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自動(dòng)駕駛無圖方案真的可行嗎?

智駕最前沿 ? 來源:智駕最前沿 ? 作者:智駕最前沿 ? 2024-08-13 09:20 ? 次閱讀

隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的迅猛發(fā)展,傳統(tǒng)的高精度地圖依賴逐漸受到挑戰(zhàn)。近年來,越來越多的汽車制造商和技術(shù)公司開始探索輕地圖甚至無圖的自動(dòng)駕駛解決方案。隨著華為宣布全國(guó)開啟不依賴高精地圖的城區(qū)高階智駕,小鵬提出了243城都能開,一眾友商也都是開足馬力,比學(xué)趕幫超。智能駕駛似乎已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)全新的無圖時(shí)代。這種新興技術(shù)試圖通過減少或完全消除對(duì)高精度地圖的依賴,從而降低成本、提升靈活性,并加快自動(dòng)駕駛的部署進(jìn)程。然而,這一技術(shù)路徑是否真正可行,仍然存在諸多技術(shù)和實(shí)踐上的疑問。

自動(dòng)駕駛技術(shù)的地圖依賴性

據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司IDC,2020年中國(guó)高精度地圖市場(chǎng)總量為4.74億元,增速高達(dá)70%。目前國(guó)內(nèi)做高精地圖的廠家主要是專業(yè)圖商,如百度、四維圖新、高德等。據(jù)天風(fēng)證券測(cè)算,2025年國(guó)內(nèi)高精地圖市場(chǎng)規(guī)模有望增長(zhǎng)至152.4億元。這一數(shù)據(jù)不僅反映了高精度地圖在自動(dòng)駕駛和智能交通領(lǐng)域的重要性日益凸顯,也預(yù)示著未來市場(chǎng)的巨大潛力。

1.1高精度地圖的重要性

在主流的自動(dòng)駕駛技術(shù)中,高精度地圖扮演著至關(guān)重要的角色。高精度地圖不僅記錄了道路的幾何形狀,還包含了車道線、交通標(biāo)志、紅綠燈位置等詳細(xì)信息,甚至能提供實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)交通信息。這些信息對(duì)于自動(dòng)駕駛車輛進(jìn)行路徑規(guī)劃、環(huán)境感知和決策制定至關(guān)重要。

高精度地圖的一個(gè)顯著優(yōu)點(diǎn)在于其可以為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供超視距的信息。也就是說,即使傳感器無法探測(cè)到的區(qū)域,高精度地圖也可以通過先驗(yàn)數(shù)據(jù)為車輛提供有關(guān)信息。這種能力對(duì)于復(fù)雜城市環(huán)境中的自動(dòng)駕駛至關(guān)重要,特別是在視野受限的情況(如彎道、交叉路口等)下,高精度地圖的優(yōu)勢(shì)更是顯而易見。

在2023年之前,國(guó)內(nèi)幾乎所有落地的高級(jí)輔助系統(tǒng)都以高精度地圖作為支持。作為自動(dòng)駕駛感知層的重要組成部分,高精地圖能夠彌補(bǔ)常規(guī)傳感器的局限,提供關(guān)鍵的先驗(yàn)信息,從而推動(dòng)單車智能的實(shí)現(xiàn)。此外,許多靜態(tài)信息可以事先存儲(chǔ)在高精地圖中,這有效地減輕了感知層在實(shí)時(shí)檢測(cè)方面的計(jì)算壓力,使系統(tǒng)能夠?qū)⒏嗟馁Y源集中于動(dòng)態(tài)物體的識(shí)別與跟蹤。事實(shí)上,大多數(shù)智能駕駛方案的設(shè)計(jì)和開發(fā)都以高精地圖為基礎(chǔ)。

