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[導讀]即使 L3 及以上自動駕駛汽車必須有高精地圖輔助已經(jīng)成了業(yè)界共識,特立獨行的馬斯克認為高精度地圖是浪費資源。在今年 4 月份的特斯拉 Autonomy Day 上,鋼鐵俠就公開說過分依賴高精度地圖會讓

即使 L3 及以上自動駕駛汽車必須有高精地圖輔助已經(jīng)成了業(yè)界共識,特立獨行的馬斯克認為高精度地圖是浪費資源。

在今年 4 月份的特斯拉 Autonomy Day 上,鋼鐵俠就公開說過分依賴高精度地圖會讓自動駕駛系統(tǒng)變得極其脆弱,普集起來更加困難。

無獨有偶的是,6月10日,紐勱發(fā)布的自動駕駛系統(tǒng)解決方案“MAX”也并沒有使用高精度地圖;6月18日,AutoBrain推出的HWP(highway pilot)自動駕駛系統(tǒng)Mr.Pilot也并未使用高精度地圖。

然而更多的行業(yè)從業(yè)著依舊是相信高精度地圖是自動駕駛系統(tǒng)的安全備份。

VSI Labs 創(chuàng)始人 Phil Magney 就指出,“高精地圖存在的意義就是提高車輛的智能水平,以增強其性能和安全性?!?/p>

HERE 地圖產品市場主管 Matt Preyss 則認為,高精地圖并非我們熟悉的 GPS 導航,它是加載了地理編碼元數(shù)據(jù),且專為及其設計的新型地圖。

在 Magney 看來,高精地圖存在最重要的目的就是增強自動駕駛系統(tǒng)的信心,它還解決了道路解析的計算問題?,F(xiàn)有的高精地圖可分為多個層次,比如“用于定位的精確車道標記,邊界,幾何與 3D 標記”。


雷鋒網(wǎng)注:自動駕駛地圖的不同層級

現(xiàn)在的高精地圖市場已然火熱異常,除了傳統(tǒng)導航地圖提供商,科技公司、汽車制造商和新創(chuàng)公司均抓準了機會搶灘登陸。在某種程度上,該領域的玩家正在爭奪數(shù)據(jù)所有權,這可是個高風險游戲。

在 VSI Labs 自動駕駛專家的幫助下,我們對高精地圖的優(yōu)缺點進行了深入解析,Musk 的高精地圖無用論是否站得住腳呢?

為什么說高精地圖必不可少?

自動駕駛汽車與高精地圖密不可分的原因有很多,其中最重要的恐怕是后者在道路解析上能提供最為直接的解決方案,而無論是 ADAS 還是全自動駕駛,對圖像進行分析后完成道路分割都非常重要。

即使是最基本的車道保持功能,高精地圖也能在道路標線變模糊時(包括被雪覆蓋或其他天氣因素)助其一臂之力。

當然,來自不同傳感器的數(shù)據(jù)融合后也能幫助自動駕駛系統(tǒng)解析道路,不過它們有自己的局限性。

“特斯拉的事故就是傳感器有局限性的最好證明?!盡agney 解釋道?!霸谏骄俺堑哪谴诬嚨溨?,道路表面的細微變化正是引發(fā)事故的一大誘因,計算機將混凝土旁邊的深色瀝青表面看成了車道線,導致車輛軌跡出錯,進而引發(fā)事故?!?/p>

“如果 Autopilot 有個細節(jié)更清楚的車道模型,這次事故就不會發(fā)生,因為系統(tǒng)已經(jīng)可以對車道進行預判了。”Magney 強調道。


特斯拉山景城事故分析

Magney 警告稱,雖然攝像頭依然是當下性價比最高的解決方案,但在道路解析能力上,它們真的不太行,其問題在于太依賴計算能力了?!案呔貓D就能減輕系統(tǒng)的算力負擔,并為環(huán)境建模增加信心。”

那么作為核心傳感器之一的激光雷達,是不是能夠承擔高精度地圖的某部分功能?

