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想打敗特斯拉Autopilot?首先你得有一套高精地圖

分類:探索·討論-2018/01/31-

言 | 高德說,一套圖等于偵察員、領(lǐng)航員、裁判員

今年一月,特斯拉接連發(fā)生三起事故。一起是Model 3沖出拐彎的路面,一起是Model S追尾一輛消防車,還有一起是Model 3在市區(qū)撞到了一根燈柱。

雖然只有第二起與它的Autopilot有關(guān),但還是說明:人們對新興的自動駕駛技術(shù)的興趣一直伴隨著擔(dān)憂。

那么,自動駕駛技術(shù)現(xiàn)在到底成熟度幾何?哪家技術(shù)未來會更強?

一、高精度地圖助通用超過特斯拉?

日前,美國權(quán)威市場研究機構(gòu)Navigant Research發(fā)布了《2017自動駕駛競爭力排行榜》,通用和特斯拉分別位例首尾,相差了18名之多。

▲此份調(diào)查報告從公司愿景、市場發(fā)展策略、合作伙伴、生產(chǎn)策略、技術(shù)、營銷&銷售&產(chǎn)品、產(chǎn)能、產(chǎn)品質(zhì)量&可靠性、產(chǎn)品組合和長期投入度等十個維度綜合評價。

從評判標(biāo)準(zhǔn)看,拉開這條巨大鴻溝的原因有很多,比如通用在產(chǎn)能潛力方面有著壓倒性的優(yōu)勢,而從市場發(fā)展策略看,處事更加穩(wěn)重的通用自然也能收獲更多分?jǐn)?shù)。

在這些原因之外,通用能傲居榜首,與其自動駕駛策略關(guān)系密切。在過去的一年,通用終于給我們展現(xiàn)出了與特斯拉思路迥異的另一種自動駕駛策略。

這是一種近乎偏執(zhí)的克制,以至于現(xiàn)今它還只能做到高速公路上的單車道自動駕駛。但從體驗看,其穩(wěn)定性和可靠性很高,雖然只能讓人吃到“小點心”,但接下來的“大菜”其實已經(jīng)能預(yù)見了。

事實上通用已經(jīng)延遲了Super Cruise的發(fā)布,原因之一是為了得到一張更加精準(zhǔn)的高精度地圖,而這張地圖也給本次評級加上了不小砝碼。

在可預(yù)見的未來,如果以凱迪拉克CT6為首的Super Cruise應(yīng)用車型們打開銷路后,他們在自動駕駛道路上追趕、甚至超越特斯拉,將變成可能。

因為高精地圖將解決特斯拉Autopilot的三個致命弱點:一、大多數(shù)前方靜止的障礙物;二、標(biāo)記復(fù)雜易混淆的匝道區(qū)域;三、橫向駛來的大型車輛的甄別。

這三點分別對應(yīng)已經(jīng)發(fā)生過的實際案例:一、2016年1月,中國邯鄲的Model S高速追尾近乎靜止的清掃車的事故;二、2016年7月美國賓州一輛Model X在復(fù)雜的車道線路況下,沖出匝道直接翻車;三、2016年5月,美國佛州一輛Model S因無法識別橫穿馬路的白色半掛卡車,而從對方底部穿過而撞毀。

如果有了高精地圖,以上三個事故可能會被改寫。

二、高精度地圖的“三員大將”

要說明的是,高精度地圖和傳統(tǒng)的導(dǎo)航地圖是不同的意思。對于道路屬性,導(dǎo)航地圖只需要給出道路路網(wǎng)這個級別的數(shù)據(jù)即可,它的重點在車輛定位,至于輪胎所接觸的地面是怎么樣的,其實基本都被忽略掉了。

那高精度地圖是怎么樣的?這還要從它的“三員大將”說起。

偵查員

由于路況復(fù)雜,自動駕駛更像是狀況百出的越野賽而不是四平八穩(wěn)的公路賽。所以在上路前,我們需要派出偵查員,仔細(xì)勘探每一個坑、每一道坡、每一條彎,以此繪制出詳細(xì)的路書。

