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激光雷達(dá)以及強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能否代替高精度地圖?

ml8z_IV_Technol ? 來(lái)源:YXQ ? 2019-06-25 14:32 ? 次閱讀
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即使 L3 及以上自動(dòng)駕駛汽車必須有高精地圖輔助已經(jīng)成了業(yè)界共識(shí),特立獨(dú)行的馬斯克認(rèn)為高精度地圖是浪費(fèi)資源。

在今年 4 月份的特斯拉 Autonomy Day 上,馬斯克就公開說(shuō)過(guò)分依賴高精度地圖會(huì)讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)變得極其脆弱,普及起來(lái)更加困難。

無(wú)獨(dú)有偶的是,6月10日,紐勱發(fā)布的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)解決方案“MAX”也并沒(méi)有使用高精度地圖;6月18日,AutoBrain推出的HWP(highway pilot)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)Mr.Pilot也并未使用高精度地圖。

然而更多的行業(yè)從業(yè)者依舊是相信高精度地圖是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的安全備份。

VSI Labs 創(chuàng)始人 Phil Magney 就指出,“高精地圖存在的意義就是提高車輛的智能水平,以增強(qiáng)其性能和安全性?!?/p>

HERE 地圖產(chǎn)品市場(chǎng)主管 Matt Preyss則認(rèn)為,高精地圖并非我們熟悉的 GPS 導(dǎo)航,它是加載了地理編碼元數(shù)據(jù),且專為其設(shè)計(jì)的新型地圖。

在 Magney 看來(lái),高精地圖存在最重要的目的就是增強(qiáng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的信心,它還解決了道路解析的計(jì)算問(wèn)題。現(xiàn)有的高精地圖可分為多個(gè)層次,比如“用于定位的精確車道標(biāo)記,邊界,幾何與 3D 標(biāo)記”。

自動(dòng)駕駛地圖的不同層級(jí)

現(xiàn)在的高精地圖市場(chǎng)已然火熱異常,除了傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖提供商,科技公司、汽車制造商和新創(chuàng)公司均抓準(zhǔn)了機(jī)會(huì)搶灘登陸。在某種程度上,該領(lǐng)域的玩家正在爭(zhēng)奪數(shù)據(jù)所有權(quán),這可是個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)游戲。

在 VSI Labs 自動(dòng)駕駛專家的幫助下,我們對(duì)高精地圖的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了深入解析,Musk 的高精地圖無(wú)用論是否站得住腳呢?

為什么說(shuō)高精地圖必不可少?

自動(dòng)駕駛汽車與高精地圖密不可分的原因有很多,其中最重要的恐怕是后者在道路解析上能提供最為直接的解決方案,而無(wú)論是 ADAS 還是全自動(dòng)駕駛,對(duì)圖像進(jìn)行分析后完成道路分割都非常重要。

即使是最基本的車道保持功能,高精地圖也能在道路標(biāo)線變模糊時(shí)(包括被雪覆蓋或其他天氣因素)助其一臂之力。

當(dāng)然,來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)融合后也能幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)解析道路,不過(guò)它們有自己的局限性。

“特斯拉的事故就是傳感器有局限性的最好證明?!盡agney 解釋道?!霸谏骄俺堑哪谴诬嚨溨校缆繁砻娴募?xì)微變化正是引發(fā)事故的一大誘因,計(jì)算機(jī)將混凝土旁邊的深色瀝青表面看成了車道線,導(dǎo)致車輛軌跡出錯(cuò),進(jìn)而引發(fā)事故。”

“如果 Autopilot 有個(gè)細(xì)節(jié)更清楚的車道模型,這次事故就不會(huì)發(fā)生,因?yàn)橄到y(tǒng)已經(jīng)可以對(duì)車道進(jìn)行預(yù)判了?!盡agney 強(qiáng)調(diào)道。

特斯拉山景城事故分析

Magney 警告稱,雖然攝像頭依然是當(dāng)下性價(jià)比最高的解決方案,但在道路解析能力上,它們真的不太行,其問(wèn)題在于太依賴計(jì)算能力了?!案呔貓D就能減輕系統(tǒng)的算力負(fù)擔(dān),并為環(huán)境建模增加信心?!?/p>

那么作為核心傳感器之一的激光雷達(dá),是不是能夠承擔(dān)高精度地圖的某部分功能?

