攻克技术难关!三菱机电研发出在极端天气下无人驾驶新技术

2020-06-12来源: 互联网关键字:汽车电子  无人驾驶汽车  三菱

据三菱方面介绍,最大的不同点于其系统的“差异化提取”技术,能够自动识别与上次绘制的地图中不同的、或者说变化了的地方,进行绘制。这样一来,系统只传输和更新变化了的路况信息,而不是每次都要将海量的高精度地图数据重做,这将大大提高传统意义中高精度地图的绘制效率,同时降低资源投入和成本。

在通往自动驾驶实现的道路上,其中的障碍之一,就是极端天气,例如雪。


2015年,谷歌公开承认,尽管自动驾驶汽车武装了各式各样的高精度传感器,仍旧逃不掉变幻的天气条件下对道路的绘图和导航难题。曾经,为了攻克雨天路况,谷歌Waymo团队为摄像头传感器加装了雨刷,但全面实时地掌控路况还是很难。


日前,一家公司迈出了更远的一步。


有趣的是,方案的源头并非专注自动驾驶的技术企业,也不是车厂,而是日本老牌电器公司三菱电机(Mitsubishi Electric,ME)。


可以想象,雪天对于自动驾驶系统需要感知的路面车道线、标识等信息将带来“灾难性”的毁灭。就像给路面盖上一层白色毯子,雪会覆盖掉非常多的辅助车辆安全驾驶的信息。而三菱电机开发的技术路径,则是通过“位置信息增强”算法,用GPS数据纠正由天气情况对路面探测造成的影响。


几乎所有人都听过三菱电机的名字,在日本,自上世纪80年代起,三菱电机因其电视机和录像机产品线成为当地家喻户晓的品牌,如今这两条产品线已经停产,三菱电机的核心业务转向机器人等工业自动化产品,以及AI产业链。

时间追溯到今年3月召开的德国汉诺威国际信息及通讯技术博览会(CeBIT),三菱电机发布了基于AI的移动绘图系统(Mobile Mapping System,MMS)。据雷锋网·新智驾了解,MMS利用摄像头和其他传感器创建“高精度动态3D地图,用来提供道路和周边物体信息”。


官方介绍,这个绘图系统的传感器能够被集成到任何普通家庭乘用车车身,并创建点云图。激光在扫描障碍物的同时,系统会依托三菱的AI技术对反射得到的数据进行绘图。据悉,通过在驾驶途中使用激光雷达、摄像头和GPS传感器,系统的实时绘图精度已达到10cm甚至更高水平。三菱电机希望,这个系统未来能被应用在自动驾驶,甚至更多场景中。


通过车载传感器进行实时高精度地图数据生成,这其实并不是什么新技术了,三菱电机有什么不同呢?据雷锋网新智驾了解,利用三菱提供的算法和传感器硬件装配,MMS系统能够比以往绘图系统的地图生成速度快10倍,并且成本更低。


据三菱方面介绍,最大的不同点于其系统的“差异化提取”技术,能够自动识别与上次绘制的地图中不同的、或者说变化了的地方,进行绘制。


这样一来,系统只传输和更新变化了的路况信息,而不是每次都要将海量的高精度地图数据重做,这将大大提高传统意义中高精度地图的绘制效率,同时降低资源投入和成本。


当然,因为搭载的传感器与市面上的绘图系统并无差异,MMS系统也不可规避地面临雪天探测失灵的绘图难题。为了攻克这个技术难点,三菱开发了一种名为“厘米级增强服务”(CLAS)的定位手段,它基于日本准天顶卫星系统(QZSS)实现,而三菱电机是这个国家级项目的主要政府承包商。


CLAS补足了MMS的技术空缺。具体而言,CLAS从卫星获取数据,基于地面传感器识别车辆位置,然后再利用“位置增强”算法进行一些误差纠正。通常而言,卫星精度在10米左右,而CLAS的算法能够将这个数字进一步优化到厘米级。

近期一个关于自动驾驶的分析报告指出,自动驾驶技术具备可行性的前提是,车辆对周边环境的感知精度应保持在25cm以内。而据CLAS给出的数据,其水平精度12cm,垂直精度24cm。


所以总的来说,将MMS 3D绘图系统与更精确的位置感知相结合,一定程度上,自动驾驶系统可以不需要识别车道线来进行驾驶决策。据雷锋网了解,目前三菱已经成功利用MMS系统训练车辆在雪天绕开了圆锥路障,公司也计划在此基础上做更深度的测试研发。


CLAS的实地测试始于9月19日,官方表示,该服务将于2018年4月全面开放。尽管CLAS能够与MMS整合,有望加速日本自动驾驶汽车的技术落地。不过据了解,初期CLAS服务将主要用于为日本的驾驶员、行人和相关商业业务提供更精准的定位导航。


关键字:汽车电子  无人驾驶汽车  三菱 编辑:鲁迪 引用地址:http://news.eeworld.com.cn/qcdz/ic500011.html 本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

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