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最详细的世界地图将是汽车地图 而不是人类地图

汽车和科技行业的权重完全支持自动驾驶汽车的发展。“有限自主”的汽车。在未来五年内,我们的道路上应该具备在特定条件(三级)或特定地理位置(四级)下自动驾驶的能力。

但是,一辆完全自动驾驶的汽车——能够在任何时间、任何地点行驶,只需要人工输入就能告诉它目的地——仍然是一个比较遥远的目标。为了实现这一目标,汽车将需要知道它们在世界上的确切位置,而且要比目前GPS等技术所能达到的精度高得多。这意味着新的地图比你在附近加油站买到的任何地图都要精确得多——至少人类是看不懂的。

充分意识到这一需求的汽车制造商,如宝马、奥迪、梅赛德斯-奔驰和福特一直在用他们的钱包投票。他们投资了像Here和Civil Maps这样的公司,这些公司正在搭建平台,收集所需的数据。最终的结果将是一张高清晰的3D道路网络地图,以及周围几米范围内的一切,车辆行驶过程中会不断更新。

该公司负责高度自动化驾驶的副总裁桑杰·苏德(Sanjay Sood)表示,高清地图的制作工作始于2013年。“高清的概念图中创建一个联合项目在这里和戴姆勒奔驰的诞生,我们开发了一个核心技术和高清地图创建为研究原型,以促进汽车的功能通过德国农村,”他告诉Ars。“说到自动驾驶,地图变成了另一个帮助自动车辆做出决策的传感器。”

第一步是创建最初的地图,包括传感器覆盖的地图车,这让谷歌的街景车相形见绌。这里使用的车辆装备了一个车顶传感器桅杆,里面装有9600万像素的摄像头,一个32光束的Velodyne激光雷达扫描仪,以及高精度的Novatel GPS惯性测量单元。这些测绘车辆四处行驶,对道路及其周围环境进行3D扫描,并将其发送到Here’s cloud。通过云端,这些数据被整合到真实世界的精确数字再现中。

苏德说:“从去年开始,我们基本上是在建设道路网络,以便让第一批使用这项技术的汽车能够使用这张地图。这项技术将在2020年左右出现在道路上。”“所以我们必须在生态系统中播种一张地图。”

同样,民用地图刚刚发布了Atlas DevKit,这是一个为客户开发的即插即用解决方案。“高级本地化、地图创建和地图的众包是那些希望测试和部署自动驾驶汽车技术的人面临的关键挑战,”民用地图的联合创始人兼首席执行官斯拉万·普塔甘塔(Sravan Puttagunta)说。“Atlas DevKit平台加快了创新的步伐,使开发者能够快速、经济地定位车辆,构建动态地图,并与其他车辆一起实时地众包关键信息。”

和这里一样,Civil Maps公司的Atlas DevKit也使用了安装在车顶的桅杆(可以配置不同的传感器),不过它也有一个更便宜的版本,可以利用光学、超声波和雷达传感器,这些传感器已经被用在许多新车上了。

当然,“绘制”一幅地图对一项人们应该相信自己生命的技术来说是不够的。相反,地图需要不断更新,以反映关闭、道路工程和其他主要障碍。

这里有一些解决这个问题的方法。“我们在全球部署了数百辆这样的测绘车,”Sood解释道。“我们与许多城市和地区当局有着非常深入的关系。所以一般来说,当一个大型建设项目开始时,我们甚至在它开始之前就知道了,在很多情况下,我们可以在道路对公众开放之前就把车开到那里。”这将允许在某条道路开通或关闭的当天向车辆部署更新后的地图(通常从Here’s cloud以2km×2km的形式到达)。

但一个更具可扩展性的解决方案是利用已经使用高清地图导航的汽车内置传感器。“如今,许多高端汽车不仅有LTE连接,还配备了一组先进的传感器;前视摄像头,前视和后视雷达,我们正在与许多原始设备制造商合作,将传感器数据传输到我们的云中。”这将意味着数百万的数据点被不断上传到云端,这里的服务器将会做大量的工作来搞清楚所有的事情。

“我们有机器学习算法和聚合算法来筛选数据,并尝试从世界上的噪音或畸变中提取变化。一旦我们检测到这些变化,我们就会更新地图,然后将其部署到飞行器上。”Sood解释道。你可能会想到,这也意味着要制定一套标准——叫做传感器——这样不同的汽车就不会上传完全不同的数据。毕竟,宝马7系的雷达传感器可能比大众高尔夫(Volkswagen Golf)更贵,安装在不同的位置,这意味着每一辆车看到的世界都略有不同。

“你如何把所有这些异构数据,然后把它们放到一个大数据湖里去理解它们?”Sood告诉我们。“这就是很多专业技能在这里发挥作用的地方。”

你可能只知道它的itsGPUs,但Nvidia正在成为相当的球员在这个领域,太感谢该公司在机器学习和深度神经网络的专业知识。这些在自动驾驶领域有大量的应用,Nvidia正在这里与之合作,以及与TomTom、百度和Zenrin在地图和云到车平台上的合作。“高清地图对自动驾驶汽车至关重要,”英伟达(Nvidia)创始人兼首席执行官黄仁勋(Jen-Hsun Huang)说。“在云到汽车的地图系统中采用我们的深度学习技术,将加快汽车制造商部署自动驾驶汽车的能力。”

英伟达的技术——以及英特尔的技术——也将被要求削减带宽费用,而这些费用肯定会跟随众包地图车队而来。Sood说:“我们正在为汽车开发一个计算平台,汽车本身可以进行变化检测。”“目前很多变化检测都发生在云端。一旦你的车里有了地图,在世界各地行驶,我们的目标是让这些车自己做变化检测。因此,它发送到云端的不是传感器数据流,而是具体的‘这是环境中发生的变化’,也就是汽车看到的东西和地图上显示的东西之间的区别。”这意味着优化所有的深度学习和传感器融合工作在车上,而不是在一个强大的服务器群。

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