由蓋世汽車主辦、中國智能網聯(lián)汽車產業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟自動駕駛地圖與定位工作組協(xié)辦的“2020 第二屆自動駕駛地圖與定位大會”隆重召開。本次會議主要聚焦高精地圖、高精度定位等自動駕駛關鍵技術,共探產業(yè)未來發(fā)展之路。下面是HERE中國首席架構師陳艷在本次論壇上的發(fā)言。
感謝蓋世汽車在這特殊的時期堅持舉辦這么專業(yè)的高精度地圖行業(yè)大會,也感謝我自己,提前結束休假,來參加這個行業(yè)聚會,因為有非常強的動力和責任感,與各位行業(yè)專家分享一下,HERE作為全球最大的圖商,在過去一年,關于高精度地圖和使用場景的所思所想。
感謝前面幾位嘉賓的分享,我們有很多的共鳴,今天我不會講高精度地圖本身,因為大家已經非常熟悉。在這個特殊的歷史時刻,我們一起看看HERE的發(fā)展史,也是導航電子地圖和高精度地圖的發(fā)展史,鑒史以知今,并展望未來。
HERE 的前身是NAVTEQ,于1985年在美國芝加哥和荷蘭飛利浦的總部所在地埃因霍溫成立,是全球最早致力于把紙質地圖變成電子地圖公司,是三十五年前的高科技初創(chuàng)公司。1994年和寶馬汽車一起在加利福尼亞發(fā)布了第一張車載導航電子地圖,同年發(fā)布了第一張網頁版地圖。毫不夸張的說,那是一個劃時代的歷史時刻,為了第二天的發(fā)布會在車上連夜調試的前輩,一定沒有想到移動出行會蓬勃發(fā)展到今天的應用場景。
從公司層面的發(fā)展來看,NAVTEQ成功在紐約交易所上市,2006年的時候諾基亞80多億美金從公開市場全資收購了NAVTEQ,將上市公司私有化,并于2009年完成合并。2015年,諾基亞轉型成為Networks公司后,奧迪、寶馬、奔馳集團組成的聯(lián)合體收購了當時的HERE,并保持公司獨立運維,為汽車行業(yè)保留一家獨立的地圖公司,也同時開始融合傳感器數(shù)據(jù)和位置服務,布局自動駕駛,共同建立汽車行業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)。之后,我們公司每年都引入新的戰(zhàn)略投資者,17年的時候英特爾投資了我們,2018年博世,Conti, 19年日本公司三菱和NTT成為我們的股東,這些戰(zhàn)略投資者對HERE的投資,都意在布局自動駕駛和建立屬于汽車行業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)。
從地圖產品發(fā)展史來看,1994年發(fā)布了第一張車載導航電子地圖之后,2004年的時候,我們和寶馬一起發(fā)布了全球第一張ADAS地圖,第一張自動巡航的地圖,回顧ADAS發(fā)布后的這16年,量產平臺大概160-200個左右,可能大家還津津樂道還是GM 根據(jù)ADAS做的L2級別的車道跟隨。從中短期來看,增強的connected ADAS還有很大發(fā)展空間,也是可以很快落地的方案,是很多開發(fā)者著力的點。
在車廠的大力推動下,2009年我們就開始開發(fā)高精度地圖,并將傳感器用于地圖生產,在此期間,投入巨大研發(fā)成本,在高精度地圖開發(fā)的道路上努力向前奔跑。2011年的時候,我們發(fā)布了第一個位置服務平臺,2016年的時候,我們開放位置云平臺的1.0發(fā)布,這是為汽車傳感器融合和自動駕駛服務的平臺,同時支持全行業(yè)的位置服務應用。我們提供一站式服務,讓車廠和開發(fā)者在我們的平臺access 我們的位置服務,把他們的數(shù)據(jù)帶上來,開發(fā)豐富他們的數(shù)據(jù),生產新的服務和應用,HERE自己也是這個平臺的開發(fā)者。稍后,我也會介紹一下我們這個平臺的能力和HERE 基于汽車傳感器數(shù)據(jù)生產的服務。
