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四維圖新馬周:高精度地圖對自動駕駛意義更大

作者:騰飛

編輯:小旭

圖片:騰飛

官網:iterduo.com

為迎接自動駕駛技術帶來的時代的來臨,四維圖新圍繞打造「智能汽車大腦」的戰略願景,形成從導航地圖、車聯網到自動駕駛、晶元,再到位置大數據的五大業務板塊布局,進而圍繞核心業務全方位發力自動駕駛。近日,我們採訪到四維圖新自動駕駛研發部經理馬周,圍繞四維圖新不斷優化業務布局的同時如何在自動駕駛領域的發展進行了深入溝通。

現在學界普遍認為,國內自動駕駛基本上處在L3級別,從技術支持的角度來說,目前四維圖新已經實現高速路自動駕駛,包括從高速到高速的匝道路徑規劃。另外馬周指出在自動駕駛過程中,車能開多快主要取決於環境感知的能力,取決於感測器能夠「看」多遠。如果在幾百米外可以清晰地觀察到路面情況,並及時做出調整和規劃,車速完全可以提升到和人類駕駛時差不多。

在自動駕駛過程種,地圖的含義更為豐富,地圖可以為車輛提供決策的基礎,也是車輛做提前預判的基礎。正因為如此,依託於其作為圖商巨頭的製圖技術、人才、經驗以及資質,四維圖新在2015年就開始採集製作高精度地圖。今年5月,四維圖新與Here的合資公司圖新瀚和成立,引入Here的經驗與模式在中國開展服務。同時,四維圖新間接與Here的大股東,德系三車廠達成合作。未來,四維將與奧迪、寶馬、賓士就新型車載感測器數據的收集和處理平台搭建進行探討,目前已確認引入6種新型感測器,用於高精度地圖的平台化採集。

而從自動駕駛技術走向消費者的角度來看,馬周比較看好公共交通領域的應用。一方面,自動駕駛對社會基礎設施建設要求比較高,比如車道線、紅綠燈、交通規則等,但是公共交通可以由政府設立專門的道路和設施,等於是降低了自動駕駛技術的開發難度,更好的走向大眾。另一方面,通過政府的扶持和推動,新興的技術能夠快速上馬,獲得大量使用數據,推動了技術進步。

另據馬周透露,四維圖新未來要打造兩個「腦」,一個是非規則化的「腦」;一個是深度學習的「腦」。現在四維圖新的自動駕駛演算法,主要還是在規則化的策略;後階段會融入深度學習,積極探索深度學習在策略、控制、規劃等領域的應用。在他看來,目前自動駕駛方向,已經實現的端到端技術,尚且只能算作「玩具」。由於深度學習的黑箱,人們難以對其工作過程進行拆解,在尤其關注安全的自動駕駛領域,大家對深度學慣用於決策基本都持謹慎態度。深度學習在自動駕駛領域仍重道遠。

最後,馬周也談對自動駕駛技術人才培養的觀點,雖然目前沒有專門的課程來教學,目前一些細分領域的知識都已經應用到自動駕駛中,比如神經網路學科早就出現了,最開始只停留在理論層面,後來隨著技術發展很多知識應用到了醫療器械領域,而如今隨著人工智慧的崛起,神經網路又被應用到機器感知層面。所以說這部分的人才儲備總體是夠的,現階段只是因為供求關係的原因導致市場價格波動。

目前看來,高精度地圖對於自動駕駛的意義主要有以下幾點:

第一,極端天氣和環境下的位置感知。舉個例子,雨天積水發射燈光、冬天路面積雪覆蓋等情況下,利用視覺感測器和激光雷達是很難識別車道線的,這時候就需要高精度地圖來提供輔助。高精度定位配合高精度地圖,車輛可以對自己的位置做出非常準確的判斷,而後控制車輛按照預定方向行使。

第二,自動駕駛的安全性和舒適性。例如車輛在一條很長的高速路行使,如果在這條高速路上有一個很急的彎道,如果用視覺或激光雷達的方式去判斷,車輛快開到這個彎道的時候才能去做出判斷,這樣會造成急剎車、急轉彎等現象,這個時候會給整個駕駛的安全性和舒適性造成影響。但如果使用高精度定位技術,車輛對自己的位置有清晰的了解,車輛可以通過自己的智能決策系統去判斷,什麼時候、提前多少米開始剎車、轉向以及轉向的角度。這種方式提升了整個駕駛系統的安全性和舒適性。

第三,V2X應用。在交叉路口的車輛穿行和避讓場景中,如果每一輛車都能夠精確地定出自己的位置,通過車車通信和車路通信把自己的位置分享給其他車輛,那麼每輛車都會對彼此的位置和路口的交通情況有清楚的了解,通過這樣一種智能路車調度系統,可以實現交叉行駛車輛的調度。達到一定程度的話,甚至可以取消紅綠燈。

第四,節省自動駕駛系統運算量。利用圖像識別和激光點雲演算法,不管是存儲量還是運算量都是巨大的,所以目前我們看到一些自動駕駛車的後備箱里,實際上放了一個非常大型的伺服器去做運算和處理的。這種模式是很難實現工程化或者商業化應用的。如果利用衛星定位,就可以定位出車輛大概在這個道路的某一段,或者說在道路非常精確的某一個路段上,在做點雲匹配時,就完全沒有必要把整個城市或整條道路的這個點雲圖像資料庫都調入做匹配處理,只需要調用一段數據就可以了,這樣會大大縮短存儲量和運算量。

也正是如此,高精度地圖在自動駕駛整體解決方案中扮演的是地圖感測器的角色,它與激光雷達、攝像頭等感測器一樣,是非常關鍵的一環。

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