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高精地图商业化加速,自动驾驶离我们还远么?

2018年11月,荷兰地图巨头企业TomTom与百度携手推出地图应用服务AutoStream,预示其正式加入国内高精地图领域战场。
发布时间:2018-12-28 15:36        来源:赛迪智库        作者:李泯泯

2018年11月,荷兰地图巨头企业TomTom与百度携手推出地图应用服务AutoStream,预示其正式加入国内高精地图领域战场。7月26日,高德地图首次公开展示其基于高精定位和高精地图的一体化解决方案,并演示了“车道级”定位效果,预期可以实现普通道路条件下横向和纵向误差保持在7cm以内。在实现定位精度提高的同时,

还可以降低技术成本,提升数据匹配效率。高精地图对实现完全无人驾驶至关重要,推进该技术发展对于抢占无人驾驶车辆产业链细分市场意义重大。

一、 高精地图发展现状

互联网企业、车企和科技公司都瞄准了高精地图这个潜力巨大的市场。据高盛预计,该市场细分领域在2020年规模将达到21亿美元,到2025年扩大到94亿美元。但是,高精度地图研发需要站在自动驾驶全产业链角度去考量,因此汽车企业和互联网企业占据一定优势。

在目前竞争格局中,互联网企业以百度、谷歌为代表,百度地图已经完成了我国30万公里的高速及环路高精地图的采集制作,同时完成了亿万公里ADS的数据采集,其Apollo高精地图可实现精度在0.1-0.2m,定位精度达到8cm。

汽车企业如丰田和特斯拉,特斯拉采用“车队学习网络”(Fleet Learning Network)策略,调动量产车把测绘任务以“众包”的形式进行数据采集,通过云技术在中央数据库进行归纳。而丰田等日本车企则于2016年联合了地图绘制商等10余家企业,在政府支持下成立“动态地图基盘企划株式会社”,意图获取自动驾驶数据缺口。

另外,科技型企业也是市场中不容小觑的中坚力量。传感器企业Mobieye在2018年与我国科技型企业四维图新合作发布路网采集管理产品,可以支持美国凤凰城等多个城市的L4级别自动驾驶;图商企业包括TomTom、Here、思维、高德等,其中Here在2018年与四维图新、IPC、SK Telecom共同成立了OneMap联盟,将于2020年起为OEM走动驾驶方案提供众包制图支持服务。同时,众多初创型企业瞄准该细分领域,意图分得一杯羹,获得百万乃至数亿融资支持。其中国内以宽凳科技、Momenta为引领,宽凳科技拥有AI+地图的研发优势,在舍弃激光雷达以及降低成本上进行自主研发。反观国外,发展较突出的为DeepMap、IVI5、CivilMaps、Carmera等,DeepMap利用车辆嵌入的软件进行制度,其绘图技术精度已经达到厘米级,为L4和L5级别自动驾驶车辆量身定制高精度地图。

二、掌握高精地图技术是自动驾驶发展的必由之路

自动驾驶车辆可以利用雷达、激光雷达、摄像头等传感器来探测周围情况,并依靠控制系统处理数据并控制车辆驾驶操作,但随着道路复杂程度增强,数据量攀升,车辆对于空间的整体感知能力仍然不足。目前,普通地图的导航可以将车辆位置精确到数米,而高精地图的精确范围则在10cm级别内,更新频率在小时甚至分钟级别,高精地图无疑是实现完全自动驾驶的重要基础设施。

高精度地图为车辆感知环境提供辅助,可以提供超视距的路况信息,同时帮助车辆进行决策规划。达到厘米量级的高精度地图不仅提供道路形状、方向、坡度、曲率等数据,另外包括车道宽度、路边地标、防护栏、道路边缘类型等详细情况。使用高精度地图,自动驾驶车辆可以对所处环境进行精确预判,优先形成行驶路线规划。在拥有高精度地图核心技术后,不仅可以提高驾驶效率,还可以帮助车企控制综合成本。

高精地图是自动驾驶商业化的重要保障,多家企业在此基础上已开展试点应用。其中,京东已经发布L4级别的无人重卡细节并完成了2400小时的智能路测,目标实现自动驾驶车辆物流配送。根据全球范围趋势,无人驾驶货运将成为最早进入市场广泛应用的领域,自进入2018年以来,Uber已于3月实现自动驾驶卡车车队在高速公路运输货物,沃尔沃卡车于6月与联邦快递合作测试无人驾驶车队技术,而我国的图森未来公司的无人驾驶卡车车队已于4月在河北进入试运营,百度联合新石器公司研发的L4级无人驾驶物流车也在河北雄安、江苏常州进入试运营阶段。在高精地图发展的推动下,无人驾驶技术将在全球货车物流市场领域开始大规模应用。

三、 高精地图发展任重道远

目前高精地图市场内企业大部分采用众包制图模式,特斯拉和Mobileye旗下的REM地图服务就是典型代表;谷歌旗下的Waymo和HERE采用激光雷达方案;百度在地图采集设备和数据加工流程方面均已实现完全自主研发,通过与江淮汽车合作进行外出采集及后期处理;高德地图与千寻位置合作,从数据到算法进行高度融合,为汽车厂商提供“高精地图+高精定位”的整体解决方案。由于众包制图模式成本较低,企业可以和整车厂合作,利用其摄像头、激光雷达等设备采集道路信息上传云端,再通过大数据处理、深度学习等技术完成高精地图的绘制,但是与专业的地图采集车所收集来的数据相比,数据缺乏精确度的劣势显而易见。因此如何实现控制成本的同时提升精确度依然是业内有待解决的难题。

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