从L2跨越到L3,要求车辆有更丰富、更可靠的传感器。高精度地图做为自动驾驶的传感器之一,可以作为自动驾驶的先验知识库和不受干扰的信息源,提供超视距的感知能力。
(资料图)
2022年9月14日,由盖世汽车与武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室联合主办的2022第四届自动驾驶地图与定位大会中,美行科技高精度地图技术中心副总经理郭成春提出,自动驾驶地图的应用数据标准作为沟通地图数据生产和汽车应用软件的桥梁,行业按照统一的标准工作,可减少交互成本,提供应用效率。自动驾驶地图的生产会逐步向着多源融合的的方向发展。
郭成春 | 美行科技高精度地图技术中心 副总经理
以下为演讲内容整理:
智能驾驶发展进入新阶段
高精度地图是随着智能驾驶的发展而发展的,智能驾驶在2020年国家发布了智能汽车发展战略之后,进入快速发展的新阶段。今年6月,深圳出台了智能网联汽车的管理条例,这部《管理条例》是全国首次对L3级及L3以上的自动驾驶权责进行详细界定的重要官方文件,为L3自动驾驶上路提供政策方面的保证。
今年8月,自然资源部开放了6个城市自动驾驶的高精地图试点,意味着高精度地图首次进入城市,自动驾驶L3的时代也就正式到来了。
从L2组合辅助驾驶到L3有条件的自动驾驶是一个巨大跨越,这种跨越要求智能汽车需要自主控制汽车,并在需要接管时通知驾驶员接管。这就要求车辆需要有更丰富、更真实、更可靠的传感器,其中也包含高精度地图。高精度地图作为自动驾驶的传感器之一,可以作为自动驾驶不受干扰的信息源,为自动驾驶提供超视距的感知能力,同时其他车身传感器也逐渐成为高精度地图的重要输入源,能够不断提升高精度地图的新鲜度、覆盖度以及丰富度。
智能驾驶的发展对高精度数据的新要求
高精度地图经过长期发展,形成了目前主流的高精度地图数据以及数据制作技术,很好地促进了智能汽车L2/L2+级别的自动驾驶的落地,但仍不足以支撑更高级别的自动驾驶。
从周期层面上来看,由于目前采集和制作工艺复杂,成本也比较高,高精度地图上市周期相对较长,更新频度较慢;在覆盖度层面,国内高精度地图主要覆盖高速和城快领域,城市级高精度数据的采集刚刚开始,目前主流图商道路采集的相应内容约在30万公里以上,相对于全国一千万公里的道路路网仍是较少的部分;在丰富度层面,目前高精度地图主要以静态数据为主,车道及以上的动态信息较少;在场景层面,目前高精度地图主要用于L2以下的场景,基本沿用长期以来ADAS地图形成的应用方式。
高级别的自动驾驶对高精度地图提出更高的要求,美行把这些要求总结为几个关键词:高现势性、城市高精道路、丰富的数据图层、ODD动态规划、仿真支持、传感器生成高精数据、全域车道级数据、数据标准、自动驾驶交互规范、合规化数据运行。
地图是自动驾驶的先验知识库和不受干扰的信息源,能够为自动驾驶提供超视距的感知能力,做到提前决策,规避危险驾驶行为,让驾驶更安全、顺畅。L3以上以车辆为主的驾驶场景下,要求高精度地图信息保持高现势性,高新鲜度,促进提升自动驾驶的鲁棒性。这就需要数据的更新周期从季度、月度更新演进到以周、天、小时级更新,部分信息需要实时更新。
自动驾驶的主战场在城市,而城市内的自动驾驶面临更密集的道路网络、更复杂的道路状况、更拥挤的混杂车流。面对城市峡谷,传感器的工况也会有所下降,这使得单靠传感器难以进行高阶的自动驾驶,自动驾驶要驶入城市势必依赖于城市高精度地图的普及,以提高车辆对环境认知的程度以及扩展自动驾驶车辆的视野。
智能驾驶更依赖更丰富的图层信息,参考行业中“四位一体化高精地图模型”,图层分类如下:
图片来源:美行科技
智能汽车的发展需要更多丰富的数据内容,而丰富的数据内容需要更丰富的数据来源,采用车、云、场结合的方式,能更丰富地感知数据、进行数据的生产,同时需要在一个统一的时空大数据基准下通过数据融合来满足自动驾驶的需要。
前面提到的丰富度、现势性、覆盖度等问题,依赖智能汽车的感知来解决。随着智能汽车自动驾驶Level的提高,汽车配置了越来越丰富的传感器、以及更高的算力,这些传感器和算力让车辆可以为自动驾驶本身升级的同时,也为自动驾驶高精度地图的生产和更新提供了更新鲜、更丰富、且覆盖更广的输入来源。以法规允许的方式,通过车云结合的众包生产技术,能够做到地图数据的快速更新,解决地图新鲜度的问题,实现高精度数据和现实路网“孪生”。而车辆的主战场普通道路上,通过众包的方式,可以快速解决城市道路的问题,让自动驾驶更快地驶入城市。
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高精度地图的普及还要解决用户信任度问题。高阶自动驾驶不仅需要精度高的高精度地图,也需要能够为自动驾驶提供整体车道级路线规划的地图、以及能够呈现全部车道场景下的自动驾驶意图以实现安全驾驶的地图、并能够和SD地图融合以满足用户驾车出行生活全场景的地图。高精度地图在智能汽车上正从过去ADAS地图的黑盒应用方式转变为更加透明的多维场景应用,地图内涵、地图技术正在围绕地图应用场景发生重构。车道级地图是满足人车共驾场景应用的泛高精度地图数据产品,支持车道级定位、车道级地图渲染、车道级路线规划等,以满足智能驾驶汽车的安全、愉悦和可进化的体验。实现了对高精度地图、普通地图的融合,保持产品体验的一致性、良好的场景适应性。
