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“重感知輕地圖”是一道偽命題?

2022/12/05
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在沒有成功之前,所有的路都可能是正確的路。比如在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛這個(gè)目標(biāo)上,有的車企選擇純視覺路線,有的車企則堅(jiān)持視覺和雷達(dá)的融合方案??此仆耆煌膬蓚€(gè)方向,卻有著一個(gè)相似趨勢:重感知而輕地圖。

這個(gè)做法實(shí)際已經(jīng)受到行業(yè)越來越多的認(rèn)可。不乏有觀點(diǎn)指出,現(xiàn)階段高精地圖仍是車企發(fā)展自動(dòng)駕駛的一根“拐杖”,但這根拐杖遲早要扔掉。在相當(dāng)一部分人看來,自動(dòng)駕駛車輛的出行最終將接近人類最原始的駕駛行為。

不再依附地圖,顯然這并非易事。

博世智能駕駛與控制事業(yè)部中國區(qū)總裁李胤近日講出了自己的看法,“汽車傳感器控制器要達(dá)到和人眼、大腦一樣的水平,再過500年可能都不夠?!币晃蹲非蟾兄芰蛟S并不能讓自動(dòng)駕駛時(shí)代加快到來。而在剛剛過去的百度Apollo Day技術(shù)開放日上,有關(guān)“要發(fā)展自動(dòng)駕駛,便不能脫離高精地圖”的觀點(diǎn)亦得到再三強(qiáng)調(diào)。

拐杖還是盲杖?

在明確“拐杖能否扔掉”之前,首先要弄清楚一個(gè)問題:導(dǎo)航地圖或者高精地圖到底能夠?yàn)樽詣?dòng)駕駛技術(shù)帶來什么?除了提供基礎(chǔ)的地理位置信息,理想狀態(tài)下,無論是導(dǎo)航還是高精地圖一定程度上都能夠減少攝像頭等傳感器因識(shí)別判斷周圍環(huán)境信息所產(chǎn)生的計(jì)算量。

圖片來源:英偉達(dá)

自動(dòng)駕駛從L2發(fā)展到L5,每提高一級(jí),算力就增加一個(gè)數(shù)量級(jí)。根據(jù)行業(yè)測算,L2級(jí)別自動(dòng)駕駛能力大約需要10TOPS的算力,L3+級(jí)所需的算力將提高到1000TOPS以上。英偉達(dá)預(yù)估,L5級(jí)Robotaxi需要的算力將在此基礎(chǔ)上翻一番。今年9月,其已率先發(fā)布單顆算力達(dá)2000TOPS的Thor,但算力的堆疊往往意味著要付出更高的成本代價(jià)。

要加快自動(dòng)駕駛規(guī)?;涞?,算力不僅需要“精打細(xì)算”,最好還能用在“刀刃”上,以留出更多的冗余。武漢大學(xué)教授李必軍在2021智能汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新論壇上以高速公路駕駛場景為例指出,通過精細(xì)化地圖就可以知道紅綠燈在什么位置,路口在哪里。這樣一來,車端的感知難度就會(huì)降低,也方便控制路口哪些傳感器工作,哪些傳感器“休息”。

另外,車端感知器件往往存在“性能邊界”。譬如,激光雷達(dá)毫米波雷達(dá)形成的點(diǎn)云無法提供豐富的顏色和紋理信息,使得點(diǎn)云識(shí)別效果一般。另外,激光雷達(dá)在雨雪霧天氣下的探測效果較差,毫米波雷達(dá)的噪聲又相對(duì)較大;攝像頭雖然可以提供豐富的顏色紋理等信息,但對(duì)光線有著較高要求。

也因此,越高級(jí)別的自動(dòng)駕駛越要求傳感器形成更好的融合。

而如果有了高精地圖,這個(gè)問題便會(huì)簡單許多。當(dāng)車載傳感器出現(xiàn)故障或者周圍環(huán)境變得惡劣時(shí),高精地圖能夠幫助車輛實(shí)現(xiàn)超視距感知(具備穿透障礙物和遮擋物并獲取信息的能力),確?;镜男旭偘踩?。在《智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精地圖白皮書(2020)》的定義中,高精地圖(HD Map)是指絕對(duì)精度和相對(duì)精度都在1米以內(nèi)的高精度、高新鮮度、高豐富度的電子地圖。其所蘊(yùn)含的信息包括道路類型、曲率、車道線位置等道路信息,以及路邊基礎(chǔ)設(shè)施、障礙物、交通標(biāo)志等環(huán)境對(duì)象信息,同時(shí)包括交通流量、紅綠燈狀態(tài)信息等實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息。

上述《白皮書》指出,對(duì)于L3及以上級(jí)別的自動(dòng)駕駛車輛來說,高精地圖是必備選項(xiàng)。高精地圖可以作為感知的輔助,提高處理芯片的算法效率和系統(tǒng)的安全冗余。

不過反對(duì)聲音也此起彼伏。余承東曾有言,自動(dòng)駕駛不能過分依賴高精地圖和車路協(xié)同,否則“智能駕駛和自動(dòng)駕駛能力就上不去”;何小鵬則說,“高精地圖一定是過渡”;李必軍也稱,“自動(dòng)駕駛肯定離不開地圖,但需不需要高精地圖,還兩說。”

毋庸置疑,高精地圖可以讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)做得更好,但諸如高速公路這類偏固定的駕駛路線,實(shí)際并非高精地圖不可。事實(shí)上,行業(yè)的整體步調(diào)依然傾向降低對(duì)高精地圖的依賴。一來,甲級(jí)測繪資質(zhì)難求,國內(nèi)供應(yīng)商數(shù)量有限,且始終存在數(shù)據(jù)合規(guī)審查問題;二來,前期測繪和后期更新維護(hù)成本高昂,自研壁壘凸顯。

無地圖,則無自動(dòng)駕駛?

