做好人车共驾,是前装车道级导航高阶发展的必由之路
GIVC
2021-11-09 15:14
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导语



人车共驾将会是智能驾驶长期的量产形态。基于车道级地图的AutoPilot导航,是实现更好交互的人车共驾的重要手段。在第22期GIVC干货私享会,我们有幸邀请到美行科技网联导航事业部副总经理朱小莹先生来为我们解析前装车道级导航的现状与发展趋势。

作者:李查

编辑:卤蛋


美行科技自2008年成立以来一直致力于车载导航软件、算法的开发。2018年,美行成功量产了车道级定位算法,成为全球首家成功将车道级定位产品实现规模化量产的企业。美行也是行业内少数在车载导航产品前装、后装市场都颇有建树的公司。关于车道级导航的现状与未来,美行的经验与看法是极具借鉴意义的。


详解车道级导航


车道级导航的本质是车载导航的基础功能升级、细化的产物。回顾车载导航的历史,我们可以通过2008、2015和2021三个时间节点将其划分为三个渐进式的发展阶段。在2008年前后的初始发展时期,车载导航确立了定位、引导、地图、路线、检索五项基础功能。随着网联化的起步,在2015年后在线服务加入到车载导航的功能序列中。在这个阶段车载导航初步地形成了语音、仪表盘交互的结合。在当下,车载运用支持越来越精细化,车道级导航应运而生。车道级导航在原有车载导航的基础功能上又引入了预测导航、地下停车场、在线引导以及其它的特殊场景服务,又同时被赋予了为自动驾驶系统提供超视距感知的能力(电子地平线)。


车载导航功能发展的3阶段


在普通车载导航的使用中,我们经常会碰到这样的场景:行驶在城市中马路,导航不能提前预测路口到底是左侧一车道还是两车道左转,到达路口时已经是实线不可变道。车道级导航就是为解决这类问题而生的,通过定位算法将惯导、环境感知、专业车道级图层的数据融合实现精确到车道的车辆定位


车道级导航也将“偏航”和“路线引导”的精度细化到车道级。普通车载导航只有在车辆拐弯进入不同道路后才会产生偏航提醒和重新规划路线,而车道级导航将在驾驶员选择错误车道后便产生偏航提示并更灵敏地进行路线规划。车道级导航的路线引导可以为驾驶员提前进行车道选择和变线时机提醒,从而避免走错道下错高速,这将大大提升行车效率、减少拥堵。



车道级定位由GNSS卫星定位(北斗/GPS)+惯性导航模块+车道视觉识别+ADAS车道地图组成。其中,GNSS卫星和ADAS视觉传感器是大家比较熟知的,他们分别提供基础导航定位和道路中的车道线识别的功能。


 

惯导是车道级导航的基础,为整套系统提供车辆高度、角速度、加速度和车速脉冲等重要数据。由于惯导模块的存在,车道级导航具有全场景定位的能力。在以往普通导航的使用中,以下两个场景总会让人困扰:商场购物时忘记停车位置,停车信息只提供停车场位置,但不能提供车停在第几层和车位号等精确信息;共享汽车运营商,由于无法获得更精确的停车信息,需要大量时间人力成本去寻找闲置车辆。拥有惯导模块的车道级导航能很好的解决这两类问题。


 

关于车道级导航架构,还有一点值得一提。与大家的想象可能不一样的是,实现车道级导航并不一定需要使用到高精地图或RTK定位。在美行科技的量产车道级定位产品中使用的地图图层是增加了横向车道属性的ADAS地图,ADAS地图的绝对精度是与普通SD地图是相同的。为实现大规模量产装车,成本是不得不考虑的因素,在当下高精地图和RTK的成本仍然是相对较高的。同时,在美行科技当前没有高精地图和RTK的算法数据融合也能得到相当高的定位精度,变道识别率能达到95%以上


人车共驾,车道级导航的高级形态


在最近一年的种种安全事件的影响下,自动驾驶将会长期处于高级辅助驾驶阶段已经是大家的共识。在未来很长的一段时间,人车共驾将会是主要的量产形态。


“没有参与感的驾驶,是很容易犯困的,驾驶员犯困就容易发生事故”


近期引起社会广泛关注的高级辅助驾驶事故,其发生的本质原因是驾驶员脱离了驾驶过程的参与,从而没能预判和及时介入。乘用车的自动驾驶系统不应该是一个黑匣子,只有做好高级辅助驾驶状态下的人车交互,才能更好的防范意外的发生


