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    為什么自動駕駛汽車不能使用普通地導航?

    2025-03-11 23:54:05 作者:資訊小編

    智能手機中地 APP 已經(jīng)可以囊括一切。打開地應用,藍色的點會告訴你身在何方。而設定好目的地后,你的路線就會浮現(xiàn)在屏幕上。

    手機上的地確實非常好用,只需要一個簡單的 GPS 芯片,手機就能在地上定到你的位置,誤差只在幾米之間。

    除此之外,它還有追蹤通勤習慣,推薦行車路線,提供打折信息等數(shù)百萬種應用場景。

    這些地上有用的語義學數(shù)據(jù)包括興趣點(POIs)、街名和地址等。

    在車上,地則會給出路徑指示,比如告訴你「在某某大街右轉(zhuǎn)」。

    像谷歌地這樣成熟的產(chǎn)品甚至還會包含更加細化的信息,比如車道數(shù)量,這也是你會在開車時聽到「保持左側(cè)兩車道行駛」之類提示的原因。

    人類使用的地是非常好的資源,但想把它編進代碼卻并不容易。畢竟它是人類數(shù)百萬年進化的產(chǎn)物,是人類大腦對周邊無數(shù)信息進行消化吸收的結(jié)晶。

    簡言之,人類的常識比計算機的模式匹配能力要強大多了。

    常識的力量強大了,人類的地就無需那么精確,即使 GPS 無法識別其中不同,一個藍色的小點也能保證你在駕駛時不會駛向轉(zhuǎn)盤上的花壇。

    在隧道里或高層建筑間,GPS 信號可能會偶爾消失,但你還是能靠著常識繼續(xù)駕駛,直到藍色小點重新出現(xiàn)。

    即使沒有常識,機器的地,加上超強算力也能輸出正確決策。機器人的地里「信息」更多,它能為計算機提供更多補充資源。

    與人腦一樣,自動駕駛汽車搭載的超級計算機也能在駕駛時進行實時決策,不過由于缺乏常識,它理解起周邊環(huán)境來要困難不少。

    因此,機器的地必須非常精確,其精度甚至要達到 10 厘米級別

    除了更加精準,它提供的信息還要非常直觀,指令更是能多細就多細。

    比如:

    車輛當前處在哪個車道,該車道需要注意哪些交通標識和信號燈。車輛與道路的高度也非常重要,這是自動駕駛汽車在城市高架行駛時的必備數(shù)據(jù)(車輛要知道自己是不是在高架橋上)。機器的地還必須永遠在線,并在 GPS 信號不穩(wěn)定甚至徹底消失時持續(xù)為車輛提供精確信息。說到這里,什么是機器地,大家就很清楚了。

    與人類不同,機器不需要精美的界面,也無需夜間模式和精挑細選的字體。

    簡言之,機器地就是一個信息倉庫,足夠機器導航使用。

    周邊環(huán)境的 3D 模型加上 3D 數(shù)據(jù)上的語義信息層就是自動駕駛汽車的「常識」

    2、3D 點云

    關注自動駕駛汽車的人,對 3D 點云并不陌生。

    點云屬于空間數(shù)據(jù),本質(zhì)上來說是 3D 高程點的集合。

    一個精準的實時 3D 點云地是自動駕駛汽車執(zhí)行多種基本任務的必要條件:

    首先,它讓車輛能找到自己的位置。

    任何使用激光雷達的自動駕駛汽車都會實時生成點云,將點云疊加到現(xiàn)有地上后,車輛就能找到自己的精確位置(即使當時 GPS 不可靠)。

    激光雷達會實時工作,幫助車輛進行物體探測和躲避,而一個精確的點云可充當環(huán)境的基線視。

    點云信息越豐富,車載計算機就越輕松,它也能分出更多算力專注于移動物體。

    3、簡單的語義信息:每條車道的行車路線

    點云上要疊加一層語義信息,它能告訴自動駕駛汽車應該遵守什么樣的規(guī)則。

    除此之外,語義信息還能為車輛 AI 提供周邊環(huán)境情況并充當這個世界的藍。

    總得來說,語義信息的層次越多,車載計算機導起航來就越輕松,畢竟前路上會出現(xiàn)越來越多規(guī)劃好的環(huán)境。

    這些語義信息包括:

    1. 車道標線

    2. 行駛方向

    3. 交通信號燈與標識

    4. 人行橫道

    5. 馬路牙子標記與泊車規(guī)則

    6.「高可信路徑」(最容易行駛的道路)

    7. 建筑工地和任何臨時規(guī)則

    如果能將這一層層信息都融合進去,我們就能得到一套強大的點云。

    當然,到底哪些語義信息對自動駕駛行業(yè)最有用,現(xiàn)在依然充滿變數(shù),但未來幾年這些語義信息肯定還會受到持續(xù)關注。

    同時,這也意味著,得抓緊在自己的地中添加語義信息層。

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