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高精度地图跳出L4:聚焦L2+、成智慧交通的数字底座
2020-12-02 12:32   作者:   来源:新智驾    推荐人:李朔   浏览:173   我要评论
      高精度地图正在不断拓宽落地边界。
      作为自动驾驶机器语言,高精度地图一直以来都被认为是L4自动驾驶的最佳拍档。
      但在汽车智能化的风口下,越来越多车企试图在更多场景下解放驾驶员的双手双脚。由此带来一个转变:高精度地图有了向低阶智能汽车逐步下探的趋势,商业落地局面得以进一步打开。
      据了解,包括蔚来汽车、小鹏汽车、通用汽车、广汽的部分车型上都已经搭载了高精度地图。
      另一方面,随着新基建、交通强国热潮的来临,高精度地图凭借着对道路的数字化,拥有了在数字化交通上发光发热的机会。
      也就是说,不再局限于L4自动驾驶,高精度地图的应用场景正在快速扩张。
      那么,随着量产上车,高精度地图面临着怎样的需求和挑战?未来高精度地图的产品形态和商业模式将会怎样发展?在智慧交通背景下,高精度地图又将怎样发挥作用?
      新智驾试图在多位【高精度地图上车元年】云峰会系列嘉宾的阐述、与业内人士的对话中,一窥高精度地图的当下和未来。
1.不同等级的智能驾驶需要不同的地图
      在自动驾驶的世界里,高精度地图一直凭借着亚米级的相对精度、车道线、交通信号灯、路障等精细内容,为自动驾驶车辆提供先验信息,解自动驾驶之所急。
      但不可否认的是,高级自动驾驶的规模铺开还远未到时候,因此如何寻求一种更加可落地的方式是高精地图商们一直在探索的事情。
      另一方面,智能汽车正在寻求向上突围。
      正如百度智驾地图业务负责人佘党恩在云峰会中总结:当前量产的智能驾驶正在向上迭代,出现了NOA和Hands Free这两种主流形态。
      前者主要在车道内做辅助驾驶,主要包括自动并线、超车、上下匝道等功能。像特斯拉、蔚来、小鹏等车企都推出了相关产品。后者Hands Free则是主打长时间脱手驾驶,比较有代表性的车型像凯迪拉克CT6、广汽Aion LX等。
     
      但无论如何,这些在城市道路、高速公路上的智能驾驶都对地图的精细化能力提出了更高的要求。
      于是,高精度地图有了拓展边界的机会。
      “自动驾驶分级从L0到L5,技术难度不断升级,从导航、ADAS这类应用,演进到有条件的自动驾驶如Autopilot,到更高级的自动驾驶如Robotaxi。不同阶段自动驾驶产品形态,对于定位的精度要求是不一样的,对于地图的要求也是不一样的。”佘党恩在云峰会上如此表示。
      四维图新自动驾驶地图标准总监朱大伟表示,从L2+到到L3、L4,地图的使用比重一直是越来越重的。但L3/L4的到来比想象中还要晚一些,因此当下L2+才是最主要的市场。
      他还指出,就连对外宣称不使用高精度地图的特斯拉,在其FSD beta版本上也可以看到高精度地图的痕迹。“从各种测评以及反馈结果来看,特斯拉应该使用了一个高精度地图,但可能用的不是别人家的高精度地图,而是自家的。”
      从各大图商收获的订单来看,也证明了智能汽车采用高精度地图将成为一种趋势。
      据了解,四维图新于去年拿下了宝马中国面向 L3+ 级自动驾驶地图订单;百度也表示目前和两家客户已经实现了高精度地图的量产下线;高德地图则是与小鹏汽车、通用汽车展开深入合作;HERE已经在为宝马、戴姆勒、奥迪提供高精度地图服务。
2.高精度地图核心竞争力是什么?
      那么,图商们的高精度地图能为智能汽车提供哪些能力?
      以百度为例,据百度智驾地图业务负责人佘党恩介绍,百度智驾地图针对不同等级的智能驾驶推出了不同的产品:
      针对手机车机导航的SD MAP覆盖道路路网形状、拓扑等内容,精度在5~10米左右;
      针对ADAS功能需求,ADAS地图在导航地图基础上增加了一些道路坡度、曲率、简单的车道信息,精度在50厘米;
      对于更高级别辅助驾驶的全域智能驾驶地图,则是包含了详细的车道属性等,用于实现高速、城市道路的L2+ 、NOA等功能,精度在20~50厘米;
      最后一种则是高精度地图,主要包含高精度的车道几何信息、路口表达,红绿灯停车位等语义,主要用在L3/L4高级自动驾驶上,精度达到10厘米;
      四维图新的朱大伟也表示:四维图新从一开始就瞄准L3/L4自动驾驶高精度地图方向,并针对高级自动驾驶的需要推出了HDMS服务平台。
      针对L2+场景,四维图新推出了高精度地图产品LitePilot,能够实现帮助车辆实现上下匝道环岛通行、路口通行,提前右转辅助等功能。
     
