自动驾驶离不开高精地图

发布者:TranquilSilence最新更新时间:2017-09-14 来源: 21IC中国电子网关键字:高精地图  自动驾驶 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章

在社交媒体上红极一时的Tesla AutoPilot功能,并还没有达到自动驾驶的L3的级别。其在高速公路上的自动驾驶技术可以理解为:ACC自适应巡航 + LKA车道保持辅助。


那为什么达不到L3甚至以上的级别呢?答案是:没有高精度地图。


Q:为什么没有了高精度地图,自动驾驶寸步难行?


A:因为高精度地图不仅仅是地图,更给了无人车上帝视角。


1、传感器的性能边界


车载传感器的性能边界指的不仅是测量范围,还有面对不同环境时表现出来的感知缺陷。

比如激光传感器检测效果稳定,但在面对大范围的尘土时,也无能为力。我司在测试时就发现,如果前面一辆渣土车飞驰而去,引得尘土满天飞时,无人车发现“面前”全是障碍物。


再比如高分辨率摄像机能检测图像中的物体,而且窄视场的摄像机,可以检测很远的距离。但是面对暴雨/大雪等恶劣天气,很难检测到正确的车道线/障碍物/马路牙子等信息。

下图为tesla的传感器配置及传感器感知范围,扇形角度表示传感器的视场角,扇形半径表示传感器的最大检测距离。可见,最远距离的检测传感器是窄视角的前向视觉传感器。



 

2.先验信息缺失


先验信息是指某些可以提前采集且短时间内不会改变的信息。


仅依靠传感器的信息是很难感知车辆现在是处在高速公路上,还是处在普通城市道路上的;无限速牌的路段,车速最高可以开多快;前方道路的曲率;所处路段的GPS信号强弱,这些都是传感器遇到检测盲区时,无法实时捕获的信息。


而这些信息是客观存在,不会随外部事物的变化而变化,因此可以提前采集,并作为先验信息传给无人车做决策。


图为高精度地图可以为无人车提供的某些先验信息。包括道路曲率、航向、坡度和横坡角。



 

3.路口处的路径规划


路口处的路径规划一直是自动驾驶领域较为头疼的问题。


很多大牛为了让汽车能正常地开过路口用尽浑身解数。当然也有简单粗暴的方法,比如Waymo(前Google无人车团队),从他们的宣传视频,大致可以推断他们使用的方法是“高精度地图+高精度定位+管道内行驶”的方式过路口的(纯属猜测)。


 

Q:高精度地图的加入可以给无人驾驶带来哪些帮助?


A:高精度地图是无人驾驶技术的催化剂,这么说一点都不过分。


1、能极快地实现L3级别的自动驾驶


简单粗暴地使用高精度地图+高精度定位,可快速地实现某些特定场景下的自动驾驶。这里的高精度地图可以理解为一个“管道”,无人车只要保证自己在“管道”内行驶即可(参考waymo的绿色“管道”)。使用高精度定位,告诉车在管道的哪个地方,就可以自动驾驶啦。


驭势科技和白云机场合作开发的无人驾驶车在机场这种特定场景完全就可以使用这种方法。而且通过图片可以看出这车装了差分GPS,如果再加上RTK设备,就是可以达到户外厘米级的定位了。


 

2.提高无人车舒适性


舒适性是评判自动驾驶好与坏,最重要的元素之一。


前面提到过,由于传感器的性能边界,导致场景中的部分信息是无法感知到的。而这些信息(如道路曲率、坡度角)的缺失又会对无人车的纵向、横向规划控制产生较大影响,乘客会感觉车辆的控制不如“老司机”开得平稳,而一旦舒适性缺失,有再多牛X功能也是徒劳。


3.提高系统性能


传感器对感知到的信息做处理时,一般会选定一个感兴趣区域(ROI,Region of Interest)再在此区域内进行数据处理。比如相机检测行人时,大部分处于天空的图像是可以不用考虑的,所以着重处理图像的下半部分即可。


 

对于检测红绿灯状态,必须在整幅图像中搜索,因为摄像机不可能知道图像的哪个地方会出现红绿灯。但是如果有了高精度地图信息,我就可以通过高精度定位和高精度地图得到ROI。


根据定位和地图的数据,无人车可以知道前方、两侧是否有交通标志牌,及红绿灯的位置,就可以降低算法的复杂度,减少系统的计算负荷,进而提升系统性能。


下图是通过定位和高精度地图,标记出的ROI,ROI区域包括车道线位置、交通标志牌位置、红绿灯位置等。


 

Q:高精度地图和一般的导航地图有什么区别?