VSI Labs 資深自動駕駛軟件工程師 Matthew Linder 認為,現(xiàn)在輕言激光雷達解決一切還為時尚早。根據(jù)自己的經(jīng)驗,他認為激光雷達確實是 3D 感知及環(huán)境建模工作中的佼佼者,探測未知物體和空間它也是一把好手?!安贿^,天氣狀況不太好時,LiDAR 探測道路標線性能就會大打折扣(比如道路標線被雪完全覆蓋)。同時,激光雷達也沒有透視眼,它在有其他車輛或物體遮擋時也會犯傻,而且別忘了這家伙現(xiàn)在還很貴?!?Matthew Linder 解釋道?!案呔貓D就沒這個擔憂了,遮擋根本不是個問題?!?/p>

對于自家HERE的 HD Live 地圖,Preyss 信心滿滿,他表示:“我們能支持任何 OEM 開發(fā)的定位方案。我們相信,L3-L5 的時代,GPS/IMU、高精地圖和其他傳感器的融合才是最理想的解決方案?!?/p>

“除此之外,OEM 商還會有不同的戰(zhàn)略,涵蓋不同價位、交付日期和技術等?!盤reyss 解釋道,他認為汽車行業(yè)會采用漸進方式走向自動駕駛時代?!拔覀兊么_保自己的解決方案能滿足不同廠商的戰(zhàn)略,覆蓋它們當下及長期的需求?!?/p>

高精地圖真的不會拖自動駕駛汽車的后腿嗎?

馬斯克對于高精地圖的評價也不能說完全錯誤。

首先,自動駕駛汽車的位置必須能精確顯示在地圖上,否則高精地圖也無用物之地。

其次,高精地圖需要實時升級,沒有這一點,自動駕駛汽車就得學會如何判斷地圖數(shù)據(jù)是否錯誤了。

第三,高精地圖也是要收費的。

最后,如果馬斯克能像發(fā)布會上宣傳的那樣完成對神經(jīng)網(wǎng)絡的完美訓練,誰還需要高精地圖?。慨斎?,以現(xiàn)在的技術水平,這只能算個假設。

這四點中,最重要的就是第一個,即車輛如何實現(xiàn)在地圖上的精確定位。

VSI Labs 資深合伙人兼咨詢師 Danny Kim 表示,精確定位有多種可用方案,比如說用實時動態(tài)定位(RTK)或精確單點定位(PPP)技術來輔助 GPS。RTK/PPP 服務一般由定位引擎軟件公司提供,比如 Trimble、GMV 以及 Hexagon/NovAtel 等。他還指出,許多州的交通部門都會通過公共或私人的連續(xù)定位基準站網(wǎng)絡(CORS)提供免費服務。

如果排除 RTK/PPP 服務,我們還能求助于傳感器。舉例來說,“你可以用激光雷達 3D 點云圖與現(xiàn)有 3D 點云圖進行對比?!盞im 解釋道?!斑@樣一來,你就能用激光雷達生成基礎地圖,隨后用車載激光雷達的實時數(shù)據(jù)與其進行比照了?!痹谶@里,我們還是得繞到激光雷達的成本上,想用它生成大規(guī)模的基礎地圖可不容易,而每輛量產車都配上激光雷達更是難上加難。

前面兩種走不通的話我們還有第三種方案,即“基于路標的定位”。Kim 認為,這一方案中攝像頭和/或激光雷達都能派上用場?!霸谶@里,傳感器需要探測并識別路標?;诼窐说亩ㄎ挥玫囊彩菍Ρ确ǎ从脤崟r感知到的路標與高精地圖中現(xiàn)存的路標進行對比。”

在 Magney 看來,高精地圖的實時升級確實是暫未解決的一大挑戰(zhàn),而這個問題的解決方案則是 Mobileye REM(眾包底圖)能否成功的前提。至于最終的價格,現(xiàn)在也是個未知數(shù)。Kim 就指出,“說實話,我們現(xiàn)在也不知道答案,因為大多數(shù)高精地圖供應商現(xiàn)在對價格問題避而不談?!?/p>

大約半年前,高德地圖開始走向收費,OEM 商每輛車每年要交 100 人民幣的授權費。不過,高德地圖也表示,未來這一費用每年至少會下降 2%。對高德地圖這樣的提供商來說,永久免費肯定不現(xiàn)實,畢竟高德用于數(shù)據(jù)采集的自動駕駛汽車單臺價格就超過 100 萬美元。

馬斯克在 Autonomy Day 上的發(fā)言確實振動了整個業(yè)界,難道大家辛辛苦苦研發(fā)的激光雷達和高精地圖馬上就要過時了?

VSI Labs 的 Linder 相信,如果馬斯克真能拿出那樣強大的神經(jīng)網(wǎng)絡,那么他的假設就有可能成真?!爸皇沁@樣的神經(jīng)網(wǎng)絡現(xiàn)在不可能存在?!辈贿^ Linder 也強調,即使這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡存在,一旦傳感器出現(xiàn)錯誤,地圖還是得提供一定冗余,以方便車輛安全靠邊停車。至于鋼鐵俠高精地圖無用論中提到的雪地情況,Kim 表示:“這個問題的前提是道路標線本就異常清晰,那么神經(jīng)網(wǎng)絡就能通過訓練來解決標線的識別問題?!碑斎唬渤姓J,這一切都未經(jīng)證實。

特斯拉的 Andrej Karpathy 也承認,公司現(xiàn)在還沒有專用的數(shù)據(jù)引擎來模擬現(xiàn)實世界中類似情況下的數(shù)據(jù)。這就意味著,特斯拉的車隊還是得將大量數(shù)據(jù)回傳,以便公司用這些養(yǎng)料來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡。

競爭激烈的高精地圖市場

雖然馬斯克對高精地圖嗤之以鼻,自動駕駛行業(yè)其他人卻依然對其心心念念。那么,現(xiàn)在的高精地圖市場,誰是最炙手可熱的頭號玩家?

