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四維圖新副總裁孟慶昕:自動駕駛時期到來,未來地圖要素是什么? | 附問答

2019-11-08 來源:雷鋒網  瀏覽:    關鍵詞:自動駕駛,智能駕駛,無人駕駛

四維圖新副總裁孟慶昕:自動駕駛時期到來,未來地圖要素是什么? | 附問答_

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*四維圖新高級副總裁孟慶昕

雷鋒網新智駕按:10月26日至27日,2019第二屆全球智能駕駛峰會暨長三角G60科創走廊智能駕駛產業峰會在蘇州高鐵新城正式舉行。峰會主要聚焦“自動駕駛的量產時期、單車智能和車路協同的共演之路、新型的車內交互探求”三大主題,共同討論了智能駕駛的未來展開方向。

本次峰會由蘇州市相城區人民政府主辦,蘇州高鐵新城管理委員會、雷鋒網新智駕承辦,江蘇省智能網聯汽車產業創新聯盟、江蘇省人工智能學會智能駕駛技術專業委員會、清華大學蘇州汽車研討院、中國移動通訊集團等單位協辦。來自主機廠、國內外一級供給商、自動駕駛處置計劃商、自動駕駛中心零部件、出行運營商等智能駕駛上下游企業,車路協同專家學者、代表企業等1500余位業內人士蒞臨現場。

固然各家計劃對高精度地圖的態度不一,但進入更高級別自動駕駛后,高精度地圖的重要性不容忽視。四維圖新作為面向B端的圖商,在自動駕駛高精度地圖范疇停頓頗為疾速。

近日,四維圖新高級副總裁孟慶昕表示,當前地圖行業還沒有統一規范,各個行業對地圖的需求也不盡相同。而且,行業生態未成型,沒有構成真正有效的產業鏈條。基于這些問題,孟慶昕以為,由于高精度地圖是基礎數據,無論是車廠、車路協同技術效勞商,還是公路樹立部門等,都能夠依托智能地圖中止測試,早日完成面向未來的自動駕駛。

隨后,孟慶昕引見了四維圖新的制圖流程和規范。并表示,智能駕駛對地圖的請求是精度高、要素全、協同全和更新快。基于這一特性,四維圖新經過車載雷達,對路面要素和點云中止采集,再經過自動化提取的算法將一切要素反映出來,然后中止分類。

據孟慶昕引見,四維圖新面向高精度自動駕駛的地圖往常曾經能夠抵達20厘米精度,成為傳統導航電子地圖、ADAS地圖后的又一重要產品。除了用于應用于車端場景,高精度地圖還能夠應用于云平臺和仿真測試。

以下為孟慶昕的演講速記整理,雷鋒網(公眾號:雷鋒網)新智駕中止了不改動原意的編輯:

在組建至今的近20年內,四維圖新不時在做智能位置出行業務。目前,四維圖新的業務規劃涵蓋了導航、車聯網、自動駕駛等范疇,還在芯片、大數據和計算綜合才干有所涉足。今年年初,我們拿下了寶馬在中國面向L3級自動駕駛地圖訂單,這也是中國第一張訂單,這意味著自動駕駛時期曾經到來了。

未來的地圖要素會是什么樣?基于不同視角,3G到來后,降生了微信,完成了語音交互的功用,4G到來,降生了抖音,完成了視頻交互。面向5G時期,一定是AR與VR交互的地圖呈現。面對To B視角,地圖將成為基于全面感知重和決策的需求的三維實景和全面感知系統。

智能地圖要素庫不時更新

隨著5G的到來,四維圖新基于現有的傳統地圖開發才干,和對車的了解,開發了真正的自動駕駛地圖,以路為基,以車為本。

智能地圖是什么樣呢?能夠對比一下,傳統導航電子地圖的精度是1:10000。ADAS地圖,也就是大家日常用到的智能輔助駕駛地圖的精度目前能夠做到0.5米。面向高精度自動駕駛的地圖四維圖新目前曾經做到了20厘米精度。

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我們的智能地圖采集曾經掩蓋了全國范圍內的高速公路和部分城市,智能駕駛的特性是精度高、要素全、協同全和更新快。自動駕駛地圖是如何采集呢?首先是經過車載雷達對路面要素、點云中止采集,經過自動化提取算法,把一切的要素反映出來,在這個基礎上增加屬性,然后中止分類,主要分為道路、車道、以及隸屬設備三大類,在這下面還要中止細分,要素抵達100多種,隨著自動化對要素增加,我們也在不時更新這個要素庫,這些要素構成了智能地圖內容。

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在效勞方面,四維圖新主要做輸入和分發。在網絡方面,我們針對管理端和車端中止效勞和開發。高精度地圖呈現的無非是點線面,但這些點線面和傳統地圖的區別在于,它是給車輛看的,并且能夠通知車輛在哪一條路、哪一條車道行駛,接下來到哪一個路口,如何辨認紅綠燈,如何完成執行和轉向等操作。

應用于車端和仿真測試

未來,自動駕駛地圖會應用在哪些場景呢?

