3月23日,華為在2023春季旗艦新品發(fā)布會上,華為終端BG CEO余承東透露,華為即將上車搭載的高階自動駕駛系統(tǒng)ADS 2.0版本,將不依賴于高精度地圖,而是主要通過車端融合感知來進行環(huán)境識別。就在之前,理想汽車首席執(zhí)行官李想也發(fā)出了一封全員信,信中表示,理想汽車的端到端訓(xùn)練城市NOA導(dǎo)航輔助駕駛(不依賴HDMAP,即不依賴高精地圖)將會在2023年底開始落地。而小鵬汽車董事長兼首席執(zhí)行官何小鵬在小鵬汽車全員會上也明確提出,2023年的X-NGP輔助駕駛要拋掉高精地圖。高精度地圖,曾被眾多汽車工程師認為是汽車的“上帝視角”和“千里眼”,也曾被很多人稱作是自動駕駛技術(shù)的重要“拐杖”,而隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展,越來越多汽車主機廠正在著力于扔掉這跟“拐杖”,希望讓自動駕駛走向“重感知”的道路上來,高精度地圖正在從自動駕駛必需品,逐漸走向邊緣化。
什么是高精度地圖?
不同于普通的電子導(dǎo)航地圖,高精度地圖擁有更高精度(可以達到厘米級)、更多數(shù)據(jù)維度、定位也更加精準(zhǔn)。垂直方向的信息也可以在高精度地圖上精準(zhǔn)顯示,如道路的彎度、坡度等信息,此外,像是車道線位置、類型、寬度;交通信號燈、路邊地標(biāo)及障礙物等元素,都可以在高精度地圖上詳細標(biāo)注,可以實現(xiàn)車道級規(guī)劃,這些信息將讓自動駕駛汽車獲得更多的交通數(shù)據(jù)信息,讓行駛更加安全。
由于高精度地圖需要存儲和呈現(xiàn)車輛環(huán)境數(shù)據(jù)和交通運行數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)有動態(tài)的,也有靜態(tài)的,只是通過一張圖層難以實現(xiàn)這個效果,因此,需要將高精度地圖進行分層,每一層體現(xiàn)一種環(huán)境要素或者交通要素。歐洲將高精度地圖圖層分成來靜態(tài)、準(zhǔn)靜態(tài)、準(zhǔn)動態(tài)和動態(tài)4層,中國則提出了將高精度地圖分為道路層、交通信息層,道路-車道連接層、車道層、地圖特征層、動態(tài)感知層、決策支持層7層的分類方法。但根據(jù)識別信息的運動形式和種類,可以大致分為動態(tài)要素和靜態(tài)要素。動態(tài)要素包含實時動態(tài)目標(biāo)和非實時動態(tài)目標(biāo),而靜態(tài)要素包含道路交通設(shè)施、安全輔助數(shù)據(jù)、車道網(wǎng)及道路網(wǎng)等信息。
高精度地圖分層
高精度地圖的建立需要收集和處理大量的數(shù)據(jù),以生成地圖數(shù)據(jù),主要包括地圖數(shù)據(jù)采集、地圖數(shù)據(jù)處理和地圖數(shù)據(jù)應(yīng)用三個部分。
地圖數(shù)據(jù)采集
地圖數(shù)據(jù)采集是高精度地圖技術(shù)的第一步。通常采用的方法包括激光雷達、車載攝像頭和高精度定位等多種傳感器的融合,將環(huán)境中的數(shù)據(jù)收集下來。在數(shù)據(jù)采集的過程中,需要保證數(shù)據(jù)的精度、全面性和實時性。因此,在采集數(shù)據(jù)時,需要考慮車輛的位置、傳感器的精度、環(huán)境因素以及數(shù)據(jù)質(zhì)量等多個因素。采集到的數(shù)據(jù)通常包括車道線、路口、交通標(biāo)志、交通信號燈、障礙物等環(huán)境信息。
地圖數(shù)據(jù)處理
地圖數(shù)據(jù)處理是將采集到的數(shù)據(jù)進行加工處理,并生成高精度地圖的過程。數(shù)據(jù)處理的過程中,需要進行數(shù)據(jù)清洗、特征提取、地圖構(gòu)建和數(shù)據(jù)更新等多個步驟。其中,數(shù)據(jù)清洗是指去除噪聲和無效數(shù)據(jù),以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性;特征提取是指從原始數(shù)據(jù)中提取特征信息,例如車道線、路口和交通標(biāo)志等;地圖構(gòu)建是將提取到的特征信息轉(zhuǎn)換為地圖數(shù)據(jù),包括路網(wǎng)、車道線、交通標(biāo)志和障礙物等;數(shù)據(jù)更新是指將新采集到的數(shù)據(jù)加入到地圖中,以保證地圖數(shù)據(jù)的實時性和全面性。生成的地圖數(shù)據(jù)還需要進行儲存,以供后續(xù)使用,常用的儲存方法包括云存儲和分布式存儲等,隨著時間的推移,高精度地圖的數(shù)據(jù)還需進行更新,以確保高精度地圖數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實用性。
地圖數(shù)據(jù)應(yīng)用
地圖數(shù)據(jù)應(yīng)用是將高精度地圖應(yīng)用于輔助自動駕駛汽車行駛的過程。在自動駕駛汽車行駛過程中,高精度地圖可以提供精確的位置和路線信息,幫助車輛進行導(dǎo)航和行駛決策。同時,地圖中的環(huán)境信息還可以幫助自動駕駛汽車識別和避讓障礙物、識別交通標(biāo)志和信號燈等。
為什么要擺脫高精度地圖?