2018年自動駕駛最火爆那年,我曾經在年尾演講的時候引用狄更斯的名句:“這是最糟的時代,也是最好的時代”, 現(xiàn)在回頭看來說的有點早,2019年自動駕駛減速,2020年,都比2018年嚴峻。看似危機四伏,但是我認為這是危中有機的時候,機大于危,給了我們苦練內功專注發(fā)展的時間。我想,這也許是黎明前的黑暗,導航電子地圖開發(fā)用了9年,產品成熟,到移動出行發(fā)展到今天26年,而從高精度地圖開發(fā)到現(xiàn)在11年,我們要給自動駕駛這個產品和行業(yè)更多的時間。也許,現(xiàn)在的投資環(huán)境和技術水平決定,不會再給一個創(chuàng)業(yè)公司10年的時間開發(fā)出一個產品,整個過程會大大縮短,我們可以做的是調整產品戰(zhàn)略,制定中短期和長期策略,應對市場變化。
過去一年,我們公司重新調整了產品策略,從自動駕駛的場景出發(fā),使高精度地圖能夠更好地支持自動駕駛及輔助自動駕駛功能。在車廠需求的推動下,我們努力奔跑,現(xiàn)在的情況,給我們時間,慢下來,等一下我們在軟件和系統(tǒng)供應商方面的合作伙伴,自動駕駛是一個系統(tǒng)工程,幫助他們更好地使用我們的高精度地圖和全球的解決方案,才能共同發(fā)展。
我今天特意穿得非常中式,想說HERE是全球的,也是中國的。我們在海外和中國提供同樣架構的解決方案,在中國,我們是和合作伙伴一起來提供的合規(guī)的高精度地圖和位置平臺解決方案。過去,HERE更多的是幫助全球車廠和客戶把他們海外的方案帶到中國,現(xiàn)在,在中國的移動出行高度發(fā)展的今天,我更期待通過我們全球的位置平臺,把中國開發(fā)者的解決方案帶到海外去。我們的平臺已經搭好了,請各位合作伙伴一起來參與。
我們來蹭一下車廠“軟件定義汽車”的熱度,是什么定義了高精度地圖和自動駕駛的軟件呢?在高精度地圖開發(fā)階段,我們一直是被全球車廠的需求來驅動的,同時滿足應用場景的要求。我們在做所有產品的設計都是考慮到這兩點,開發(fā)階段,也許前者更為優(yōu)先。過去一年,我覺得我們公司也有一些變化,我們會把應用場景放在更高的優(yōu)先級去考慮,然后平衡車廠的需求,這可能才是真正能做好產品或解決方案的方式。
汽車行業(yè)正在經歷從所有權到使用權的變化,在自動駕駛方面也有兩種主要的發(fā)展模式。模式之一,是提高汽車所有者的體驗,也就是駕駛體驗,主要由車廠和tier 1驅動,從ADAS和增強ADAS開始,支持L2+, 到L4,預測在2022年以后會有更多的平臺落地;第二個發(fā)展模式,是以使用權為基礎,目標是代替共享汽車和配送服務的駕駛員,這一模式是由移動互聯(lián)網公司和高科技公司主導的,著重L4和L5級別的自動駕駛,預測它可能會出現(xiàn)在2025年以后。這是市場研究的結果,通常,我個人不管分析師怎么嚴刑拷打,也從來不會預測時間點,因為我覺得產品發(fā)展是有自己的規(guī)律的,任何的預測在回頭看的時候可能都會被打臉。
自動駕駛時代,單車和多車傳感器數(shù)據(jù)融合是一個重要課題。 HERE從2009年開始做傳感器數(shù)據(jù)制圖開發(fā),15年車廠集團收購HERE的時候已經開始部分回傳傳感器數(shù)據(jù)。2016年我們和全球的車廠和tier1一起定義了SENSORIS的行業(yè)標準,規(guī)范V2V和V2X的回傳。今天,很多車廠和友商也在呼吁傳感器數(shù)據(jù)的分享,進展比預計緩慢。雖然我們已經有平臺支持,技術問題已經解決,也已經有成熟的商業(yè)模式,支持多種模式的有償分享,但是車廠的意愿,策略和開發(fā)能力都有很多壁壘。去年,我們欣喜地看到了進展,更多的全球車廠開始有意愿回傳和分享他們的數(shù)據(jù),因為逐漸形成了共識,傳感器數(shù)據(jù)融合對整個行業(yè)和自動駕駛發(fā)展有重大意義。剛才好多同仁說到,高精度地圖是一個擴展的傳感器,為車內傳感器提供可靠的冗余,對于汽車安全性有很大的提高,更進一步,高精度地圖為汽車和軟件提供了一個環(huán)境和感知訓練,讓自動駕駛汽車不需要像第一次來到某個地方,可以給它很多的訓練和準備,就像做一個答卷,雖然不是開卷考試,但仍然會大幅度提高自動駕駛安全。