1.2高精度地圖的局限性

盡管高精度地圖在自動(dòng)駕駛中發(fā)揮著重要作用,但它也存在一些顯著的局限性:1.高昂的維護(hù)成本高精度地圖需要頻繁更新,以確保其包含的道路信息始終準(zhǔn)確。這種更新通常涉及到復(fù)雜的數(shù)據(jù)采集、處理和分發(fā)流程,尤其在快速發(fā)展的城市環(huán)境中,這一過程變得更加繁瑣和昂貴。2.區(qū)域覆蓋受限由于構(gòu)建和維護(hù)高精度地圖的成本高昂,地圖數(shù)據(jù)通常只能覆蓋特定區(qū)域,尤其是在地理位置復(fù)雜或變化頻繁的地區(qū),全面覆蓋變得更加困難。這限制了自動(dòng)駕駛車輛的行駛范圍,使其只能在特定的、已映射的區(qū)域內(nèi)運(yùn)行。3.環(huán)境變化敏感高精度地圖依賴于預(yù)先采集的靜態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)。當(dāng)?shù)缆翻h(huán)境發(fā)生變化,如道路施工、交通設(shè)施的更改等,地圖數(shù)據(jù)可能無法及時(shí)更新。這可能導(dǎo)致自動(dòng)駕駛系統(tǒng)無法正確感知和響應(yīng)新的環(huán)境,從而影響行車安全。4.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理壓力高精度地圖包含大量詳細(xì)的環(huán)境信息,這對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力提出了很高的要求。尤其是對(duì)于大規(guī)模部署的自動(dòng)駕駛車隊(duì)來說,管理和處理這些龐大的地圖數(shù)據(jù)是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)。5.依賴性導(dǎo)致的適應(yīng)性降低由于高精度地圖在自動(dòng)駕駛決策中起到關(guān)鍵作用,車輛在行駛過程中對(duì)地圖的依賴性較強(qiáng)。一旦地圖數(shù)據(jù)缺失或不準(zhǔn)確,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可能無法正常運(yùn)行,導(dǎo)致車輛在未知或動(dòng)態(tài)環(huán)境中適應(yīng)性較差。6.隱私和安全問題高精度地圖包含了大量詳細(xì)的地理和道路信息,可能涉及隱私和安全問題。如果地圖數(shù)據(jù)被惡意篡改或泄露,可能會(huì)導(dǎo)致安全隱患。此外,地圖數(shù)據(jù)的采集也可能涉及到個(gè)人隱私保護(hù)的問題。7.地圖更新的時(shí)效性道路狀況和城市布局不斷變化,高精度地圖必須及時(shí)更新才能保持準(zhǔn)確性。然而,數(shù)據(jù)采集和處理通常需要時(shí)間,這導(dǎo)致地圖更新存在一定的時(shí)滯,從而可能在動(dòng)態(tài)環(huán)境中導(dǎo)致決策失誤。這些局限性使得高精度地圖在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中盡管重要,但其應(yīng)用仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的進(jìn)步,行業(yè)需要在這些問題上尋找更有效的解決方案,或探索新的技術(shù)路徑,如無圖方案或輕地圖方案。

如何實(shí)現(xiàn)智駕無圖?

2.1無圖方案的核心思想

無圖方案的核心思想是讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)擺脫對(duì)高精度地圖的依賴,通過實(shí)時(shí)感知和環(huán)境理解來實(shí)現(xiàn)安全駕駛。具體而言,無圖方案依賴車載傳感器(如攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等)實(shí)時(shí)捕捉周圍環(huán)境數(shù)據(jù),并通過先進(jìn)的人工智能算法進(jìn)行處理,以實(shí)時(shí)構(gòu)建車輛的環(huán)境模型并做出駕駛決策。

2.2傳感器融合技術(shù)

傳感器融合是無圖方案的關(guān)鍵技術(shù)之一。由于單一傳感器無法提供全面的環(huán)境信息,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通常需要結(jié)合多種傳感器的數(shù)據(jù)來構(gòu)建一個(gè)完整的環(huán)境模型。例如,攝像頭可以提供豐富的視覺信息,而激光雷達(dá)則可以精確測(cè)量物體的距離和形狀。通過將不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以獲得更為準(zhǔn)確和可靠的環(huán)境感知。