首先是車端。經過我們的HD、MS,把生成自動駕駛地圖傳送到車端,車端經過SDK中止解算,然后發送到自動駕駛引擎上,經過車輛傳感器,執行有效的決策,到最后發指令,構成一個閉環。

由于車輛傳感器看到變化時才會傳輸感知數據,所以我們引入了車路協同。由于,大量路側設備的布設節點距離比較短,也極大地處置了數據傳輸、數據穩定、數據包大小等問題,有效地保證了自動駕駛地圖的更新。

四維圖新和車廠達成的協議是,打通車廠效勞器,全面感知、實時更新動態數據,然后回傳到我們的平臺上。這和路側數據設備一樣,都是為了保證自動駕駛的有效更新。

未來要具備實時更新、確保安全的才干,必需求統一地圖的規格、效勞接口和坐標基準,這是一個基準前提。

前段時間,國務院提出了交通強國綱要。目前交通部、道路樹立部門正在鼎力樹立它的交通管控,這里面觸及到很多公路要面臨的聰慧公路改造工作。

地圖是上車、上云、上平臺,路側設備是感知,計算分發一體化則能夠全域感知數據回饋。我們以為,智能地圖離不開三大應用支撐,首先是基礎設備一張圖,要打通一切數據車聯網的關聯,最后經過全域感知中止重構,也就是對一切交通動態數據和場景中止全方位的剖析,給決策提供重要支撐。

自動駕駛地圖還會應用在仿真測試范疇。大家知道,自動駕駛L5級自動駕駛汽車想要上路,據專家稱一定要經過110億英里測試這需求要100輛車24小時不間地測試,測試時間需求500年。由此,模仿測試一定是必不可缺的。在仿真測試方面,四維圖新主要做的是靜態數據支撐。我們把靜態數據分為四大品類:高速、快速路、城市道路和部分特殊道路。

面向自動駕駛,往常地圖曾經具備量產才干了,但是還面臨一些問題。能夠看到,目前我們的地圖還沒有統一規范。各行各業對地圖的需求也不盡相同。而且,行業生態未成型,沒有構成真正有效的產業鏈條。希望大家共同努力,快速推進自動駕駛量產落地。

附新智駕與孟慶昕對話實錄:

新智駕:目前四維圖新的規劃主要集中在國內,國外的規劃是怎樣的?

孟慶昕:在第三方的評測和才干考證上,目前四維圖新自動駕駛地圖處在全球搶先的水平.主要是指車身傳感器必需交互的AI才干,包括基本采集要素如何傳送給傳感器,大致包括40個構成要素,四維圖新能夠抵達30個。

新智駕:前段時間四維圖新和寶馬達成了有關于L3級的地圖協作訂單,能細致透露下嗎?

孟慶昕:跟寶馬基于高精度地圖的協作在三年前就達成,今年二月份完成落地,是中國首張面向L3級的自動駕駛訂單,量產時間是2021年。此前也有企業以為使傳感器或純視覺方式就能夠完成自動駕駛,但四維圖新的L3訂單證明了,高精度地圖是自動駕駛一個不可或缺的重要要素,與傳感器密不可分。

第二,國內自動駕駛量產的時間表是在2021年,這也標明,無論是自動駕駛的規范還是四維圖新采集的數據,一定要在2021年完成L3級高速公路場景、封鎖園區的數據掩蓋。

新智駕:最初的導航運用主體是駕駛員,而高精度地圖是面向自動駕駛。從四維圖新的角度來說,高精度地圖的研發,需求什么技術條件才算是成熟?

孟慶昕:不時以來,國際國內知名的中高端汽車都是四維圖新的客戶,因而,在產品上一定要契合國際車廠客戶的請求,需求對未來的五年、八年有一個前瞻性的戰略規劃,在技術的評判上一定要遠超目前市面上成熟的技術。 

從2005年開端,我們就開端規劃與自動駕駛地圖相關的業務部門,從采集到數據編譯,到最終的地圖呈現,能夠看到,是跟傳統地圖完整不同的產品線。 

這也意味著,四維圖新必需了解車廠完好的自動駕駛計劃,四維圖新的有效數據如何給汽車的硬件、傳感器一個決策指令,中止有效地傳輸。此外,為了考證我們的產品,四維圖新也成立了自動駕駛完益處置計劃部門,考證我們地圖提供的精度、要素、掩蓋的場景豐厚度。我們今年也拿到了自動駕駛的T3牌照。

新智駕:目前,部分自動駕駛計劃提供商提出,自動駕駛不需求依賴激光雷達、高精度地圖的輔助,依賴視覺加毫米波雷達就能完成自動駕駛,你們怎樣看待這些計劃?

孟慶昕:自動駕駛是分等級的,對L3級自動駕駛來說,高精度地圖曾經成為不可或缺的輔助伎倆。當然也有像特斯拉這種企業,用推翻性思想、靠視覺去應戰自動駕駛完好計劃。但特斯拉全系依賴L2.5級自動駕駛地圖,疊加視覺技術基礎來完成。假如面向L4城市級的計劃會更復雜,由于城市道路更復雜,而且中國的路況跟國外的路況還是有很大的差別。

至于剛剛提到的推翻式思想,究竟能走多遠,具備不具備量產才干,需不需求安全冗余?自動駕駛最關鍵的請求就是安全,出了事故就是人毀車亡。我們以為,從國際重量級的車廠或是像華為這么嚴謹的企業角度來看,一定會用高精度地圖。

新智駕:從本錢來看,高精度地圖計劃的本錢大約是什么樣的量級?

孟慶昕:目前談自動駕駛的本錢還為時興早。目前,我們的地圖在國際車廠的一臺車定價是原來傳統地圖的3-5倍,假如疊加每年的效勞費,就是五千塊錢左右。 

新智駕:如何看待智能網聯和自動駕駛這兩大趨向? 

孟慶昕:其實智能網聯是自動駕駛的一個綜合體,未來會把自動駕駛完成萬物互聯了。V2X的基礎就是先打通路側設備,其中5G開通是一個重要的前提。車身的數據打通之后,任何一臺車完成自動駕駛的安全才干會更高。

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