“众人拾柴”的高精度地图

自1961年斯坦福汽车问世以来，自动驾驶汽车的概念就进入了大众的视野，相关成果也从最初的移动一米到10到15分钟，再到现在的在特定公园内移动货物。无论技术如何变化，最终的需求都是试图用各种技术解放人的眼、耳、脑、手、脚。耳朵和眼睛用来感知外界的变化，从而为大脑做出决策提供有效信息。做出决定后，大脑发出指令，指挥手和脚进行操作。为了实现人的彻底解放，自动驾驶技术首当其冲就是传感层的布局。要铺好传感层的大网，需要依靠各种传感器采集外界信息，然后通过数据整理、分类、清洗形成动态的高精地图，引导车辆。本文主要从采集的方式来分析高精度地图的市场现状。基于众包的采集模式从采集端来看，目前主要有两种采集模式，一种是以传统图文商家为代表的“专业测绘”模式，以及有相关硬件的“数据众包自动化生产”模式。目前国内获得甲级测绘资质的企业有20家，其中涉及小米、华为、腾讯、蔚来、戴姆勒、马云以及部分a股上市公司，其余为国家测绘单位。测绘方面，百度比较典型，除了参与早期测绘资质的标准制定。根据国家测绘地理信息局2017年发布的数据，截至2016年底，百度共有注册测绘师224人，其中百度自有56人，2013年收购的拥有“电子导航地图制作”甲级测绘资质的常棣万方168人。此外，百度地图事业部员工超过2000人。虽然传统制图员早已布局测绘采集，但其高昂的资金成本、人力成本和时间成本让很多企业望而却步。大多数企业都采用了“众包自动生产数据”模式，这也是目前主流的获取模式，国内外已有十几家高精地图商采用了这种模式。其中，Mobileye的REM地图服务和博世的BRS地图服务都采用了众包模式，日产、大众、宝马等多家车企也与高精地图厂商联合采集数据。高精地图之所以需要采用众包模式，一方面是因为其数据来源广泛，包括轨迹数据、图像数据、雷达数据、CAN数据等，另一方面是需要对繁杂的数据源进行整理和清理，高精地图需要经常更新。在这种情况下，众包模式可以实现更大程度的资源共享和共用。从轨迹数据来看，由于传统的GPS只能定位某一点的距离和规划既定路线，无法初步预测物体的移动方向和轨迹，因此高精地图采用GNSS定位和IMU(惯性测量单元)惯性位置感知测量功能相结合的方式来感知物体的当前位置和轨迹。IMU的优点是可以根据物体现有的运动状态来预测物体的方向和幅度，弥补了GNSS关于点定位的缺陷。此外，IMU在恶劣的天气条件和没有GPS信号的情况下仍然可以工作。目前广泛应用于医疗康复、无人机以及工业机械振动的测控等领域。但IMU的问题是，降低漂移率和保持长期稳定也是一个挑战。2016年10月，老牌IMU制造商ADIS16490推出，它可以在导航应用中保持极低的位置漂移，实现低噪声、严格对准、抗振性和高带宽(陀螺仪为480 Hz，加速度计为750 Hz)的精心平衡组合，并为实施最具挑战性的系统提供最低的总误差。根据资料，ADIS16490的初始单价为1645美元。图片来源:ADI官网基于视觉、雷达等多传感器数据源。相应的技术……cal routes是自动驾驶的两大流派。一派主张以激光雷达为主，辅以毫米波雷达、超声波雷达等传感器，利用从中获取的点云图像生成矢量图像，再结合各种数据形成关于物体的三维图像。因为激光束更集中，所以在检测精度上有一定优势。但最大的问题是成本太高，配套产业链没有完全成熟。2016年8月，百度和福特共同向硅谷激光雷达制造商VelodyneLidar投资1.5亿美元。目前公司比较成熟的业务是作为商用车的一部分。福特随后公布了自动驾驶战略计划，计划在2021年推出用于共享出行的全无人驾驶量产车。新的自动驾驶测试车辆将基于福特Fusion混合动力汽车和福特第三代自动驾驶平台开发。此外，国内导航地图厂商的头部企业四维图新此前已联合ibeo、良道智能围绕自动驾驶的“lidar+高精地图”方案进行了研发和技术验证。