2.3實(shí)時(shí)環(huán)境理解與決策

在無圖方案中,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)必須具備以下幾項(xiàng)關(guān)鍵能力,以便在實(shí)時(shí)理解復(fù)雜駕駛環(huán)境的基礎(chǔ)上做出準(zhǔn)確的駕駛決策:1.道路和車道檢測(cè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要能夠通過攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器實(shí)時(shí)檢測(cè)道路的邊界、車道線以及其他道路標(biāo)志。這種能力確保車輛能夠在沒有高精度地圖的情況下,依然能夠正確判斷行駛路徑,并保持在車道內(nèi)行駛。2.障礙物檢測(cè)和避讓系統(tǒng)必須具備實(shí)時(shí)檢測(cè)和識(shí)別道路上靜態(tài)和動(dòng)態(tài)障礙物的能力,包括行人、車輛、動(dòng)物、道路障礙物等。檢測(cè)到障礙物后,系統(tǒng)需要迅速評(píng)估其運(yùn)動(dòng)軌跡和危險(xiǎn)性,并制定適當(dāng)?shù)谋茏尣呗?,以確保行車安全。3.交通標(biāo)志和信號(hào)識(shí)別自動(dòng)駕駛系統(tǒng)必須能夠準(zhǔn)確識(shí)別道路上的交通標(biāo)志和信號(hào)燈,并根據(jù)這些信息調(diào)整車輛的速度、行駛路徑和決策。例如,識(shí)別到停車標(biāo)志時(shí),系統(tǒng)需要做出停車決策;識(shí)別到紅綠燈時(shí),系統(tǒng)需要根據(jù)燈光信號(hào)調(diào)整車輛的行駛行為。4.環(huán)境感知與建模系統(tǒng)需要通過傳感器數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)感知和理解周圍的環(huán)境,包括道路結(jié)構(gòu)、交通參與者的行為、天氣條件等。通過多傳感器融合技術(shù),自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以創(chuàng)建一個(gè)精確的環(huán)境模型,以便更好地進(jìn)行導(dǎo)航和決策。5.動(dòng)態(tài)決策和路徑規(guī)劃在無圖方案中,車輛必須能夠根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)決策。這意味著系統(tǒng)需要具備實(shí)時(shí)規(guī)劃和調(diào)整行駛路徑的能力,以適應(yīng)不斷變化的道路和交通條件。例如,系統(tǒng)需要能夠應(yīng)對(duì)突發(fā)的交通堵塞、道路施工或其他不可預(yù)測(cè)的狀況,并迅速找到替代路徑。6.預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)能力自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要具備預(yù)測(cè)其他交通參與者行為的能力,例如預(yù)測(cè)前方車輛的變道、行人的穿越等。通過準(zhǔn)確的行為預(yù)測(cè),系統(tǒng)能夠提前做出反應(yīng),避免潛在的碰撞和危險(xiǎn)。7.自適應(yīng)學(xué)習(xí)與優(yōu)化無圖方案的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)還需要具備自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力,通過不斷積累駕駛經(jīng)驗(yàn)來優(yōu)化感知和決策過程。通過學(xué)習(xí)和優(yōu)化,系統(tǒng)可以提高在復(fù)雜環(huán)境中的表現(xiàn),增強(qiáng)對(duì)各種駕駛場(chǎng)景的適應(yīng)性。8.冗余與故障處理為了確保安全,系統(tǒng)還需要具備冗余機(jī)制和故障處理能力。在傳感器或系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí),自動(dòng)駕駛系統(tǒng)應(yīng)能夠及時(shí)檢測(cè)并切換到備用方案,或者在必要時(shí)安全地停車,以避免危險(xiǎn)。這些能力是無圖方案成功運(yùn)行的基礎(chǔ),能夠幫助自動(dòng)駕駛車輛在復(fù)雜、多變的道路環(huán)境中做出快速而準(zhǔn)確的駕駛決策,從而保障行車安全。

無圖方案有何優(yōu)勢(shì)?

