务于交通的要素基本都能够表达,所以看着还是比较复杂的,很多的要素都是一点一点的详细把它表达到地图数据当中。路上任何的标志,路两边的建筑物物体,路养护这些都有详细的内容来进行表达。

  自动驾驶还有很长的路要走,看到各家公司的发展参差不齐,各个公司的发展是不一样的。我们一直在跟顶尖的几家公司在谈自动驾驶领域的相关规格和服务,未来这个体系怎么去走?在三四年前提工作需求的时候也就是四五十项的内容,但是现在来看有一百多项的需求,为什么是这样的?当他一直在考虑安全因素,如果只是在道路上跑可能几十项要素就够了。但真正在任何情况下跑并且安全的跑,可能是一百多项,甚至有可能还要再扩展,我们现在不是确定。

  在紧急情况下怎么进行处理?如果是简单的场景发生碰撞的时候要往哪儿去撞?如果这两边是悬崖怎么办?这些信息都是很难在地图当中提前来去表达出来。除了静态信息以外还有动态的信息,有没有施工?有没有事故?这些都是会在未来地图当中作为详细的表达来给自动驾驶上提供安全的要素进行表达。

  主流这块的定位方式有很多,除了GPS以外还有基于视觉的定位、激光定位、毫米波雷达的定位。四维现在选择的是在第一个方向是全语义三维地图,这样的情况下既能有支持视觉的定位技术,也有激光雷达和毫米波雷达定位的支持。一段的定位技术可能不能保证连续质量的输出,基于这些定位的组合才能保证全天时完全高精度的定位,满足安全的要求。除此以外,如果在满足客户需求上有基于激光影像要素的地图也可以提供服务,但是我认为在未来当中全语义的三维地图是能够服务到各个定位的方案。所以说,只有有了全语义定位才能把地图任何情况下定位好。

  地图辅助进行感知,就是把所有的信息告诉传感器,把信息提供出来。比如说任何车道的限行、材质,不同传感器对它的敏感度是不一样的。如果我提前知道的时候,能不能判断的时候选择用哪个传感器为主?车上有上百种传感器,最后定位或者感知的时候也可能选择不一样的,我知道这些信息之后可能提前的以哪个为主来做,这都是先见知道,我提前能知道的信息来进行判断,包括动态信息更能够捕捉。

  还有重要的一点,路上的情况是非常复杂的。我们看到下边红绿灯状况的时候,包括左边、右边都不知道看哪个灯,包括人看着都费劲。这可能作业人员都做不了,甚至要几个人告诉我们自动驾驶车,在这时候看哪个红绿灯。这是极端的例子。怎么把所有感知后的信息集中到一起进行综合判断?空间地图就是基于信息来去做的,这是地图作为空间基础把信息进行融合,最后能够把辅助进行改制。

  地图辅助决策高可靠Sensor起到非常重要的作用。虽然地图起到了一些作用,但地图制作起来还是很困难的。从现在来看能Sensor传回来的大部分还是GPS信息,这些信息中有部分困难的信息,在自动驾驶领域只能做探测和发现变化。而现在逐步的在汽车产业发展,如果现在看到新出的车没有一个大屏、没有一个摄像头好像都不好意思出,现在有摄像头的情况下加上GPS,那整个的生态会有升级。而到那个时候,包括自动驾驶地图,包括传统地图的更新和发展都会非常的迅速,会以众包的形式来做。

  随着汽车工业的发展,随着汽车的增多,逐步的循环和更新,动态地图逐步的会把生态建立起来,我们也期望着跟各方面的合作。如果说通过车厂把地图更新生态建立起来,一家车厂是不够的,一个图商的数据也可能是不够的,我们是需要一起来共建来进行生态。生态当中既有现在传统的车厂,也应该有包含现在的政府服务。政府当中的交管部门,包括提供各个方面的信息,比如说管理、控制都有可能。比如说这个道路有领导从机场出行,这个道路都要封闭,都要给我们提供更多的动态服务,包括浮动车管理的滴滴等等,也是未来整个生态当中提供信息、提供服务的重要一环,包括Tier—1。

  车厂也需要和地图商一起来合作,来看一看怎么样能够合作把生态建立起来。还有想我们获取信息的时候,怎样能够贡献信息,也能保护好车主的隐私,最后把生态建好。两年前以前在四维、百度、高德和一些车商,包括戴姆勒和宝马都在合作做,我们在做中国的数据规格产品标准,包括共享技术和共同基础底图的看法。如果政府来支持这块和企业进行合作,能加速整个地图的发展和减少成本。所以希望各位同仁和行业的专家后边有机会能够深入的探讨、合作、交流。最后把整个生态在中国建好。谢谢大家!

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