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无人驾驶技术——看不见的“传感器”高精度地图

导读: 本文谈论高精度地图,从三个方面展开。首先需要理性地了解高精度电子地图是什么,它和传统地图真正的区别在哪;其次再讨论高精度地图在无人车领域是如何应用的;最后结合高精度地图这个行业聊一聊高精度地图所遇到的挑战。

本文谈论高精度地图,从三个方面展开。首先需要理性地了解高精度电子地图是什么,它和传统地图真正的区别在哪;其次再讨论高精度地图在无人车领域是如何应用的;最后结合高精度地图这个行业聊一聊高精度地图所遇到的挑战。

前言

前面的分享,将无人车上所用到的主流传感器都做了介绍。这些传感器都是看得到,摸不着的实物。在无人车自动驾驶的过程中,还有一种看不见、摸不到的“传感器”也在发挥着巨大作用,它就是高精度电子地图。

高精度电子地图也称为高分辨率地图(HD Map,High Definition Map),是一种专门为无人驾驶服务的地图。与传统导航地图不同的是,高精度地图除了能提供的道路(Road)级别的导航信息外,还能够提供车道(Lane)级别的导航信息。无论是在信息的丰富度还是信息的精度方面,都是远远高于传统导航地图的。

通过下图,可以感性地看出传统导航地图与高精度电子地图的区别。

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谈论高精度地图,从三个方面展开。首先需要理性地了解高精度电子地图是什么,它和传统地图真正的区别在哪;其次再讨论高精度地图在无人车领域是如何应用的;最后结合高精度地图这个行业聊一聊高精度地图所遇到的挑战。

高精度地图是什么?

现阶段的高精度地图更多地被定义为:服务于无人驾驶驾驶的地图。相比于传统地图的“定性”描述来说,高精度地图是一种“定量”的描述。

以坡度为例,传统地图能提供的仅仅是前方有上(下)坡这个信息,但无法提供上(下)坡的角度;

以弯道为例,传统地图提供的仅仅是前方有个比较“急”的弯道,但无法提供弯道的曲率半径;

以路口为例,传统地图提供的仅仅是前方路口有红绿灯这个信息,并不知道红绿灯的具体位置在哪。

……

高精度地图可以提供传统地图提供不了的精确数据,这就是高精度地图的“定量”描述。

这些定量描述对人类驾驶员驾驶汽车来说没有多大帮助,因为人类是高度智能化的个体,拥有极高的图像识别、信息联想和学习能力,而这些能力这是目前无人驾驶“大脑”所不具备的。为了弥补无人驾驶“大脑”还不够聪明的缺陷,高精度地图挺身而出。

高精度地图能够为无人驾驶提供的内容如下:

车道级道路信息

传统导航地图只能提供道路级(Road)的导航信息,如下图最左侧所示。道路R1连接着R2,R2同时连接着R3和R4。而高精度地图能够提供车道级(Lane)的导航信息,这种导航信息能够精确到车道的连接关系。如下图中间图所示Lane1连着Lane4,Lane4连着Lane8,;Lane3连着Lane6和Lane7,Lane7连着Lane10。

车道级别的道路信息能够解决在路口转弯时,无人车不知道需要转多大的角度和保持多高车速的问题。如下图右侧绿虚线即为高精度地图为无人车提供的虚拟车道线中心,只要提前变道到正确车道,并沿着虚拟车道线所在的车道行驶,即可顺利通过路口。

道路先验信息

先验信息是指某些可以提前采集且短时间内不会改变的信息。

仅依靠传感器的信息是很难感知车辆现在是处在高速公路上,还是处在普通城市道路上的;无限速牌的路段,车速最高可以开多快;前方道路的曲率;所处路段的GPS信号强弱。这些都是传感器遇到性能瓶颈时,无法实时得到的信息。而这些信息却都是客观存在,不会随外部事物的变化而变化,因此可以提前采集,并作为先验信息传给无人车做决策。

图为高精度地图可以为无人车提供的某些先验信息。包括道路曲率、航向、坡度和横坡角。这些信息对于无人车的安全性和舒适性都至关重要。

感兴趣点

感兴趣点是POI(Point of Interest)的直译。在交通场景中能成为POI的东西有很多,比如:用中心点和多个外包络点描述的交通标志牌、地面标志、灯杆、红绿灯、收费站等;用一系列连续点所组成的链状信息描述的路沿、护栏、隧道、龙门架、桥等。

高精度地图精确记录了这些POI的经纬度和高度,只要给定无人车的精确位置(经纬高),即可将各个POI相对于自车的位置计算出来。将这些POI信息的相对位置逆向投影到车载前视图像上,如下图所示。

到这个时候,肯定有人问:高精度地图比传统地图多出如此多的信息,容量肯定很大吧?不不不。现阶段的高精度地图容量并不比传统地图大多少。为什么呢?

因为现阶段的高精度地图完全是为无人驾驶服务的,而传统地图是为人类服务的。高精度地图只用关心与驾驶有关(道路、POI)的信息,并不关心周边的商场有几层、超市的面积有多大、小饭馆有多少家。而这类信息刚好是人类更关心的。正是因为侧重点不一样,所以在容量方面并不会有太大的差别。

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