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上海晶眾:為地圖定位拾遺補闕

如上所述,不考慮自動駕駛,只考慮車輛定位,車輛在不在同一車道,探測后采取的決策應完全不同。所以,車的決策一定要跟所在位置關系結合起來。這就需要可靠和精準的地圖,不過,在高架橋、地庫等場景,全域定位還是缺失的。目前所有的解決辦法,如慣性導航、車端多元融合、場端定位成本都很高,在地庫部署雷達對車又提出了很高的要求,這些都是困擾產業發展的問題。

上海晶眾信息科技高級副總裁胡衛榮表示,用高精度地圖實現地下定位和停車導航,可以解決駕駛者的停車焦慮,也讓高精度地圖可以快速落地。

通過分析駕駛者出行行為可以發現,首先是要去的地方有沒有車位,然后想提前預定一個車位;再通過車機導航、手機導航,導到那個車位。離開時,還要找到這個車位,需要從停車場入口導到約定的停車位。

但是,解決停車難有三個難點:

·第一,要有足夠多的停車場地圖,覆蓋的一線城市、停車場越多越好。

·第二,許多地下停車場沒有衛星信號,實現不了定位,需要實現無衛星信號地下定位。

·第三,要實時獲取停車位狀態,知道哪些停車位被占用,哪些空閑。

·第四,知道了車位狀況后,能夠預約停車位。

很多方案只是在停車場門口顯眼的地方放置查詢機,但還是不能告訴去車位的路徑,所以只解決了一部分問題。

為此,晶眾采集了足夠多的停車場地圖,覆蓋面很廣。通過服務平臺讓主機廠將地圖發布出去,實現車機導航。結合高精度地圖研發的地下定位算法,在沒有衛星信號的地下也可以實現定位。找車時,將起點二維碼設定在電梯口、人流量比較大的地方,到了停車場掃描一下停車位,即可通過云端到車端、場端解決方案框架從出發點找到車位。

晶眾生產平臺位于地圖生產、出品、服務平臺的最底層,可以按照停車導航要求將幾萬個停車場提供給主機廠,再將服務平臺發布給主機廠或運營商,為停車導航提供服務。

晶眾生產平臺

到2020年年底,晶眾已經覆蓋了2萬個停車場,包括地面、地下大大小小的停車場,一二線城市大型停車場已基本覆蓋,特別是存在停車焦慮的大型停車場,如交通樞紐、醫院、大型商超;2021年年底將覆蓋5萬個,2022年覆蓋10萬個停車場。

現在,從B1到B2通道、B2到B3通道的所有停車場數據都已經有了,而且是根據未來AVP(自主泊車技術)要求采集的數據。如果可以實現AVP,地圖還可以繼續用,實現無縫銜接。包括母庫、每一層、停車相關標注、墻體、電梯、樓梯口、洗車房等數據在地圖上都有體現。

停車場地圖數據

要實現地下無源定位,以前得布藍牙、UWB,僅以藍牙計算,一個停車場要投3至5萬元,再加上運維費用,幾萬個停車場沒人能做。晶眾的解決方案原理很簡單,結合高精度地圖+車輛總線數據,將地面定位信息作為初始位置,結合車輛車速、轉向數據,再結合高精度地圖就可實現地下無源定位,定位精度可以達到2到5米,對停車導航來講已經足夠。圖中藍色是沒有做糾偏推算出來的軌跡,黃色是糾偏算法出來的軌跡。這個算法已在北京、上海幾百個大型停車場測試過,不管在停車場里跑多少圈,都完全一樣。

高精度地圖+車輛總線數據

定位問題解決了,接下來是量產問題。從2020年開始,晶眾與許多頭部主機廠合作,預計2021年下半年實現量產。路面還是用之前的導航方案,到地下時切換成晶眾地圖,用導航引擎做路徑規劃、導航。

停車導航畫面

車端和場端識別出來的信息可推到手機上進行提示,基于V2X方式實現手機路徑規劃和導航,有助于實現2億到3億存量車服務。

一汽南京科技:為什么自研高精地圖?