车道级地图+AutoPilot导航,是增强人车交互的重要手段:

1.可通过车道级地图的渲染呈现,可以让驾驶者了解自驾系统的感知状态,预判系统的决策行为。驾驶者能够有更充分的时间决定是否参与、接管驾驶。


2.车道级地图数据可以为自动驾驶系统进行数据辅助,持续性的提供车辆位置、路线和安全场景的决策信息。


 

 变道场景渲染,自动驾驶决策信息提前展示。


 

自驾控制信息渲染,驾驶者可以清晰地了解系统的能力,同时理解系统功能的能力边界。


 

接管场景的渲染提醒,当车辆驶出自动驾驶ODD(设计运行域),可以更直观的提醒驾驶员介入。


自2020年以来,AR导航、AR-HUD等更先进智能座舱产品进入量产车型,车道级导航在人车交互中的作用得到进一步提升。车道级导航辅以AR技术可以更加直观的展示导航引导路线。驾驶员只需跟随AR地面轨迹即可完成车道变换和驶入岔路等驾驶动作。


 

AR可以进一步融合传感器的识别技术,从而实现更加丰富、可定制的ADAS功能增强展现,提升系统预警信息传效率,增强驾驶的安全性。


 

如何更好的衔接配合人车共驾,是车道级导航在高阶形态下需要思考的根本问题。AR、AR-HUD的技术融合,使车道级导航的功能领域得到了充分的拓展。在AR的助力下,车道级导航还可以实现多场景、精细化引导和精准推送服务,让汽车乘员在各场景下都能享受贴心周到的智联服务。高阶形态的车道级导航是驾驶真正实现智能化、网联化的底层基础。


关于未来人车共驾系统


现阶段,多数的自动驾驶系统所用的HD的高精数据与SD的基础地图数据是分开的。为完成NOA、NGP这样的领航辅助功能需要将SD导航生成的行车路线需要恢复到HD高精度路网,这样系统才可以去识别车道级的自动驾驶路径,再通过此条路径判定是否继续往前行驶还是下匝道。长远来说,SD地图和HD地图将会融合。


车道级导航系统可以通过电子地平线(EHP)服务增强ADAS、自动驾驶的智能体验与超视距的感知。EHP的作用是将导航天然收集完成的数据(静态数据、动态数据、导航数据)发送到自动驾驶系统(车身以太网,最终被智能驾驶系统ADAS利用),从而让自动驾驶更智能、安全、舒适。


EHP工作流程示意


但是,目前行业内有些架构是将中间EHP服务模块(甚至是硬件)单独独立出来,与导航和自动驾驶系统互不关联,重复的去进行导航端已经完成了的工作,这样造成了一些经济成本的资源浪费。在未来,也许会导航与自动驾驶直接进行数据交互的架构会更加普遍。


未来的智能驾驶系统将不仅仅是解决人车共驾的问题,更是在构建智能汽车千人千面的生活服务,最终链接人、车、生态。以美行科技正在开发的LIO系统为例,系统将会基于位置信息为车主提供主动式的个性化推荐及运营关怀服务从而达到千人千面的智能驾驶服务。


美行设想的未来人车共驾系统结构


通过美行科技的行业观察,在未来OEM主机厂或将深度参与甚至主导人车共驾的关键要素,例如深度主导高精度地图数据的融合。现在高精地图想要做到及时的更新(比如6小时级别),那么它一定需要采用众包的形式,而这些众包的数据源是掌握在主机厂手中。如果主机厂将数据提供给图商,再由图商进行高精地图的更新调优,这必将是一个漫长而又复杂的过程。因此,目前部分主机厂已经着手思考如何在如何自己去主导高精度地图的众包。


在未来的人车共驾系统中,以美行科技为代表的的车道级导航供应商也会起到更大的作用。美行可以融合多家车厂的动态数据,例如:将多辆汽车行驶中解除自动驾驶的地点聚合成动态ODD数据。这些数据本身就是新鲜、活的地图图层,通过此类的数据的分享可以更高效、快捷的更新高精地图数据。美行将此类新的数据分享模式统称为“高精动态图层数据服务”。


小结





人车共驾,将会是自动驾驶长期的量产形态。做好人车共驾,是高阶形态车道级导航的基础。在未来,自动驾驶系统将朝着千人千面的智驾服务发展,以美行科技为代表的车道级导航供应商将会起到更关键的作用。