國外代表有特斯拉,國內(nèi)包括毫末智行、小鵬汽車在內(nèi)的公司都瞄準(zhǔn)了“重感知輕地圖”的技術(shù)路線。其中,4月發(fā)布的毫末城市NOH首搭量產(chǎn)車型是魏牌摩卡DHT-PHEV 激光雷達(dá)版;而小鵬XNGP據(jù)悉也可以在沒有高精地圖的前提下實(shí)現(xiàn)高階智能輔助駕駛功能。根據(jù)小鵬規(guī)劃,XNGP到2023年將逐步落地全場景輔助駕駛,2025年開始向全自動(dòng)駕駛功能進(jìn)階。當(dāng)自動(dòng)駕駛公司紛紛調(diào)轉(zhuǎn)方向,百度Apollo卻持有不一樣的見解。Apollo方面認(rèn)為,目前自動(dòng)駕駛行業(yè)流行無高精地圖的在線地圖學(xué)習(xí)路線,主要目標(biāo)很清晰,就是希望能夠擺脫對(duì)高精地圖的依賴,使自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠“Drive everywhere”。

但這帶來的問題也很明顯。自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃算法對(duì)道路結(jié)構(gòu)的推理至關(guān)重要,一旦算法在感知物理世界的道路結(jié)構(gòu)層面出現(xiàn)問題,車輛的行為將難以預(yù)測,最終將給用戶帶來極大的不安全感。

比如,僅靠攝像頭和傳感器可能無法準(zhǔn)確識(shí)別特殊路況信息(圖1);而離線地圖最大的問題其實(shí)不在于更新率,相反是因?yàn)椴痪邆渥詣?dòng)駕駛所需的實(shí)時(shí)性要求(圖2)。

(1)僅靠感知可能無法準(zhǔn)確識(shí)別遮擋物等路況

(2)離線地圖缺乏實(shí)時(shí)性,不利于自動(dòng)駕駛車輛的自主行駛因而現(xiàn)階段,高精地圖仍活躍于自動(dòng)駕駛發(fā)展路上。在百度Apollo看來,要實(shí)現(xiàn)高安全、可持續(xù)的L2+智能駕駛產(chǎn)品,高精地圖至關(guān)重要,而且沒有替代品;對(duì)于L4級(jí)別自動(dòng)駕駛而言,要達(dá)到99.99%以上的成功率,高精地圖更是必不可少的核心能力之一。

今年8月份,Apollo聯(lián)合百度地圖發(fā)布的自動(dòng)駕駛級(jí)導(dǎo)航地圖在北京亦莊上線。隨著旗下Robotaxi平臺(tái)蘿卜快跑累計(jì)訂單量達(dá)到140萬單,Apollo自動(dòng)駕駛地圖已經(jīng)實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用。背靠百度,Apollo幾乎是高精地圖和自動(dòng)駕駛兩手抓,這也是其一直堅(jiān)持走高精地圖路線的關(guān)鍵原因。

圖片來源:Apollo

中信證券預(yù)計(jì),到2030年全球高精地圖市場規(guī)模將超過200億美元。目前由于單車智能化水平較低,高精地圖有著不可替代的作用,市場前景樂觀。但瑞銀認(rèn)為,在中國發(fā)展自動(dòng)駕駛需要路端基礎(chǔ)設(shè)施的配合,也就是單車智能和車路協(xié)同要協(xié)同發(fā)展。

相比于只依靠單車智能,中國要加速自動(dòng)駕駛發(fā)展顯然離不開車路協(xié)同。一方面,V2X通過“路”和“云”對(duì)路上所有車輛進(jìn)行統(tǒng)籌管理,不再需要考慮單車對(duì)單車的博弈;從數(shù)據(jù)安全角度考慮,車路協(xié)同的投資方和運(yùn)營方可能更多是政府,落地概率因此更高;

另一方面,則是成本和安全的問題。從車廠角度說,如果路端基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完善,單車所需的傳感器數(shù)量勢必可以減少,所付出的成本自然也會(huì)得到降低。在安全層面,無論是個(gè)案抑或存在盲區(qū),單車智能都無法做到100%安全,進(jìn)而影響到大規(guī)模商用。

雖然高精地圖能夠彌補(bǔ)車端、路端感知和算法的不足,但如果未來單車智能和車路協(xié)同可以真正并駕齊驅(qū),高精地圖或許就會(huì)變得不那么重要。不過鑒于冗余驗(yàn)證的需要,精細(xì)化地圖仍會(huì)成為一個(gè)必需項(xiàng)。無地圖的自動(dòng)駕駛必然是一道偽命題。

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