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高精度高德地图标注公司地址让无人驾驶汽车“认路”

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  你出门都不认路,怎么写地图的稿子?当记者动笔时,身旁的友人这样问道。未来的无人驾驶汽车也面临同样的问题。虽然作为眼睛、耳朵的传感器遍布全身,但无人驾驶的汽车却无法改变不认路的事实。好在如同当下许多路痴借助导航地图可以在城市中驾驶汽车一样,未来的无人驾驶技术中,高德地图标注公司地址的应用或许是不可或缺的部分。 那么,高精地图与日常所使用的导航地图有何不同,无人驾驶汽车又要如何使用地图?
1无人驾驶为何需要高精地图?
去年,沃尔沃推出XC90时,记者体验了其自适应巡航和车道偏离系统。在车道清晰的路上,无论是弯道还是昏暗的隧道中,启动以上功能之后,松开方向盘,车辆也可以很好的保持在车道内,并与前车保持安全距离,车辆信心十足地进行着无人驾驶。
但如果车道模糊,或被积雪、积水覆盖时,车辆需要变道时,又该怎么样?《经济学人》的报道显示,目前车载LIDAR(光学探测和探距,即光学雷达)和雷达的邮箱测距范围约为50米,但在雨中或被前面汽车遮挡时,测距范围便大大减小。在高速行驶时,即便最智能的汽车也只能提前大约一秒半看到路况。这时,预见的能力便非常重要。自动驾驶时,车辆需要解决三个问题:我在哪里?前方是什么路况?如何舒适、便捷、安全的到达目的地。5月24日,在高德数据中心媒体开放日活动中,高德汽车大客户业务总经理、自动驾驶技术专家阿荣向中商汽车表示。
阿荣解释道,通过自动驾驶的地图数据将提供现实世界真实位置,让车辆知道自己在哪里;通过云端,提供包括天气、交通路况等动态环境数据服务,让车辆知道前方及周边在发生什么;同时,高德还可以向车辆提供人类的驾驶习惯数据,让其能够更像人类一样的开车,舒适便捷地到达目的地。而这样的三层作用,也就构成了高德面向自动驾驶的活的数据服务。
阿荣表示,高德活的数据服务是一个统称的说法,里面包括最底层的自动驾驶地图,即高精度地图,上层还包括动态的环境数据,个性化、人性化的驾驶行为习惯数据,甚至是用户档案数据。万变不离其宗,都没有离开数据,只不过这个数据不是十几年前纯静态,其定义的外延已经非常丰富。
2地图如何活起来?
无论对于人类还是自动驾驶汽车来说,地图的一个核心用途便是标记我在哪里的定位问题。
高德十余年的发展阶段也正是地图技术发展的一个缩影。高德集团副总裁姜德荣向中商汽车表示,高德经历了三个发展阶段,首先是在汽车行业称之为基础导航地图;第二个阶段是ADAS(高级驾驶辅助系统)级别的地图,高德可以做到5米的绝对精度和1米的相对精度。而第三个层次便是自动驾驶级别的高精度地图。
阿荣表示,目前高德的高精度地图精度可达到10厘米。相比于普通的导航地图,适用于自动驾驶的高精度地图中,从每一条车道线的形状,包括绿化地、路边护栏、斑马线,路牌、出入口等所有要素都被精准的体现出来,还原现实世界。
而为了要准确描绘现实世界,则需要大量的数据采集。中商汽车了解到,2011年,高德将把所有采集车升级到米级的采集精度。2015年则开始研发厘米级的高精度采集设备。高德自动驾驶级别的高精度采集车,车顶的采集设备集成了CCD相机、激光仪、GPS天线等,可以实现同时进行高精度地图和三维影像采集。目前,高德拥有百辆高精度采集车,计划在今年实现全国高速100%高精度地图数据覆盖。
通过高精度采集车采集而来的数据是非常庞大的。已被谷歌收购的地图公司HERE的采集车,行驶一天可以累积100gb乃至更多的数据。随着大量需要被整合的数据出现,自动识别与自动差分技术被更多的应用。高德表示,去年其地图生产效率同比翻番,预计2016年可以在此基础上同比再翻一番。
而更大的难度是如何保持地图的鲜度。当数据采集完成之后,出现的新建筑、路政改造或临时限行,都将使自动驾驶汽车面临危险。
阿荣表示,在完成基础的高精地图数据采集之后,对于路面发生的变化,高德主要采用车端和云端两种方式进行发现。在车端,通过与高德达成数据上传协议的采集车、出租车、私家车、物流车等多类车辆内的摄像头,通过本地的视觉识别,发现例如路杆、箭头等要素,通过高精定位,将车辆周围前后十米的要素全部上传。通过已定的算法,与基础地图数据进行比较从而发现新的不同。之后在云端的智能调度系统可以将车端发现的不同传回给后台,后台要求采集车前往特定的地点采集特定的要素。
除此之外,高德也将按照不同区域的特点,配合以周期性的扫街采集。对于实时的路况变化情况,目前高德的导航地图,支持用户反馈问题,30分钟纠错,可以支持道路封闭,交通、数据的更新。随着时间的推移,高精地图的实时性和新鲜度会越来越好。这在导航地图已经得到证实。导航地图刚开始做的时候,一年、两年才能更新一遍,但之后开始分级去做,把不同的要素采用不同的更新频率,最快的可以做到分钟级。阿荣表示。
3高精地图的战国策
高德是国内首个拿到自动驾驶商业订单的公司。阿荣不无骄傲地向中商汽车表示。
目前世界上有包括HERE,tomtom等在内的地图公司也正在加紧布局适用于自动驾驶的高精地图。阿荣表示,相比而言,高德目前的采集精度和稳定度很高,同时其产品化的成熟度也在不断发展。尤其值得注意的是,借助阿里体系,目前高德高精地图,在数据系统,生态循环闭环系统等已经具备的资源,以未来可能有的资金、资源的覆盖能力上,在全世界范围内都非常突出。与HERE相比,大家的做法很相似,区别在于资金和资源能力。
对于高德是否会成为完整的自动驾驶解决方案提供,阿荣表示仅是做自动驾驶地图便已经是技术和资本密集型的企业。而要做到自动驾驶解决方案的产业化和产品化,则需要更大量的资金投入。绝对不是说我投十亿研究研究,就可以有自动驾驶的解决方案的。高德将以数据为核心进行外扩,至于时间和方向,仍在探索当中。
阿荣同时表示,自动驾驶目前仍是以车企为主导。
阿荣表示,目前汽车厂商在对于高精地图纯数据的需求相类似,都是基于要素、属性、精度、数据模型、质量等等,区别主要在于属性和要素数量不同。从本质来说,车辆对地图的应用方式取决于底层的数据软件,其主要有两种方式:使用神经网络,模拟人类大脑的方式,用学习的方式去训练车辆;类似人类做导航软件的模式。
而区别与竞争则在于车辆应用数据时候的算法。当不同的传感器接收到的信息不一样,以及收集到的信息和地图的信息不一样时,车辆到底要信谁。对此,汽车企业需要对车辆的容错机制做大量的工作。车辆到底要信谁的,还是谁都不信,还是做一个二次融合,加权平均,各家的算法可能不一样。未来的竞争点将可能在于每家不一样的算法所体现出的自动驾驶时的稳定性和安全性。
阿荣认为,互联网公司目前并不具备提供很强的自动驾驶完整解决方案的能力。你必须考虑车辆的容错性,这部分和软件、硬件、整车的结合度都太强了。这种情况下你都不懂车,你去给一个方案,是比较难的。

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