​自动驾驶时代,绘制高精地图的变化与挑战

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高精地图的绘制不须难,问题图片在于成本。难的是怎样理解环境所处的变化,并做出快速精准的判断,并与车辆进行及时通讯。当然,短期内怎样商业化,也是一大问题图片。

在绝大多数人眼里,高精度地图是高级自动驾驶的核心使能技术之一。开发相似地图是一项浩大的工程,不可不可否 在资金和人才方面进行巨大的投资。

在传统地图中,盘山公路上的黄色标志表示前方有蛇形弯道,这越来越如实地反映完整篇 道路情况汇报,但却可不需要可不可否 向驾驶员传递有两个简单的信号:准备应对弯道。

十有几个 世纪以来,地图最本质的作用从未改变:指导人类从A地到达B地。越来越想象,有时过于详尽的地图也会碍事。加州初创公司Deepmaps首席运营官罗伟(音)表示:“你不需要可不可否 不要 细节,细节不要 反而可能性让人迷惑。”罗先生此前曾在谷歌地图担任产品经理。

然而,在为用户提供信息的一并,地图公司也一并指望用户不需要可不可否帮自己补充一些缺失的每项,并时刻对变化做出反应。毕竟,地图的用户是人类,地图和语言一样,是连接人类思维的桥梁符号。

自动驾驶时代的地图绘制

然而,你两种情况汇报正在改变。作为地图学中的最新领域,专为自动驾驶汽车绘制的地图面对的则是一类完整篇 不同的用户:软件程序。与人类驾驶员不同,导航系统不可不可否 的是细节,每十根绳子 曲线、每有两个凸起的路沿、每十根绳子 车道,每个细节都至关重要,之后不可不可否 达到厘米级精度。除此之外,更具挑战性的是,自动导航系统不可不可否 有能力判断各种未知情况汇报,并作出相应改变。

比如,之后有棵树倒在路上,导航系统则该怎样继续提供指引?对于人类驾驶员,这根本就有问题图片,不过是抱怨几句,之后换条路而已。但大多数软件在面临相似的情况汇报时都不可不可否 非常完整篇 的指导,之后根本不知道作何反应。

如今,新型地图可能性成为自动驾驶行业中的基础技术之一,地图行业也由此之前 之前 刚开始英文崛起。毕竟,车辆最本质的功能是将人或货物运送至目的地,而地图可不需要可不可否 帮自动驾驶车辆确定自身位置以及怎样到达目的地,与现实世界建立联系。

新型地图不可不可否 对城市中的每十根绳子 小街小道都进行精确的三维记录,这两种越来越 哪十有几个 难度。但更重要的是,我们我们我们 歌词 歌词 还不可不可否 人工智能(AI)技术,协助车辆判断行驶路线上可能性冒出的各种情况汇报,并作出适当的反应,之后通常不可不可否 在几分之一秒内完成。

如今,在自动驾驶汽车发展如火如荼之时,新一代地图的绘制已然成为了一项庞大事业。其中的参与者不仅包括地图行业巨头谷歌Waymo,还有好多好多 初创公司,比如拿到风投的美国公司DeepMind和Carmera,以及由戴姆勒(Daimler)、大众(Volkswagen)和一些多家汽车制造商投资的欧洲领先地图供应商Here Technologies。最终,在竞争中胜出的公司将有可能性运行有两个全球地理平台,追踪并指导地球上大每项车辆的行驶。卡内基梅隆大学机器人系教授John Dolan表示:“这是有两个非常热门的研究领域。”

怎样应对变化

对于针对自动驾驶汽车的地图绘制而言,最大的挑战在于怎样应对变化。“事实上,(自动驾驶地图)不可不可否 是4D的。”Deepmap公司的罗伟Wei Luo表示:“也之后传统三维外加时间维度。”为了在地图中融入时间维度,所有系统都不可不可否 通过两种方式来派发最新数据,之后不可不可否 保证哪十有几个 数据的实效性和可靠性。Waymo等公司确定利用自己自动驾驶车队上的传感器,一些公司则倾向于采用「众包」的思路,也之后利用一些车辆上装载的激光雷达和各种传感器。

一旦传感器就位,并之前 之前 刚开始英文传回报告流,数据派发每项的工作就很简单了。“让人从一张信息充沛的基础地图之前 之前 刚开始英文。”纽约初创公司Carmera创始人兼首席执行官Ro Gupta表示:“这不须简单,但从两种程度上来说可能性就有问题图片了。”

事实上,真正构成巨大挑战的正是絮状数据两种。罗先生表示,每辆自动驾驶汽车每小时合适可不需要可不可否 产生1PB的导航数据,这非常庞大,合适2的50次方字节。软件不可不可否 对哪十有几个 海量数据进行筛选,并从中找出有意义的片段,之后「决定」算是采取行动及采取何种行动。这将带来非常庞大的认知工作,不可不可否 人工智能技术的深入参与。

