依据SAE International对自动驾驶发展阶段的划分,目前自动驾驶基本处于L2与L3阶段之间,典型的应用场景包括高级巡航、自动跟车、自动转向、自动刹车、紧急刹停等。
随着未来一段时间内,自动驾驶级别的不断提升,自动驾驶系统需要面对与处理的路况信息将越来越复杂,这不仅需要“感知、决策与执行”这套核心技术体系愈发坚实与强大,同时也需要其他技术体系的有力支撑,比如高精地图。
作为自动驾驶系统的重要组成部分,高精地图可以有效提升自动驾驶汽车的行驶安全度,强化自动驾驶系统的整体感知能力和决策能力,是实现自动驾驶的重要拼图。
按照高德汽车总裁韦东的说法,高精度地图就像自动驾驶汽车的记忆,“离开了记忆,无论眼睛和思考(摄像头及雷达+控制系统)速度有多么发达,还是无法对事件有全局把控”。
本文将详细为大家介绍高精地图的概念、构建、应用以及市场主要发展概况等内容。
一.高精地图的概念
高精地图,简单来说就是精度更高、数据维度更多的电子地图。
精度更高主要体现在高精地图的绝对坐标精度更高(绝对坐标精度指的是地图上某个目标和真实的外部世界事物之间的精度),可以精确到厘米级别;数据维度更多主要体现在高精地图包含了除道路信息之外的,几乎所有与交通相关的周围静态信息。
之所以要求精度更高,是因为在自动驾驶汽车行驶的过程中,需要对自身位置进行实时精确定位。此外,由于路况信息的复杂性,比如某些时刻自身车辆与旁边车道只有几十厘米距离的情况下,也需要有高精度的地图做参考。
高精地图会将大量行车辅助信息存储为结构化数据,以供自动驾驶车辆在行驶的过程中做参考。这些信息可以分为两类:
第一类是道路数据,比如车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率等车道信息。第二类是车道周边的固定对象信息,比如交通标志、交通信号灯等信息、车道限高、下水道口、障碍物及其他道路细节,还包括高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。
二.高精地图与传统地图的区别
高精度地图与传统导航电子地图最大区别在于精度。
普通车载电子导航地图的精度一般在10米左右,而高精地图的精度需要达到20厘米。这样的精度基本上是一个车道边线的宽度,在20厘米精度情况下才能保证不会发生侧面碰撞。
除了精度以外,高精地图与传统导航电子地图的区别还体现在以下几个方面:
首先,二者的使用对象不同。传统导航电子地图的使用者主要为驾驶员,而高精地图的主要使用者为汽车自动驾驶系统;
其次,二者的数据维度不同。传统导航电子地图只记录道路级别的数据,比如道路形状、坡度、曲率、铺设、方向等。而高精地图不仅包括以上这些内容,同时还增加了车道属性相关(车道线类型、车道宽度等)的数据,诸如高架物体、防护栏、树、道路边缘类型、路边地标等大量目标数据;
最后,二者的数据实时性不同。传统导航电子地图的更新频率为永久静态数据(更新频率约为1个月),半永久静态数据(频率为1小时)。而高精度地图对数据的实时性要求较高,更新频率通常为半动态数据(频率为1分钟),动态数据(频率为1秒)。
三.高精地图发展历史
高精地图的发展历史大致可以分为三个阶段,分别为车载导航地图阶段、ADAS地图阶段以及高精地图阶段。
Ξ 1.车载导航地图
上世纪80年代,伴随着汽车的普及,最初阶段的电子车载导航地图应运而生。1983年,美国总统罗纳德·里根签署行政命令,允许平民使用GPS技术,车载导航地图迎来快速发展。
彼时的车载导航地图主要功能是向车主提供位置及路网信息,为车主出行提供道路导航服务。其路网信息在地图数据库中是线条的链接,没有道路的宽度、弯道曲率、斜率等详细信息。
Ξ 2.ADAS地图
进入新世纪以来,随着自动驾驶技术的发展,高级驾驶辅助系统(ADAS)对于地图信息提出了更高的要求。
ADAS地图作为自动驾驶辅助地图,在标准导航地图基础上,以高精度、高鲜度ADAS数据更为详尽的表达现实世界复杂场景,内容数据包含道路形状、拓扑和其他高级属性,如道路坡度、弯道曲率、车道数或限速数值。
自动驾驶系统通过将车辆当前位置与地图中车辆即将驶入的路段进行匹配,进而分析前方路况,提供信息预警,有效提升车辆的安全性与便利性。
Ξ 3.高精地图
2012年以来,自动驾驶汽车进入产品落地阶段,对车载导航地图的精确度提出了更高的要求,推动车载导航地图进入高精地图阶段。
目前,L3级别以上的自动驾驶系统中,高精地图已成为必不可少的组成部分。其不仅包含了更加丰富、精确的车道级信息,同时实现了路况内容的实时更新,并且能够根据道路状态以及车主的驾驶习惯提供个性化驾驶解决方案。
四.高精地图的构建
与传统地图不同,高精地图对于精度要求极高,因此采集制作方式也有很大不同。
通常情况下,高精地图需要通过高线束的激光雷达扫描得到,且还需要具有国家颁发的制图资质方可制作和商业运行。
我们以百度Apollo高精地图为例,来展示如何构建出一份自动驾驶汽车使用的高精度地图。
