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除了精准定位 高精地图还能为自动驾驶汽车做点啥?

来源:盖世汽车 作者:盖世汽车  发布时间:2017-7-13  浏览(92)次

  高精度地图,顾名思义相较于目前普通车辆上使用的电子地图,精度更高,且显示的环境图像更清晰,可提供的道路交通信息元素更丰富。

  一般来说,目前市场上普通车辆导航用的电子地图,坐标精度大约在10米左右,即地图上某个目标偏离其实际位置的误差约为10米。而高精度地图,坐标精度则保持在1米以内,特别对于车道和车道、车道和车道线的相对位置,精度更高,可达厘米级,且连每个车道的坡度、曲率、航向、高程等数据都可以测量。因此在汽车自动化、智能化呼声日益高涨的当下,格外受各方造车势力的青睐,甚至被认为是实现自动驾驶的必要条件。

 

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  那么,高精度地图究竟是如何助力汽车自动驾驶的呢?据了解,主要有以下几种方式:

  第一,帮助自动驾驶汽车进行车辆定位。以百度BCU-MLOP为例,BCU-MLOP是百度基于高精度地图,同时配合GPS、摄像头与 IMU 等传感器,打造的可提供自动驾驶所需高精度定位的专用计算平台。其中,高精度地图主要用于与视觉传感器收集的信息进行匹配。

  百度的BCU-MLOP里存储了大量中国境内的高精度地图数据,当自动驾驶汽车行驶在路上,车上的视觉传感器也会收集到一些环境信息,如果这两类数据针对某个位置显示的信息一致,如目标位置周围道路的形状、人行横道、道路信息指示牌等参照物,即可表明自动驾驶汽车到达了该指定位置。据悉,通过BCU-MLOP进行自动驾驶汽车定位,可输出厘米级车辆定位,即横向20厘米的定位精度,纵向则稍大一点,约2米,纵使如此定位精度也远高于现在一般的电子地图。不仅如此,百度的BCU-MLOP还具备云端更新数据和算法的能力,可满足自动驾驶汽车的多种需求。

  第二,辅助自动驾驶进行环境认知。虽然当前自动驾驶汽车上搭载了诸如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等各种各样的传感器,但每种传感器都有自己的缺陷,比如激光雷达在雨雪雾等极端天气下性能较差,且价格昂贵,而毫米波雷达主要缺陷在于精度还不够完美。所以现在很多人提出了传感器融合,这确实能一定程度上弥补单个传感器的缺陷,不过在目前部分传感器价格没有降下来的情况下,依旧难言“满意”。

 

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  相比之下,用高精度地图对其他传感器无法探测的部分进行补充,更容易达到。为什么这么说?因为高精度地图不仅可以精准检测车道数量、车道线类型、车道宽度等车道相关的属性信息,连路上的道路标线、街道信号、交通灯、限高甚至路上的坑洼都能看得清清楚楚,并进行实时更新。如此一来,一旦碰上大雾或雨雪天气,当其他传感器无法正常工作时,高精度地图便可以提供相关信息,供自动驾驶汽车准确判断周边的环境情况,安全行驶。

  第三,路径规划。这一功能常见于我们去某个地方,已经事先规划好了路线,但由于自动驾驶汽车所需的高精度地图可以实时更新交通路况信息,当出现交通拥堵或其他突发状况时,自动驾驶车辆会即时调整最优路线,借助高精度检测的信息重新规划路径。

  除了以上点,据高德高精地图团队负责人谷小丰介绍,在自动驾驶汽车的控制环节,高精度地图其实也可以提供相应的驾驶辅助。举个例子,当自动驾驶车辆要进行加速或转向等操作时,高精度地图检测到的道路曲率、航向、坡度等信息,可以指导车辆以什么样的速度、什么样的角度进行转向才不会出现事故。

  然而,高精度地图之于自动驾驶汽车固然不可或缺,目前仍存在不少挑战。据谷小丰日前在中国国际智能网联汽车技术年会上透露,主要有以下几大难点亟待解决:在定位图层,究竟该运用什么传感器看到高精度地图对应的地物;为更好地支持自动驾驶汽车,高精度地图该多久更新一次;以及审图政策方面的挑战……而要处理这些问题,需要车企、各级供应商、自动驾驶技术公司、芯片厂商和图商通力协作,攻克难关,共同推动自动驾驶汽车最终量产。

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