为什么自动驾驶汽车不能使用普通地图导航?

【编者按】自动驾驶汽车使用的舆图,与我们一般构兵的高德地图、百度地图等公司的地图有什么别离?高德和百度做的是人类的舆图,而高精地图公司做的是机械人利用的舆图。

这两种舆图都是帮助用户基于地舆位置做决定的东西,但它们的终端用户划分很大。也正是由于终端用户的差异,其类型与信息量就千差万别。

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人与机器利用的舆图:到底有什么实质差别?

我们先回答一个问题:什么是人类利用的地图?

智能手机中地图 APP 已经可以席卷通盘。打开舆图应用,蓝色的点会讲述你身在何方。而设定好目的地后,你的门路就会表现在屏幕上。

手机上的地图确实非常好用,只必要一个简单的 GPS 芯片,手机就能在舆图上定到你的位置,误差只在几米之间。

除此之外,它尚有追踪通勤习惯,推荐行车路线,提供打折信息等数百万种应用场景。

这些地图上有用的语义学数据包括乐趣点(POIs)、街名和地点等。

在车上,地图则会给出路径指示,比如讲述你「在某某大街右转」。

像谷歌舆图这样成熟的产物甚至还会包含更加细化的信息,比如车道数目,这也是你会在开车时听到「贯穿左侧两车道行驶」之类提示的原由。

人类利用的地图曲直常好的本钱,但想把它编进代码却并不轻易。毕竟它是人类数百万年进化的产物,是人类大脑对周边无数信息举行消化吸取的结晶。

简言之,人类的知识比较量机的模式成家能力要壮大多了。

常识的气力壮大了,人类的舆图就无需那么精确,纵然 GPS 无法识别此中差异,一个蓝色的小点也能保证你在驾驶时不会驶向转盘上的花坛。

在地道里或高层修建间,GPS 旌旗梗概会偶尔消散,但你照旧能靠着知识连气儿驾驶,直到蓝色小点从新涌现。

纵然没有常识,机器的舆图,加上超强算力也能输出正确决策。机器人的地图里「信息」更多,它能为计较机提供更多增补资源。

与人脑一般,主动驾驶汽车搭载的超等争论机也能在驾驶时进行及时计划,不外由于缺乏常识,它理解理睬起周边状况来要贫穷不少。

是以,机械的舆图必须特别精确,其精度乃至要到达 10 厘米级别。

除了更加精准,它供给的信息还要特别直观,指令更是能多细就多细。

好比:

1.车辆当前处在哪个车道,该车道需要留意哪些交通标识和信号灯。

2.车辆与道路的高度也异常主要,这是主动驾驶汽车在都邑高架行驶时的必备数据(车辆要知道本身是不是在高架桥上)。

3.机器的地图还必需永久在线,并在 GPS 灯号不镇定甚至彻底消失时连气儿为车辆供给准确信息。

说到这里,什么是机器地图,各人就很清楚了。

与人类差异,机器不需要讲究的界面,也无需夜间模式和精挑细选的字体。

简言之,机器地图即是一个信息旅馆,充足机械导航利用。

3D 点云图

存眷主动驾驶汽车的人,对 3D 点云图并不生疏。

点云属于空间数据,本质上来说是 3D 高程点的聚集。

一个精准的及时 3D 点云地图是主动驾驶汽车执行多种基本义务的须要前提:

首先,它让车辆能找到本身的位置。

任何利用激光雷达的自动驾驶汽车都市及时生成点云图,将点云图叠加到现有舆图上后,车辆就能找到自己的精确位置(纵然其时 GPS 不可靠)。

激光雷达会及时工作,帮助车辆举办物体探测和逃避,而一个正确的点云图可充当情形的基线视图。

点云信息越富厚,车载计较机就越轻松,它也能分出更多算力专注于移动物体。

简单的语义信息:每条车道的行车阶梯

点云图上要叠加一层语义信息,它能陈说自动驾驶汽车应该效率什么样的法则。

除此之外,语义信息还能为车辆 AI 提供附近情形情况并充当这个全国的蓝图。

总得来说,语义信息的层次越多,车载计较机导起航来就越轻松,终究前路上会涌现越来越多设计好的环境。

这些语义信息包罗:

1. 车道标线

2. 行驶倾向

3. 交通讯号灯与标识

4. 人行横道

5. 马路牙子标志与泊车规矩

6.「高可托路径」(最容易行驶的路线)

7. 修建工地和任何暂时规则

要是能将这一层层信息都融合进去,我们就能得到一套壮大的点云图。

当然,到底哪些语义信息对自动驾驶行业最有用,现在依然充满变数,但将来几年这些语义信息肯定还会受到连气儿存眷。

同时,这也意味着,图商得抓紧在自己的地图中添加语义信息层。

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