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日本要在2020前完成高精度地圖採集,但你可知個中的戰略細節?

日本要在2020前完成高精度地圖採集,但你可知個中的戰略細節?

雷鋒網新智駕按:4月24日,雷鋒網新智駕聯合MMC在2017年上海車展舉辦「構建智能駕駛的關鍵」主題沙龍,本文來自武漢光庭信息技術股份有限公司CTO羅躍軍的分享。光庭位於日本的子公司負責人是日本KIWI協會(日本導航地圖格式委員會)的創始人,基於這種了解,羅躍軍分享了日本導航地圖、高精度地圖以及自動駕駛項目的戰略演變細節。

日本要在2020前完成高精度地圖採集,但你可知個中的戰略細節?

*武漢光庭信息技術股份有限公司CTO羅躍軍在上海車展新智駕&MMC沙龍現場

介紹日本高精度地圖戰略演進之前,先介紹一下KIWI。KIWI,是一項日本導航地圖格式標準,由角田政一創辦的KIWI協會編製。1997年,KIWI_1.0版本發布,2004年成為國標,2005年成為ISO世界標準。

KIWI_1.22版本,是目前全球導航地圖應用最廣泛的標準之一。在中國,大部分車廠的導航系統原型是基於KIWI_1.22。NDS是另一個導航地圖的重要標準,NDS協會於2008年在德國成立,發展迅速,目前已經接入了一些歐系車廠的高精度地圖標準化平台。

在這個背景下,可想而知,KIWI的發展目前與日本的自動駕駛戰略密切相關。

日本高精度地圖的發展歷程

2013年,日本啟動了名為SIP(戰略性創新創造方案)的項目,它是由日本內閣政府推進的日本復興計劃,其中自動駕駛是它的核心之一。

2015年,該項目開展了自動駕駛的靜態數據調研,數據模型基於日本電子地圖協會(DRM)的基本款框架,由日本知名圖商Pasco主導調研。

2016年,在靜態基礎數據的調研結果基礎上開展動態地圖數據調研,專門成立了由車廠、圖商等產業鏈上下游合資成立的「Dynamic Map」動態地圖公司,對動態地圖數據用例、要素內容與定義展開討論。

截止至今,動態地圖平台端的調研成果初見成效,下一步是進行車載端應用規格標準制定,此時KIWI協會憑藉在物理存儲格式上積累的經驗,加入SIP項目組,著手動態地圖基礎數據在車載物端的規格導入。

日本對高精度地圖標準的制訂,能夠追溯到2000年。而到了2010年,才開始真正開展高精度數據表達的研究,並發布DRM21,同時開展數據預演。

而在去年,由三菱、Zenrin主導的一些圖商、車廠成立動態交通地圖公司(Dynamic Map Planning)。這個時間點,代表日本動態高精度地圖開始走向產業化。他們的目標是在2020年,也就是東京奧運會之前,實現日本高精度地圖的覆蓋。


SIP的自動駕駛項目組織架構

SIP是由被日本內閣政府推進的國家級科技創新項目,其中自動駕駛系統構建也自然是國家戰略的一部門。所以,個中從課題的調研到政府、企業 、協會、團體、民間的協調,都由SIP統籌。

項目架構上,由內閣府秘書處領頭,下屬包括警察廳、總務省、經濟產業省、國土交通省。他們的分工如下:警察廳負責基礎設施建設;總務省負責車車通訊、車路協同的研究,經濟產業省負責衛星定位、智能識別技術研究;國土交通省負責一些調研工作,其中有一個推進委員會,主席是豐田的資深專家。

推進委員會下屬包括三個工作組:系統實用化組、國際合作組,以及下一代城市交通組。其中最核心的是系統實用化工作組,自動駕駛系統開發的主要工作由它承擔。今年以前,它已經完成動態地圖架構和商業模式的設計,包括車路協同、車車通訊的預演和研究。一年之後,它的主要工作是實用化驗證,即城市道路、高速道路的動態數據,以及自動駕駛的實際應用情況的驗證。

因此,對比我國,日本在高精度地圖、自動駕駛等理論化的方向與我們是很相像的。不同的是,日本涵蓋面相對更廣泛,它考慮了社會的接受度、國民的理解,又考慮了一些故障性能臨界值的測試以及信息安全等。總而言之,它是圍繞產業化來做這些事,目前我國的一些研究還停留在標準化等一些基本工作。

在高精度地圖應用上,需要業界對自動駕駛對地圖的需求達成共識。規格方面,需要對地圖內容、構造、精度、國際合作等方面達成共識。如剛才提到的「Dynamic Map Planning」公司,是各個車廠、圖商聯合成立的合資公司,站在國家意志成立,第一件事就是要將對高精度地圖的需求達成共識。這方面值得學習。


日本高精度地圖戰略

日本的高精度地圖戰略,是由日本智能交通(C-ITS)和自動駕駛兩大領域整合的。

要做好整個高精度地圖、動態地圖以及自動駕駛的戰略,不僅僅在自動駕駛領域,還包括智能交通。這一點和中國是很像的。我們在研究智能網聯汽車時,就是把車聯網和自動駕駛結合在一起來研究。

在日本同樣如此,它將車載端、手機端,包括路邊設施、基站、雲端全部聯合在一起,形成一個統一的通信網路來規劃高精度地圖戰略,打造智能交通和自動駕駛車輛統一的數據共享平台。

日本高精度地圖的產業模式如下。

1.合作領域:DM基礎數據

(1)數據來源——DM(「Dynamic Map Planning」)。通過地圖供應商的點雲數據採集、航空影像數據,以及政府道路管理機構的交通情報、路邊設施的實時交通情報。將所有數據源匯總,目前由日本「Dynamic Map Planning」合作執行。

(2)DM基礎數據。基礎數據包括靜態數據和動態數據。靜態數據,包括道路級、車道級網路等日常導航地圖中的常見數據。准靜態數據,按小時更新。動態數據,按分鐘更新。實時數據,按秒更新。

靜態地圖包含真實地物,即通過測量技術,如激光點雲、遙感數據得到,稱為真實的數據;同時還有虛擬的數據,比如現實中不存在的路口,仍需要規划出車線的,稱為虛擬的數據。這兩種數據都是靜態的,也是我國發展比較好的數據形態。

在此基礎上,有動態的數據。靜態數據與動態數據間,需要一個位置的參考基準。即通過基準位置(CRP),建立靜態數據和動態數據之間的關聯關係。

以上數據由政府牽頭統一採集,屬於合作領域。

2.競爭領域

各個圖商在基礎數據之上,構成一個競爭領域,即圖商附加數據。這些數據全部給自動駕駛車輛使用,同時車輛返回軌跡數據、道路感知數據給圖商,構成閉環。

目前,日本積極在國際導航地圖數據標準中爭奪話語權。也尋求國際合作,今年年初,日本主導的SIP宣布與德國自動駕駛評駕標準進行相關領域的測試合作。

這一切,都指向2020年東京奧運會,他們將完成自動駕駛從L3到L4等級的過渡,這就是日本在高精度地圖、動態地圖以及自動駕駛的國家戰略。

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