在最初阶段,单单识别变化就可能性是有两个挑战了。随着海量数据的不断涌入,基础地图将持续确认各种信息匹配无误。停车标志?没问题图片。左转车道?也没问题图片。

然而,世界常会有新的变化,比如街角处的一棵松树越来越 了,冒出了一片空地。系统可不需要可不可否 发现哪十有几个 变化,但你两种变化算是比落叶或水洼的冒出更重要?人类驾驶员想就有用想,就会立刻认出某片空地上停了一百公里卡车。但软件系统却过高 人类的你两种经验和直觉,之后不可不可否 通过更多线索不可不可否进行判断。观察结果有更多的数据支持吗?相似大树原本的目标曾有十有几个 次消失不见呢?你两种情况汇报算是会造成任何事故或一些麻烦?会影响交通的通畅吗?

在应对变化时,时间至关重要。两种符合逻辑的做法是通过对传感器车辆进行编程,使其仅在检测到与基础地图冒出不符的情况汇报时才进行报告,从而大幅减少数据通信量及相关延迟。可能性Broad Street大街上的三条车道一切如故,那又不须再报告一些没用的信息,给系统增加噪声呢?Carmera的Gupta表示,不过,问题图片在于我们我们我们 歌词 歌词 可能性会忽视掉一些未被察觉的变化。也许:“因而可能性会丢失一些假阴性指标。”

算是连“云端”?

此外,新型地图的更新还牵扯各种各样的数据管理问题图片。相似,哪十有几个 地图数据应交由车辆自己解读,又有哪十有几个 应该上传至基于云的人工智能系统进行判断?

从一方面,云可不需要可不可否 一并从多个来源接收信息,将其与历史模式进行匹配,并提供更多的智能功能。然而,尽管超高速5G蜂窝网络预计将在三年内得到普及,但数据的传输依然无法出理 延迟问题图片。更重要的是,可能性网络连接越来越得到50%的保证,之后自动驾驶汽车之后需要 配备车载系统,从而具备在不联网的情况汇报下对变化进行判断,并做出适当反应的能力。

在早期阶段,大多数地图公司就有确定将每项区域当作样本,进行新型地图开发。很自然,好多好多 公司都把精力集中在正在进行自动驾驶测试或可能性之前 之前 刚开始英文提供相关服务的区域。比如,Waymo和Deepmap均在亚利桑那州和加利福尼亚州的每项地区投入了很大精力。

Carmera则可能性与一些货运公司签订了企业企业相互合作,目前正在与纽约、旧金山和佛罗里达州的老年村进行地图建模,而哪十有几个 地区就有其企业相互合作伙伴正在提供自动驾驶穿梭巴士服务的区域。Here Technologies公司则是有两个例外,这家公司凭借与多家主流欧洲汽车制造商的关系,可不需要可不可否 通过哪十有几个 制造商出售的数十万辆汽车上的传感器,派发欧洲和北美地区的匿名数据。

现阶段的营利也很重要

对于一些获得风投的创业公司而言,业务发展的时机也非常重要。尽管哪十有几个 公司现在可能性之前 之前 刚开始英文絮状砸钱,但全自动驾驶汽车(也之后SAE 4级和SAE 5级自动驾驶汽车)的广泛普及可能性要到十几年之前 ,甚至更久。之后,哪十有几个 创业公司也在为我们我们我们 歌词 歌词 的下一代地图寻找过渡期的市场。HereTechnologies产品营销经理Mattew Preyss提问到:“在过渡期中,我们我们我们 歌词 歌词 该怎样利用哪十有几个 数据来帮助驾驶员?”

Preyss表示,下一代地图将为Waze、谷歌地图及TomTom等当下主流导航服务提供有力补充,时时为驾驶员提供最新路况和路线修正信息。更重要的是,哪十有几个 地图还可不需要可不可否 提供如增强现实或寻找车位等一系列全新服务,以音频和画面的形式为驾驶员提供完整篇 的路线信息。与以往一样,之后一并牵涉人类驾驶员和地图,我们我们我们 歌词 歌词 就不可不可否 面临有两个永恒挑战——怎样让地图为驾驶员提供更多有用信息,但一并剔除可能性分散驾驶员注意力的细节。

现阶段,让人类驾驶员继续参与新型地图绘制还有有两个重要作用——地图两种可不需要可不可否 学习人类驾驶员是怎样对数据做出反应的,进而将更多人工智能出理 能力分配在行车路线的中不可不可否 车辆立即做出反应的重大变化上。在未来十年中,我们我们我们 歌词 歌词 人类驾驶员也将“教导”导航系统,使其真正做好取代我们我们我们 歌词 歌词 的准备。

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