A:导航地图是给人看的地图,高精度地图是给机器看的地图。


人类开车,只需要知道前方路口有没有红绿灯,路口有几车道,该左转还是右转,即可稳定控制汽车。而无人车不仅要知道有没有红绿灯,还要知道在自车坐标系下的(X, Y, Z);不仅要知道是左转还是右转,还得知道左转和右转的路径线。


目前的控制系统还不具备人类这么高的智能度,所以只有给予控制系统更多的输入信息,才能让无人车控制汽车更接近人类。


简单从道路和POI这个两点来比较一下导航地图和高精度地图的区别。


对于道路属性,导航地图只需要给出道路路网这个级别的数据即可,而高精度地图会给出这个道路中有几条车道,这些车道的线是虚线还是实线,车道是普通道路还是匝道等更多维度的信息。如下图。


 

肯定有人疑问,既然高精度地图拥有这么多信息,那容量肯定比导航地图大很多吧。


答案是:No

 

导航地图是给人使用的,它对信息的精度没那么高,但是在信息的丰富程度上比高精度地图大得多。


导航地图不仅要有基本的道路信息,还要具备地图中的各种信息点(POI,Point of Interest)的信息,比如建筑物尺寸、数量、建筑物的用途(医院or商场)等。单纯这些POI信息就比高精度地图车道及常用特征的数据复杂太多,而且数据量也不小。


