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宽凳创始人兼CEO刘骏定位依然是自动驾驶文

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来源: 作者: 2019-02-12 20:05:39

9月28日,由亿欧汽车主办的“打开自动驾驶‘黑盒子’—— 2018亿欧汽车自动驾驶商业落地沙龙”在北京东方广场NIO House举行。本次沙龙以“系统鲁棒性与自动驾驶的商业落地”为话题,我们与来自供应链、科技公司和产业资本等近20位嘉宾,共同探讨了无人驾驶技术该如何兼顾驾驶能力与鲁棒性,从而适应高风险,实现大规模的商业化落地。

其中,宽凳科技创始人兼CEO刘骏发表了以“突破厘米级高精地图量产瓶颈”为主题的演讲,他认为:

1、在自动驾驶行业,定位依然是待解决的问题。

2、高精地图中最难实现的问题是:判断何处能够自动驾驶。

3、用摄像头方案来做高精地图,最大的好处是没有融合的误差,最大的难题是如何通过光学进行精准的测量。

以下为刘骏演讲实录(有删改):

非常感谢亿欧的活动,让很多同行能够有这样一次交流的机会,我感到非常荣幸。

今天的主题是商业落地,我要讲讲宽凳是怎么在整个商业落地的大平台下,助力整个自动驾驶行业,并且实现量产的。

大家都知道定位是自动驾驶的一个核心难点。如果自动驾驶车不知道自己在哪里,那么即便是给了它地图也是没有用的。可能有人觉得定位问题应该已经解决了,其实这是一个待解决的问题,因为只靠GPS是不能完成定位的,如果大家用过地图的话就知道现在的导航都不知道你是在主路,还是在辅路,而自动驾驶每时每刻都需要定位。

那么怎样实现定位呢?现在有很多种方案,其中一种比较常见的就是通过高精地图定位。首先我们已经有了一个高精地图,它就可以实时的跟路上的环境做比较,从而完成车的定位。

其实我们花费很多精力在做这个东西,我想问一下大家,这个事情的难点在哪里?我先给一些答案,大家挑一下,判断一下哪个是最难做到的?

第一,判断哪里可以自动驾驶?

第二,是不是因为路况复杂才产生了很多问题?因为你要识别的物体特别多,这会导致比较混乱。

第三,高精地图的精度要求非常高。

第四,高精地图的覆盖率问题,因为你首先要覆盖,否则不可能实现定位。

哪个是最难的呢?大家觉得A最难的举手,有一位;B最难的呢?多一点;C呢?高精地图的精度,这个是最多的;D呢?也挺多的。

每个选项都有人选择,这说明四点都很难。但是大家认为最容易的那个其实是最难的:判断哪里可以自动驾驶。为什么这个是最难的呢?

因为现在第一款量产的自动驾驶汽车,首先要做的就是判断哪些路上是可以自动驾驶,哪些路上是不可以自动驾驶?第一代自动驾驶车是不可能覆盖所有的地方。但是试想一下如果不能自动驾驶的地方我也让你自动驾驶了,那是要出人命的。

这里肯定有不少AI的专家,我一个下午做机器学习的模型就可以做好了,告诉你哪些是高速公路能开,哪些是加油站不能开的。但是你要知道现在所有人工智能深度学习的识别率差不多是97%、98%这个样子,想象一下,100个人里死两三个人是很严重的问题。所以所有车厂的标准都要达到六个九,也就是99.9999%,这个就是目前自动驾驶面临工业化挑战的一个最大的问题。

我说的这个工业化挑战量产,不是几十台,甚至几百台的量产,而是万,甚至几十万、上百万的量产,这个才是能够真正的影响并推动社会变化的,实际上这个也不远了。现在大量的车厂,尤其是中国的车厂都在都在说2020年能够实现量产车,这个就是量产车的一个实际应用项目。

刚才讲了为什么难的问题。现在稍微简单讲讲为什么高精地图是自动驾驶里一个不可或缺的东西?其实,在做的大部分人还是有共识的,比如自动驾驶都需要高精地图。这里讲讲它的几个功能:导航、定位、辅助决策。定位刚才其实讲过了,导航、定位、决策都比较容易理解,比较难理解的往往是定位,刚刚已经解释了,不多讲了。

那从宏观来说,为什么一定要有高精地图呢?现在看来 ,如果没有高精地图支持的话,你的计算量实在是太大了,自动驾驶要做到完美是不可能的事。现在有些传感器的边界,哪怕是自动巡航车也开始使用高精地图了,原因之一就是传感器的边界距离越远,遮挡的可能性越大,在这种情况下,高精地图才能提供安全可靠的自动驾驶。

实际上,它就是一个大数据训练的参考器,因为大家都应该有共识,自动驾驶是一个大数据训练的过程。那大数据训练过程有个前提,这个前提就是,不论是谁,所有的驾驶行为都能合并。而合并的参照器是谁呢?现在来看就是高精地图。如果你的高精地图市场占有率高的话,你的训练基数就会大,它对市场的整体影响会非常大。

