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百度的高精度地圖是如何生產出來的?

這周,百度和江淮在百度上海研發中心舉辦了一場交車儀式,江淮汽車把瑞風 S3 汽車高精地圖採集車交付給了百度。

從此以後,越來越多頭頂「小天線」的高精度地圖採集車將會出現在我們身邊。

為什麼在自動駕駛之前,百度要首先投放一批地圖採集車?「高精度地圖採集車」和曾經的「街景地圖採集車」有啥區別?極客汽車這篇文章可以消除你的疑惑。

坐在一輛不到 8 萬塊錢的自主品牌小型 SUV 江淮瑞風 S3 里,行駛在高速公路上,如何做到回頭率百分之百?

當然不會是「在車屁股上栓只雞」這麼接地氣的答案。實際上換來這種高回頭率的代價可能很大,比如,把它改裝成一輛高精度地圖採集車。這個方法親測可用,因為當我坐在百度的高精度地圖採集車裡,以 60km/h 的速度行駛在上海外環高速的時候,旁邊那些車裡的司機和乘客,都在以一種非常奇特的眼神往我們車上看。只怪它太顯眼了:

這些瑞風 S3,由江淮汽車向百度公司交付,共計 32 台,交付後由百度改裝成圖上的樣子,用於進行高精度地圖的採集。為此,雙方還在百度上海研發中心進行了一個簡短的交車儀式。

江淮是百度 Apollo 自動駕駛計劃的首批合作夥伴之一,雖然這次的儀式看起來只是「百度向江淮訂購了一批車輛」或者「江淮向百度捐贈了一批車輛」,但是百度和江淮方面都表示,在 Apollo 計劃里,雙方將會深入合作。

而根據江淮的計劃,他們希望在 2019 年下半年推出自動駕駛量產車型,並且在 2020 年實現 L3 的商業化運營,以及在 2025 年實現 L4 級別自動駕駛,目前看起來,要完成這些計劃,百度 Apollo 平台會發揮很重要的作用。

事實上, 按照雙方的說法,江淮推出的自動駕駛量產車型,會是 Apollo 計劃開放以來的首個高精地圖自動駕駛量產落地項目。

而之所以選擇在上海的百度研發中心進行這個交車儀式,最主要的原因在於,這是百度高精度地圖在全國採集、生產的三個基地之一。另外兩個分別是北京和廣東順德。其實在我看來,「交車」本不是一件大事,但是百度為此營造「儀式感」的原因,還是他們想對外展示自己在高精度地圖方面的所作所為。順便提一句:也是在這個月,百度的友商高德在北京宣布和千尋位置達成「高精度地圖+高精度定位」的戰略合作,目標之一當然也是推動自動駕駛技術的商業化落地。我們還是先把友商之間的明爭暗戰放一邊,我更感興趣的是,所謂的「高精度地圖」,到底是如何生產出來的?百度高精度地圖的生產流程百度把高精度地圖製作分為「外業」和「內業」兩部分,共三個步驟,分別是外采、後台數據化處理、人工驗證以及發布。

簡單地說,就是外出採集 + 後期處理,這和拍電影有點兒類似,前期的拍攝和後期的剪輯配合起來,才能最終生成一部能看的電影。

百度目前的高精度地圖以滿足 L3 級別自動駕駛的要求為標準,所以採集的道路場景以高速公路為主。算上這次交付的 32 台採集車,百度地圖的採集車隊總量為 288 台,其中具備高精度地圖採集能力的車輛約 40 多台。

百度高精度地圖負責人馬常傑告訴 GeekCar,百度的高精度地圖採集車,腳踏車設備成本在 100 萬人民幣左右,硬體選型和採集系統都是由百度自行設計開發。根據我們的觀察,整套採集車在採集設備上包括以下幾部分:1. 由 Velodyne 提供的 32 線激光雷達,負責採集點雲數據。激光雷達在車頂呈一定角度放置,為的是儘可能多的採集道路信息而非天空信息2. 攝像頭:負責採集前方道路影像,每秒拍攝 7-10 張照片3.GPS:負責記錄車輛 GPS 軌跡4.IMU5. 由三台單反相機 + 120 度魚眼鏡頭組成的 360 度環視影像採集系統