VSI Labs 資深自動(dòng)駕駛軟件工程師 Matthew Linder 認(rèn)為,現(xiàn)在輕言激光雷達(dá)解決一切還為時(shí)尚早。根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn),他認(rèn)為激光雷達(dá)確實(shí)是 3D 感知及環(huán)境建模工作中的佼佼者,探測(cè)未知物體和空間它也是一把好手?!安贿^(guò),天氣狀況不太好時(shí),LiDAR 探測(cè)道路標(biāo)線性能就會(huì)大打折扣(比如道路標(biāo)線被雪完全覆蓋)。同時(shí),激光雷達(dá)也沒(méi)有透視眼,它在有其他車輛或物體遮擋時(shí)也會(huì)犯傻,而且別忘了這家伙現(xiàn)在還很貴?!?Matthew Linder 解釋道?!案呔貓D就沒(méi)這個(gè)擔(dān)憂了,遮擋根本不是個(gè)問(wèn)題?!?/p>

對(duì)于自家HERE的 HD Live 地圖,Preyss 信心滿滿,他表示:“我們能支持任何 OEM 開發(fā)的定位方案。我們相信,L3-L5 的時(shí)代,GPS/IMU、高精地圖和其他傳感器的融合才是最理想的解決方案。”

“除此之外,OEM 商還會(huì)有不同的戰(zhàn)略,涵蓋不同價(jià)位、交付日期和技術(shù)等?!盤reyss 解釋道,他認(rèn)為汽車行業(yè)會(huì)采用漸進(jìn)方式走向自動(dòng)駕駛時(shí)代?!拔覀兊么_保自己的解決方案能滿足不同廠商的戰(zhàn)略,覆蓋它們當(dāng)下及長(zhǎng)期的需求?!?/p>

高精地圖真的不會(huì)拖自動(dòng)駕駛汽車的后腿嗎?

馬斯克對(duì)于高精地圖的評(píng)價(jià)也不能說(shuō)完全錯(cuò)誤。

首先,自動(dòng)駕駛汽車的位置必須能精確顯示在地圖上,否則高精地圖也無(wú)用武之地。

其次,高精地圖需要實(shí)時(shí)升級(jí),沒(méi)有這一點(diǎn),自動(dòng)駕駛汽車就得學(xué)會(huì)如何判斷地圖數(shù)據(jù)是否錯(cuò)誤了。

第三,高精地圖也是要收費(fèi)的。

最后,如果馬斯克能像發(fā)布會(huì)上宣傳的那樣完成對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的完美訓(xùn)練,誰(shuí)還需要高精地圖???當(dāng)然,以現(xiàn)在的技術(shù)水平,這只能算個(gè)假設(shè)。

這四點(diǎn)中,最重要的就是第一個(gè),即車輛如何實(shí)現(xiàn)在地圖上的精確定位。

VSI Labs 資深合伙人兼咨詢師 Danny Kim 表示,精確定位有多種可用方案,比如說(shuō)用實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位(RTK)或精確單點(diǎn)定位(PPP)技術(shù)來(lái)輔助 GPS。RTK/PPP 服務(wù)一般由定位引擎軟件公司提供,比如 Trimble、GMV 以及 Hexagon/NovAtel 等。他還指出,許多州的交通部門都會(huì)通過(guò)公共或私人的連續(xù)定位基準(zhǔn)站網(wǎng)絡(luò)(CORS)提供免費(fèi)服務(wù)。

如果排除 RTK/PPP 服務(wù),我們還能求助于傳感器。舉例來(lái)說(shuō),“你可以用激光雷達(dá) 3D 點(diǎn)云圖與現(xiàn)有 3D 點(diǎn)云圖進(jìn)行對(duì)比?!盞im 解釋道?!斑@樣一來(lái),你就能用激光雷達(dá)生成基礎(chǔ)地圖,隨后用車載激光雷達(dá)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與其進(jìn)行比照了?!痹谶@里,我們還是得繞到激光雷達(dá)的成本上,想用它生成大規(guī)模的基礎(chǔ)地圖可不容易,而每輛量產(chǎn)車都配上激光雷達(dá)更是難上加難。

前面兩種走不通的話我們還有第三種方案,即“基于路標(biāo)的定位”。Kim 認(rèn)為,這一方案中攝像頭和/或激光雷達(dá)都能派上用場(chǎng)?!霸谶@里,傳感器需要探測(cè)并識(shí)別路標(biāo)?;诼窐?biāo)的定位用的也是對(duì)比法,即用實(shí)時(shí)感知到的路標(biāo)與高精地圖中現(xiàn)存的路標(biāo)進(jìn)行對(duì)比?!?/p>

