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除了精準定位 高精地圖還能為自動駕駛汽車做點啥?

2017-07-13

  高精度地圖,顧名思義相較于目前普通車輛上使用的電子地圖,精度更高,且顯示的環境圖像更清晰,可提供的道路交通信息元素更豐富。

  一般來說,目前市場上普通車輛導航用的電子地圖,坐標精度大約在10米左右,即地圖上某個目標偏離其實際位置的誤差約為10米。而高精度地圖,坐標精度則保持在1米以內,特別對于車道和車道、車道和車道線的相對位置,精度更高,可達厘米級,且連每個車道的坡度、曲率、航向、高程等數據都可以測量。因此在汽車自動化、智能化呼聲日益高漲的當下,格外受各方造車勢力的青睞,甚至被認為是實現自動駕駛的必要條件。

  那么,高精度地圖究竟是如何助力汽車自動駕駛的呢?據了解,主要有以下幾種方式:

  第一,幫助自動駕駛汽車進行車輛定位。以百度BCU-MLOP為例,BCU-MLOP是百度基于高精度地圖,同時配合GPS、攝像頭與 IMU 等傳感器,打造的可提供自動駕駛所需高精度定位的專用計算平臺。其中,高精度地圖主要用于與視覺傳感器收集的信息進行匹配。

  百度的BCU-MLOP里存儲了大量中國境內的高精度地圖數據,當自動駕駛汽車行駛在路上,車上的視覺傳感器也會收集到一些環境信息,如果這兩類數據針對某個位置顯示的信息一致,如目標位置周圍道路的形狀、人行橫道、道路信息指示牌等參照物,即可表明自動駕駛汽車到達了該指定位置。據悉,通過BCU-MLOP進行自動駕駛汽車定位,可輸出厘米級車輛定位,即橫向20厘米的定位精度,縱向則稍大一點,約2米,縱使如此定位精度也遠高于現在一般的電子地圖。不僅如此,百度的BCU-MLOP還具備云端更新數據和算法的能力,可滿足自動駕駛汽車的多種需求。

  第二,輔助自動駕駛進行環境認知。雖然當前自動駕駛汽車上搭載了諸如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等各種各樣的傳感器,但每種傳感器都有自己的缺陷,比如激光雷達在雨雪霧等極端天氣下性能較差,且價格昂貴,而毫米波雷達主要缺陷在于精度還不夠完美。所以現在很多人提出了傳感器融合,這確實能一定程度上彌補單個傳感器的缺陷,不過在目前部分傳感器價格沒有降下來的情況下,依舊難言“滿意”。

  

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  相比之下,用高精度地圖對其他傳感器無法探測的部分進行補充,更容易達到。為什么這么說?因為高精度地圖不僅可以精準檢測車道數量、車道線類型、車道寬度等車道相關的屬性信息,連路上的道路標線、街道信號、交通燈、限高甚至路上的坑洼都能看得清清楚楚,并進行實時更新。如此一來,一旦碰上大霧或雨雪天氣,當其他傳感器無法正常工作時,高精度地圖便可以提供相關信息,供自動駕駛汽車準確判斷周邊的環境情況,安全行駛。

  第三,路徑規劃。這一功能常見于我們去某個地方,已經事先規劃好了路線,但由于自動駕駛汽車所需的高精度地圖可以實時更新交通路況信息,當出現交通擁堵或其他突發狀況時,自動駕駛車輛會即時調整最優路線,借助高精度檢測的信息重新規劃路徑。

  除了以上點,據高德高精地圖團隊負責人谷小豐介紹,在自動駕駛汽車的控制環節,高精度地圖其實也可以提供相應的駕駛輔助。舉個例子,當自動駕駛車輛要進行加速或轉向等操作時,高精度地圖檢測到的道路曲率、航向、坡度等信息,可以指導車輛以什么樣的速度、什么樣的角度進行轉向才不會出現事故。

  然而,高精度地圖之于自動駕駛汽車固然不可或缺,目前仍存在不少挑戰。據谷小豐日前在中國國際智能網聯汽車技術年會上透露,主要有以下幾大難點亟待解決:在定位圖層,究竟該運用什么傳感器看到高精度地圖對應的地物;為更好地支持自動駕駛汽車,高精度地圖該多久更新一次;以及審圖政策方面的挑戰……而要處理這些問題,需要車企、各級供應商、自動駕駛技術公司、芯片廠商和圖商通力協作,攻克難關,共同推動自動駕駛汽車最終量產。


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