高精度地圖與此類似,不過還要更為精確,比如它還能提供準(zhǔn)確的道路形狀,細(xì)化到每個車道的坡度、曲率、航向、高程、側(cè)傾等數(shù)據(jù)。相比傳統(tǒng)路書,它提供的信息有著幾何級別差別。

當(dāng)然,高精度地圖也不是什么數(shù)據(jù)都會采集的,它主要關(guān)注的是“道路硬點”信息,比如上面說的車道坡度等,除此之外,比如人行橫道、道路信息指示牌、限速標(biāo)志等交通參照物也在采集范圍之內(nèi)。

▲各廠家關(guān)注的高精度地圖下“道路硬點”信息快速更新能力,在未來會變得尤為重要。“實際情況與地圖中信息不符”的案例在未來不能被接受。

路書的好處有很多,比如隨著2018年的第一場雪,我們再次發(fā)現(xiàn)原來白雪覆蓋下的車道是這么難以辨認(rèn)。為此,在一些經(jīng)常被大雪覆蓋的公路線旁都會設(shè)置延綿不斷的路標(biāo),為的就是指清車道,避免誤沖出車道。

如果說傳統(tǒng)的攝像頭、雷達等探測設(shè)備更像是“人眼”,它的優(yōu)勢是能快速抓取即時信息,但弱點也很明顯,比如如果道路線被覆蓋了,就基本抓瞎了。事實上現(xiàn)今的自動駕駛或半自動駕駛都是不適合在雪地里開啟的。

但如果有了高精度地圖,結(jié)果就完全不一樣了。“絕對信息”的存在,讓車輛在即時偵測設(shè)備失靈時一樣可以“盲開”。

▲2016年1月,河北邯鄲一輛Model S在高速上直接撞上一輛清掃車

在2016年1月河北邯鄲的Model S追尾事故中,Autopilot疑似沒有識別出左前方近乎靜止的高速清掃車,而直接追尾。有業(yè)內(nèi)人士這樣推測:系統(tǒng)當(dāng)時認(rèn)為前方“靜止的”障礙物,或許只是路邊一個大型路標(biāo)或廣告牌,不在車輛的行進路線中,因而沒有進行任何警告與剎車,最終釀成大禍。

如果有了高精地圖,它已事先偵探過該路段并無路牌,那么突如其來的障礙物即為危險;即使后來這里新加了路牌,其精準(zhǔn)位置應(yīng)該在車道的外側(cè),而不應(yīng)該入侵到車道內(nèi),同樣可以斷定為一危險物,而及時采取預(yù)警和制動了。

路牌與障礙物的位置差別,可能只有一兩米,這在傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖中無法區(qū)分;但在精確到20公分的高精地圖中,這個位差還是能輕易偵測出的。

這是高精地圖「偵察員」的功勞。

領(lǐng)航員

由于汽車是移動的,并不是在繪制好路書后就能高枕無憂,所以高精度地圖還會參與到“正賽”中,充當(dāng)領(lǐng)航員的角色。自動駕駛通過GPS、攝像頭、雷達等探測設(shè)備與高精度地圖中的數(shù)據(jù)進行地形匹配,以此確定汽車當(dāng)前位置。而高精度地圖則反過來告訴汽車當(dāng)前和未來將要面臨的“路面硬點”信息會是怎么樣的。

這和越野賽領(lǐng)航員做的有些類似——在比賽中負(fù)責(zé)領(lǐng)航,朗讀路書,選擇適當(dāng)時機告知車手前方道路情況。

高精度地圖作為領(lǐng)航員,它能起到的作用有很多。比如能夠幫助汽車甄別哪段路該采用哪種駕駛模式,在人流密集區(qū),會傾向手動/輔助駕駛,而在非密集區(qū)則傾向于自動駕駛。

這就好像越野賽領(lǐng)航員有時會提醒駕駛員該怎么切彎道一樣。

而在2016年6月,賓州的Model X沖出路面的案例中,很可能Autopilot無法瞬間識別復(fù)雜的車道線,特別是上下匝道的特殊標(biāo)記線,而讓車輛徑直沖過路基,來了個底朝天。