      最快意识到市场风向生变的玩家,自然能够先人一步推出市场需要的产品。
      在服务主机厂的过程中,高精度地图玩家们也总结出了地图产品的核心竞争力。
      四维图新朱大伟认为:要做好服务,高精度地图必须实现高度的高质量化、高度的自动化、高度的更新频率。
      前两者是指通过专业级测绘、惯导、查分定位等技术来满足高精度的要求,然后在道路图像的提取上,能够对场景进行自动化提取;高度的更新频率则是通过车辆众包的方式快速获取数据进行融合。
      百度佘党恩也认为,地图质量、准确的定位能力、OTA服务、符合功能安全要求、交付能力是百度的五大核心竞争力。其中高精度地图的质量是第一的,需要保证地图的高精度、要素准确、和快速更新。
      不难看出,地图的高精度、准确定位、快速更新等都是拿到量产订单的高精地图商优势所在。
      值得注意的是,众包车队是高精度地图更新的非常关键的一个因素,因为众包车辆能够将区域更新的内容通过任务下发的形式将数据上传到云端,实现地图的快速更新。
      “这种方式更加轻量化,能够保证按需所取,快速进行更新。”朱大伟总结道,但同时他也表示:众包更新听起来固然美好,但实则远远不够。因为当下路上的众包车辆在路上跑的数量并不多,难以达到众包更新要求的精度。”
      但无论如何,有了更多的用武之地后,高精度地图本身的演进路线与商业发展也更加清晰。
      此前,四维图新自动驾驶地图产品总监王淼表示:从2020年到2030年,自动驾驶会一直处于普及与推广的状态,智能车辆从L2+到L4都会持续渐进存在。随着车辆的智能演进,未来只用一张高精度地图,就能持续支撑L2到L4级的自动驾驶系统,成为一张具备OTA能力的高精度地图。
      在百度佘党恩看来,未来高精度地图可以沿着三个方向发展:不断扩大高精度地图的使用场景,最终实现高精地图的全域覆盖;提升高精度地图与应用的结合程度;对高精度地图的商业模式进行更多探索,未来高精地图可以做成在线服务。
3.高精度地图的新商机——智慧交
      事实上,随着车路协同、新基建、交通强国的政策热潮的来临,高精度地图商们的注意力也不再囿于车端,而是放眼到了数字化交通大环境。
      正如高深智图亚太地区总经理刘澍泉在云峰会上所说,因为交通领域新基建的本质就是,利用数字化、信息化、智能化等新技术手段,赋能交通基础设施,使道路具备精准的感知、精确的分析、精细的管理和精心的服务,从而更好支持未来的复杂交通形态。
      “而高精地图是智慧道路的一个3D还原,也称数字化还原。通过高精地图,能够把道路信息、路侧传感器信息、障碍物、交通参与物信息,完全映射到了虚拟的数字空间。而这个数字空间还带有相对坐标和绝对坐标,可以提供物体的精准定位。”
      高精度地图初创公司宽凳科技CEO刘骏也表示:高精度地图技术不只可以服务于车,还可以服务于路。他认为,当下很多智慧交通方面的新基建项目,如果没有高精度地图,很多应用层面是没有办法做到精细化管理的。
      也就是说,高精度地图天然地完成了道路的数字化,建立了一个静态的数字世界。这与智慧交通的发展无疑是高度契合的。
      但刘澍泉也表示:交通是一个车流、人流的集结体,是一个动态的世界。只有静态数据和动态数据融合起来,才能真正地为智慧交通服务。
      通过道路上的路侧单元(里面包含摄像头、雷达等传感器),可以获得动态的交通流、天气变化、温度湿度等数据。这些信息与高精地图结合,就能准确知道车辆故障、行人,到底处在地图空间的哪个位置。另一方面,还可以通过车辆众包数据的方式,获得地图的更新。
      通过车路两端的支持,就可以在高精度地图的静态数字基础设施上,获得动态的交通流数据、以及通过众包的方式对地图进行更新。
    

      宽凳科技CEO刘骏也表示:当下业内更多注意到的是车辆众包,但实际上不光是车辆众包,路端的众包数据也是需要发展的,必须要车端和路两端同时发力才能服务好智慧交通。
      因此,除了自动驾驶,宽凳科技也将高精度地图赋能智慧交通作为一个发力方向,目前已经采集了上万公里的车路协同测试高精地图,为智慧交通的到来打下一定基础。
      同样,高深智图推出了一个基于车路协同的整体解决方案。总地来说,就是在高精度地图的基础上,叠加来自的车端(众包)和路端(路侧单元)的动态数据,然后在边缘服务器上进行计算,把计算结果传递给路边的指挥单元进行调控,或者是将数据上传到云端,云端就可以发布更新版本的高精度地图,还可以把各种信息下发到车机、手机上。
   

      这些信息可以为车端提供碰撞预警,盲区预警、编队行驶、动态限速等服务。
      “所以,高精地图是车路协同里非常重要的一个桥梁,是数字孪生里最重要的介质。可以这么说,高精地图融合了车端和路侧的感知,在统一的坐标空间里进行交通研判,也可以进行人工智能的训练预测,完成物理世界和虚拟世界的双向干预,从而形成当下最优的交通预测。”刘澍泉如此说道。
      当然,这种应用不止面向交通管理端,还可以面向个人出行、企业的数字化物流管理。“最终实现各种各样的智慧交通应用繁荣,包括动态导航、自动配送、Robotaxi等,通过众人拾柴火焰高的方式层层叠加,把各自的能力发挥到最高,才能支持中国的数字化交通建设。”
4.总结
      总地来看,高精度地图不再局限于自动驾驶,而是在智能汽车的市场有了更多的机会,另一方面,交通新基建和交通强国等热潮也意外催生了一个更为广阔的高精度地图市场。
      事实上,在今年10月份末的“ 智能网联汽车 C-V2X新四跨”测试中,就引入了高精度地图作为今年测试的亮点。
      清华大学自动化系系统工程研究所教授、博士生导师姚丹亚也曾告诉新智驾,要通过车路协同掌握每一辆车的状态,高精度地图/定位是必不可少的。
      尽管高精度地图的更大规模量产和落地还需要一些时日,但不可否认的是,在L2+市场和智慧交通领域的耕耘,也为行业玩家们提供了更多商业落地思路。高精度地图的时代即将到来。





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