认为激光雷达是自动驾驶和高精度地图获取必不可少的配置的那一派，主张这一技术路线的主要原因是激光雷达可以根据点云影像形成矢量地图，从而生成三维地图，使高精地图更加立体。而激光雷达受天气影响较大，目前相关产业链不完善，导致其价格较高。以谷歌旗下的Waymo为例，它配备了摄像头、毫米波雷达、激光雷达和音频探测系统等传感器。资料显示，硅谷激光雷达制造商威力登公司推出的HDL-64激光雷达价格高达7.5万美元。一般车载激光雷达价格在万元以上，重量1kg，测距小于200m，精度20mm。目前L4自动驾驶仪的硬件设备一般包括:6-16个摄像头，3-12个毫米波雷达，5个激光雷达，1-2个GNSS/IMU，1-2个计算平台，整体成本基本在50万左右甚至更高。威力登亚太区总监翁伟在2018年表示，“据估计，威力登很可能在2020年开始制造百万级设备。届时，威力登激光雷达的年整体出货量将达到百万级，所有产品都可以控制在1000美元以内。”对于激光雷达的高成本和产业链相关配置的不确定性，另一派坚决反对高精度地图的制作依赖激光雷达，特斯拉首当其冲。特斯拉自动驾驶系统主要基于摄像头。特斯拉人工智能和自动驾驶视觉总监AndrejKarpathy曾表示，世界是为视觉识别而建造的，激光雷达很难区分塑料袋和轮胎的区别。从某种意义上来说，激光雷达盲目提高了技术壁垒，放弃了自动驾驶中对视觉识别最直观的需求。而且从操作角度来说，传感器越多越复杂，算法的数据处理要求就越高，成本自然也会增加。如果高精度地图采集主要依靠相机，单面相机可以先通过图像匹配识别目标，再根据传感器的大小和图像中目标的像素大小估算目标距离。双目相机可以利用两幅图像的视差直接测量前方物体的距离，理论上双目相机的精度可以达到毫米级。不过，虽然相机在成本上有优势，高配置的相机也能满足精度要求，但相机不一定能完全采集到高精度地图所需的关于道路图层、定位图层、动态图层的数据。摄像头虽然可以捕捉到道路、路口模型、车道边缘等平面的基础数据信息，以及路标、警示灯等三维物体的地理信息，但无法真实还原各个物体的点与点之间的关系，因此还得借助雷达等设备进行辅助。而且摄像头形成的平面图像或视频，转化成立体的物体，数据是h……e和冗杂。虽然特斯拉autopilot系统配备的毫米波雷达和超声波传感器可以实现autopilot近距离和远距离的障碍物探测，但是对于高精度地图的生成还是存在一些不方便的因素。目前不同的企业都有自己独特的采集方式，但完整的生产高精度地图是共同的目标，其实现的程度决定了自动驾驶的程度。2019年3月29日，宽凳科技发布国内市场首张全自动高精度中国地图。这种高精度的地图采集模块已经能够识别新旧车道线，并在立交大门的入口和出口标记关键点。还克服了雨雪雾等复杂天气和夜间光照条件差的传感器的影响，可以实现高精度地图的24小时全天候采集。宽凳科技CTO冯汉平表示，公司已经完成了100多个城市的数据采集，近百万公里道路的测绘，中国道路“主动脉”的铺设。2018年8月27日晚，百度智能驾驶事业群总经理李振宇表示，百度已获得长城汽车高精地图和自定位量产订单。四维图新此前表示，预计将于2019年完成国内首张高精地图的制作，并表示由四维图新牵头的高精地图国家统一标准方案即将通过。在国内市场，BAT相关企业已宣布收到订单，部分企业表示已完成部分线路高精地图的制作。在国外市场，Mobileye2019于2019年初表示，已完成日本高精地图采集，并携手英国地形测量局推广高精地图服务。谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶公司Waymo在2018年初宣布，其自动驾驶汽车测试场地中增加了一个新的城市——亚特兰大。在国外市场，高精地图的绘制还处于测试阶段，尚未形成完整的高精地图。