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开车从北京去天津旅游,不认识路怎么办?对于车主来说,车载导航或者一部带有地图App的智能手机就足以解决这个难题.但有一个问题,却隐藏在看不见的未来背后——当无人驾驶到来时,要给汽车看什么样的地图?
让一辆车自己跑起来已经不再是问题,在限定的路径中,以限定的速度,按照限定的轨迹,园区、机场等场景的无人车已逐渐投入了使用；但对于理想中的无人驾驶,更复杂的陌生场景、高速行驶的状态,还处于探索之中,而高精度地图正成为探索的关键,也是瓶颈.
自动驾驶的瓶颈
汽车智能业务总监黄亮2015年来到四维图新在他看来四维图新对自动驾驶的研究始于2013年对高精度地图的研发.原因很简单,之前的导航地图已经足够普通人日常的使用,而高精度地图,则是天然应用于自动驾驶的.
2015年时,自动驾驶的概念虽然已经火热,但领域中的人才却不多,学习计算机出身的黄亮一直从事于地图行业,并将解决自动驾驶中地图的应用视为自己的奋斗目标.当时四维图新是国内少数既有资质背景,又有十余年地图行业积累的公司.
按照SAE（美国汽车工程师协会）将自动驾驶从L1～L5的级别划分,业内普遍认为,从L3开始,就需要高精度地图的支持.如何评价高精度地图对自动驾驶的意义?思考这样的场景：一辆无人驾驶的车和一辆司机驾驶的车,在行驶中司机可以通过肉眼观察道路,无人驾驶汽车则是通过激光雷达等设备来感知,但在路线规划、决策和定位上,人类司机可以看导航软件,机器却看不懂,或者说无法理解人类用的导航地图.
黄亮说这也是他们目前专注于在解决的核心问题,让汽车理解电子地图.类似于人类打开地图App第一件事就是定位,无人驾驶应用电子地图首先要解决的也是高精度定位,汽车需要知道,自己在地图的哪个位置上,才能有后续的路线规划.GPS是目前普遍的定位手段,但黄亮说,这只能解决80%的定位,由于目前GPS的算法只能支持1赫兹～2赫兹的频率（0.5秒～1秒/次）,而无人驾驶需要达到至少100毫秒（0.1秒）的反应速度,导致时效性不足,另一方面,多路径效应如云层的遮挡、地物的屏蔽和楼宇的反射等,也会让定位不准确,而多套卫星的组合定位虽然能提升准确度和实时性,也会极大提升成本,并不具备经济可行性.
四维图新结合了多种定位手段互相融合冗余进行精准定位.在有GPS信号时使用RTK（Real - time kinematic,实时动态）载波相位差分技术进行定位,获取位置和速度数据；另一方面,利用高精度地图（HAD Map）和传感器（Sensor）进行匹配定位.如果说GPS是定位地球上的绝对位置,HAD Map+Sensor則是通过获取参照物信息,来得到在高精度地图上的相对定位.传感器包括摄像头、激光雷达和毫米波雷达,分别对应不同的感知特点：摄像头可以识别车道线,以及马路上的指示牌等标志物,指示物会有诸如“此处距离天津50km”等信息,摄像头接收后通过语音识别技术,就可以和高精度地图上的指示牌一一对应,从而获得相对位置,现在目前可以识别的物体已有指示牌、龙门架、灯杆等13种；激光雷达相比摄像头获取的信息量较少,但可以精准测距；毫米波雷达的优势是可以精准测速,而且可以识别移动的车辆并在实时地图中将之剔除.通过三种传感器和四维图新的高精度地图匹配融合,就形成了可以和GPS的初始位置、姿态、速度等数据互补的全语义三维地图方案,满足全场景的定位需求.
在目前低速、限定场景的无人驾驶试验中,大多没有应用高精度地图,仅通过感知外界信息规划并遵循设定路线行驶,高精度地图则是能支撑范围更大,信息更丰富,更高级别无人驾驶场景.黄亮告诉记者,高精度地图在无人驾驶上的应用,还需要等待全产业链的成熟,比如传感器、核心计算单元等价格的下降和技术更加成熟,但研发却是时不我待,而目前四维图新在商用车上,已经初步应用于辅助驾驶,提供了限制安全速度、减少油耗等功能.
未来地图生态
车厂一直是四维图新的重要客户,在近几年的转型中,四维图新变得更加专注于汽车,目前四维图新的业务分为导航、车联网、大数据、芯片和智能驾驶五部分,并将“智能汽车的大脑”作为新的业务方向,而这也是和汽车行业的发展分不开的.
在过去,汽车行业是以主机厂为核心形成的整个供应链的管理,随着传统汽车逐渐联网,早期的TSP（汽车远程服务提供商）出现了,在终端完成联网后,大数据和人工智能,又催生了汽车的智能网联系统.四维图新副总裁白新平从事于车联网,在他看来,汽车的发展轨迹,就是逐渐将人从开车中解放出来,直至达到自动驾驶.
最初以地图和导航起家的四维图新,对比实时地图和离线地图后发现,联网是大势所趋,而在联网之后,通过终端可以提供更多的服务,并形成闭环的生态,这也是四维图新转向车联网的直接原因.
在传统的汽车导航领域,四维图新开发ADAS地图已有十余年,地图内容包含高精度几何、坡度、横向等的结构信息,并且开发了复杂车道模型,能够将道路相关信息,包括宽度、车辆数量、出入口进行详细表达,可以支撑L1-L2级别的自动驾驶.
应用于自动驾驶的高精地图在更新频率上有着极高的要求,越来越多的车厂意识到,想要做到地图实时更新,仅仅依高精度地图供应商很难做到地图的全面覆盖.因此,四维图新正在积极合作伙伴,建立生态圈.四维图新智能地图研发总监于立志在演讲中谈到,未来动态地图生态的建立,还需要车厂和图商的共同努力.
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