四维图新CTO戴东海:HAD及自动驾驶技术

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昨日,由北京航空航天大学、九五智驾、佐思产研主办,车云网联合主办的2016年北京国际车联网论坛在北航开幕,地图标注CTO戴东海先生应邀在会上发表题为“HAD及自动驾驶技术”的精彩演讲,引发现场观众的热烈反响。
戴东海大家早上好。也感谢有这样一个机会,有这样一个平台跟大家一起交流地图标注在自动驾驶方面的一些突破。近期年来大家都知道自动驾驶非常热。来的都是各行各业的专家,你们可能对各个方面都有了解,地图虽然每天都在用,但是车载地图上面对地图标注了解的比较有限。原因地图标注主要服务于前装车厂。
地图标注成立2002年,已经专注导航地图十多年,这个过程中地图标注是第一家在中国市场上提供导航电子技术的提供商,过去13-14年里面一直在前端做的,基本占70%的左右的市场份额,地图标注一直做导航电子地图,最近几年的业务发展过程中做的业务转型,其实不光在电子地图基础做了其他方面的工作。
首先核心领域还是导航电子地图方面,除了传统地图,还有高精地图上面也很大的投入。另外一个是车联网的方向。前面几位嘉宾都谈到车联网,从地图发展也好,从整个汽车行业的发展趋势也好,车联网跟移动互联网已经成为一个必然的趋势。
但是从地图本身的发展来说,到了下一个阶段自动驾驶的技术的话,动态的实时联网能力和实时更新能力已经成为一个必备条件了。地图标注也是沿着这样一个思路,逐渐从核心的导航地图向自动驾驶方面做了很多的尝试。
自动驾驶有多远?
谈到自动驾驶,有一个问题是自动驾驶还有多远?国家规划来看,十三五的规划已经提到了,基本上2020年左右我们要50%的新车配备辅助驾驶能力,部分自动驾驶车要配到10%,不管是从产业角度和技术角度离我们非常近了,这个产业是必须努力达成的目标。
简单介绍一下这个目标是不是很真实?汽车产业在这个方向已经做了很长时间的努力。2015年开始,很多驾驶能力已经市场化了,包括在中国市场或者欧洲一些市场,尤其是欧洲市场比较超前一些。今年大家看到更高度的智能驾驶,不管是欧洲还是国内,车厂今年年底都有量产计划,这个趋势已经是不可逆转了。
如何实现自动驾驶?
怎么实现自动驾驶?实现自动驾驶,应该是要回答这样四个问题。
1,作为一辆车,自己在什么地方?
2,首先对周边环境的感知?
3,接下来会知道什么?
4,下一步要做的事情,这个车自己本身怎么样去呼应?怎么样实现安全的自动驾驶?
回答第一个问题,引入了相关的一些核心的技术。高精的GPS定位。主要是在车里面加入更多的、更高端的传感器,包括雷达、摄像头,提供一个更高精准的定位需求,这样一些必备条件,在今天传统导航也是一个标配。
回答第二个问题,周边的环境是什么样子?这个问题就需要不光是一个静态信息的感知,另外还要知道周边车、人、行人各种动态环境的情况。这个也是跟刚才一样,需要有一个很强的感知能力,包括激光雷达也好,摄像头也好,这些在传统车中没有成为标配。
回答第三个问题,接下来会发生什么?这真的取决于你对环境每一个动态性,每一辆车下一个时间怎么样影响你做决策的因素?要解决下一步会发展什么?怎么样是安全的一些决策?这是整个自动驾驶里面最关键、也是最复杂的一个环节。
回答第四个问题,要做什么?基于上面一个决策和判断,最终要落实到自己本车,要怎么样在控制的安全范围内实现自动驾驶。这是回答第四个问题。
综上所述,为了回答这样一个问题,自动驾驶会涵盖一个很综合的技术,整合了相关的技术和能力。其中提到一个高精密的地图是一个核心能力,需要结合传感器网络或者云端的服务提供准确的周边环境,基于这个感知和定位的能力,才能够有效的决策。最后依赖于实施车辆控制系统,真正实现自动驾驶的能力。
地图面临的挑战
为了实现这样一个能力,我们基于自动驾驶的人机界面,以及这个硬件系统的架构功能都对我们地图提出了挑战。所有技术提到感知、规划、决策,包括深度学习都是核心。我们要做的事情,就是用自动驾驶取代驾驶员的角色,他具备的能力和一个司机具备能力相同。人工智能实现这样一个程度才能够达到要求。
智能驾驶地图提供了很强的依赖,对地图又提出了更高的要求。看到地图不再是传统的导航仪地图,对地图的标识等要求更高。同时对于环境感知和角色都要跟这个高精密的地图进行信息上面的融合和检测,才能够达到我们的目标。