自1961年斯坦福汽车问世以来，自动驾驶汽车的概念就进入了大众的视野，相关成果也从最初的移动一米到10到15分钟，再到现在的在特定公园内移动货物。无论技术如何变化，最终的需求都是试图用各种技术解放人的眼、耳、脑、手、脚。耳朵和眼睛用来感知外界的变化，从而为大脑做出决策提供有效信息。做出决定后，大脑发出指令，指挥手和脚进行操作。为了实现人的彻底解放，自动驾驶技术首当其冲就是传感层的布局。要铺好传感层的大网，需要依靠各种传感器采集外界信息，然后通过数据整理、分类、清洗形成动态的高精地图，引导车辆。本文主要从采集的方式来分析高精度地图的市场现状。基于众包的采集模式从采集端来看，目前主要有两种采集模式，一种是以传统图文商家为代表的“专业测绘”模式，以及有相关硬件的“数据众包自动化生产”模式。目前国内获得甲级测绘资质的企业有20家，其中涉及小米、华为、腾讯、蔚来、戴姆勒、马云以及部分a股上市公司，其余为国家测绘单位。测绘方面，百度比较典型，除了参与早期测绘资质的标准制定。根据国家测绘地理信息局2017年发布的数据，截至2016年底，百度共有注册测绘师224人，其中百度自有56人，2013年收购的拥有“电子导航地图制作”甲级测绘资质的常棣万方168人。此外，百度地图事业部员工超过2000人。虽然传统制图员早已布局测绘采集，但其高昂的资金成本、人力成本和时间成本让很多企业望而却步。大多数企业都采用了“众包a……omatic production of data”模式，这也是目前主流的采集模式，国内外已有十几家高精地图制作商采用了这种模式。其中，Mobileye的REM地图服务和博世的BRS地图服务都采用了众包模式，日产、大众、宝马等多家车企也与高精地图厂商联合采集数据。高精地图之所以需要采用众包模式，一方面是因为其数据来源广泛，包括轨迹数据、图像数据、雷达数据、CAN数据等，另一方面是需要对繁杂的数据源进行整理和清理，高精地图需要经常更新。在这种情况下，众包模式可以实现更大程度的资源共享和共用。从轨迹数据来看，由于传统的GPS只能定位某一点的距离和规划既定路线，无法初步预测物体的移动方向和轨迹，因此高精地图采用GNSS定位和IMU(惯性测量单元)惯性位置感知测量功能相结合的方式来感知物体的当前位置和轨迹。IMU的优点是可以根据物体现有的运动状态来预测物体的方向和幅度，弥补了GNSS关于点定位的缺陷。此外，IMU在恶劣的天气条件和没有GPS信号的情况下仍然可以工作。目前广泛应用于医疗康复、无人机以及工业机械振动的测控等领域。但IMU的问题是，降低漂移率和保持长期稳定也是一个挑战。2016年10月，老牌IMU制造商ADIS16490推出，它可以在导航应用中保持极低的位置漂移，实现低噪声、严格对准、抗振性和高带宽(陀螺仪为480 Hz，加速度计为750 Hz)的精心平衡组合，并为实施最具挑战性的系统提供最低的总误差。根据资料，ADIS16490的初始单价为1645美元。图片来源:ADI官网基于视觉、雷达等多传感器数据源。对应的技术路线是自动驾驶的两大流派。一派主张以激光雷达为主，辅以毫米波雷达、超声波雷达等传感器，利用从中获取的点云图像生成矢量图像，再结合各种数据形成关于物体的三维图像。因为激光束更集中，所以在检测精度上有一定优势。但最大的问题是成本太高，配套产业链没有完全成熟。2016年8月，百度和福特共同向硅谷激光雷达制造商VelodyneLidar投资1.5亿美元。目前公司比较成熟的业务是作为商用车的一部分。福特随后公布了自动驾驶战略计划，计划在2021年推出用于共享出行的全无人驾驶量产车。新的自动驾驶测试车辆将基于福特Fusion混合动力汽车和福特第三代自动驾驶平台开发。此外，国内导航地图厂商的头部企业四维图新此前也联合ibeo、良道智能围绕自动驾驶的“lidar+高精地图”方案进行了研发和技术验证。