3.1靈活性和適應(yīng)性

無圖方案的一個(gè)顯著優(yōu)勢(shì)在于其靈活性和適應(yīng)性。由于不依賴高精度地圖,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以在未被預(yù)先映射的區(qū)域行駛,從而大大擴(kuò)展了車輛的行駛范圍。此外,無圖方案可以更快地適應(yīng)環(huán)境變化,無需等待地圖數(shù)據(jù)的更新。

3.2成本效益

無圖方案可以顯著降低自動(dòng)駕駛的部署和運(yùn)營(yíng)成本。首先,減少了高精度地圖的構(gòu)建和維護(hù)成本。其次,簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)更新和管理流程。對(duì)于一些運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景復(fù)雜多變的地區(qū),無圖方案可能更具經(jīng)濟(jì)性。

3.3實(shí)時(shí)性與高效決策

通過依賴實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù),無圖方案能夠更迅速地響應(yīng)環(huán)境變化,做出即時(shí)決策。這在面對(duì)突發(fā)狀況或不確定環(huán)境時(shí)尤為重要。由于不依賴先驗(yàn)的地圖數(shù)據(jù),系統(tǒng)在應(yīng)對(duì)新環(huán)境或未曾遇到的場(chǎng)景時(shí),能夠更自主地進(jìn)行判斷和調(diào)整。

無圖方案的挑戰(zhàn)?

4.1環(huán)境感知的精度和可靠性

無圖方案對(duì)環(huán)境感知的要求極高。由于缺乏先驗(yàn)地圖數(shù)據(jù)的支持,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)必須依賴傳感器實(shí)時(shí)獲取的環(huán)境信息。然而,傳感器受限于技術(shù)水平和環(huán)境條件,可能無法始終提供準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)。例如,攝像頭在光線不足或惡劣天氣條件下性能可能下降,而激光雷達(dá)則可能受到反射率低的物體的影響。

4.2計(jì)算復(fù)雜度和延遲

無圖方案需要自動(dòng)駕駛系統(tǒng)具備強(qiáng)大的計(jì)算能力,以在短時(shí)間內(nèi)處理大量傳感器數(shù)據(jù)并做出駕駛決策。這對(duì)于硬件和算法的要求極高,特別是在需要實(shí)時(shí)處理和決策的情況下。計(jì)算資源的局限性可能導(dǎo)致決策延遲,從而影響駕駛安全。

4.3邊緣案例處理

無圖方案在面對(duì)邊緣案例時(shí)可能存在局限性。邊緣案例是指那些罕見但潛在危險(xiǎn)的駕駛場(chǎng)景,這些場(chǎng)景可能無法通過常規(guī)的環(huán)境感知手段準(zhǔn)確識(shí)別和處理。由于缺乏高精度地圖的支持,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜情況時(shí)可能會(huì)遇到困難,進(jìn)而影響駕駛安全。

4.4標(biāo)準(zhǔn)化與監(jiān)管問題

隨著無圖方案的推廣,如何確保其安全性和可靠性將成為監(jiān)管機(jī)構(gòu)關(guān)注的重點(diǎn)。由于無圖方案依賴于不同的傳感器和算法組合,其安全性能難以通過傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試進(jìn)行驗(yàn)證。因此,如何制定有效的測(cè)試和驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn),將成為無圖方案普及的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。

無圖方案的未來展望

5.1技術(shù)進(jìn)步與優(yōu)化

隨著傳感器技術(shù)、人工智能算法和計(jì)算硬件的不斷進(jìn)步,無圖方案的技術(shù)瓶頸有望逐漸被突破。未來,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將能夠更精準(zhǔn)地感知環(huán)境,并在多種復(fù)雜情況下做出可靠的駕駛決策。同時(shí),隨著計(jì)算能力的提升,實(shí)時(shí)處理和決策的性能也將得到進(jìn)一步優(yōu)化。