在 Magney 看來(lái),高精地圖的實(shí)時(shí)升級(jí)確實(shí)是暫未解決的一大挑戰(zhàn),而這個(gè)問(wèn)題的解決方案則是 Mobileye REM(眾包底圖)能否成功的前提。至于最終的價(jià)格,現(xiàn)在也是個(gè)未知數(shù)。Kim 就指出,“說(shuō)實(shí)話,我們現(xiàn)在也不知道答案,因?yàn)榇蠖鄶?shù)高精地圖供應(yīng)商現(xiàn)在對(duì)價(jià)格問(wèn)題避而不談。”

大約半年前,高德地圖開始走向收費(fèi),OEM 商每輛車每年要交 100 人民幣的授權(quán)費(fèi)。不過(guò),高德地圖也表示,未來(lái)這一費(fèi)用每年至少會(huì)下降 2%。對(duì)高德地圖這樣的提供商來(lái)說(shuō),永久免費(fèi)肯定不現(xiàn)實(shí),畢竟高德用于數(shù)據(jù)采集的自動(dòng)駕駛汽車單臺(tái)價(jià)格就超過(guò) 100 萬(wàn)美元。

馬斯克在 Autonomy Day 上的發(fā)言確實(shí)振動(dòng)了整個(gè)業(yè)界,難道大家辛辛苦苦研發(fā)的激光雷達(dá)和高精地圖馬上就要過(guò)時(shí)了?

VSI Labs 的 Linder 相信,如果馬斯克真能拿出那樣強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),那么他的假設(shè)就有可能成真?!爸皇沁@樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在不可能存在?!辈贿^(guò) Linder 也強(qiáng)調(diào),即使這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在,一旦傳感器出現(xiàn)錯(cuò)誤,地圖還是得提供一定冗余,以方便車輛安全靠邊停車。至于鋼鐵俠高精地圖無(wú)用論中提到的雪地情況,Kim 表示:“這個(gè)問(wèn)題的前提是道路標(biāo)線本就異常清晰,那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能通過(guò)訓(xùn)練來(lái)解決標(biāo)線的識(shí)別問(wèn)題。”當(dāng)然,他也承認(rèn),這一切都未經(jīng)證實(shí)。

特斯拉的 Andrej Karpathy 也承認(rèn),公司現(xiàn)在還沒(méi)有專用的數(shù)據(jù)引擎來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)世界中類似情況下的數(shù)據(jù)。這就意味著,特斯拉的車隊(duì)還是得將大量數(shù)據(jù)回傳,以便公司用這些養(yǎng)料來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

競(jìng)爭(zhēng)激烈的高精地圖市場(chǎng)

雖然馬斯克對(duì)高精地圖嗤之以鼻,自動(dòng)駕駛行業(yè)其他人卻依然對(duì)其心心念念。那么,現(xiàn)在的高精地圖市場(chǎng),誰(shuí)是最炙手可熱的頭號(hào)玩家?

關(guān)于該問(wèn)題 Kim 指出,這個(gè)市場(chǎng)分化比較嚴(yán)重,大家都是在自己的地盤“稱王稱霸”,尤其是亞洲。

舉例來(lái)說(shuō),韓國(guó)主要用 MnSOFT,中國(guó)則是高德、百度和四維圖新。至于日本,則是 DMP(動(dòng)態(tài)地圖平臺(tái))稱雄,該平臺(tái)不但有普通投資人,還有政府、OEM 商、以及供應(yīng)商和地圖提供商參股。

“它們的移動(dòng)繪圖車采集了大部分高精基礎(chǔ)地圖數(shù)據(jù),同時(shí)還在每個(gè)地圖供應(yīng)商對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理并添加更多競(jìng)爭(zhēng)屬性之前,以協(xié)作方式創(chuàng)建語(yǔ)義地圖?!盞im 解釋道。

在歐洲和北美,我們主要看 HERE 和 TomTom。當(dāng)然,USHR 也有一定的份額(不過(guò)這家公司已經(jīng)被 DMP 收購(gòu))。

“除了 DMP,上面所有提到的公司都是傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖提供商,它們了解基于地理信息系統(tǒng)的地圖迭代以及維護(hù)工作怎么進(jìn)行(至少是地區(qū)級(jí)的)。”Kim 總結(jié)道。

一方面,基礎(chǔ)道路幾何圖與高精車道模型(主要面向高速公路)幾乎已經(jīng)被現(xiàn)有頭部玩家徹底掌握了。另一方面,“許多新創(chuàng)公司仍在收集高精地圖中用于基于地標(biāo)的定位屬性?!盞im 解釋道,而這里的關(guān)鍵,就是這樣的地圖屬性能否大規(guī)模生成。