如果有了高精地圖,即使當(dāng)時車道線被大雪覆蓋,車輛一樣能按正確軌跡行進,精準(zhǔn)的辨別哪里是路面,哪里是路基,而不會出軌翻車。

這就是高精地圖「領(lǐng)航員」的作用。

裁判員

由于有了預(yù)知能力,高精度地圖還能起到裁判員的效果。比如,以往的探測技術(shù)較難區(qū)分信息的距離感與層次感,容易發(fā)生誤判。

比如紅綠燈路口難題。沒有高精地圖的自動輔助駕駛系統(tǒng),經(jīng)常會迷惑前方的紅色亮光,到底是前車的尾燈還是路口的紅燈?這種猶豫很可能導(dǎo)致事故或違章。

有了高精度地圖就不一樣了,由于事先知道汽車會駛?cè)朐趺礃拥牡缆翻h(huán)境,它會迅速判斷出車輛與路口的精準(zhǔn)距離;同時它還能判斷路面的坡度,并及時指導(dǎo)視頻系統(tǒng)的拍攝角度,更好判斷前方物體的真實高度,以區(qū)別是尾燈還是信號燈。這樣,一種在我們?nèi)祟惪此铺湫苑堑恼`判,就完美避免了。

▲攝像頭和雷達在信息處理上會有分歧,一旦誤判就會釀成大禍。這時高精度地圖作為第三方能起到關(guān)鍵的裁判員作用

2016年5月,美國佛州一起著名的Model S事故,改寫了特斯拉Autopiot的發(fā)展軌跡。Joshua Brown在公路上開啟了自動輔助駕駛功能,但沒有充分注意路況,結(jié)果一頭沖過了一輛橫穿馬路的白色半掛卡車底部,滑出路面撞毀。

根本原因是,Autopilot 1.0的攝像頭認(rèn)為橫在前方的白色車身是天上的白云,毫米波雷達則認(rèn)為障礙物是一塊高懸的巨幅路標(biāo)。二人都不認(rèn)為這是一個危險,最終沒有預(yù)警和制動,造成悲劇發(fā)生。

即使攝像頭和雷達中的一方識別出了危險,1:1打平時聽誰的?這是一個難題。特斯拉以前的算法是二者矛盾時聽攝像頭的,現(xiàn)在改成聽雷達的,但這仍讓人無法完全放心。

如果有了高精地圖,相當(dāng)于加入了一個機智的第三方裁判。

首先,高精地圖會告訴雷達,這個地界在之前的偵測中根本沒有任何標(biāo)識,而且路標(biāo)的顏色不會是白色。然后,它會根據(jù)當(dāng)時的坡度,告訴攝像頭以合理的視角進行拍攝,反復(fù)確認(rèn)前方物體的海拔高度與距離遠(yuǎn)近。同時,距離上肯定會優(yōu)先采納雷達的建議,這是毫米波信號相比視覺信號的天然優(yōu)勢。

最后,它會微微一笑:那特么哪里是白云和路標(biāo)了?距離和顏色都錯了!那是一輛迫在眉睫的大型障礙物,趕緊通知系統(tǒng)剎車!

而且,即使高精地圖只能判斷其中一項,那么2:1也能做出更令人信服的判斷。可以說:它是一個至關(guān)重要的「裁判員」。

三、通用CT6的超級巡航選擇高德

關(guān)于自動駕駛,可以說通用在做選擇方面是十分謹(jǐn)慎的。從早前消息看,美國方面,通用經(jīng)過層層刷選后選擇了GeoDigita。這家老牌測繪企業(yè),也是Ushr的前身。

▲Ushr隨著一波瘋狂的1000萬美元A輪融資,與通用捆綁的死死地。

而來到國內(nèi),拿到通用super curise 高精度地圖訂單的不是百度,而是深耕高精度地圖領(lǐng)域多年,不太喜歡夸海口的高德。

▲高精地圖與國家安全關(guān)系密切,必須由國內(nèi)有資質(zhì)的地圖廠商提供,所以主要對手就縮小到高德、四維圖新和百度上

比如高德汽車事業(yè)部總裁韋東關(guān)于未來布局,在車聚君看來是合理和不夸大的:

未來“高精地圖+高精定位”的基礎(chǔ)設(shè)施,將與傳感器、激光雷達等發(fā)揮融合作用,共同推動自動駕駛發(fā)展。前者解決絕對精度問題,后者解決相對精度和安全防范問題。