在我們在努力向前沖的開發(fā)階段,大家放了很多的視線在高精度地圖本身的規(guī)格和屬性, ADAS,車道和高精度地圖,作為預測性的交互和執(zhí)行零部件,對于路徑的規(guī)劃和提供自動駕駛的決策,對提高車載娛樂系統(tǒng)和自動駕駛的用戶體驗,都是有非常重要的意義的。
基于前面這些市場趨勢,包括大數(shù)據(jù)的處理,我們都有相應的解決方案。一個新的功能,只有在更廣域的路況,和全天候條件下使用,才更有使用價值,市場價值和用戶粘度,只能小范圍使用的功能,價值有限。如果把一輛自動駕駛的汽車作為一個整體來看,它需要具備什么能力呢?除了要有L3、L4級別的自動駕駛能力以外,還要能夠在更廣域的場景下,全天候情況下,實現(xiàn)不同級別的輔助駕駛功能。它要同時兼具這兩種能力,不可能是由駕駛員自己來判斷觸發(fā)選擇,因為他對于自動駕駛功能的知識是有限的,這需要由tier1和車廠來實現(xiàn)。車內控制系統(tǒng)需要根據(jù)地圖和傳感器的狀態(tài),不同的場景,觸發(fā)相應的自動駕駛功能,實現(xiàn)全天候,全路況的自動駕駛和輔助自動駕駛功能。為了提供整體的解決方,我們的高精度地圖生產是從下到上的,是從傳統(tǒng)地圖的道路,根據(jù)高精度的采集,生成車道,再到HERE 的HDLM。在高速路,我們用HDLM來支持橫向、縱向定位的需求,支持highway pilot, 和Traffic Jam Pilot。在城市道路等級比較低的地方,不能實現(xiàn)自動駕駛功能的區(qū)域,我們有擴展的connected ADAS,曲率、坡度,限速提醒,安全服務等來支持輔助駕駛功能,讓自動駕駛和輔助自動駕駛的功能有更廣泛的應用場景和覆蓋范圍,從而更有市場價值和使用價值。
在這里介紹一下我們支持ADAS和自動駕駛的產品線。頁面下方是不同等級自動駕駛的場景,L0應用場景包括交通信號識別,事故預警,我們可以用靜態(tài)地圖,和基于汽車傳感器回傳生產的安全服務,包括Road sign和實時事故預警來提供服務,可以支持IVI,也可以只是儀表盤上的提醒。L1級別的自動巡航,可以選用以上服務,加上ADAS地圖、實時交通、安全攝像頭,這樣的一些動態(tài)服務來支持。L2的自動續(xù)航和主動變道輔助系統(tǒng),除了以上服務,需要使用HERE的車道產品。HERE車道是厘米級的精度,做橫向定位已經足夠,我們做了很多的實驗,也跟很多合作伙伴一起實現(xiàn)了這種厘米級的定位量產。我們ADAS和車道覆蓋高速和城市內的道路,在全域支持輔助自動駕駛功能。
HERE 的HD 地圖和實時服務支持L2+主動變換車道,到L3和L4在高速和城市道路的自動駕駛,為ODD決策提供輸入。
這是我們?yōu)樽詣玉{駛提供的完整的產品線,支持從L0到L5級別的縱向輔助功能,支持L2到L4以上的級別需要的橫向輔助功能。就定位而言,L2級別用車道支持橫向定位已經足夠,然后到L3、L4級別的時候需要使用高精度地圖的車道圖層和定位圖層支持橫向和縱向定位。我們在不同的國家統(tǒng)計過能夠采集的sign,poles 和objects 這些可以支持縱向定位的固定的標記物,覆蓋都是有限的,對于整個定位精度的提高也有限,所以我們說,在目前的這種L0到L2+級別的定位來說,車道已經足夠了。