隨著越來越多智能汽車企業(yè)嘗試走向“重感知”的方向,高精度地圖在行業(yè)的認可度正面臨著走向邊緣化的階段。為什么要嘗試擺脫高精度地圖?1、數(shù)據(jù)采集和更新成本高:高精度地圖需要大量的數(shù)據(jù)采集和更新工作。這包括使用激光雷達、相機等傳感器對道路、交通標(biāo)志、道路標(biāo)線等進行精確的掃描和記錄。這些傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過處理和驗證,以生成準(zhǔn)確的高精度地圖。然而,采集和處理這些數(shù)據(jù)的過程非常耗時且昂貴。此外,為了保持高精度地圖的最新性,還需要定期進行更新,這意味著持續(xù)的數(shù)據(jù)采集和處理成本。2、維護和更新復(fù)雜:道路網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)性使得高精度地圖的維護和更新變得復(fù)雜。道路建設(shè)、交通標(biāo)志更改、交通狀況的變化等都會對地圖數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響。因此,高精度地圖需要及時的更新和維護,以確保其準(zhǔn)確性和可靠性。這需要建立一個有效的反饋機制,收集來自駕駛者、城市規(guī)劃部門和其他數(shù)據(jù)源的信息,以及專業(yè)團隊對數(shù)據(jù)的驗證和更新。3、隱私和安全問題:高精度地圖涉及大量的位置數(shù)據(jù)和道路信息。保護用戶的隱私和地圖數(shù)據(jù)的安全是一個重要的考慮因素。地圖供應(yīng)商和相關(guān)利益方需要確保數(shù)據(jù)的安全存儲、傳輸和處理,并制定合規(guī)性政策和措施,以保護用戶隱私和防止地圖數(shù)據(jù)的濫用。4、地理覆蓋范圍有限:構(gòu)建高精度地圖需要大量的人力和物力資源。因此,在初期階段,高精度地圖主要覆蓋城市和主要道路網(wǎng)絡(luò),而較偏遠地區(qū)和農(nóng)村地區(qū)的地圖數(shù)據(jù)可能相對不完整。這是由于數(shù)據(jù)采集困難、覆蓋范圍較小以及資金和資源限制等因素導(dǎo)致的。這限制了自動駕駛車輛在廣泛地理區(qū)域內(nèi)的應(yīng)用和普及。5、標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議缺乏統(tǒng)一:自動駕駛車輛所需的高精度地圖需要與車輛的傳感器和控制系統(tǒng)進行有效的集成。然而,由于缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議,不同高精度地圖供應(yīng)商和車輛制造商之間的互操作性存在困難。這使得地圖數(shù)據(jù)的交換和使用變得復(fù)雜,導(dǎo)致了更高的成本和技術(shù)難度。缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議會阻礙地圖數(shù)據(jù)的無縫集成和共享,限制了自動駕駛車輛的普及。
可以不需要高精度地圖嗎?
雖然越來越多智能汽車企業(yè)嘗試弱化高精度地圖在自動駕駛汽車中的參與度,但現(xiàn)實卻與想法完全相反,現(xiàn)階段想要讓自動駕駛汽車實現(xiàn)L3級別,沒有高精度地圖的參與是完全實現(xiàn)不了的。在“重感知”的理念中,自動駕駛汽車應(yīng)當(dāng)可以和人類駕駛員一樣,能自動識別交通環(huán)境信息,且可以對多變的交通環(huán)境做出快速反應(yīng),但現(xiàn)階段的技術(shù),卻無法實現(xiàn)這些要求,由于感知硬件和自動駕駛軟件并不完善,在多數(shù)交通環(huán)境下,還是無法成為老司機,因此在自動駕駛未來很長時間的發(fā)展中,依舊無法完全擺脫高精度地圖。
審核編輯黃宇
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