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宽凳联合创始人兼CTO冯汉平:今年或推出全国首张量产高精度地图
2018-06-15 13:22 亿欧网   

 

2018年6月13日,由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导,上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合主办,拼多多协办的“2018全球智能+新商业峰会”在上海长宁世贸展馆举办。

本次峰会以“AI落地,产业升级”为主题,现场聚集超过5000位AI行业内外人士,共同探讨AI目前面临哪些挑战,当下如何商业落地,未来将会怎样发展等问题。峰会采取“1+8”的组织架构,除了6月13日的“全球AI领袖峰会”外,14-15日将举办包括AI消费产品峰会、智能+新出行峰会、智能+大健康峰会、智能+新金融峰会、AI国际化峰会、智能+教育峰会、智能+新服务峰会、智能+零售峰会在内的8场垂直峰会。

在“智能+新出行”峰会上,宽凳的联合创始人兼CTO冯汉平发表了主题演讲《“精”无止境,AI加速自动驾驶时代到来》。他提到:

1、高精度地图要解决车辆自身定位和高精度路线规划问题;

2、宽凳采用创新方案实现高精度生产,大大降低成本,且实现无融合误差;

3、面对道路复杂带来的挑战,宽凳采用先进技术与方法,实现测量精度高、误差小的目标;

4、宽凳已经完成全北京高精度地图的生产采集和制作,今年可能推出全国首张量产的高精度地图。

以下为冯汉平现场演讲速记:

大家好,我是宽凳的联合创始人兼CTO,我今天演讲的主题就是:“精”无止境,AI加速自动驾驶时代到来。高精度地图要实现车辆自身定位及高精度路线规划

随着自动驾驶时代的到来,汽车将是下一个重要的联网设备。预计几年之内会有超过四亿辆的互联网汽车在路上奔驰。车为什么要联网呢?因为需要自动驾驶!自动驾驶主要是高精度地图的应用。首先高精度地图就是高精的定位,是在高精度地图基础之上,实现车辆自身定位的作用。

另外一个方面就是高精度路线规划,对自动驾驶车来说,能够精准、快速的感知前面道路的状况是非常重要的。在自动驾驶做决策的时候,如果已经知道前面道路的状况,可以现实情况做出很重要的前方预警。比如前方有新的叉路口的时候,自动驾驶的软件就可以提前做出并道的行动。对于自动驾驶来说,使用高精度地图要有比较好的相对精度,但是对于我们制作高精度地图的时候,需要有很高的绝对精度,否则就会出现在接缝的地方对不齐的,所以要保证绝对精度满足要求。宽凳采用创新方案实现高精度生产

另外一个很大挑战,就是对于道路上非常丰富的高精度地图怎样实现高精度的生产。对于简单的道路上,比如有灯杆的定位信息以及定位的虚线起终点,对于道路来说虚线是最重要的信息,而我们自动化技术能优质的全自动生成道路的起终点,因为道路上有大量的起终点,并且会频繁出现,如果靠人工制造,工作量是非常大的。

宽凳的高精地图解决方案相对于传统的方案有什么新的创新呢?其实一个高精度地图制作分为识别、测量、制图几个方面。传统的是用图象识别技术,就会引入不同要素之间融合,因为激光雷达和相机质检可能摆在同一个位置,这个融合做得不好,会有很多误差,同时激光雷达是一个很高成本的设备,可靠性又比较低,主要是因为激光雷达是一个机械的东西,不断的在转,使用一年、半年以后就很容易出现故障,这样就很难生成比较好的生态。

另外传统生态在制图过程中,有非常多人工的过程,对于我们的创新技术视觉+众包的模式,我们识别和测量都是用图象做的,这样的好处就是没有融合的误差,从而可以大大降低成本,形成很好的众包的生态。另外我们自动化技术也非常先进,所有的地图要素都可以自动化生成,这是我们识别的技术,我们用深度学习做了自动化的车道像素级的分割,在我们识别结果上,可以看到地图要素和真实的物理世界,可以做到像素级的匹配,除了车道线一爱,对道路上的箭头、符号以及不可行驶的区域都非常精细,可以像素级的符合真实的物理世界。

道路的情况是非常复杂,所以有很多挑战,这个大家可以看到左边这里,之前刷了车道线的,后来交管部门做了更改,所以你可以看到新的线直接覆盖到旧的线上的,我们的程序已经很智能识别这种问题,可以很智能直接把旧的线忽略掉,只对新的车道线产生了识别结果,并且它可以分辨出各种车道线的不同类型,所以有不同颜色的车道线。我们一共有几十类各种不同颜色的东西,如果的刚才那个场景已经很有挑战的话,这里有一个更挑战的场景。因为在桥底下因为光影的关系,人眼已经很难看出车道线在哪里了,而且这里有新旧车道线覆盖的情况,所以针对这个我们识别程序也很智能,对最右边的这条车道线也能智能识别出这是新的出入口,所以会用新的识别方式识别对应的车道线。

