城市记忆领航-实现L3级行泊一体自动驾驶的有效落地途径

发布时间:2022年06月01日 浏览量:310

5月26日,追势科技联合创始人&CTO蒋如意博士做客汽车之心直播栏目《行家说》,给大家带来了一场干货满满的分享。


前言


上班族们通勤用车的问题越来越凸显,每日面对的堵车、进出停车场都让人不省心,这些问题正在偷走上班族的幸福感。追势希望通过一键式通勤系统——城市记忆领航,实现从家庭停车位到公司停车场的全程自动驾驶,帮助大家解决日常通勤过程中的用车问题。这也是追势坚守以产品落地为出发点,坚持做创新的初心。



一、L3级以上自动驾驶大范围应用遇到的瓶颈——高精地图


高精地图在高等级自动驾驶系统中是必不可少的一环,但也成为了业内需要攻克的瓶颈,在城市范围内,高精地图目前的覆盖率是非常低的,例如北京不到1%,上海不到5%。高精地图现在面临的痛点是采集成本巨大,标准不统一。


现状:地图商提供的高精地图远达不到支持L3级自动驾驶的水平。地图精确度和“新鲜度”有瑕疵,尤其因为“鲜度”的更新频率太低,导致大部分以季度为单位更新的“鲜度”根本无法满足高等级自动驾驶的日更要求。


根本原因:“鲜度”无法实现日更是因为保持地图“鲜度”费用巨大。高精地图绘制和更新的方法是通过自己的采集车,收集激光雷达数据、GPS数据、摄像头数据等进行识别、融合、3D建模,最终形成高精地图。但这个方法费事、费力、费钱。


解决方案:面对高精地图瓶颈,行业内普遍认为众包地图将会是一个主流的解决方案。通用模式的众包地图,是指通过多辆具有环境感知能力的车辆,让它们一边行驶一边收集道路信息数据,收集的道路数据上传到云端进⾏数据融合,通过数据聚合完成还原度高、即时更新的行车地图。



二、追势记忆领航系统解决众包地图的瓶颈问题


通用模式的众包地图的瓶颈


地图的众包模式是未来地图更新的必经之路,各领域均在积极发力,但通用模式的众包地图目前也遇到了瓶颈:


● 地图覆盖不完整:采集车辆经过的道路数量有限,会导致地图覆盖的范围不完整。


● 地图更新“鲜度”不确定:不能确保每块区域的更新频率,除非众包车辆的密度已经达到很高水平。不然还是会出现某些区域会有车频繁经过,而某些区域却无法确保每天有车经过的情况,那么后者的更新频率就会很低,存在地图更新“鲜度”的不确定性。


● 地图验证困难:目前没有有效验证方式去判断众包地图的准确性和精准度,所以还比较难验证众包地图能否满足高等级自动驾驶的需求。


追势记忆领航的解决方案


追势的记忆领航是把通用地图的众包模式用于单车特定路线的更新,其核心方案跟众包地图一致。不同的是采用的是自车的多次单车众包模式,实现低成本的点到点的自动驾驶,拥有自己额外的优势:



● 特定路线的地图完整性100%

● 提高保鲜度——每日更新

● 优化用户体验——影子模式


以通勤路线举例:对于上下班这种特定路线来说,当你部署完后,只要每天上下班都是这条路,就能确保地图能完整地覆盖这个特定路线。并且每天都会在这条路线上行驶,这时就能不断收集和更新地图数据,实现随着一年四季的特征进行变化,道路上的语义标记也能及时更新。地图的影子模式会在后台自动识别相同的路线,进行静默建图,同时也会在后台做充分校验,直到地图完全成熟、完整时,系统才会提示用户可以使用记忆领航。


追势的低成本地图“保鲜”解决方案能实现从家庭停车位到公司停车场的全程自动驾驶,未来能实现点到点城市自动驾驶。追势认为记忆领航是众包高精地图的最快落地途径。



三、城市记忆领航(S-Navi)介绍


● 追势科技的城市记忆领航(S-Navi)利用“所见即测绘,所用即测绘”的理念,创新性的提出了车云结合的低成本众包高精地图方案,利用“单车多次”的记忆模式实现特定通勤路线的高精地图构建、验证、更新和应用,突破当前城区高精地图匮乏的卡脖子问题,进一步通过云端融合实现最终大范围的高精地图众包构建。


● 基于创新的360度多传感器感知融合技术,利用结合了传统CV和深度学习融合的结构化AI算法,突破交通拥堵和车辆加塞场景下的感知瓶颈,可以快速精准对360°环境感知。


从2022年开始,追势科技正在持续扩大在自动驾驶产品上的优势,巩固和扩大在低速产品上的优势地位;并将已有的成熟技术复制到泛机器场景。同时,也在布局城市中高速自动驾驶的行车功能,完成行车+泊车一体解决方案;预计2030年,追势科技将实现全场景的自动驾驶。