大家好,我是美行科技的胡晨曦,很榮幸跟大家分享一下關(guān)于自動(dòng)駕駛定位的相關(guān)觀點(diǎn)。
首先簡單介紹一下美行科技,美行科技成立于2008年,研發(fā)總部在沈陽,同時(shí)在深圳佛山、上海、北京、廣州有公司,公司的主營業(yè)務(wù)車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)、車載網(wǎng)聯(lián)導(dǎo)航等。網(wǎng)聯(lián)導(dǎo)航領(lǐng)域,是國內(nèi)最大的獨(dú)立車的導(dǎo)航軟件提供商,在前端導(dǎo)航軟件市場占有率高達(dá)43%。
今天跟大家分享的題目是“定位技術(shù)是自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵核心”,這個(gè)題目有三個(gè)關(guān)鍵要素,對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)框架進(jìn)行分析,分為感知層、決策層、控制層,感知層是由電子地圖和傳感器信息組成,電子地圖包含傳統(tǒng)的導(dǎo)航、導(dǎo)航電子地圖數(shù)據(jù)和高精度電子地圖數(shù)據(jù)。決策層通過傳感器的數(shù)據(jù)和傳感器信息,對(duì)車輛進(jìn)行定位,對(duì)路徑進(jìn)行規(guī)劃,環(huán)境進(jìn)行理解,對(duì)車的行為進(jìn)行預(yù)測。針對(duì)車的行動(dòng)進(jìn)行規(guī)劃,從而代替駕駛員通過控制層的電子驅(qū)動(dòng),對(duì)車輛進(jìn)行控制,從而逐步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。
精準(zhǔn)的定位是自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)也是核心,缺少精準(zhǔn)的定位,自動(dòng)駕駛可能會(huì)出現(xiàn)失誤。從定位的技術(shù)發(fā)展來看,分為三代,第一是GNSS定位,基于衛(wèi)星定位技術(shù),提供10米精度的定位能力;第二慣導(dǎo)定位,目前前裝導(dǎo)航采用慣導(dǎo)定位的技術(shù);第三高精度定位,基于視覺傳感器,毫米波雷達(dá),激光雷達(dá)等等,提供亞米級(jí)到厘米級(jí)定位能力。
從上面分析可以看出自動(dòng)駕駛需要第三代高精度定位,為什么第三代高精度定位仍然需要慣導(dǎo)定位呢?關(guān)于這個(gè)問題我從美行科技在第三代高精度定位的應(yīng)用實(shí)踐以及高精度定位關(guān)鍵場景談?wù)勎业挠^點(diǎn),基于視覺傳感器、車道定位,毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、高精度數(shù)據(jù)定位,從運(yùn)動(dòng)慣性擴(kuò)展開來,考慮用戶行為慣性的預(yù)測定位圖側(cè)實(shí)現(xiàn),另外和大家分享一下慣導(dǎo)在AR導(dǎo)航中的價(jià)值。
美行的車道定位識(shí)別,上方是車身,拍攝車前方的實(shí)際路況,下面是車在路上的實(shí)際定位表現(xiàn),從視頻中可以看出美行的定位能將車定位到車道上,并且能識(shí)別連續(xù)變道等等。這是通過大量路測,目前在車道定位精度和車道變道識(shí)別,目前能達(dá)到95%,這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)處于量產(chǎn)級(jí)別,預(yù)計(jì)在今年9月份投入市場。