对路牌我们也使用了非常先进的方式,对互相压盖的路牌可以做到精准的每一个路牌单独识别出来。我们的测量是怎么做的呢?其实就是当我们的采集车在快速往前走的时候,相机就会非常快速的拍照,我们通过对前后帧图象的识别,可以发现这种在空间中固定点的位置,通过对前后帧识别点的匹配,我们就可以在相机的前后帧和空间点中形成测量关系,最后形成右下角这个图,每一个这种点,我们都可以根据前后帧三角测量算出位置,这只是大概的原理,实际操作过程当中有很多技术创新的东西。

在这样的方式做出来精度怎么样呢?这是我们和车厂做的实测,我们对它厂区内的道路进行了测量,推动比较测量点和我们地图要素上做的控制点的实际误差比较,我们发现测量精度还是非常高的,对于大部分情况下,平均只有几厘的误差,最坏也就是十几厘米,这些超出了自动驾驶对地图精度的需求。宽凳已完成北京高精度地图制作

我们已经完成了全北京的高精度地图的生产采集和制作,这其实是北京一个G7的高速,可以看到这里头每一个灯杆、路牌、车道线的起终点,我们都进行了详细的制作,每一条车道线都有对应的属性,在属性发生变化的时候,会自动化制作它的属性变化,还包括道路的分析、合并的点,其实都有对应的制作及所以有这么一张地图,可以完全实现车道级的导航以及车道级的定位,所有这些对地图的需要了。

这里其实就是可能是公交线开始结束的地方,这个其实就是做成了车道堵,表达道路的top结构给导航使用。这里是道路的标副,给道路提供额外的信息的。这边展示的北京北五环和京城交汇的桥,为了采集这个桥,我们采集车需要来来回回在桥上开,每一个连接线都需要采集,所有这些东西采集完成自动化以后,形成了这样的图,所有这些道路和车道之间的连接关系都表达得清清楚楚。

我们制作出的高精地图都是三维坐标的,不是平面的,传统的地图是平面的,当我们把三维的地图用一个三维的引擎渲染出来以后,可以比较精细的看到真实的世界在地图中是怎么展示的。这其实就是一个展示,我们可以看到牌子都是在空中的,有一些桥是在上面的,有一些是在下面的,还有一些匝道是在上面的,所以我们用三维的方式,非常真实的反应了物理世界。

我们怎么知道最终做出来的地图是精准的呢?我们其实有一个非常功能完善的自动化的生产平台,我们验证精度的方式是通过把制作出来的三维地图要素反向投影到地图的二维平面上来,就是根据地图本身拍照所在的位置和姿态,把三维的东西反投到二维上,你就可以看到我们做出来的地图要素,反投回来就是黄色的线以及红色的牌子四个角的边缘什么的,他们都能够很好的跟真实的地图要素吻合起来,因为它是三维到二维的反向投影,所以只在一张照片上,不能告诉你精度非常高,但是前后帧都是落在正确的位置上,说明你在相机各个角度看它,都是在正确的空间位置上,这就说明我们整个地图制作精度是非常高的,在反投你可以看到所有的东西都是三维的,所以看到有一些车道线是从上面的过去的,有一些是车道线是从你的底下进来的。

有了这些以后,我们可以根据地图做非常高精度的反向定位,这里是一个演示,红色是高精度的GPS,精度10-15米,这里面黑色的点,用高精度的实时差分的GPS做的汽车定位的真实值,这里蓝色的点是我们根据低精度的GPS加地图,加实时对照片的视觉识别做的定位算法,大家可以看到这个蓝色的点基本压盖了黑色点,说明我们反向定位出来的东西,跟实际的情况基本上吻合,我们的定位算法希望已经能做到横向在道路的垂直方向,大概20厘米的精度,在纵向50厘米的精度,这个在业界已经是非常领先的技术了。

我们认为以后高精度地图和自动驾驶应该在车里是怎么结合的呢?其实应该是有这么一个地图控制器的概念。这个地图控制器获取信号后,同时获取车上摄像头以及其他传感器的信号,整合在一起,就是结合地图实现自定位,以及向车道级的导航这样的功能,同时他可能也利用T-box通讯模块,从地图的云端获取,一是获取在线的地图,另外可能也要获取地图的更新以及实时的地图信息,他们把地图的信息需要一个存储单元,存储起来和自动驾驶的ECO通过数据,为自动驾驶实现很大的支持功能。

今年我们将推出全国首张量产的高精度地图,我们希望未来一年内完成一百个城市,一百万公里高精度地图的制作,我们希望完成中国道路的主动脉铺设,为自动驾驶行业夯实高精度地图的基础建设。

这里是我们一个小视频,大家可以简单看一下,反应了我们对高精度地图的构想,就是它怎样利用到高精度地图,能够实现自动驾驶的功能。

之后简单介绍一下我们的团队,宽凳科技创始人兼CEO刘骏先生是上海复旦大学电子工程本科,美国斯蒂文思理工学院电子工程硕士,国家千人计划引进人才、高聚工程领军人才。曾先后担任谷歌中国工程研究院副院长兼全球工程技术总监、人民搜索首席科学家、百度公司副总裁。

宽凳科技核心技术团队以人工智能、大数据、地图背景的世界顶尖名校硕博为主,来源于清华、北大、浙大、复旦、Stanford、麻省大学等名校以及Google、BAT等知名互联网公司的的核心技术高管拥有深厚的技术积累、极强的技术原创力和丰富的行业经验。

谢谢!

责任编辑: 3903YSS TS002
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