另外整个自动驾驶对环境感知有高度的实时更新。自动驾驶是一个很大的挑战。所以我们实施过程中也是分阶段去实现。车展也好,看到已经落地的情况,包括大家熟悉的那个特斯拉基本上可以感觉到他是属于L2的自动驾驶,所以自动驾驶本身不是一夜之间就能够实现的,不是靠大跃进的方式能够达到,真的需要一步一个台阶,技术积累要逐步达到这样一个程度真正实现权利自动的驾驶,让人和安全达到一个最佳的效果。
这个过程中,对地图的要求也是一个逐步严谨的问题。对于传统导航,对地图要求,在传统地图上有了更高要求。随着驾驶级别的提高,对地图数据的要求和实时性能会从精度、详细度以及及时性上达到了一个要求。达到这样一个程度才能够达到全自动驾驶的配制。
地图标注高精度地图
2012 年开始研发并生产自动驾驶辅助系统的数据,德系车厂在这些方面走的比较靠前,他们的一些想法和落地实施是领先我们的,我们通过跟他们紧密合作,这些方面很早就开始了尝试和研发工作。随着陆续这几年不断的深化和实施,这个在提供产品化开始,基本上从采集设备到采集能力和制作工艺整个的这样一个体系,从现在大概全国200多辆里面,大部分都实现高精度数据采集能力一个升级的过程。2015年开始,启动高精密地图生产过程,6月份实现全国高速公路网覆盖高精度地图的商业化领域。
这个时间与国内厂商今年年底实现自动化驾驶的量产时间基本上还是一致的。后面还有我们接下来的地图循序渐进、产品不断升级换代这样一个更详细的规划。
对于高精密地图大家都会问的一些问题,哪些厂家?虽然我们展示上是这样,但是自动驾驶有哪些地方怎么样使用这个地图?实际上我们给罗列了典型的应用场景,首先就是高精度定位,我们有新的传感器,传统的定位就是5-20米。但是由于有了这种新的传感器包括摄像头和激光雷达,我们具备了横向和纵向更高精度定位, 这些如果依赖于我们高精度地图这个能力可以充分得到体现。
对于自动驾驶过程中基于前方弯度、坡度进行自动调解、转向,都是在高精度地图才能够实现的一些功能和能力。把高精度的地图分成两个方面,一个是车道和道路。另外一个基于环境的,就是基础设施的信息。这都是传统导航地图里面不具备的一些信息。
简单介绍一下谷歌他们使用的地图。就是对环境的价值非常详细,详细到附加的程度,对于每一公里这个道路的数据。除了差分卫星定位之外,高精度定位上面大家分成两大阵营其一就是以谷歌为代表的基于激光雷达的高精度数据,另一个是以Mobileye位代表的基于视觉摄像头的阵营。这两大阵营曾被认为是水火不容的。我们地图标注角度来说,我们提出了通用的高精度地图的数据规范首先是道路和车道模型数据,不管什么定位方式都要基于这样一个标准高精度地图,另一个是通用的环境基础设施的数据规范。我们这个通用规范是可以用于激光雷达,也可以适用于基于摄像头进行的高精度定位。
另外,我们还提供在这个高精度数据基础之上的定位能力,在传统导航引擎的基础上提供对高精度的数据支持,以及二次规划能力。基于提供一个通用于各种传感器的高精度数据,就是基于高精度数据的高精度定位的能力。这个会支持激光雷达或者摄像头,以及两者结合的方式,可以结合高精度的数据实现高精度的定位。
高精度地图也好,自动驾驶技术也好,这个阶段有更高、更智能的程度,地图已经不再是数据本身了,是要成为服务的一部分。这是提供一个车联网的平台,会把自动驾驶作为一个核心的能力,会发布出来。刚才提到了车联网的发展,这个里面都提到了。我们认为车联网的发展,实际上到今天已经是启动了第三代的车联网,第一代我们说到是面向安全。第二代刚才所说的车生活,把人作为一个目标的。第三代,面向自动驾驶的车辆。我们让车在集成的过程中更加方便,这是我们更详细的、面向高精度地位的产品路线图。2016年6月份我们会发布支持L2自动驾驶的、覆盖全国高速公路网的高精度数据和相关应用能力解决方案
随着城市道路覆盖范围的逐渐扩展,包括数据属性进一步增强,在2017年发布支持L3级别自动驾驶的数据产品。2019年中期达到支持L4自动驾驶量产的高精度数据产品。大家看到这是一个循序渐进的过程。导航地图到了今天,整个导航属性已经到的500多了,这些属性不是我们制作导航第一天就能够具备的,这是一个在整个十年的过程中不断累计,不断积累的过程。我们面向自动驾驶高精密的地图也是经历了这样一个过程。
最后讲一下标准化的问题,这样一个平台地做自动驾驶的时候不是独立完成一个事情,行业的发展角度来说,有这样一个能够跨界,能够把大家整合在一起的平台也是非常重要的。

原文始发于微信公众号(地图标注)地图标注CTO戴东海HAD及自动驾驶技术

如何把自己的门店或公司标注到地图里面。其实很简单:



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