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高精度地图是实现自动驾驶的必要条件

发布时间:2019-08-15 18:56:20

  几乎不出意料的,自动驾驶汽车在2016 CES上又出了一把风头。不过,今年更多人把目光投向汽车以外诸如高精度地图、大数据、云计算等领域...

  还记得去年,好几家车企都把自动驾驶汽车开到了展馆,扎堆做起自动驾驶汽车的实际道路测试。最牛的是零部件厂商德尔福,改装了一辆奥迪SQ5,用9天时间行驶5500km横穿美国,其中99%的路都是自动驾驶的。然而,同样是德尔福,今年它们带来的是成本更接地气的传感器系统,以及实现V2E的整套解决方案。再比如,汽车业的两位大佬 丰田和通用都没有进行所谓的自动驾驶试验,而是不约而同地打算通过类似 众包 的方式获得地图数据。显然,大家都更加实际,开始为自动驾驶真正落地想着各种办法。

  高精度地图是否是实现自动驾驶的必要条件?对此,业内一直有所争论。的确,仅仅依靠汽车上安装的双目摄像头+毫米波雷达,或是高大上的酷似 花盆 的激光雷达(这届CES上, 花盆 的尺寸变小了),自动驾驶汽车也能完成一个个道路测试。然而,离开了高精度地图的自动驾驶,始终难以让人放心。

  本届CES上,Velodyne带来了更小、更便宜的 花盆

  我曾和德尔福的人交流过。那辆装着20个传感器、6个雷达系统的奥迪SQ5,完全凭借自己对外界环境的感知与判断,完成了99%的路程。然而在测试过程中,工程师却发现一些问题。比如,在通过由大量钢材制造的桥梁时,雷达系统没有因为信号会被钢材反射而受到影响;而当空气中的水汽过重,或者太阳照射角过低(比如清晨或傍晚),摄像头的准确度会受到影响。显然,从目前来看,单纯的 自主式 自动驾驶汽车,还无法满足车规级的使用需求。

  相信看过诺兰电影《记忆碎片》的人,都深刻体会过记忆对正常生活的重要性。只有超短期记忆的主人公,只能根据刚刚发生的事进行判断,得出简单的结论也变得异常复杂。而如果把传感器比作自动驾驶汽车的眼睛,把控制系统比作大脑,高精度地图就是记忆,而就是交流。

  采用 众包 方式生成的地图数据

  一辆有 记忆 的自动驾驶汽车,可以对道路环境进行提前预判。高精度地图中已存储了路面坡度、曲率、车道宽度、路面材质、道路标识等众多信息,车辆可以选择最合理的策略,提高系统运行效率。即使在 眼睛 受到干扰,无法充分发挥作用时,高精度地图也能在很大程度上保证系统的运行安全。

  当然,有了 记忆 以后,如果再加上 交流 ,事情就会变得更加靠谱。

  记忆 来自高精度地图, 交流 来自云计算和大数据,正因为如此,当与整车相关的自动驾驶技术越是进步,人们对高精度地图和大数据、云计算的需求也就愈发强烈。去年,德系三强ABB组团出动,只为了HERE手头的200万公里高精度地图数据。今年的CES上,微软、爱立信都成为自动驾驶领域多个合作的一方,自然也与它们在通信技术方面的积累密不可分。

  实际上,对自动驾驶这个新鲜事物而言,无论是整车,还是地图、通信、云计算、大数据,每个都有着不低的专业门槛。拿地图来说,尽管地图数据的采集方式不断进化,但获取高精度地图数据仍然需要持续积累,尽管丰田和通用的 众包 方案可以让车主成为数据采集员,但精度能否达到自动驾驶汽车使用条件,会不会涉及侵犯隐私,都还有待商榷。退一万步,地图测绘是涉及国家安全的专业领域,就算技术层面真能解决也未必可行。

  所以,无论是那个领域的佼佼者,面对自动驾驶,都不可避免地需要找到小伙伴。虽然谷歌和福特没有如约在CES上牵手,但谷歌寻找汽车合作伙伴的消息可是实实在在的。乐视造车被炒得轰轰烈烈,但真要落实到产品上,还是需要拉上阿斯顿马丁和法拉第。至于不久前把自动驾驶汽车开到乌镇的百度,如果真要自己造车,恐怕也只能是死路一条。

  这样,我们就不难理解CES上曝光的一对对组合 沃尔沃与爱立信,微软、沃尔沃、日产、哈曼和IAV、福特、亚马逊和大疆,还有德尔福和高德。

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