一汽(南京)科技有限公司是一汽集團成立的人工智能公司,前期主要聚焦AI感知和AI大數據研發。高精地圖負責人陳雪娟介紹了其適合小范圍前瞻研究的建圖技術以及地圖檢查特色創新業務,為的是更好地支持整個團隊自動駕駛算法的開發。

常規情況下,主機廠高精地圖部門只是需求提出方,并不具備自主建圖能力,甚至修改地圖能力也不具備。由于高精地圖目前沒有行業統一標準,各家對高精地圖元素信息的利用率不同,需求業務重點也不盡相同,因而造成了千人千面現象。

一汽南京公司對高精地圖業務的定位十分清晰,與圖商及其他主機廠明顯不同。在公司戰略規劃中,高精度地圖模塊旨在輔助整個公司的自動駕駛,不僅是購買高精地圖,而是要做高精度地圖定制軟件,根據一汽不同研發階段需求,在短時間內隨時豐富道路屬性。整個地圖部門的三大業務包括地圖制作、地圖引擎和地圖質量檢查。

·地圖制作:小規模地圖制作能力解決圖商制作周期長,難以適應快速迭代研發的問題,快速響應,支撐感知、定位、控制規劃提出的需求。

·地圖引擎:為滿足其他模塊讀取地圖元素的需求提供一個接口,指導其他模塊順利使用地圖。

·地圖質量檢查:這是一汽南京的創新,從研發到量產的整個周期都可能涉及質量檢查。研發階段,自己建圖需要檢查地圖缺陷,保證質量;量產階段,評判圖商交付的地圖是否符合其他模塊的要求。

地圖質量檢查

一汽南京目前使用的是二維標注系統,并不是三維點云。這種非常基礎的標注系統也能夠滿足基本需求,畢竟大部分元素都是附著于地面,紅綠燈是額外處理。

即使是將標注系統維度從二維換到三維,也難免遇到激光雷達地面反射率相近的情況,此時更靠譜的是引入圖像,依賴圖像+點云融合的數據進行標注,這是日后技術的拓展方向。

建圖技術路線

建圖流程和主流建圖方案一樣,分為五個步驟:采集數據、數據拼接與處理、標注、生成最終的地圖文件、地圖檢驗。現在是直接使用自動駕駛車輛建圖,一輛是一汽集團總部提供的安裝機械式激光雷達的車,另一輛是南京研發的安裝固態激光雷達的車,后者是為量產化做的方案。之所以用不同建圖車輛,是因為車輛所在地域不同,最初設計方案也不同。一汽集團目前只在有自己研發機構做自動駕駛車輛測試的地方建圖,目前有長春、南京、海南三地。

目前的地圖標注是純人工,所有元素類型與車道關系都需要人工標注。底圖上的線、點都要人工畫,包括道路關系、紅綠燈。前期用過供應商的系統標注,后來發現不能滿足日益增長的研發需求,只能自己開發,以隨時拓展和豐富道路信息。

人工標注地圖

標注完成后生成最終文件,一汽南京公司L4是基于阿波羅系統做的,所以地圖需要輸出兩種格式:阿波羅的Opendrive和標準的Opendrive,后者是給仿真同事使用。標注生成的地圖可以根據需求做一些調整,一些小的問題是通過打補丁的方式快速迭代,以避免改系統浪費時間。

生成最終地圖文件

地圖檢查系統是一汽南京未來的重點,后期將繼續完善,使之更加自動化,也會不斷加入規則。這樣,在研發階段慢慢做,積累經驗,到后面量產階段也可以把控圖商的地圖。

商業模式很重要

華為無線車聯網市場總監徐長青在分析5G時代C-V2X發展現狀時表示:“做地圖的公司最困惑的事情就是沒有人出錢買它的地圖,但其技術確實已很全面。”他指出,為什么沒有人買地圖和定位廠商的車道級定位服務,沒有人整合他們的業務?就卡在C-V2X裝車率上,一方面在等待主機廠裝PC5接口終端設備,以實現車與車的直連;另一方面,如果用Uu口接入,就會迅速提高裝車率,先讓車跑起來。車跑起來后,反正后端產品是不收費的,大家在輔助駕駛階段用起來,就可以從中孵化出新的業務,找到商業模式,讓這個行業賺錢。