百度Apollo高精地图的构建由以下几个过程组成:数据采集、数据处理、对象检测、手动验证和地图发布。
Ξ 1.数据采集
数据采集主要依赖于几百辆专门的数据采集车。数据采集车辆使用了多种传感器,如 GPS、惯性测量单元、激光雷达和摄像机,通过不间断地对地图信息进行采集,从而保证地图数据始终处于最新状态。
Ξ 2.数据处理
由调查车采集到的地图数据为原始数据,需要对这些数据进行整理、分类与清洗,从而获得没有任何语义信息或注释的初始地图模版,经过处理后的数据通常为点云数据。
此阶段还会涉及到基于深度学习的元素识别以及基于深度学习的点云分类。
Ξ 3.对象检测及手动验证
地图数据资源经过自动化处理之后,会由Apollo 团队手动检测静态对象,并对其进行分类,其中包括车道线、交通标志甚至是电线杆。
手动验证可有效检测出自动化处理过程中所出现的错误,有效弥补数据的缺陷,提高精准度。
Ξ 4.地图发布
检查无误后的高精地图即可进行发布。
五.高精地图的主要作用
高精地图主要服务于自动驾驶行业,如果说自动驾驶汽车的传感器相当于汽车的“感觉器官”,那么高精度地图则相当于汽车的“长周期记忆”,经过传感器实时采集的数据与高精度地图融合后重建的三维场景像是汽车的“工作记忆”,汽车利用融合后的数据进行决策。
高精地图对于自动驾驶汽车的辅助作用主要体现在以下几个方面:
Ξ 1.定位
由于高精地图包含了丰富的对象数据,自动驾驶汽车可以通过传感器对道路周边情况进行感知,提取出相应要素并与高精地图中的对象进行匹配。高精地图中的对象拥有精确的位置和形状信息,通过车辆与要素间的距离修正车辆GPS定位的位置。
Ξ 2.辅助感知
自动驾驶感知系统的核心是各种车载传感器,可以实时为车辆提供周边环境信息。在实际的应用中,由于特性所限,车载传感器在探测距离与使用环境方面存在一定的局限,而高精地图可以起到有益补充。
首先,高精地图可以提供超视距感知能力,当车辆道路环境超出了车载传感器感知范围时,高精地图可以帮助车辆对行进方向的环境进行感知。
此外,在一些特殊的天气里,比如雨天,车载传感器受天气因素影响较大,车载高精地图也可以起到很好的辅助环境感知能力。
Ξ 3.路径规划
提前规划好的最优路径,会由于突发的交通状况,导致车辆无法通行。高精地图在云计算的辅助下,可以有效为自动驾驶车辆提供最新的路况信息,帮助无人车重新制定最优路径。
六.高精地图市场概况
伴随着近些年自动驾驶行业的爆发式增长,高精地图产业也迎来了发展的黄金期。
Ξ 1.市场潜力巨大
高精地图除了用于自动驾驶领域以外,还可以用于智慧城市、智慧旅游、公安、房地产、交通运输、新零售等众多领域,市场潜力巨大。
根据中信证券研究部预测显示,2020年全球高精地图市场规模将达到20亿美元,2040年将超过250亿美元。
Ξ 2.行业参与者较少
与快速增长的市场规模相比,高精地图的生产厂家较为稀缺。
相较于传统地图,高精度地图壁垒较高,企业申请甲级电子导航地图必须满足硬件与人才两方面要求,而制作高精地图对硬件及人才要求更高。
一辆高精度地图测绘采集车的造价通常在数百万元到一千万元左右,若要覆盖主要道路,并能做到高频率更新,则至少需要10辆测绘车。目前国内拥有甲级电子导航地图资质的企业可谓屈指可数,这些企业中也仅有少数具备高精地图生产的能力:
Ξ 3.影响高精地图量产的关键因素
作为自动驾驶应用重要组成部分的高精地图,其在量产化应用的过程中面临诸多问题:
1)生产效率问题
与传统车载电子地图相比,高精地图精细程度更高,动态要素更为丰富,传统地图的生产方式难以满足其量产应用的需求。
目前,厘米级地图的测绘效率约为每天每车100公里道路,成本可达每公里千元。较高的成本也在一定程度上,限制了高精地图的生产效率。
2)实时更新问题
传统导航电子地图的更新频率为永久静态数据(更新频率约为1个月),半永久静态数据(频率为1小时)。而高精度地图对数据的实时性要求较高,更新频率通常为半动态数据(频率为1分钟),动态数据(频率为1秒)。
如何在自动驾驶车辆行驶中完成高频率的地图在线更新,也是高精地图量产应用的一个关键问题。
3)地图存储问题
车载地图的体积受到嵌入式系统的存储容量限制。目前,自动驾驶用高精地图(厘米级),存储密度预计可达每公里1GB。GB级别的存储需求,已远远超出目前主流控制器方案的存储容量,需要云储存技术实现突破。
Ξ 4.高精地图行业未来发展趋势
自动驾驶领域是高精地图未来最大的应用领域,自动驾驶行业未来几年的发展态势将直接决定高精地图产业的主流发展趋势。
目前,自动驾驶技术处于L2与L3阶段之间,根据国内主流厂商规划,2020年将是L3级别自动驾驶汽车大规模商业化应用的开启之年,作为自动驾驶技术体系的重要拼图,高精地图有望借此迎来发展的黄金期。
总而言之,尽管目前高精地图在量产的过程中还面临一些亟需解决的问题,但在强势市场需求的影响下,高精地图行业的未来仍将令人万分期待。