高德地图进军自动驾驶领域人们早已有所耳闻。
今年年初,高德与全球知名汽车服务品牌德尔福达成战略协议。
此次合作需要双方在自动驾驶领域进行深入合作。
不过,除了这些信息之外,高德地图的自动驾驶研发一直非常低调,基本没有太多曝光。
在昨天开幕的云栖大会·深圳峰会上,高德自动驾驶产品研发技术总监王涛来到现场,助力支持其阿里云物联网专题平台,并发表了关于自动驾驶的演讲,向大家展示了他们的自动驾驶研发成果- 高德自动驾驶解决方案。
以高精度地图为核心的自动驾驶解决方案。
高德的自动驾驶仍然融合了他们的主要优势,是以高精度地图为核心、基于云计算和深度学习的自动驾驶解决方案。
先说其核心的“高精度定位解决方案”。
高德地图以地图制作起家,在地图方面拥有独特的优势。
目前地图按精度可分为民用级、工业级和军用级三种。
民用级地图是目前应用于手机等移动产品的导航地图产品。
它们的准确性往往不稳定并且容易出现偏差。
工业级地图一般用于车辆导航。
汽车出厂前预装的导航产品通常比民用级地图准确得多。
三类地图中,最准确的是军用级地图,无论是准确度、更新频率还是安全性都处于顶级水平。
只有这种高精度地图才适合用于自动驾驶。
为了研发自动驾驶解决方案,高德首先在高精度地图上投入了大量精力。
为了让汽车的环境感知更加精准,高德采用了最新的HAD Map高精度激光雷达采集系统,对地图进行采样和完善。
HAD Map是一个高度集成的采集系统,使用两个交叉激光器,每个每秒可以发射550,000个激光点,并配备4兆像素摄像头。
该地图是通过激光和相机的配合收集的。
我国目前有28万公里的高速公路,而目前的自动驾驶解决方案大部分都用在高速公路上,因此高德花费了大量的精力为国内高速公路建设高精度地图数据。
高德表示,将在今年年底前完成全部高速公路征收工作。
会上,高德还表示,基于每公里样本地图的建模计算,他们将采集超过1.5亿个30万公里的道路样本,可以让地图更加精准。
自动驾驶云计算除了高精度地图之外,云计算服务也是自动驾驶非常重要的组成部分。
有了高精度地图数据,只有通过云计算平台将采集录入的冷地图数据经过大数据和云计算处理后,高精度地图才能真正发挥作用。
当然,这些数据的处理需要云计算服务平台具备海量数据的采集、计算、交互和分发的能力,这样云才能真正服务于自动驾驶。
此外,为了做好自动驾驶,云计算平台还需要具备深度学习能力,需要不断提升数据积累和学习以及实时处理能力。
高德在云计算方面结合了阿里云计算平台的技术,而这恰好是其合作伙伴阿里云的强项,高德也有相应的技术优势。
高德对于自动驾驶的思考 目前,全球多家科技巨头已经开始研发自动驾驶技术,其中包括高德的地图行业同行百度、谷歌等。
不过,高德对于自动驾驶的想法与这两者不同。
一般来说,自动驾驶软件分为四个部分:定位系统、驾驶决策(路径规划)、车辆感知系统和车辆控制。
百度和谷歌都在这些研发方向上进行了投入,但高德却走了一条“捷径”,直接放弃了“车辆控制”这一项,只专攻前三项。
这也不难解释为什么完成-成本问题。
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