认为激光雷达是自动驾驶和高精度地图获取必不可少的配置的那一派，主张这一技术路线的主要原因是激光雷达可以根据点云影像形成矢量地图，从而生成三维地图，使高精地图更加立体。而激光雷达受天气影响较大，目前相关产业链不完善，导致其价格较高。以谷歌旗下的Waymo为例，它配备了摄像头、毫米波雷达、激光雷达和音频探测系统等传感器。资料显示，硅谷激光雷达制造商威力登公司推出的HDL-64激光雷达价格高达7.5万美元。一般车载激光雷达价格在万元以上，重量1kg，测距小于200m，精度20mm。目前，L4自动驾驶仪的硬件设备一般包括:6-16个摄像头、3-12个毫米波雷达、5个激光雷达、1-2个GNSS/IMU和1-2个计算平台，…d整体费用基本在50万左右甚至更高。威力登亚太区总监翁伟在2018年表示，“据估计，威力登很可能在2020年开始制造百万级设备。届时，威力登激光雷达的年整体出货量将达到百万级，所有产品都可以控制在1000美元以内。”对于激光雷达的高成本和产业链相关配置的不确定性，另一派坚决反对高精度地图的制作依赖激光雷达，特斯拉首当其冲。特斯拉自动驾驶系统主要基于摄像头。特斯拉人工智能和自动驾驶视觉总监AndrejKarpathy曾表示，世界是为视觉识别而建造的，激光雷达很难区分塑料袋和轮胎的区别。从某种意义上来说，激光雷达盲目提高了技术壁垒，放弃了自动驾驶中对视觉识别最直观的需求。而且从操作角度来说，传感器越多越复杂，算法的数据处理要求就越高，成本自然也会增加。如果高精度地图采集主要依靠相机，单面相机可以先通过图像匹配识别目标，再根据传感器的大小和图像中目标的像素大小估算目标距离。双目相机可以利用两幅图像的视差直接测量前方物体的距离，理论上双目相机的精度可以达到毫米级。不过，虽然相机在成本上有优势，高配置的相机也能满足精度要求，但相机不一定能完全采集到高精度地图所需的关于道路图层、定位图层、动态图层的数据。摄像头虽然可以捕捉到道路、路口模型、车道边缘等平面的基础数据信息，以及路标、警示灯等三维物体的地理信息，但无法真实还原各个物体的点与点之间的关系，因此还得借助雷达等设备进行辅助。而且摄像头形成的平面图像或视频转化成立体的物体，数据庞大而冗杂。虽然特斯拉autopilot系统配备的毫米波雷达和超声波传感器可以实现autopilot近距离和远距离的障碍物探测，但是对于高精度地图的生成还是存在一些不方便的因素。目前不同的企业都有自己独特的采集方式，但完整的生产高精度地图是共同的目标，其实现的程度决定了自动驾驶的程度。2019年3月29日，宽凳科技发布国内市场首张全自动高精度中国地图。这种高精度的地图采集模块已经能够识别新旧车道线，并在立交大门的入口和出口标记关键点。还克服了雨雪雾等复杂天气和夜间光照条件差的传感器的影响，可以实现高精度地图的24小时全天候采集。宽凳科技CTO冯汉平表示，公司已经完成了100多个城市的数据采集，近百万公里道路的测绘，中国道路“主动脉”的铺设。2018年8月27日晚，百度智能驾驶事业群总经理李振宇表示，百度已获得长城汽车高精地图和自定位量产订单。四维图新此前表示，预计将于2019年完成国内首张高精地图的制作，并表示由四维图新牵头的高精地图国家统一标准方案即将通过。在国内市场，BAT相关企业已宣布收到订单，部分企业表示已完成部分线路高精地图的制作。在国外市场，Mobileye2019于2019年初表示，已完成日本高精地图采集，并携手英国地形测量局推广高精地图服务。谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶公司Waymo在2018年初宣布，其自动驾驶汽车测试场地中增加了一个新的城市——亚特兰大。在国外市场，高精地图的绘制还处于测试阶段，尚未形成完整的高精地图。

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