日前,江淮汽车向百度交付了数十辆瑞风 S3 汽车,助力百度高精地图采集。百度已组建国内最大规模的高精地图采集车队,随着高精地图采集车的投入,目前百度部署在全国的地图采集车已经超过 280 辆,其中包括 40 多辆高清采集车。同时,百度对外展示了高精地图标准化生产的全流程。此次高精地图采集活动上,百度和江淮汽车首次对外透露了清晰的合作规划。
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搜狐科技文/丁丁
据介绍,百度将为江淮汽车提供包括高精地图、自定位、环境感知、决策规划等自动驾驶关键环节的综合解决方案,双方将于 2019 下半年推出自动驾驶量产车型,顺利通过验收后即可面向市场展开大规模量产。
据了解,为了给汽车自动驾驶提供精确的位置数据,目前自动驾驶领域主要采用视觉摄像头、激光雷达、高精度地图等方式来实现。TE Connectivity 执行副总裁兼首席技术官 Rob Shaddock 此前对搜狐科技表示,使用镜头或多个镜头进行全息成像的弊端,在于其会受到不同光线的影响而发生事故,例如之前特斯拉的事故就是由于阳光射入镜头,使镜头无法识别前方的卡车导致的。另外,视觉镜头还会受到阻挡物的影响,因为光线它是不会直接穿过去,不像激光有一定的扫平能力。为了实现真正的自动驾驶,汽车需要备齐激光、传感、镜头以及雷达等元件,随着业界布局的展开,这些元件的价格预计很快就会有很大的下降,并加快无人驾驶汽车的快速发展。
百度高精地图负责人马常杰介绍,与其它方式相比,自动驾驶汽车驾驶过程中使用高精地图,主要有三大优势:第一,高精地图是自动驾驶的“千里眼”,能够让汽车提前知晓位置信息,精确规划行驶路线;第二,是自动驾驶的“透视镜”,在摄像头看不清或雷达检测不到的地方,高精地图能及时反馈数据;第三,可充当自动驾驶过程中的“安全员”,能精确识别交通标志、标线等上百种目标,提前做出准确判断和决策。
马常杰对搜狐科技表示,百度高精地图拥有三大核心优势:精细化程度高、自动化生产效率高以及覆盖广。在精细化程度方面,百度高精地图可以对现实道路上的几乎所有物体实现三位重建,精细刻画道路上的交通标志、车道线、护栏路沿等上百种要素和属性,相对精度达 0.1-0.2 米,达到业界最高水平。在生产效率方面,百度开创了将人工智能技术广泛应用于地图数据生产的先河,依托模式识别、深度学习、三维重建、点云信息处理等世界领先的技术,百度高精地图数据自动化处理程度超 90%,能自动识别包交通标志、地面标志、车道线、信号灯等上百种目标,准确率高达 95% 以上。在覆盖广度上,百度拥有国内规模最大的采集车队,构成完全自主化的软硬件采集平台,将于年内实现全国高速和城市快速路的全面覆盖。同时,依托多源感知数据处理、中心和数据中心等构成的 Intelligent Map 平台,百度高精地图可以实现分钟级的更新。
据搜狐科技了解,预计 2017 年百度高精地图采集量将达到 30 万公里,覆盖全国高速和城市快速路。马常杰对搜狐科技称,虽然目前百度高精地图还无法覆盖城市复杂道路,但通过目前采集的高精地图数据,可以为百度 Apollo 计划积累数据并训练算法。另外,由于高精地图需要后继不断进行更新,百度方面也在进行技术研发,以保证后继高精地图数据能够快速更新。马常杰同时透露,百度也将与江淮等企业共享数据,不断增加高精地图的覆盖范围,并将地图数据用于自动驾驶的试验。