自動駕駛,除了感測器、軟體定義汽車,還有什麼?高精地圖,全稱高解析度地圖(High Definition Map,HD Map),在當前主流的自動駕駛發展路徑中,處於不可或缺的位置。
本文為讀者分享有關高精地圖的最熱點問題,從定義、模型、製作、定位、量產五個角度,讓大家對高精地圖有一個全面的瞭解。需要說明的是,特斯拉的FSD並不依賴於高精地圖,這是為什麼?本文共2419個字,閱讀時間約5-8分鐘。
01
“高精”在什麼地方?
我們平時所使用的導航地圖,服務的物件是
人
,主要作用是導航和搜尋,屬於資訊娛樂的範疇。資料的主體是道路,包含道路形狀和各種資訊點等內容,解析度在5到10米。
而高精地圖,服務的物件是
機器
,被汽車用於定位、感知、規劃輔助,屬於
安全系統。
資料的主體更加豐富,需要精確到車道線、道路設施等,往往要求解析度達到釐米級別。
高精地圖的主要作用貫穿於自動駕駛汽車定位、感知、決策三個重要環節之中,總結起來就是回答
“我在哪裡?”、“我前方有什麼?”“我該怎麼走”
三個基礎而又重要的問題。
高精地圖的“高精”體現在這三個層面:
1。 精度提升,需要高精地圖實現精確定位;
2。 鐳射雷達、攝像頭等感測器受氣候光線變化及感知距離的限制,需要高精地圖感知更全面的環境資訊;
3。 路徑規劃和決策,在需要換道、避讓等場景,需要高精地圖提供先驗資訊。
儘管高精地圖很重要,但是特斯拉也走出了另外一條路。
堅持“第一性原理”的馬斯克,回到事情本質,認為實現完全無人駕駛,只要機器和人一樣智慧,並不需要高精地圖。
細想這個邏輯沒有錯誤,不過基於現有人工智慧的發展水平,業界主流地認為,高精地圖是自動駕駛的標配。
02
高精地圖模型,業界分歧依然大
高精地圖的模型依然處於“百家爭鳴”階段,也反映了當前技術發展處於早期。
大體來看,高精地圖由
道路圖層、車道圖層、附屬設施、定點陣圖層、動態圖層
五個部分組成。
道路圖層
,僅僅保留汽車需要用到的元素,如道路方向、型別、車道數量等。
車道圖層
,是相比於導航地圖的新圖層,該圖層對駕駛員沒有任何意義,但是它卻是自動駕駛汽車
90%的資訊來源
,是必備圖層。
道路設施
,包括了障礙物,交通訊號燈等資訊。
道路圖層、車道圖層、道路設施主要是提供各種無軌車輛和行人通行的基礎設施,它們所包含的元素現在業界比較統一。
定點陣圖層
,概念相對比較抽象,類似於路標,給汽車參考。
動態圖層,
主要包含實時更新的動態資訊,但目前業界實現得並不多,主要問題是精度準度都不太理想。目前實現了天氣、道路施工狀況等,它們是透過網路進行資訊傳輸。
無論是動態圖層還是定點陣圖層,目前業界對其應該包含的資訊要素分歧還很大,尚無定論。
03
高精地圖製作,集中和眾包相互融合
高精地圖主要由兩種製作方式,一是
集中製圖方式
,目前由百度、高德、四維圖新等具有豐富採集經驗和昂貴採集裝置的地圖商所壟斷。
第二種製圖方式是討論比較火的
眾包製圖,
受眾多初創公司青睞。
集中製圖有很大的先發優勢,主要採用自動化的生產線,包括了裝置採集,雲端後處理以及測試驗證。
但是,我們在大街上看到百度或者高德的地圖採集車,搭載了非常先進昂貴的地圖採集裝置,據悉,一臺車造價超800萬人民幣。
英特爾旗下Mobileye為代表眾包製圖企業,採用比較廉價的裝置,依靠自身的攝像頭和車內晶片,其最大的優勢是透過雲,實現快速資料更新迭代,但同時在精度上卻打了折扣。
採用集中製圖還是眾包製圖,業界也沒有定論。
最好的方式是在
量產初期
,採用
集中
的方式迅速繪製出
第一版“底圖”
,之後再採用
眾包
的方式,實現資料
實時更新。
蛋糕夠大,大家一起做一起吃才更香。
04
高精地圖如何定位,慣性導航是中心
定位是汽車實現自動駕駛的先決條件,定位要求達到釐米級的定位精度,要支援極端條件和天氣的穩定輸出,還要有低於毫秒的定位延遲,以降低對感測器的影響。另外,定位最好能夠降低對晶片算力的要求。
目前,有三種定位方法,即基於無線訊號,基於航位推算,或者基於感知和地圖的匹配。
在這三種定位方法中,最靠譜的不是GPS,不是鐳射雷達,也不是Wifi,而是
慣性導航IMU。
IMU是自動駕駛定位資訊融合的中心,因為IMU直接搭載在車上,它的資料實時存在,永不消失,效能穩定,連續100Hz高頻工作,資訊多。
目前定位主流採用的是GPS+IMU的方式,但只能覆蓋
65%的場景
。
而在未來,真正的高精定位,
需要依靠天上的GPS或北斗,再加上車上的IMU和鐳射雷達,再輔以高精度地圖
,這三大系統相互融合,能覆蓋97。5%的定位場景。
05
高精地圖量產?還需突破這六個瓶頸
目前高精度地圖還存在
定位層缺失、導航功能缺失、人機互動缺失、眾包更新缺失、動態圖層缺失、置信度缺失
這六個瓶頸。
比較特別的是,儘管高精地圖服務於機器,但是在量產過程中,使用者期望高精地圖能實現人機互動,擁有導航功能。
主要原因是長時間內自動駕駛依然是人機共駕形態,擁有互動功能的高精地圖能幫助人更好接管汽車。
另外還有一個挑戰是保證資料的更新,要保持高精地圖的新鮮度。
目前第一梯隊的地圖廠家能夠做到每季度進行一次更新,但是考慮到中國道路情況多變,這樣的更新頻率還是不夠。
總體而言,第一代的高精地圖還處於開發早期,離量產期望還有很長的距離。
06
特斯拉FSD,並不依賴高精地圖
最後我們說一說特斯拉。
馬斯克不止一次表示過,Waymo所代表的自動駕駛技術路線,嚴重依賴感測器的效能以及高精地圖的先驗資訊,這種解決方案太過於針對明確且具體的路況。
一旦自動駕駛汽車去到高精地圖沒有覆蓋的區域,或因施工、事故導致的道路調整,就完全失去了作用,從另外一個角度來說,就失去了自動駕駛的意義。
特斯拉透過自身百萬汽車的資料,在自家的Dojo超級計算機中透過不斷篩選、清洗、標註,讓自動駕駛軟體FSD演算法不斷升級進化,以取代高精地圖,也能實現L5級別的完全無人駕駛。
參考資料
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