介紹了整體產品線,下面介紹一下具體的產品,HD live map,也就是實時更新高精度地圖, ADAS, 車道和HERE 的位置平臺。我們的HDLM為三個圖層,交付格式可以是NDS地圖,也可以是HERE Navitive 格式。 HERE Navitve 格式由HERE Platform 提供,支持按需調用??蛻艉烷_發(fā)者可以通過HERE 平臺,一站式access HERE高精度地圖,ADAS地圖和道路級別的地圖及動態(tài)服務。我們首先看道路圖層,發(fā)布道路屬性,ADAS地圖、限速,支持路徑規(guī)劃,道路駕駛規(guī)則,增強傳感器的功能;第二個圖層是車道圖層,就是我剛才介紹的HERE車道產品,包括車道線、車道寬度,表示等,除了支持以上的功能以外,還可以提供橫向定位的功能。這兩個圖層,覆蓋全球五十多個國家,包括高速到城市道路。第三個圖層是定位圖層,會發(fā)布我們的實時服務,道路上的objects標記物,既可以支持高精度的橫向和縱向定位,也提供感知環(huán)境動態(tài)變化的能力,是超視距的擴展傳感器,為自動駕駛決策提供重要輸入。
我們來看看HDLM需要具備的特性,首先有很高的精度,有足夠豐富的屬性,高覆蓋率,新鮮程度。我們現(xiàn)在已經實現(xiàn)了HDLM采集、制作、發(fā)布、質量控制和更新的全流程,我們正在著力于做高精度地圖的更新,擴大實時更新高精度地圖的范圍。
生產這樣的產品,要求具有大數(shù)據(jù)管理和分析能力,要具有自動識別和機器學習的能力,整合全球范圍的合作伙伴和眾包管理能力,高精度和3D的采集處理和數(shù)據(jù)處理能力。我們在整個地圖生產過程中積累的經驗,幫助我們產生很多副產品,包括機器學習,圖像識別等。受益于這些能力, 我們實現(xiàn)了自動化的高精度地圖采集和制作,發(fā)布質量Index,實時更新維護,幫助車廠做自動駕駛決策。高精度質量的可靠程度和更新能力,對全球高精度地圖生產廠家來說,都是巨大挑戰(zhàn)。
從采集到生產制作到更新,我們形成完整的閉環(huán)流程,這里簡單介紹一下我們的更新策略和來源。專業(yè)采集為我們提供最高精度和全面的覆蓋,但是對于頻度是不能滿足的。HERE是唯一已經獲得車廠傳感器數(shù)據(jù)分享的地圖廠商,我們用量產車回傳的傳感器數(shù)據(jù),手機和消費產品的攝像頭數(shù)據(jù),更新一部分精度要求不那么高,但是變化迅速的屬性,然后我們也會有衛(wèi)星和航拍數(shù)據(jù),和其他第三方來源,做更新的來源。我們已經打通了高精度地圖更新的整個閉環(huán)。在高精度地圖生產和更新的過程當中,車廠和tier1的角色也有變化,車廠因為要定義自動駕駛區(qū)域,要識別傳感器信息,豐富自己的產品,所以某種程度上也會成為高精度地圖生產和更新中的一部分。在海外是由HERE支持并提供交換規(guī)格。在中國,需要有各種各樣的合規(guī)方案,我們和合作伙伴四維圖新一起為全球的車廠在中國提供服務。
剛才介紹的是我們的一個完整的自動駕駛產品HDLM,HERE ADAS 既是HDLM的一部分,也可以是一個單獨的產品,ADAS已經不再只是傳統(tǒng)曲率、坡度、高程,我們還會發(fā)布速度和sign的信息,主要是做駕駛安全和提高能效的輔助自動駕駛功能??匆欢涡⌒〉挠捌?,展示增強ADAS 的應用場景。我們在增強ADAS里發(fā)布車道產品,可以提高駕駛安全,實現(xiàn)車道級導航。動態(tài)服務的使用,讓增強的ADAS成為超視距的擴展傳感器,提高駕駛員的舒適度,包括重新規(guī)劃路徑,通過集成實時的交通信息能夠讓車知道前方發(fā)生了什么,做節(jié)能、減速的決策,如果加上自學習功能,參考歷史平均車速,和其他有人駕駛的汽車速度,會知道ADAS應該采取一個什么樣的速度提醒,這個也是很多車廠已經實現(xiàn)的功能。