車道級(jí)定位和傳統(tǒng)定位主要區(qū)別在于道路的橫向精度,傳統(tǒng)導(dǎo)航在道路的橫向精度上基本上沒有的,車道級(jí)定位是在道路方向上,從線擴(kuò)展到面。如圖是美行車道級(jí)定位的技術(shù)框架,左側(cè)是慣導(dǎo)定位的技術(shù)實(shí)現(xiàn),慣導(dǎo)的匹配結(jié)果,中間是車道識(shí)別,有車載攝像頭,車載攝像頭輸出相對(duì)信息,如車前方的車道數(shù),車的顏色,相對(duì)橫向距離,車間縱向距離,用相對(duì)信息是無法定位的,必須得結(jié)合慣導(dǎo)輸出的位置,利用車道定位識(shí)別出車輛位置,車道變化等等,來實(shí)現(xiàn)車道的定位。
從上述分析可以看出車道定位站在慣導(dǎo)定位肩膀上更進(jìn)一步的應(yīng)用和實(shí)踐。提供決策位置為什么需要慣導(dǎo)提供?因?yàn)槟転檐嚨蓝ㄎ惶峁┤旌驘o差別的基礎(chǔ)位置,另外在攝像頭實(shí)效為車道定位提供變道識(shí)別能力。為什么慣導(dǎo)實(shí)現(xiàn)全天候無差別變道能力,隧道、高速橋、地下停車場這樣的場景,由于被遮擋,無信號(hào),會(huì)發(fā)出信號(hào)漂移,甚至收不到任何信號(hào)。這些場景是慣導(dǎo)擅長的場景。
以地下停車場慣導(dǎo)為例,信號(hào)完全被遮擋,在地下停車場是完全的慣導(dǎo)場景,實(shí)現(xiàn)原理很簡單,就是勻速直線運(yùn)動(dòng)。我們把車運(yùn)動(dòng)在足夠的時(shí)間內(nèi),可以看作是勻速直線運(yùn)動(dòng)。按照時(shí)間,就可以推出慣導(dǎo),理論是很簡單的,但是現(xiàn)實(shí)世界不是純理論,絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)都會(huì)有誤差,車的脈沖和車速大小和車速方向組成的,車速大小是由車速脈沖算出來的,車輪大小的變化對(duì)車的脈沖,計(jì)算車的大小也會(huì)有影響,在現(xiàn)實(shí)世界中,車的輪胎大小變化,會(huì)很常遇到,輪胎磨損,胎壓變化等等。
在車輛行駛過程中,需要對(duì)車輛脈沖系數(shù)不斷進(jìn)行校準(zhǔn),讓脈沖系數(shù)誤差變小,車的方向進(jìn)行積分,角速度是波動(dòng)的情況,車輛靜止不動(dòng)的時(shí)候應(yīng)該是一條水平直線,我們采集的車輛在靜止五分鐘左右,這是波動(dòng)情況,在不斷的波動(dòng)。車輛運(yùn)行過程中,首先要消除波動(dòng)誤差,并且對(duì)投影儀的系數(shù)不斷進(jìn)行校準(zhǔn),而且需要在合適的時(shí)間對(duì)車輛方向,消除測算方向的誤差。
美行科技在消除誤差方面有比較多的經(jīng)驗(yàn),目前在完全慣導(dǎo)的情況下,車輛自由行駛40多分鐘,誤差仍然是很小的。如圖是美行在地下停車場的軌跡回放,藍(lán)色線是慣導(dǎo)的軌跡,在地下停車場進(jìn)進(jìn)出出兩次,我們可以看到軌跡,吻合度是比較好的,并且能夠在出停車場的時(shí)候仍然比較正確的定位在出停車場的道路上。地下停車場因?yàn)槭鞘詹坏紾PS信號(hào),是完全慣導(dǎo),地下停車場的定位表現(xiàn)就是慣導(dǎo)精度的直觀體現(xiàn)。