明明白白說出高精度地圖的作用,并最大限度的推廣它,這個簡單的道理,在現(xiàn)今反而變得珍貴了。所以從兩家的調(diào)性看,這次合作有必然。

但必然之外,高德打下的基礎(chǔ)起到了關(guān)鍵作用。

截至去年9月,高德已完成了32萬公里國內(nèi)高速公路高精地圖采集,并建立了基于眾包采集體系的自動化更新處理系統(tǒng)。

而在早些時候的4月、6月和8月,分別完成了在定位圖層和數(shù)據(jù)更新等方面與博世和英偉達展開合作、協(xié)助測繪局完成國內(nèi)首個自動駕駛用偏轉(zhuǎn)插件測試、與千尋位置達成戰(zhàn)略合作,向行業(yè)推出基于高精度地圖和高精度定位的解決方案。

特別要說明的是與千尋位置的合作,要知道后者目前在全國已經(jīng)布局了1450個地基增強站。而且在接下來兩年的目標(biāo)也是很驚人——2018年實現(xiàn)厘米級定位服務(wù)中國全境覆蓋;2019年實現(xiàn)米級服務(wù)全球覆蓋。

至于為什么選擇高德而不是百度,除了廣為流傳的一些原因外,百度與車企的合作是基于Apollo(阿波羅)軟件平臺,雖然看似更廣,但高精度需要的“精”卻不敢打包票。

要知道高精度地圖數(shù)據(jù)的采集工作是需要大量人力物力財力才能完成的,高德目前擁有數(shù)千名數(shù)據(jù)生產(chǎn)人員和專業(yè)技術(shù)研發(fā)人員;超過6500萬個POI(Point of Interest),790萬公里的導(dǎo)航道路數(shù)據(jù),超過400種道路屬性信息,橫跨61個城市、超13000平方公里的三維數(shù)據(jù)模型......

我們知道自動/智能駕駛汽車主要拼的是自動駕駛,而自動駕駛又拼的是軟件,而軟件主要拼的是算法,算法又來自于廣闊的大數(shù)據(jù):路試數(shù)據(jù)、消費者實駕數(shù)據(jù)、道路信息數(shù)據(jù)、公共服務(wù)數(shù)據(jù)、高精地圖......

▲DT化就意味著傳統(tǒng)企業(yè)和行業(yè)將數(shù)據(jù)這種新的生產(chǎn)要素與其他要素融合起來,實現(xiàn)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化,衍生出創(chuàng)新模式的過程。

高德作為率先轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)生產(chǎn)的DT化企業(yè)之一,并且背靠阿里巴巴,這些利好為將來實現(xiàn)動態(tài)高精度地圖乃至大數(shù)據(jù)處理質(zhì)的飛躍打下了良好的基礎(chǔ)。

車聚小結(jié)

當(dāng)然從技術(shù)上說,即使單靠傳感器,也能實現(xiàn)自動駕駛車輛對環(huán)境的監(jiān)測,比如奧迪A8用激光雷達等探測儀器,依然實現(xiàn)了初級SAE L3。

但是,考慮到激光雷達的價格,傳感器的工作局限(比如前面提到的積雪路面),以及車輛實現(xiàn)自動駕駛功能所必需的安全冗余等因素,目前業(yè)內(nèi)的普遍共識是:在SAE L3以上級別自動駕駛中,高精地圖依然是必要的配置。

那目前既不用激光雷達,也沒有高精地圖的特斯拉呢?

它也沒閑著。特斯拉在2017年啟用Autopilot 2.0硬件時,明確提到:“我們需要通過布局在車身上的攝像頭來收集路況短視頻,以獲取車道線、路牌、交通燈等信息。特斯拉對路況的覆蓋越廣,每一輛特斯拉的自動駕駛能力就越高。”

呶,這相當(dāng)于它自己也在做高精地圖的事兒,只不過借助車主采取了“免費眾包”的模式。

那如果有了高德這樣的高精地圖專業(yè)小伙伴,其它企業(yè)追趕特斯拉Autopilot是不是更輕松了?


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