高精地图是“神器”还是“凶器”?
文章2021-10-13

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大家好,我是来去无踪。最近看到不少大家对于辅助驾驶问题的反馈,所以,今天和大家聊一聊在众多高阶辅助驾驶中使用的“高精地图”。

高阶辅助驾驶为什么要用高精地图?

目前市面上在售的高阶辅助驾驶,不论是蔚来的NOP、小鹏的NGP或者是通用的Supercruise,甚至国外的一些L4 RobotTaxi公司都使用了不同厂商提供的高精地图。(只有特斯拉倔强的坚决不用高精地图)

高阶辅助驾驶使用高精地图,个人认为主要用来做两个事情:

1、车道识别
各种高阶辅助驾驶都试图在一定条件下取代人类操作实现车辆自动的驾驶和控制。而在道路上行驶,车道线不仅引导了车辆的行驶轨迹,也是与其他车辆共享道路行驶所要依据的原则。也就是说,如果不能正确识别车道,那么这样的辅助驾驶除了制造各种事故,并没有什么其他用途。

但是,单纯依靠视觉是识别车道线是非常困难的。现实中的车道线,不仅长得不完全一样,而且会有各种因素影响通过视觉识别车道线,例如:

  • 车道线不清晰甚至没有
  • 新老车道线交错
  • 道路反光
  • 雨雪天气视线不佳
  • 前车/障碍物遮挡
  • 大曲率的弯道(摄像头有视场限制,而且不像人的脑袋可以转)
  • 道路起伏

所以,尽管在实验室里我们可以获得较好的车道线识别效果,但是在实际道路上能稳定识别车道线是有很大的难度。这个不仅需要计算机视觉方面的技术,同时,也需要系统能够像人一样记忆和思考,甚至是猜测。(即便是人类,对于车道线的识别不是完全准确)

这个时候,高精地图就成了某种“神器”。因为,它带有高精度(一般在10cm)的车道信息,甚至还有虚线和实线信息。显然,这些信息对于高阶辅助驾驶来说,轻松解决了车道线识别这么一个重大的问题。

2、先验信息
我们任何人开车,到任何一个陌生地区,开车总没有那么顺溜。原因在于,我们需要熟悉道路环境,不仅要看车辆、行人,还要关注车道和各种交通标志。

如果通过单纯通过视觉进行识别,显然也是个复杂的事情。最简单的例子就是路边的限速牌,很多时候是带“备注”的,不理解这个备注是无法知道自己应该开多少速度的。但是,这些备注五花八门,人眼看了可能都需要理解一下,要让机器读懂,显然不容易。

这个时候,高精地图又成了某种“神器”。因为,它自带很多交通信息:不仅有道路的交通限制信息,还包括了不少道路本身的坡度、高程、曲率等信息,甚至还有道路附属设施的一些信息(我们在小鹏NGP驾驶的中控界面上看到的那些都属于高精地图提供的内容)。再一次,高精地图降低了高阶辅助驾驶开发的难度。

所以,目前不论是NOP、NGP等高阶辅助驾驶,其实都是大量依赖高精地图的。

事情是不是真的就这么美好?

显然,事情并不是就这么美好。高精地图虽然降低了高阶辅助驾驶产品的开发难度,也显然也成为了某种“天花板”,甚至在某些情况下,成为了某种意义上的“凶器”。那99.99%的准确率麻痹了驾驶者的心智,而那0.01%的异常却可能夺去驾驶者的性命。(数字不准确,请勿较真)

个人认为,高精地图在现阶段使用中,存在这么几个问题:

1、高度依赖高精度定位

除了高精度地图提供的信息,我们还必须知道我们在哪个位置。而且,这个位置必须准确,否则一切信息都是错误的。目前,普遍使用的高精度定位的方式都是GNSS+RTK+IMU,例如小鹏P7就搭载了亚米级的定位系统。他是多种定位技术的组合,以获取更高精度定位的一种技术实现。根源的问题在于,GNSS卫星定位系统不够准确。

GNSS卫星定位系统就是大家说的:GPS、北斗、格洛纳斯和伽利略。出于人为的或者技术能力限制,这些定位只能精确到米级,甚至只有十米级。(以GPS为例,应用GPS信号是故意降低了精度,否则你就能拿它来精准轰炸了……)这样的精度是无法判断你在哪个车道上的。