下面分步驟介紹:

1. 採集

而在車內的副駕駛位置,是一台負責控制採集設備的電腦系統,用來讓採集員實時監控採集情況。

對於採集員來說,他們的日常工作就是開著採集車以 60-80km/h 的速度在高速公路上平穩的行駛,每天至少需要採集 150 公里的高精度地圖數據。

在駕駛採集車的過程中,他們需要不斷的確認採集設備是否處於正常工作狀態,同時還得根據天氣和環境情況選擇不同的攝像頭參數預設,但是總體來說,外采工作對於採集員的技術要求並不算非常高。當然,因為設備昂貴,所以他們會比較擔心採集車在夜晚的安全問題。

對於這些採集設備來說,讓他們處於同一個「坐標系」下工作,是非常重要的,也就是所謂的「多感測器標定」。而這些設備綜合起來的數據量,一般在一公里 1GB 左右。馬常傑說,這些採集來的數據除了可以用來生產高精度地圖,還可以為百度的識別演算法提供訓練和測試樣本。這有助於高精度地圖自動化生產能力的提升。

2. 自動融合、識別

採集到的這些每秒 10 幀左右的圖像,會由電腦進行自動的識別和融合。簡單的說,就是把 GPS、點雲、圖像等數據疊加到一起,然後進行道路標線、路沿、路牌、交通標誌等等道路元素的識別。

另外,諸如同一條道路上下行雙向採集之後造成的數據重複問題,也會在這一步里被自動整合,剔除重複內容。這一步,相當於視頻製作里的「粗剪」,只不過,這不是由人工完成的,而是一個自動化步驟。

3. 人工驗證、發布

這一步是需要人工完成的,屬於內業操作。因為自動化處理不可能做到百分之百的準確,所以得再進行一輪人工驗證,相當於視頻製作的精剪、輸出成片階段。在百度上海研發中心,有一些員工就在做高精度地圖人工驗證的工作。他們需要從雲端下載需要驗證的路段數據,然後把自動處理之後的高精度地圖數據和對應位置的圖像信息作比對,找出錯誤的地方並進行更正。比如,如果系統把一個限速牌錯誤識別成了 60km/h,而實際是 80km/h,這時就需要進行人工修正。馬常傑說,每個員工每天能修正的數據量在 30-50 公里左右。這些修正後的數據不會保存在本地,而是需要上傳到雲端。最終的高精度地圖成品,也會通過雲平台進行下發。總體來說,百度認為自己在高精度地圖領域具備三個優勢:車隊規模大 & 覆蓋廣:擁有全國最大的高精度地圖採集車隊,覆蓋 30 萬公里的全國高速及城市道路精細化程度高:可以精細刻畫上百種道路要素和屬性生產效率高:自動化處理程度達到 90%+

為什麼百度要著重宣傳高精度地圖?自從 Apollo 計劃發布以來,圍繞它的技術路線、商業模式等問題,就有不少的討論。不少人的疑問都是:百度說了那麼多,但是 Apollo 計劃實際執行起來到底怎麼玩?通過和江淮合作,我們能得出一個信息:在 Apollo 計劃實際落地的過程中,高精度地圖會扮演重要的角色。通用的 Super Cruise 就是利用高精度地圖實現高速公路自動駕駛的一個典型案例,類似的方案,相信也會被其他的整車廠所效仿,如果國內的自主品牌們都選擇這條路徑去走,那麼對於百度、高德、四維圖新這些圖商們來說,就是一個相當大的利好了。另一個層面上,百度把高精度地圖看做是是 Apollo 雲端服務的核心數據,這個重要性也可見一斑。總之,國內圖商對於高精度地圖的大力推廣,也在一定程度上意味著,國內自動駕駛落地的進度正在加快。



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