“從前人們認(rèn)為“無人駕駛 ”、“機(jī)器駕駛員解放人類駕駛員”這樣的概念還遙不可及,然而英特爾正在讓這樣的構(gòu)想落地。為了驅(qū)動(dòng)車輪上的數(shù)據(jù)中心,英特爾當(dāng)前在無人駕駛領(lǐng)域的發(fā)力用 “不積跬步無以至千里 ”來形容再合適不過,而其中的六大技術(shù)即是“跬步”,也是助力無人駕駛車輛致千里的關(guān)鍵所在?!?/p>
當(dāng)我們?cè)陂_車的時(shí)候,什么最重要?
駕駛技術(shù)?車子性能?不,是一雙眼。
在開車的時(shí)候司機(jī)主要通過雙眼來看路,然后迅速經(jīng)由大腦進(jìn)行判斷并做出決策。而隨著自動(dòng)駕駛時(shí)代的來臨,“機(jī)器駕駛員”則會(huì)把采集到的海量數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)匯入、更新到高精地圖中,再通過大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)來做出判斷。因此,高精地圖可以將一切路況盡收“眼”底,并告訴車輛,我在哪,周圍的環(huán)境如何,接下來要如何規(guī)劃路線駛向目的地。
高精地圖對(duì)于無人駕駛車輛的導(dǎo)航、定位、路徑規(guī)劃與控制至關(guān)重要,直接影響了車輛行駛的效率與安全程度。由英特爾與HERE共同研發(fā)的高精地圖正是無人駕駛車輛實(shí)時(shí)洞察路況、及時(shí)做出決策的關(guān)鍵所在。
HERE高精實(shí)時(shí)地圖充分利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí) 提供高度精確的最新信息
1、機(jī)器可讀的實(shí)時(shí)地圖,讓無人駕駛汽車預(yù)判拐角及前方路況
與我們?nèi)粘?吹降牡貓D不同,機(jī)器讀取的是分層的地圖——在底層可以識(shí)別出主干路網(wǎng)、車道線、海拔高度,以及周圍的路燈或路標(biāo)等;在頂層則是機(jī)器地圖自修復(fù)的情況,在這一階段,高精地圖(HD Map)變成傳感器地圖(Sensor Map),因?yàn)槊恳惠v無人駕駛汽車在行駛過程中都會(huì)捕捉到新數(shù)據(jù),并通過影像的方式進(jìn)行計(jì)算,快速分析之后就可以識(shí)別出前方路況的變化,最終進(jìn)行修正再把數(shù)據(jù)傳回到無人駕駛車輛上。在這個(gè)循序漸進(jìn)的過程中,英特爾在高精地圖領(lǐng)域的發(fā)力會(huì)推動(dòng)無人駕駛加速駛向快車道,反過來,無人駕駛各細(xì)分領(lǐng)域的不斷升級(jí),也會(huì)反哺高精地圖。
2、基于云端的參考模型,實(shí)時(shí)對(duì)比傳感器數(shù)據(jù)和車輛周圍環(huán)境
在無人駕駛的高階情景中,云端會(huì)有動(dòng)態(tài)地圖,車端會(huì)有短期靜態(tài)地圖。當(dāng)無人駕駛車輛行駛時(shí),傳感器和攝像頭實(shí)時(shí)捕捉到的影像會(huì)和云端動(dòng)態(tài)地圖進(jìn)行比對(duì)。前方一切路況的變化都將被捕獲,并反饋到云端,經(jīng)過收集和提煉,來修正車端短期靜態(tài)地圖,這是一個(gè)從動(dòng)態(tài)到靜態(tài)循環(huán)往復(fù)、修正升級(jí)的過程??梢哉f,這是目前攀登無人駕駛高峰的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),因?yàn)樗馕吨罅柯窙r數(shù)據(jù)的采集,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和標(biāo)定。在早些時(shí)候,地圖上顯示的咖啡店、加油站等,都是通過人工來標(biāo)定的,但一旦進(jìn)入到高精地圖階段,人工難以負(fù)荷如此海量的數(shù)據(jù),更形象來說,高精地圖的人員配置只需100多人,而在傳統(tǒng)地圖中,做標(biāo)定的人員在2400到2500人不等。
3、充分利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí),為汽車提供高度精確的一手信息
機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)應(yīng)用廣泛、包羅萬象的領(lǐng)域,其中,實(shí)時(shí)交通就是一個(gè)典型并且易于理解的關(guān)鍵點(diǎn)。實(shí)時(shí)交通并不是簡(jiǎn)單地識(shí)別某一路段已發(fā)生的交通狀況,然后把這一信息下發(fā)到每一臺(tái)無人駕駛車輛中。實(shí)際上,實(shí)時(shí)交通是把歷史數(shù)據(jù)與目前整體路網(wǎng)數(shù)據(jù)放在一起,通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式做出預(yù)測(cè)。除此之外,車輛周圍景象也會(huì)運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí),盡管大部分模型已經(jīng)訓(xùn)練完善,但如果突然捕獲到車前方出現(xiàn)了一個(gè)跑動(dòng)速度超過平均值的人,這一樣本就會(huì)被作為特例傳回服務(wù)器,并建立新的樣本,從而識(shí)別出所有極端情況做到萬無一失。強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)就會(huì)在這一階段大顯身手。
不僅高精地圖各技術(shù)要點(diǎn)之間是環(huán)環(huán)相扣、互相推進(jìn)的,高精地圖與無人駕駛的關(guān)系也是如此,因?yàn)橐坏┦チ烁呔貓D,路徑規(guī)劃、自定位等動(dòng)作都將無法實(shí)現(xiàn)。如果想用一雙“隱形的手”轉(zhuǎn)動(dòng)無人駕駛車輛的方向盤,由英特爾和HERE合力研發(fā)的高精地圖則是其中不可或缺的助力技術(shù)。
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