RTK技术的原理很简单。它在你周围放一些固定的已知精确位置的站点,他们和你一样同时去获取GNSS的位置信息,并且与他们已知精确位置进行比较得出一组差值。然后,就可以推论你获得的GNSS位置也具有一样的误差,去掉这些误差就能获得高精度的定位信息。所以,一般车企只要有GNSS和4G模块,就可以通过网络RKT获取到分米级的定位数据。但是,RTK不是十全十美,它只能处理掉大部分的误差,但是有个误差没有办法消除:周围障碍物对于卫星信号的影响。所以,RTK也不是完全可靠,特别是在城市里,周围建筑物的遮挡和反射都有可能造成GNSS信号的异常偏离,那靠RTK是无法进行修正的。

有了RTK是否万事大吉,当然不是! 因为,RTK必须由GNSS信号才能解算出高精度的位置信息,但是,如果没有GNSS信号呢?比如,隧道?…… 这个时候,就需要使用IMU了。IMU就是惯性传感器,它的原理就是不停记录车辆在不同方向运行的加速度和旋转信息,通过积分来计算车辆实际行驶的距离和方向。但是,IMU存在漂移和计量误差问题,时间越久误差越大。(为什么ICBM洲际弹道导弹那么难做,高精度的IMU是个重大的课题,否则就是你想打美国,结果轰了伦敦。)这也是为什么小鹏NGP在进入隧道一定距离后,NGP会退出并降级至LCC:IMU漂了,位置不对了,所以找不到车道信息了。

所以,即便在99.99%情况下是准确的,那0.01%都会把辅助驾驶引入歧途。定位的失准,会直接导致依赖高精地图的各类高阶辅助驾驶产品无法正常工作。(今天我们在社区看到的NGP“声东击西”就有可能是由这个因素引起)

2、更新速度太慢

目前各图商提供的高精地图,都是通过携带激光雷达和摄像头等高精度定位和扫描设备的测绘车一点点跑出来的。(所以,有人戏称地图行业是劳动密集型行业)这就意味着,高精地图更新的成本很高,周期会很长。以我实际经验为例,杭州到南京的G25高速拓宽一年多了,但是测绘车辆显然是在拓宽前或者拓宽过程中扫描的,出现了各种车道的缺失(三车道在高精地图里只有两车道),NGP频繁退出;省与省之间的收费站,根据国家的要求都拆了好久了,高精地图里面仍然还有收费站;杭州绕城西复线通车大半年了,至今没有高精地图覆盖……

即便如高德向车企宣传一年进行4次更新,但是显然从实际体验来讲,只有更新次数是不够的,更新范围远远更不上实际使用高阶辅助驾驶的需求。而且,如果目前高速道路的高精地图都做不到按季度更新,那么面对城市道路明显快得多的变化,显然是目前的高精地图厂商所无法应对的。

3、相信地图还是相信视觉
更严重的问题是,高精地图的应用可能会对视觉识别造成干扰。当地图和视觉得出不同结果的时候,你到底相信谁?小鹏给的答案是“视觉做保底”,或许是说,视觉最终还是要起决定作用。那如果视觉能够起到决定作用,那还要高精地图干什么?

所以,我理解保底的含义,应该是某些关键信息识别依赖视觉来实现。但是,车道线毋庸置疑是最关键信息之一,也是高精地图价值之所在,通过视觉又如何来保底呢?或许,这真的需要厂商有足够强的能力,能够在这两者之间做出取舍。

结语

高精地图的出现并非偶然,它是我们尝试去解决自动驾驶过程中必然会迈出的一步。但是,即便是高德的高管也曾经说过:

“我们是倍增器,不是我不可或缺,而是有了我,可能会更好,更安全,效率更高,技术开发难度降低。”

这或许才是高精地图的真正价值:更快的推动高阶自动驾驶产品的普及,更好的利用高精地图的各类先验信息。随着车企逐渐进入高精地图的行业,随着视觉能力的不断提升。我们对于高精地图的需求也在发生着深刻的变化,从而推动高精地图本身及其行业的进一步发展。

小鹏的1024智能汽车技术日即将到来,城市NGP也即将揭开面纱。在获得地图测绘甲级资质后,小鹏会在高精地图上给我们带来怎么样的答案?

未来,我们拭目以待。但是,我相信,高精地图在未来不再是“神器”,更不会是“凶器”。

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相关评论共 9 条相关评论

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众包方案可行吗

来去无踪: 个人理解,这个是趋势,但是要解决的问题也不少

高精地图作用大一些吧 短期来看

现在运溪高架通了,不出意外还是没ngp,临平世纪大道,望梅路高架,还是没ngp

来去无踪: 没有的,我都跑过了

其实也不能太依赖高精地图,毕竟有的时候地图更新不及时,会有很大的麻烦

太依赖高精地图,那高精地图也就会更依赖最新的道路数据,后期数据这块更新的压力会很大

最好是多种融合。