只有有足夠精度的慣導(dǎo)前提下,才能為車道導(dǎo)航以及自動(dòng)駕駛其他的定位提供比較準(zhǔn)確的基礎(chǔ)位置。我們?cè)倏匆幌聭T導(dǎo)的高架上下坡定位,3D加速傳感器原因利用3D加速傳感器轉(zhuǎn)化為車身,找出吻合的道路,誤差來源于牛頓第二定律測算會(huì)有誤差,需要時(shí)間累積,一般的車輛角度會(huì)有滯后。存儲(chǔ)會(huì)有誤差,所以需要對(duì)哪個(gè)角度不斷進(jìn)行前后移動(dòng),來消除誤差。
我們?cè)倏锤叨葌鞲衅鳎蚴腔诨鶞?zhǔn)點(diǎn),用高速傳感器測量出相對(duì)高度,來進(jìn)行匹配,找出相對(duì)高度,就是最吻合的,從而實(shí)現(xiàn)坡度定位。誤差來源利用測量車身,測量的數(shù)據(jù)會(huì)有滯后。利用ADAS系統(tǒng)計(jì)算道路相對(duì)高度會(huì)有誤差,需要不斷進(jìn)行前后比對(duì),找出相對(duì)高度最吻合的消除誤差。
上海是國內(nèi)最復(fù)雜的地方,我們?cè)谏虾_M(jìn)行了測試,高架定位識(shí)別率高達(dá)95%,這項(xiàng)技術(shù)在去年已經(jīng)投入市場了。如果說采取積壓測試定位,在上述場景是不能滿足需求的。我們?cè)倏纯磾z像頭失效的場景,比如車被前車遮擋,有霧天,雨天,光線明暗變化。
我們先看看路口場景,描述的是車道數(shù)據(jù)在路口,選取了右側(cè)路口連接方式,在最右側(cè)只跟最右側(cè)的車道相連和相對(duì)的車道相連,和執(zhí)行的換車道,是沒有連接關(guān)系的。在路口行駛,會(huì)有三種方式,向右行駛,直行不換道,然后直行換道,在地面上沒有車輛信息,如果說利用車道的攝像頭和車道數(shù)據(jù),在路口失效,這個(gè)時(shí)候可以利用慣導(dǎo),足夠能識(shí)別出來向右行駛還是直行不換道還是直行換道。
我們看車道被前車遮擋的場景,會(huì)繼續(xù)跟在前車的后面或者換道或者變道,具體分析第一個(gè)一直跟在車道后面,第二個(gè)換一個(gè)車道,第三個(gè)換兩個(gè)車道甚至三個(gè)車道,第四個(gè)要換過去,旁邊有車換不過去,又回來了,第五個(gè)換了車道,并且對(duì)前面的車進(jìn)行超車。那么對(duì)于前車遮擋的時(shí)候,攝像頭所拍攝的車輛信息有可能無效,對(duì)這種情況,在比較短的時(shí)間內(nèi),慣導(dǎo)比較精準(zhǔn)能識(shí)別出來換道情況。把慣導(dǎo)的位置通過建立坐標(biāo)系,推斷出換不換道,換哪個(gè)車道,從而解決車道定位被前車遮擋的時(shí)候。
前面是慣導(dǎo)在車道級(jí)的價(jià)值,再看看地標(biāo)定位,通過攝像頭、激光雷達(dá)、毫米雷達(dá)等等,以高精度地圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的地標(biāo)進(jìn)行匹配,從而實(shí)現(xiàn)地標(biāo)定位。與車道極定位一樣,慣導(dǎo)需要提供基礎(chǔ)配置,同時(shí)也需要在地標(biāo)定位失效時(shí),能為地標(biāo)定位提供定位能力。另外地標(biāo)定位和慣導(dǎo)能起到相互校準(zhǔn)的作用。前面分析可以看出慣導(dǎo)位置基于時(shí)間的基準(zhǔn),時(shí)間越長,誤差越來越大,一般校準(zhǔn)方法采集比較準(zhǔn)確的GPS信息,或者采集跟慣導(dǎo)軌跡比較相似的路進(jìn)行校準(zhǔn),采集比較準(zhǔn)確的GPS信息或者與慣導(dǎo)軌跡比較相似的路,能準(zhǔn)確的提供車輛的位置。