關于該問題 Kim 指出,這個市場分化比較嚴重,大家都是在自己的地盤“稱王稱霸”,尤其是亞洲。

舉例來說,韓國主要用 MnSOFT,中國則是高德、百度和四維圖新。至于日本,則是 DMP(動態(tài)地圖平臺)稱雄,該平臺不但有普通投資人,還有政府、OEM 商、以及供應商和地圖提供商參股。

“它們的移動繪圖車采集了大部分高精基礎地圖數(shù)據(jù),同時還在每個地圖供應商對數(shù)據(jù)進行后處理并添加更多競爭屬性之前,以協(xié)作方式創(chuàng)建語義地圖?!盞im 解釋道。

在歐洲和北美,我們主要看 HERE 和 TomTom。當然,USHR 也有一定的份額(不過這家公司已經(jīng)被 DMP 收購)。

“除了 DMP,上面所有提到的公司都是傳統(tǒng)導航地圖提供商,它們了解基于地理信息系統(tǒng)的地圖迭代以及維護工作怎么進行(至少是地區(qū)級的)?!盞im 總結道。

一方面,基礎道路幾何圖與高精車道模型(主要面向高速公路)幾乎已經(jīng)被現(xiàn)有頭部玩家徹底掌握了。另一方面,“許多新創(chuàng)公司仍在收集高精地圖中用于基于地標的定位屬性?!盞im 解釋道,而這里的關鍵,就是這樣的地圖屬性能否大規(guī)模生成。

在他看來,用攝像頭這樣性價比更高的傳感器完成類似數(shù)據(jù)的眾包和收集是唯一能走通的道路,這也是 Mobileye 能統(tǒng)治市場的主因。”他補充道。“不過,類似 Deepmap、Civil Maps、Carmera, Mapper、Netradyne、Lvl5 以及 Atlatec 這樣的新創(chuàng)公司也值得關注,它們誰能用自動化的方法完成地圖生成與維護,誰就能成功?!?/p>

數(shù)據(jù)歸屬問題

利用自家攝像頭和基于 AI 的感知算法,現(xiàn)在的 Mobileye 能提供一整套地圖與定位堆棧?!案兄c定位息息相關。”Kim 強調道。

“與其相反,特斯拉并不采集基礎地圖數(shù)據(jù),它們要的是能訓練感知與預測算法的實時數(shù)據(jù)?!盞im 解釋稱。

Mobileye 自己就是個聯(lián)盟,“它們不但采集數(shù)據(jù),還能在云端對其進行處理,同時對外售賣定位算法。”

需要注意的是,Mobileye 并非這些數(shù)據(jù)的擁有者。一般來說,OEM 商有數(shù)據(jù)的所有權,因為采集數(shù)據(jù)的是它們的車輛(雖然車輛用了 Mobileye 的 EyeQ4 攝像頭)?!把巯?,這種數(shù)據(jù)歸屬模式就是引爆大家討論的關鍵點,因為這樣的情況下 Mobileye 無法拿到地圖與定位項目的主動權?!盞im 解釋道?!岸ㄎ皇?OEM 商的核心知識產權,它們絕不會將其讓渡給第三方平臺供應商或地圖數(shù)據(jù)提供商。”

HERE的戰(zhàn)略

“HERE 會把 REM 數(shù)據(jù)融合進自己的基礎地圖,方便德國制造商客戶搞定定位工作?!盞im 解釋道。

Preyss 則表示,HERE 正在針對不同的定位方案測試自己的地圖數(shù)據(jù),以保證能支持不同客戶。不過他也指出,HERE 不提供定位軟件,它們給的是支持定位軟件的數(shù)據(jù)?!岸ㄎ凰惴?解決方案由 OEM 商決定,我們提供的是能協(xié)助車輛完成定位的環(huán)境數(shù)據(jù)。”

也就是說,HERE 未來的角色是“根據(jù)我們與客戶約定,匯總傳感器數(shù)據(jù),進行更新并相應地分發(fā)這些更新。”

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