在他看來(lái),用攝像頭這樣性價(jià)比更高的傳感器完成類似數(shù)據(jù)的眾包和收集是唯一能走通的道路,這也是 Mobileye 能統(tǒng)治市場(chǎng)的主因?!彼a(bǔ)充道?!安贿^(guò),類似 Deepmap、Civil Maps、Carmera, Mapper、Netradyne、Lvl5 以及 Atlatec 這樣的新創(chuàng)公司也值得關(guān)注,它們誰(shuí)能用自動(dòng)化的方法完成地圖生成與維護(hù),誰(shuí)就能成功。”

數(shù)據(jù)歸屬問(wèn)題

利用自家攝像頭和基于 AI 的感知算法,現(xiàn)在的 Mobileye 能提供一整套地圖與定位堆棧?!案兄c定位息息相關(guān)。”Kim 強(qiáng)調(diào)道。

“與其相反,特斯拉并不采集基礎(chǔ)地圖數(shù)據(jù),它們要的是能訓(xùn)練感知與預(yù)測(cè)算法的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)?!盞im 解釋稱。

Mobileye 自己就是個(gè)聯(lián)盟,“它們不但采集數(shù)據(jù),還能在云端對(duì)其進(jìn)行處理,同時(shí)對(duì)外售賣定位算法?!?/p>

需要注意的是,Mobileye 并非這些數(shù)據(jù)的擁有者。一般來(lái)說(shuō),OEM 商有數(shù)據(jù)的所有權(quán),因?yàn)椴杉瘮?shù)據(jù)的是它們的車輛(雖然車輛用了 Mobileye 的 EyeQ4 攝像頭)?!把巯?,這種數(shù)據(jù)歸屬模式就是引爆大家討論的關(guān)鍵點(diǎn),因?yàn)檫@樣的情況下 Mobileye 無(wú)法拿到地圖與定位項(xiàng)目的主動(dòng)權(quán)。”Kim 解釋道?!岸ㄎ皇?OEM 商的核心知識(shí)產(chǎn)權(quán),它們絕不會(huì)將其讓渡給第三方平臺(tái)供應(yīng)商或地圖數(shù)據(jù)提供商。”

“HERE 會(huì)把 REM 數(shù)據(jù)融合進(jìn)自己的基礎(chǔ)地圖,方便德國(guó)制造商客戶搞定定位工作?!盞im 解釋道。

Preyss 則表示,HERE 正在針對(duì)不同的定位方案測(cè)試自己的地圖數(shù)據(jù),以保證能支持不同客戶。不過(guò)他也指出,HERE 不提供定位軟件,它們給的是支持定位軟件的數(shù)據(jù)?!岸ㄎ凰惴?解決方案由 OEM 商決定,我們提供的是能協(xié)助車輛完成定位的環(huán)境數(shù)據(jù)?!?/p>

也就是說(shuō),HERE 未來(lái)的角色是“根據(jù)我們與客戶約定,匯總傳感器數(shù)據(jù),進(jìn)行更新并相應(yīng)地分發(fā)這些更新。”

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原文標(biāo)題:自動(dòng)駕駛迷思:馬斯克的高精度地圖無(wú)用論是否站得住腳?

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    的頭像 發(fā)表于 01-09 10:24 ?1962次閱讀
    人工<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>架構(gòu)方法

    一則消息引爆激光雷達(dá)行業(yè)!特斯拉竟然在自研激光雷達(dá)

    電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/梁浩斌)一則消息引爆激光雷達(dá)行業(yè)?上周業(yè)界流傳的一份會(huì)議紀(jì)要稱,有自動(dòng)駕駛專家透露,特斯拉已經(jīng)設(shè)計(jì)了自己的激光雷達(dá),并正在與大陸集團(tuán)合作,將自己開發(fā)的激光雷達(dá)技術(shù)集成到汽車系統(tǒng)
    的頭像 發(fā)表于 12-30 00:09 ?2665次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

    在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù),如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和游戲智能等。其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見(jiàn)的模型。 1. 結(jié)構(gòu)差異 1.1 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:53 ?2328次閱讀

    RNN模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種強(qiáng)大工具,它們能夠模擬人腦處理信息的方式。隨著技術(shù)的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型也在不斷增加,其中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和傳統(tǒng)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:42 ?1871次閱讀

    激光雷達(dá)在SLAM算法中的應(yīng)用綜述

    一、文章概述 1.1 摘 要 即時(shí)定位與地圖構(gòu)建(simultaneous localization and mapping,SLAM)是自主移動(dòng)機(jī)器人和自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵 技術(shù)之一,而激光雷達(dá)則是支撐
    的頭像 發(fā)表于 11-12 10:30 ?3183次閱讀
    <b class='flag-5'>激光雷達(dá)</b>在SLAM算法中的應(yīng)用綜述