前面看到慣導(dǎo)的運(yùn)動(dòng)關(guān)系,除了運(yùn)動(dòng)關(guān)系,我們利用了用戶的行為關(guān)系來提高定位能力,什么意思?相當(dāng)于圖1如果是一個(gè)用戶,經(jīng)常路過的路口,有道路A和道路B,在路口附近,定位模塊不能很快區(qū)分出來車輛定位在A還是B上,用戶實(shí)際走的是B,但是定位模塊在附近的時(shí)候可能會(huì)匹配在路A上,行駛一小段時(shí)間之后會(huì)到路B上,會(huì)有少時(shí)間的跳躍,用戶體驗(yàn)不好,我們可以獲取用戶的軌跡,從而很清楚的知道在這個(gè)路口,這個(gè)用戶是從路B上行駛的。針對(duì)這個(gè)用戶進(jìn)行預(yù)測定位圖紙,當(dāng)用戶再次走到這兒的時(shí)候,車輛在附近會(huì)定位在路B上,提高用戶體驗(yàn)。
另外,AR導(dǎo)航是ADAS時(shí)代重要應(yīng)用場景,首先看看AR導(dǎo)航本身的價(jià)值,車主開車的時(shí)候會(huì)有一個(gè)痛點(diǎn),如果想察看地圖信息的時(shí)候不得不將視線從路面移開,AR導(dǎo)航的優(yōu)勢是仍然能看到車前方的路面信息,避免視線的割裂。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的方式,呈現(xiàn)在路面上,減少圖像的成本,數(shù)據(jù)傳遞更加高校,從功能來看,AR導(dǎo)航能為用戶提供豐富的車道引導(dǎo)信息,能將ADAS預(yù)警信息與圖像結(jié)合起來,能提高車輛行駛安全性。在未來,也可以通過后市場運(yùn)營的方式,將信息推薦給用戶,如果說在車前方,根據(jù)用戶之前的習(xí)慣,那個(gè)地方有一個(gè)用戶經(jīng)常去的品牌店,將這些信息直接在AR導(dǎo)航上推送給用戶。
后面看看慣導(dǎo)在AR導(dǎo)航上的價(jià)值,如圖是美行AR導(dǎo)航的試點(diǎn),我們想看到這是車道保持功能,這是車道換線功能,用到車道的定位能力。這是高速上提醒用戶下高速,這是利用慣導(dǎo)和車道定位,為用戶提供車道偏離預(yù)警。這是車輛碰撞預(yù)警,慣導(dǎo)在AR導(dǎo)航的價(jià)值為AR導(dǎo)航更加穩(wěn)定,左邊的圖沒有使用慣導(dǎo)定位,所以引導(dǎo)的畫面會(huì)左右晃動(dòng),右側(cè)的圖是使用了慣導(dǎo),畫面更好,慣導(dǎo)在我們前面的介紹,位置精準(zhǔn),在一定的時(shí)間內(nèi),慣導(dǎo)位置誤差和角度誤差非常小,所以能為AR導(dǎo)航提供穩(wěn)定的基礎(chǔ)位置,AR導(dǎo)航使用慣導(dǎo),能引導(dǎo)信息和畫面貼合更好,避免畫面的晃動(dòng)。
慣導(dǎo)和車道級(jí)定位,能讓AR導(dǎo)航的表現(xiàn)效果更好,左側(cè)是沒有使用車道級(jí)慣導(dǎo)定位,右側(cè)是使用慣導(dǎo)和車道級(jí)定位,能提示更加真實(shí)。在AR導(dǎo)航中使用慣導(dǎo)和車道級(jí)定位,能夠讓引導(dǎo)提示與實(shí)際更加吻合,避免出現(xiàn)問題。
總結(jié)來說,慣導(dǎo)定位是自動(dòng)駕駛的核心之一,我們也認(rèn)為多元融合定位技術(shù)是定位技術(shù)的未來,美行作為車載行業(yè)成員之一,作為定位行業(yè)之一,以更開放的心態(tài)與各位進(jìn)行合作,共同推動(dòng)定位技術(shù)的進(jìn)步,愿意與大家有更多的交流和觀點(diǎn)碰撞,謝謝大家。
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