汽车自动驾驶:高精度地图是基础,软件是关键
美行地图
2016-09-28 16:07
2016-09-28 16:07
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      汽车自动驾驶技术在最近两三年取得了长足进步,这从众多在实际道路完成自动驾驶测试的厂商上可见一斑。从实现自动驾驶所依赖的技术手段来看,主要有两个方向:

1、单纯依靠传感器和控制系统完成整个行驶过程。

2、依赖预置高精度地图、传感器和控制系统共同完成行驶过程。



      第一种方案,依赖雷达和摄像头等传感器和控制系统,传感器探测周围环境,控制系统软件实时分析处理获取的数据,实时构建地图,并对车辆发出适当的控制指令。这种方案最大的优势是前期技术实现投入小,不必像地图公司搞全方位基础数据测绘那样耗时耗力。然而这种解决方案在技术上有着明显的局限性,最直接的就是特定情况下传感器的失效问题,比如下雨天、下雪天、大雾天等恶劣天气情况下,雷达、摄像头等传感器的感知能力会受到一定干扰,不能给控制系统提供精确的环境数据,这样汽车就成了睁眼瞎,汽车自动驾驶的可靠性就无从谈起。

      第二种方案,在第一种方案基础上,结合了预置高精度地图数据,传感器数据和高精度地图数据相结合,使得汽车控制系统能够参考的信息更精准有效,在很大程度上给了汽车自动驾驶安全更多的保障。打个比方,假如把激光雷达当做是人的“耳朵”,把摄像头看做是“眼睛”,那么预置的高精度地图就像是人的“记忆”。汽车自动驾驶过程中,耳朵和眼睛负责感知车外环境,系统再与记忆中的数据进行对比分析,发出最合理的控制指令。目前世界范围内,几乎所有图商都在积极发展高精度地图,比如谷歌,比如被ABB联合收购的Here,比如国内的高德、四维等,可以看出,车厂和图商普遍觉得汽车自动驾驶中高精度地图必不可少。



      那么,什么是高精度地图呢?顾名思义,高精度地图就是相较于普通电子导航地图精度更高的地图。所谓的精度更高表现在哪里呢,笔者归结为两个大方面:静态属性更精准,动态属性要实时。

      首先,高精度地图定位精度更高。普通电子导航地图定位精度基本在10米至25米,而高精度地图基本要达到1米之内,甚至厘米级。当然,根据汽车驾驶自动化程度不同,高精度地图的定位精度也出现了分级。比如地图达到1米的定位精度,即可判断汽车在哪条车道线上,就可以应用于ADAS辅助驾驶。而车道线的横向宽度大约是10cm左右,如果想要在完全自动驾驶情况下,避免车辆压车道实线,则需要高精度地图定位精度达到10cm,甚至更高。

      再有,高精度地图中道路规制属性要更精确。比如说,红路灯、限速电子眼、单行道,限宽限高,禁止掉头、禁止左转右转、车道线是实线还是虚线等属性要精确,高精度地图需要保证车辆安全行驶的同时不能违反交通规则。

还有,高精度地图不仅需要具备高精道路级别的数据(道路形状、坡度、曲率、铺设等),车道属性相关(车道线类型、车道宽度等)数据,还需要有诸如高架物体、防护栏、树、道路边缘类型、路边地标等大量目标数据。

      以上都是高精度地图的静态属性,只有这些静态属性足够充分准确,才能在实际行驶中滤除传感器实时采集的比如路边垃圾桶、路上的落叶等干扰信息,为车辆控制系统提供精准有效的驾驶数据。



      动态属性方面,就是高精度地图必须能够借助云端实现实时的更新,比如地图数据的更新、路况信息的更新等等,以便为汽车导航规划最省时合理的路线。这些数据的来源可以是地图公司实时采集的、其他车辆共享的,或者自身车辆传感器实时识别后发现与预装地图不匹配等等。



      在现阶段,依赖各类传感器和控制系统的自动驾驶汽车没有办法克服天气因素带来的不确定影响,与之相较,高精度地图最大的优势在于能够让车辆提前获得行驶环境的数据信息,同时能够减少实时分析计算数据的工作量,降低对系统运算处理能力的要求。

      当然,无论哪种方案,软件都是不可或缺的。高精度地图也好,传感器也好,都只能提供地图要素,其本身不能提供路线规划,要实现为自动驾驶车辆提供合理的路线规划和指引的目标,需要由导航软件来实现,要保证地图和路况信息的实时增量更新,也离不开导航软件。自动驾驶汽车上的语音控制等智能人机交互体验,也需要导航软件和系统软件的共同支撑。

      高精度地图无疑是汽车自动驾驶的基础,然而和传统地图一样,不同图商的高精度地图在未来还是会出现同质化的尴尬。如何利用软件保障地图的新鲜,做出差异化特色,提升用户体验,迅速占领更多用户,才是未来竞争的关键,这也是软件商的价值所在。


文章 转载自:美行地图