如何打造基于摄像头的感知定位解决方案?DeepMotion给出了答案

2018年12月03日 19:28来源:分分彩手机版

4月20日起,智东西公开课推出自动驾驶系列课第二季,9位自动驾驶新势力的创始人和高管将带来9节系列课。

自动驾驶系列课第二季第六课由DeepMotion联合创始人兼CEO蔡锐主讲,主题为《自动驾驶的感知定位与高精地图解决方案》。共计9184字,预计10分钟读完。一起了解下课程的提纲:

1、自动驾驶中的感知定位与高精地图2、如何构建高精地图众包解决方案3、DeepMotion感知定位解决方案解析4、落地案例

在浏览正文之前,可以先思考以下几个问题:

-环境感知、高精定位与高精地图三者之间的关系是什么?-为使得自动驾驶落地更可期,环境感知、高精定位与高精地图三者应该如何配合?-众包高精地图的构建条件是什么?-DeepMotion自动驾驶系统有什么优势?-如何平衡高清定位中各传感器的权重问题?

主讲实录

蔡锐:大家晚上好,我是DeepMotion的蔡锐。首先感谢智东西的邀请,非常高兴有机会和大家交流,也非常开心在周末的晚上能有这么多的朋友来参与公开课,感谢大家。

我今天分享的主题是自动驾驶的感知定位与高精地图解决方案。自动驾驶的感知定位和高精地图,随便抽取任何一个环节出来都足够讲一天,因此今天在这里就利用时间和大家主要是分享一下我们对这几大块之间的一些想法和认知。

首先介绍一下我们自己,深动科技成立于2017年7月,整个团队专注于为高级别智能驾驶提供安全可靠、可量产的环境感知、高清地图构建以及高精定位的解决方案。

创始团队主要来自微软研究院,均从事了多年的计算机视觉,包括立体视觉以及深度学习相关的一些工作。微软的一些核心产品比如必应搜索、Hololens与微软认知服务也都有我们的贡献,我们在这块有着丰富的经验和积累。

从最早的DARPA智能驾驶比赛到Google在2009年开始做这件事情,再到Waymo以及到目前国内外各种自动驾驶技术的逐渐成熟。我们可以看到,在不计成本的情况下,从技术方面来说,自动驾驶的可行性已经得到了较为充分的验证。所以目前在整个发展过程中,大家更愿意或者更需要花力气去做一些事情,如何在成本和性能之间达到一个更好的平衡,这也是整个商业发展所必然经历的一个过程,类似地,从最早的飞机的发明到商用也是这样的一个过程。深动科技希望在这个过程中,立足于技术创新,推动整个高级别智能驾驶技术的逐步落地和深化。

今天主要和大家分享三个部分的内容:

1,环境感知、高精定位与高精地图,分享一下我们对高级别智能驾驶中环境感知、高精定位与高精地图这三个模块之间的关系的理解;

2,解决方案:众包高精地图构建,讲解一下在众包高清地图构建方面的一些解决方案;

3,基于高精地图的感知与定位。

首先来谈谈第一部分,关于环境感知、高精定位和高清地图之间的关系以及我们的一些思考。

关于智能驾驶,普通大众最了解以及最能直观感受的就是环境感知这部分了,环境感知是智能驾驶中相对于现有的汽车工业来说的一个全新模组,因此也得到了最多的关注。

目前在环境感知方面,大家可能有不同的方案,有激光雷达方案,分为高线束和低线束;也会有传统的视觉方案,使用摄像头;毫米波雷达的微波反射信号等;对于激光雷达,大家最主要的工作就是从点云中快速地分辨出障碍物和有语义信息的物体,比如行人、车辆等;在视觉方面,如上图所示,要判断图像中每个像素的类别,从而达到对环境的语义理解;相对而言,毫米波雷达的信号主要是一些微波反射,现在一些可以成像的毫米波雷达技术也在发展之中。目前还有一些多传感器融合的工作,比如把激光点云信号和图像信号对齐,然后在更高维的特征空间中去做一些事情,这些都是很好的趋势。这里我想强调一点,目前的感知技术基本上也只是用了传感器本身的信息而已,并没有去考虑别的可能有用的信息。

高精定位,可能在相应的科技报道里面提的会比较少,但是相信对于智能驾驶的从业者来说,对这一块都应该是非常熟悉。目前高级别智能驾驶的解决方案,基本上还是采用了最早的测绘级定位手段,主要是依赖专业级的GNSS,再加上一个专业级陀螺仪做的INS来做车辆的姿态估计,为了能达到车道级别的定位准确性,会辅以RTK信号,可以用自建的基站或者是用千寻位置等企业提供的RTK服务。

对于高精定位这种专业级的设备,如果要求在GPS失锁时的精度能达到足够高,那么对惯导本身的要求以及价格成本就会呈指数级增长,市面上大家能用的设备,便宜的可能是数万块钱,如果不计成本,那么价格在30万以上都会是有的。

大部分无人驾驶系统中,高精定位做为一个独立运作的功能模块,主要是通过卫星和惯导信号的组合来得到对车辆位置的独立估计。这在以寻迹为主,或者一些规定路线驾驶中也能达到很好的效果。但是在一些更广阔的使用环境里面,比如城区高楼密集的情况下,也会是有一定的挑战。

现在高精地图领域,主要是以图商为主在做一些高精地图的绘制和采集。目前比较成熟的方式还是采用专业测绘的方式,就是用激光和高精定位结合的方式对环境进行三维扫描和重建。

目前一辆专业级的采集设备,价格可能是800万到1000多万,稍微便宜一点的,至少也得百万起步。

在采集的过程中,专业技术人员在每次作业之前都会对车辆和设备进行校准,在需要的情况下,会辅以RTK的基站来规划采集的路线。因此可以看出人力成本也是不可忽略的。

此外,内外业人员的配比目前也是行业的一个痛点,因为外业采集一公里的数据,内业处理的时间或者处理的人数会达到1:5或者是1:6,甚至是更高的配比。

目前高精地图的绘制会把更多更精确的信息记录下来,包括坐标的信息,比如坡度、横坡、曲率等。在有可能的情况下,还会进一步记录路面的反射率,这主要是为了后期能识别路面的交通标识,以及希望反射率能够在一定条件下提供一些可能会用到的定位帮助。

目前来说,对于智能驾驶中的环境感知、高精地图的绘制以及高精定位这三块来说,我们认为在绝大多数现有的应用中还是一种比较松散的耦合。环境感知就是做好自己的事情,处理好一个或多个传感器的信号输入,尽量基于传感器的输入信息判断出周围环境存在的障碍物以及相关的环境信息;对于图商来说,就是尽可能地用最好的设备和最好的工艺把所有能记录下来的信息都记录下来,并做一个高精度高质量的地图;对于高精定位来说,就是使用最好的位导加惯导设备,即使是在卫星信号失锁的情况下,也提供尽可能高的定位精度。

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