L3级处于人车共驾的自动驾驶阶段,其中最重要的一点是接管。自动驾驶需要分级的接管模式,分级的接管需要更丰富、更动态、超视距的ODD服务。自动驾驶导航引擎可以通过NDS.Live,将更加丰富、有效的智驾地理围栏信息以高度模块化的、实时地从云端发布至车机端。智驾地理围栏可以在高精地图数据基础之上,叠加众包的用户接管数据、政府机构及车厂规划的人工数据,以及Traffic数据。随着高级别自动驾驶的扩大运用,ODD在自动驾驶体系中越加重要。
ODD还涉及到数据内容方面的要求,因为ODD除了依赖静态数据,也需要通过汽车的传感器积累驾驶经验数据、行为经验数据,以及动态图层相应数据,而这些信息的生成用智能汽车的感知数据众包方案去实现有巨大的优势。
高精度地图应用需要领先的技术标准
在高精度地图的应用过程中,需要有一些标准去做相应的支持。
自动驾驶地图的应用数据标准作为沟通地图数据生产和汽车应用软件的桥梁,行业按照统一的标准工作,可以紧密结合智能驾驶技术趋势,减少交互成本,提供应用效率和数据交流交换,更好地促进产业发展。
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这里展示的是NDS的两项技术。NDS是高精度地图数的全球领先专业标准,本身也有较好的延展性、可持续发展性以及较完整的生态,可以很好地支撑整个自动驾驶发展。NDS.live是NDS协会推出的新一代数据交互标准,可以解决数据的自由组合、对多供应商的冗余数据做到自由切换、动态更新等,能很好地支撑自动驾驶过程中普通地图与高精度地图各类的应用。
测试验证是自动驾驶落地中非常重要的环节,而实时道路测试无法实现全场景覆盖,且安全得不到保障,因此模拟仿真技术成为智能网联汽车产品投产前常用的测试验证方式。OpenDRIVE是全球主流的仿真标准,它专注于定义用于描述静态道路网的存储格式,并使其可以对仿真中车辆道路环境进行描述。为智能驾驶仿真提供专业的高精度地图数据服务。
自动驾驶数据交互标准也是车厂关注的重点。电子地平线(Electric Horizon)为车辆提供超视距道路交通信息的产品或者服务,而ADASIS提供EHP和EHR(自动驾驶服务)之间的数据交换协议。ADASIS v3基于车道级的高精地图提供电子地平线服务,制定了自动驾驶数据的交互规范,降低数据服务方和数据接收方的适配成本,服务于辅助驾驶、自动驾驶、生态节能等系统。
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最后一部分是合规相应的内容。8月30日自然资源部发布《促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》,通知进一步明确了智能驾驶汽车里面的测绘主体并不是驾驶人、汽车、或者零部件的生产商,而是数据处理服务商。在过去一年多的时间,各主流图商陆续推出各家的合规数据收集方案,美行也有相应的方案去落地。
合规涉及到的内容较多,尤其是汽车数据安全涉及到测绘、个人信息安全,乃至国家安全相应的内容,因此需要在全链路都保证数据的合规,这也是我们后续发展智能汽车和高精度地图的底线。
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基于上述内容,美行科技提出智能驾驶高精度地图新阶段的数据框架。在这个框架下我们以基础地图为基础,以众包的方式去解决数据新鲜度问题,让数据活起来,建立数据生产、快速更新、应用的闭环,打造高精度地图全数据模型。按照NDS、open drive、ADAS等规格接口向地图应用方提供相关数据,最终面向智能网联、电子地平线、人车共驾、自动驾驶、AVP等应用场景,服务于整个自动驾驶产业发展。
关于美行科技
美行科技聚焦于智能驾舱与自动驾驶领域,其中在智能网联导航软件、人车共驾软件、高精度地图软件等业务方向拥有核心技术和竞争优势。同时,美行科技在长期积累的智能汽车嵌入式软件技术与位置服务技术基础上,持续进行技术升级和延展,形成了互动式车载操作系统(LIO)、汽车数字化算法、城市级智慧停车及自动泊车、高精度定位等业务。
基于过去14年对于汽车对地图数据的应用方面经验和技术积累,美行提出了高精度地图融合平台的概念。基于美行所具有的导航电子地图制作资质及其相关技术、数据制作和编译处理相关技术以及车端应用相关技术,我们正在和主机厂联合打造众包的地图数据平台,而且美行认为主机厂将是未来高精度地图数据采集的重要贡献者。
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我们还提供了让车企去做数据变现、数据交换的平台,相当于是高精度地图融合的一级平台,为其构建的二级平台提供变现的机会。
当构建起高精度地图融合平台后,除了支撑智能汽车自动驾驶的发展,美行还希望能支撑智慧城市的基础设施建设,最终实现智能网联汽车和智慧城市基础设施的协同发展,为大家还原一个更真实的世界,让汽车更智能,让城市更智慧,让出行更美好。
(以上内容来自美行科技高精度地图技术中心副总经理郭成春于2022年9月14日由盖世汽车与武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室联合主办的2022第四届自动驾驶地图与定位大会中发表的《智能驾驶高精度地图进入新阶段》主题演讲。)