5.2與輕地圖的結(jié)合

雖然無圖方案具有諸多優(yōu)勢(shì),但完全摒棄地圖數(shù)據(jù)在現(xiàn)階段仍有一定風(fēng)險(xiǎn)。因此,一些企業(yè)正在探索將無圖方案與輕地圖相結(jié)合的混合方案。輕地圖相比高精度地圖更加簡(jiǎn)化,保留了關(guān)鍵的道路信息,能夠在提升靈活性的同時(shí)提供必要的環(huán)境支持。通過這種方式,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以在地圖數(shù)據(jù)缺失的情況下仍然具備一定的導(dǎo)航能力,同時(shí)進(jìn)一步提高系統(tǒng)的整體安全性和可靠性。

5.3無圖方案的應(yīng)用場(chǎng)景擴(kuò)展

未來,無圖方案可能在一些特定場(chǎng)景下展現(xiàn)出更大的應(yīng)用潛力。例如,在農(nóng)村地區(qū)、道路基礎(chǔ)設(shè)施不完善的區(qū)域,或者是高度動(dòng)態(tài)變化的城市環(huán)境中,無圖方案能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的交通狀況。此外,無圖方案也有望在共享出行、物流配送等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

總結(jié)

無圖方案代表了自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展的一條重要路徑,其通過削弱或取消對(duì)高精度地圖的依賴,展現(xiàn)出了靈活性、成本效益和實(shí)時(shí)性等諸多優(yōu)勢(shì)。然而,這一技術(shù)方案在環(huán)境感知、計(jì)算復(fù)雜度、邊緣案例處理等方面仍面臨挑戰(zhàn)。未來,隨著技術(shù)的進(jìn)步和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的完善,無圖方案有望在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域占據(jù)更加重要的地位。

審核編輯 黃宇

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    剪掉示波器電源地線測(cè)差分信號(hào)真的可行嗎 示波器是一種在電子測(cè)試和測(cè)量中廣泛使用的儀器。它通過顯示波形圖形來分析和測(cè)量電壓信號(hào)的特征。然而,有時(shí)需要測(cè)量差分信號(hào),而示波器通常使用共地的電源。本文將詳細(xì)
    的頭像 發(fā)表于 12-21 14:02 ?818次閱讀

    LabVIEW開發(fā)自動(dòng)駕駛的雙目測(cè)距系統(tǒng)

    LabVIEW開發(fā)自動(dòng)駕駛的雙目測(cè)距系統(tǒng) 隨著車輛駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展,自動(dòng)駕駛技術(shù)正日益成為現(xiàn)實(shí)。從L2級(jí)別的輔助駕駛技術(shù)到L3級(jí)別的受條件約束的
    發(fā)表于 12-19 18:02

    自動(dòng)駕駛“十問十答”

    說起自動(dòng)駕駛, 大家現(xiàn)在已經(jīng)不陌生, 但是關(guān)于自動(dòng)駕駛你又了解多少呢? 今天小編總結(jié)了關(guān)于自動(dòng)駕駛的 “十問十答” , 帶你了解更多 自動(dòng)駕駛的來龍去脈 。 問題1. 為什么會(huì) 出現(xiàn)
    的頭像 發(fā)表于 11-29 07:40 ?856次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>“十問十答”

    為什么自動(dòng)駕駛需要5G?

    什么叫自動(dòng)駕駛? 自動(dòng)駕駛分為6個(gè)等級(jí): ? ? Level 0: 人工駕駛,駕駛輔助系統(tǒng),僅提醒。 Level 1: 輔助人工
    的頭像 發(fā)表于 10-26 10:59 ?1110次閱讀
    為什么<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>需要5G?

    基于仿真的自動(dòng)駕駛可靠性估計(jì)(二)

    前 言 SAIMO Preface 基于仿真的自動(dòng)駕駛可靠性估計(jì)(一)中已經(jīng)介紹 ,使用定步長(zhǎng)泛化、樸素蒙特卡羅等方法生成驗(yàn)證自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的仿真場(chǎng)景難以在可以接受的成本內(nèi)精確估計(jì)被測(cè)試系統(tǒng)在指定邏輯
    的頭像 發(fā)表于 10-25 19:10 ?546次閱讀
    基于仿<b class='flag-5'>真的</b><b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>可靠性估計(jì)(二)