HERE 車道產品能夠提供橫向的輔助和橫向的定位,車道還可以支持準確的車道級路徑規(guī)劃和導航,可視化,增強現(xiàn)實,車道級的AR導航。在車道模型里,我們發(fā)布車道的拓撲關系,包括車道數(shù),車道駕駛方向以及車道的連通性,車道的幾何形狀,車道線等,幫助車道保持和變道。左側是車道產品可以支持的IVI的應用場景,右側是支持ADAS車道保持、車道變化,自動巡航主動變向。普通的ADAS只能實現(xiàn)車道跟隨,有車道產品加持后,車輛不會因為車道數(shù)的變化或者車道線的消失影響到定位的精度,始終會保持在車道的中間,同時它還支持主動變道。
我們今天講了很多的車道定位,這頁展示我們和合作伙伴做的項目,在全天候的條件下,一個便宜的攝像頭,大概是在十幾美金,配合HERE車道產品,它實現(xiàn)的橫向定位精度已經達到了20厘米。我們在霧天、雨天、黑夜,還有各種路況下,包括橋梁隧道都做過實驗,它的定位精度還是很可靠的。
這段影片介紹了車道產品的應用場景,例如車道定位,車道保持,HCU增強現(xiàn)實顯示,限速提醒,除了限速標牌,還需要知道在不同天候下這個車要保持什么樣的速度,可以判斷限速的變化,同時它也會根據(jù)車與車之間的交互做限速提醒,2021年會有量產車上市實現(xiàn)這樣的功能。車道產品和動態(tài)服務的結合,會在全天候實現(xiàn)車道級的導航,變道。
前面介紹HERE 為輔助駕駛和自動駕駛提供的產品線,這些產品是基于HERE Platform提供的。HERE Platform提供了一個一站式的位置服務平臺解決方案,以HERE的位置服務為中心,能夠讓車廠和開發(fā)者獲得我們所有的動態(tài)產品和地圖服務,把自己的數(shù)據(jù)帶到HERE platform,可視化和分析地理信息數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)的管理、生產和發(fā)布。HERE Platform 給車廠提供了一個大數(shù)據(jù)產品化和變現(xiàn)的平臺。
這個平臺的核心是我們的位置服務,包括第三方的位置服務。打個比方,我們租了AWS的寫字樓,隔成不同的房間,每個房間里面都有安全措施,遵守GDPR的標準,配備了HERE 位置服務的API和SDK,只有客戶授權的開發(fā)者才能進入這個房間,在這里,數(shù)據(jù)上傳一次可以在workspace里面開發(fā),也同時可以在market place進行分享。這個分享可以是在公開市場分享,也可以只分享給指定的客戶。我們已經把地圖和服務編譯成各種SDK 和API,能夠幫助你們的產品和服務盡快上市。
如果你不需要位置服務的背景可以不要到這個平臺上,自己車廠的云就足夠的,而且還有一個很重要的特點我們是處理很大量實時的傳感器數(shù)據(jù)。
除了傳感器數(shù)據(jù)以外,開發(fā)者還可以把自己API和SDK在market place發(fā)布,能夠讓更多的車廠看到你們的產品和服務。在這里舉個例子,HERE作為開發(fā)者生產的服務。車廠首先會把傳感器數(shù)據(jù)在它自己的平臺處理,按照我們協(xié)議好的規(guī)格分享給HERE 平臺,HERE融合各個車廠的數(shù)據(jù),生產實時交通、道路標牌的識別和驗證,我地上停車場的實時信息,包括還有災害預警,這些都是已經量產的服務,它既提供給導航服務,也作為是高精度地圖的一部分,提供自動駕駛的服務使用。
這里展示了我們的合作伙伴和股東,通常我會在這里結束。HERE是一個完全開放的中立平臺,在技術上和商務上已經給車廠和Tier 1,軟件開發(fā)的小伙伴搭好平臺,建立了一個位置服務的亞馬遜市場,歡迎大家加入我們。重要的事情說三遍,HERE是全球的也是中國的,歡迎大家在這個平臺上開發(fā)自動駕駛解決方案,讓你們的方案在中國落地,也通過我們的平臺,到全球市場去落地,謝謝!
? ? ? ?責任編輯:tzh
評論
查看更多