挑战在什么地方呢?其实是规模化。一提到规模化,很多人为什么说第一个难点在精度上?大家知道高精地图一般会有20厘米精度的要求。这是因为以前早期的研究发现,如果你偏转1米以外的话,实际上就已经压线了,所以当初定在20厘米,这是相对精度的标准。在早期小规模的实验当中,大家都重视相对精度就够了,但是如果你要做成规模化,每条路都是相对精度的话,在街口就接不上,中国那么多街口,如果每个街口都要接上的话,大家就要共同遵守一个参照器,这个就是绝对精度。所有地方要达到20厘米的绝对精度在业界是非常难的事,但如果达不到这点就没有规模化,因为拼不出来一个全中国乃全世界的三维模型,这也是非常大的技术难题。

第二个自动化。因为高精地图原来可能在地图上只有一根线,但现在不只是一条线了。大量的数据,比如各种各样的定位要素、感知要素都会大大增加计算量。

讲到高精地图,有两个路线支撑,一个是激光雷达。今天讲讲我们的解决方案和传统的解决方案有什么不一样?目前大多数高精地图的做法是使用自动驾驶的解决方案,也就是激光雷达+摄像,我认为在自动驾驶里的激光雷达+摄像头是非常好的方案。但是高精地图和自动驾驶是不同的产品,自动驾驶对精度的要求不是那么大。

宽凳创始人兼CEO刘骏定位依然是自动驾驶文

而高精地图正好反过来,对精度的要求非常高,要比自动驾驶高出一个数量级。

事实上如果选激光雷达+摄像头,里面有一个很重要的难点就是一个多传感器融合的问题。融合的精度问题一直困扰着整个行业,这个融合精度在高精地图中的可接受程度是远远低于自动驾驶的。

所以最后我们选择采用摄像头的方案那么来做高精地图,这个方案最大的好处就是没有融合的误差,但是会带来另一个世界级的难题,就是怎样通过光学进行非常精确的测量?宽凳经过一年多的技术研发工作,解决了一个最核心的问题:怎样只通过光学也能非常精确的测量,甚至测量的精度可以超过激光雷达。

简单介绍一下我们公司的产品,前装高精地图方案、高精度定位、众包地图云解决方案。众包是将来地图发展根本性的一个平台。正因为我们是图像的方案,所以在众包上、时间上和将来的覆盖率上我们都会有一定的优势,这个也正好是我们使用视觉方案的很重要的优势之一。

接下来看看我们的高精地图,这是我们实际量产化的一个高精地图,在中国已经覆盖了你能想到的大城市,包括所有沿海的地区。我们在这里的展示先是某一条线,展开之后会有各种各样的属性,包括出入口的变化等等。刚才看了一段高速公路,现在我们再看一下立交桥,实际上立交桥最大的问题就是融合问题,因为立交桥一定是经过了多次测量后才能够测完的。

现在展示一个难度更高的定位场景,就是隧道。现在在完全没有GPS的情况下,我们隧道里面的高精地图也能实现完美的定位,那隧道里的高精地图是如何画出来的呢?其实这是我们现在攻克的一个技术难关,就是在没有GPS的情况下也能只通过图像建模把隧道画出来。我们现在画的隧道长度在10公里左右,目前中国99.5%以上的隧道都在10公里以下。

刚才大家看了很多三维的图,看起来很好看,但你无法知道它的精度有多高,差一两米你都看不出来,那怎么能看出精度来呢?假定这里已经有一个三维地图了,我们就把它投到拍摄的照片上,如果能够完美对上,它就一定是非常精确的。现在大家看到我们每一段的虚线,在马路上一般是15厘米左右,我们所有的点都能完美对上,这说明我们已经达到了厘米级的精度。这个实际上也是我们内部的质检平台,最后人工会再检查一下这个地图对不对。也尝试不到可餐的美味

目前我们在执行一个百城百万公里的计划,整个沿海地区基本上都已经覆盖了,到年底我们计划覆盖整个中国的高速公路。

最后总结一下,做高精地图真的不容易,因为它综合了多方面的能力。第一个能力就是人工智能的能力,第二个能力是地图能力。创业公司的第一个能力往往都是很强的,但是真正懂地图的人很少,能够把现有的地图技术从二维升级到三维,从低精度升级为高精度,这个方面的人才是少之又少,而我们宽凳正好有很多这方面的人才。此外,我们还有一个更重要的能力就是能够与车厂合作。

Q:感谢刘总,但是刘总漏了一个问题,怎么卖高精地图呢?

A:因为地图要一直不停地更新,所以我认为将来会是收取年费的模式。从短期来看,我认为交年费是我们很重要的收入来源。从更长期一点来看,在将来的智能联车里,高精地图会是一个非常重要的一个流量入口。因为它能使整个智能联车有了真正联的能力,想象一下,如果未来所有卖出去的车都具有自动驾驶功能,那车一旦发动就会使用高精地图,这是一个非常重要的流量中心,同时他的经济价值也是非常大的。

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