因此,目前来说,高精度地图和导航地图的容量大小是不分伯仲。

关键字:高精地图  自动驾驶 引用地址:自动驾驶离不开高精地图

上一篇:电池迎来革新 丰田5年后将开售固态电池电动车
下一篇:恩智浦发布首款基于单芯片的可扩展安全V2X平台

推荐阅读最新更新时间:2024-07-25 19:45

沃尔沃发布自动驾驶用户接口
    沃尔沃汽车(Volvo Cars)发布了一款行业最先进、最好用的用户接口,可方便驾驶员在车流中轻松将控制权交给车辆的自动驾驶(Autonomous Driving,下简称AD)系统。     自动驾驶技术的到来意味着驾驶员和汽车用户接口之间的关系变得至关重要,安全的无缝控制交接是任何AD技术必不可缺的基石。     如今,沃尔沃汽车已经打造了一款简单直观的接口,名为IntelliSafe Auto Pilot。用户可通过车辆方向盘上的专用开关激活或停用自动模式。     当车辆行驶至适宜自动驾驶的路段时,车辆会给驾驶员发出信息,表明Auto Pilot已做好准备。方向盘开关上的信号灯也会同时开始闪烁。   
[汽车电子]
奥迪A8的Level 3级自动驾驶,怎么理解?
在今年7月份的全球品牌峰会上,奥迪发布了新一代的奥迪A8,这是全球第一款达到的Level 3级别的自动驾驶量产车,这一款车足以说明奥迪在自动驾驶领域先人一步。 那么,Level 3的自动驾驶技术意味着什么呢? 近年来,ADAS(高级智能驾驶辅助)技术如火如荼, 诸如ACC(自适应巡航)、AEB(紧急制动刹车)和LDWS(车道偏离预警系统)的辅助驾驶功能开始进入市场并逐渐为大家所知,这些技术均属于Level 2自动驾驶技术的范畴。 尽管Level 2级别中的这些技术,可以在某些场景下接管人们对车辆的控制、减轻驾驶疲劳,避免甚至降低事故的损失,但有一点是必须明确的,那就是驾驶员必须保持对驾驶的关注并手不离方向盘。 相比
[汽车电子]
美国又研制2种自动驾驶专利!
大家都知道,美国的科技领域一直都是处在世界的顶端,很多市场上的高科技都有人家的专利。 新型自动驾驶技术 前一段时间,苹果公司的“Project Titan”自动驾驶汽车项目又有了新的研发进展,特别是在用于辅助在恶劣天气或道路状况上安全行驶的航向校正系统,汽车的滑动门已经配备额外的传感器,不管是碰到什么样的路况,都会很好的去适应不同的道路状况。“Project Titan”是苹果公司整个汽车业务的总称,一开始知识研发汽车的设计,现在已经转型到自动驾驶的技术上,不过人家也确实是有这个实力的。 专利申请成功 虽然Project Titan的的整体研发目标不是很明确,但是苹果在整个设计理念的创业上还是非常不错的,母爱安来说
[汽车电子]
美国又研制2种<font color='red'>自动驾驶</font>专利!
自动驾驶尚缺一双火眼金睛 激光雷达国产化还有多远?
无人驾驶,是最近几年十分火爆的一个话题。尤其在去年无人驾驶与当下最火爆的人工智能的概念相结合的背景下,更是成为一个资本竞相追逐的热门领域。而几乎所有涉足自动驾驶领域的公司都不约而同地预言全自动驾驶汽车或在2020年推出面世,并开始逐渐获得普及。苹果、谷歌、优步百度等互联网巨头们也纷纷期待着能够在即将到来的自动驾驶时代分一杯羹,不惜投入重金进入这一黄金处女地。 一直以来,核心零部件技术难以突破都是制约国产机器人等高新技术发展的瓶颈之一。在服务机器人、无人车、无人机中,激光雷达则是导航、定位、避障中必不可少的核心传感部件。为打破国外的技术垄断,一些中国企业开始从激光雷达领域着手开启核心部件国产化进程。 近日在2017天津第六届中国国际
[机器人]
自动驾驶2050年市场达7万亿美元 挽救60万人生命
一项最新的研究报告预测了未来 自动驾驶 技术的经济效应,预计到2050年, 自动驾驶汽车 行业将为世界经济增加大约7万亿美元的年产值。   对该技术感兴趣的公司中既有老牌车企,又有创业公司,在未来,自动驾驶汽车市场将呈指数级增长。     研究公司Strategy Analytics受英特尔委托开展了一项研究,该研究预测2050年产值由两部分组成:消费者将贡献其中4万亿美元,商用 无人驾驶 贡献另外3万亿美元。   当然,如此巨变肯定不会来的很突然。研究标明,增长将会是渐进式的:到2035年,行业市场规模将达到8000亿美元,商业运输和长途运输将占很大比重。   到2025年,英国卡车司机的数目将达到约10万人,美国将有20万
[嵌入式]
百度一下,百度的AI这条路该如何走?
在百度上搜索“百度”,AI占据了几乎所有搜索结果中最显眼的位置。8月18日“百度世界大会”海报中,AI也抢占了焦点的位置。对李彦宏来说,AI(人工智能)是他寄予百度的理想。AI应用领域广泛,李彦宏看中的有8个,自动驾驶排在首位。如果说AI是洋葱,那么自动驾驶就是藏在最里层的那颗心,是百度做AI的初心。不过,AI还没能在财报上表现出李彦宏期待的业绩,未来百度将走向何方? 要转型成为一家AI公司 对于AI技术来说,高阶自动驾驶或许是最好的试炼场,百度已经在这块难啃的“骨头”上努力了8年。而8年前,百度还是那个“百度一下,你就知道”的搜索公司(今年四月的万象大会上,百度APP把slogan升级为“百度一下,生活更好”)。 搜
[嵌入式]
百度一下,百度的AI这条路该如何走?
无人汽车陷入道德窘境,关键时候抛弃车主?
给一台机器或“自主驾驶车辆”(AVs)编程,让它以道德原则为基础来做决策,目前要做到这一点并不难,难的是道德标准的考量,应该把自我利益还是公共利益放在首位?   在道路安全问题上,自主驾驶车辆(简称,自主车辆)给人们抛出了一个两难之选。自主车辆包括 无人驾驶 的汽车、货车、巴士等,如果用交通规则给这些自主车辆编程,很容易出现规则之间互相矛盾的情景:车前面前突然出现一个行人,它要么撞上行人,要么突然急转弯,急转弯的话它又会撞上路障导致车祸,伤害车上的乘客,这种情况下应该给它什么指令?   去年6月到11月,美国麻省理工学院和俄勒冈大学研究人员合作,对这方面问题专门做了一项调查,结果却发现公众的观点是互相矛盾的,而这种明显分
[嵌入式]
自动驾驶l1-l5技术区别 自动驾驶为什么不能用燃油车
自动驾驶l1-l5技术区别 自动驾驶技术按照SAE国际自动驾驶标准分为不同的级别,从L1到L5,每个级别代表了不同程度的自动化能力和人机交互。以下是各个级别的简要解释: 1. L1(驾驶员协助):该级别是驾驶员辅助型,车辆可以执行部分驾驶任务,例如自动巡航控制(ACC)或车道保持辅助(LKA),但仍需要驾驶员持续监控和参与驾驶。 2. L2(部分自动化):L2级别车辆能够在某些情况下同时执行加速、制动和转向控制,但驾驶员需要保持对驾驶环境的监控和准备随时接管驾驶。 3. L3(条件自动化):L3级别车辆可以在特定条件下实现完全自动化驾驶,但需要驾驶员在需要时接管驾驶。驾驶员在特定条件下可以将注意力转移到除驾驶任务以外的其他活动
[嵌入式]
小广播
最新汽车电子文章
换一换 更多 相关热搜器件

 
EEWorld订阅号

 
EEWorld服务号

 
汽车开发圈

电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2024 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved