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浅析立得在无人驾驶领域的优势

来源: 发稿人: 发布时间: 2017-11-08

最近,一篇车云菌的《滴滴为什么要成立一家地图公司》刷屏朋友圈。滴滴出行为自己成立了一家地图公司,并申请了甲级测绘资质。这个资质含金量极高,代表了导航地图采集生产的许可,目前国内只有13家公司拥有该资质,其中还包括了滴滴的合作伙伴:百度(通过收购北京长地万方科技有限公司间接获得了甲级测绘资质)、四维图新和高德。


滴滴自建地图公司,并非想在传统导航地图中分得一杯羹,业界猜测其重点应用领域应该会在未来的无人驾驶。

  实现无人驾驶有两个方向:路线一是重定位及地图,路线二是探测遥感。路线一可以理解为,通过高精度地图等提供信息,然后通过定位来确定位置(也就是高精度地图+高精度定位),这条路是谷歌等大公司在走的,目前可行性更高。


路线一 定位及高精度地图

路线二未来更有前途,但是需要技术突破。首先,无论是摄像头、毫米波雷达、激光雷达还是红外传感器都有一个局限性,他们的探测的范围是有限的。(车载毫米波雷达一般的探测距离为150m-200m,激光雷达更短,摄像头在120米左右,红外传感器一般几十米,高速行驶监控距离最多预判几秒钟,遇到如果前面一辆渣土车飞驰而去,引得尘土满天飞时,探测则发现“面前”全是障碍物。再比如高分辨率摄像机能检测图像中的物体,而且窄视场的摄像机,可以检测很远的距离。但是面对暴雨/大雪等恶劣天气,很难检测到正确的车道线/障碍物/马路牙子等信息。

路线二 探测遥感

   针对两种路线,巨头公司推出无人驾驶模式如下:

  立得参与无人驾驶市场,并不是心血来潮,而是利用自身经验的积累顺势而为之。

1、高精度地图

普通人类驾驶员,脑子里没有高清地图,但仍然可以开车,仍然能通过导航去我们想去的地方。得益于牛B的大脑,人类有超强的感知能力。目前车上的传感器可能在某些方面强过人类感知,但仍然非常不全面。因此自动驾驶的功能非常受限,随着传感器发展自动驾驶功能也会随之发展。如果感知能力达不到,就需要额外补充高精度地图。

   导航地图是给人看的地图,高精度地图是给机器看的地图,给了无人车上帝视角。

上帝视角

高精度地图不仅有高精度的坐标,同时还有准确的道路形状,并且每个车道的坡度、曲率、航向、高程,侧倾的数据也都含有。普通的导航电子地图会描绘出道路,而高精度地图不仅会描绘道路,更会描绘出一条道路上有多少条车道,会真实地反映出道路的实际样式。比如真实道路在某些地方变宽了,那么高精度地图中的道路数据也是变宽了,而某些地方因为汇合了而变窄了,高精度地图也是一样。另外,每条车道和车道之间的车道线,是虚线,实线还是双黄线,线的颜色,道路的隔离带,隔离带的材质甚至道路上的箭头、文字的内容,所在位置都会有描述。


立得制作的高精度地图部分

立得中国移动测量系统的发明者,已经利用移动测量系统,积累了大量的高的精度地图生产制作的经验,团队、数据、软硬件平台等,具体数据如下:

400余人的专业数据生产团队,100余人的数据生产平台研发团队,30余人的数据智能化处理研究团队、50余人的HAD_MAP采集设备研发团队,50余辆各类MMS高精度数据采集车辆、专业的国家级移动测量实验室,全国30万公里高精度ADAS数据采集案例,170多个城市的实景三维案例(我秀中国www.ishowchina.com.cn)。

立得有甲级测绘资质,还有军工背景资质,系统集成资质,这样以后在高精度地图生产推广就具有很大的竞争优势。立得也是获得了军方跟国家测绘局的认可。移动测量系统及其应用也获得了国家科学进步奖两次证书。


立得空间和上海汽车集团一起合作研发,通过激光采集点云数据,做出了专门便于无人驾驶汽车识别的地图数据,以及二维和三维的高精度数据。只有地图数据精度达到十公分,对道路附属设施、周围地物都有明确的标识,该地图才能应用到无人驾驶中。


上汽合作部分数据

2、数据对比,确定位置

立得在数据对比,位置确定的积累方面成果在于:室内移动测量机器人,通过SLAM算法,实现定位及自主导航功能、扫描全景及激光、自主避障等功能。

立得空间的室内移动采集系统工具,是世界上排名前三的发明,效率非常高。公司曾经给万达采集整个室内的三维地图,1个小时就采集了1万平方米的数据。


立得在定位方面,立得POS系统采用GNSS+惯性导航紧组合方式进行定位,由于高精度惯性导航可用于军事用途,严格禁运,立得POS具有完全自主知识产权产品,填补国内技术空白,支持北斗卫星等多种定位系统,实时动态厘米级定位精度,达到国际领先水平,有效解决城市中GPS信号丢失情况下的无人车定位问题。POS项目获得了2012年国家重大仪器专项支持。湖北省唯一一个国家级移动测量及惯性导航实验室就在立得。



立得惯性测量产品及实验室

3、激光雷达、摄像头探测、图像识别

移动测量与无人驾驶的感知层是一个技术体系,GNSS/INS、摄影测量&图像识别、激光LIDAR、深度学习等核心技术相同,立得在移动测量领域投入18年,有自己独到的经验。

无人驾驶跟立得闪电侠体系对比图

立得公司也不断的将摄影测量+图像识别的技术用在ADAS及无人驾驶上,实际上,无论是激光也好,图像也好,他不光是一个识别物体的过程,他还需要把深度图做出来。我们的特点是能够把摄影测量+图像识别结合起来,因为在无人车上,测量跟识别都是一体化的。基于移动测量技术的传感体获取的影像,激光点云,来识别物体及场景。


道路及边线的自动提取


部件的自动提取

在图像识别方面,立得研究院投入多人团队进行深入研发,其中包括基于移动测量实景三维影像人脸车牌自动模糊化处理、交通标志标牌等自动提取,逆反射系数检测等基础应用,还积极参与国家级嫦娥四号探月项目,在图像处理方面,立得虽不是最专业的图像处理公司,但却是最懂测绘的公司,利用航测遥感跟图像处理结合,立得按照测绘的方式真实的还原月球表面的像素,作出月球表面地形图,为月球车的着陆提供了保障

月球表面影像处理前

月球表面处理后

同时,嫦娥五号需要通过机器摇臂去攫取月球的泥土做样本,立得参与着陆的高精度地形图制作,第二则是通过图像识别+测量的技术,对摇臂的抓取控制提供辅助保障。


滴滴平台上拥有的车辆足以覆盖全国大多数地区的范围,在众包采集更新地图方面有其他图商难以比拟的优势。业内人士认为,滴滴现在拥有大规模的运营车辆,未来哪怕只有运营车辆的十分之一用于众包,数据量也是不可想象的。而且,众包车辆的配置会决定回传哪些数据,决定更新哪些地图要素,未来滴滴就有能力参与到定义车辆的环节中去,利用自动驾驶功能和地图测绘结合,实现最终的理想更新模式。

2020年车联网领域高精度地图的市场预估在500-1000亿之间,未来高精度地图、无人驾驶、车联网领域机会巨大,物联网终端网络、需要位置服务定位的市场非常巨大。

各大自动驾驶公司可以合作,共享地图数据。地图公司也可以考虑销售高精地图基本配置版本,各个公司购买之后,在基本版本的基础上去添加自己的设置。如此就可以大大降低制作地图的成本。


立得欢迎各有志于投身无人驾驶行业的企业,共同繁荣无人驾驶这个行业,服务于社会。


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