百度L3现身聊自动驾驶,谈的都是车联网和高精度地图
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今年9月百度世界大会上,L3智能汽车事业部(以下简称“L3事业部”)宣布成立。与百度ADU不同,新部门走的是渐进式发展路线,瞄准的是现阶段更具商业化可行性的L3自动驾驶。
2016年百度云智峰会上,车云菌再次遇到了L3事业部,此时距离部门成立过去了三个月,有关L3的产品进展和业务规划,我们又有一些新认识。
百度L3事业部产品架构
根据百度L3智能汽车事业部总经理顾维灏的介绍,L3事业部产品架构是“1+3”模式。面向L3自动驾驶(定位、感知、决策、控制)、车联网(CarLife、Map Auto、CoDriver、MyCar)、汽车大数据服务(用户分析、CRM)三个方向,地图是整个产品架构的基础支撑。
在L3的产品架构设计思路中,地图充当了两种角色,一种被用作自动驾驶汽车的感知工具,是自动驾驶汽车看的地图;一种被用作自动驾驶汽车与人交互的界面,是人类驾驶员看的地图。
在自动驾驶汽车中,完善的高精度地图可以与传感器配合,共同完成车辆对外界的感知。高精度地图中会写入车道线、信号灯、标志牌等不会频繁变化的信息,如果在行车时与其他传感器做融合,就能相应地减少传感器实时运算的负担。比如“路右侧有一个限速60的标志牌”,行驶到附近时,因为高精度地图中已经有了标牌的准确位置,车载摄像头可以有针对性地分析图片中有标志标牌的区域,确认限速信息,免去全画幅的分析从而减少运算量。
另一方面,可以利用摄像头等量产传感器配合高精度地图做精准定位。同样是“路右侧有一个限速60的标志牌”,摄像头捕捉到限速牌后可以和地图中的限速牌位置做匹配,确定车辆所处车道或与离紧急停车道的距离。据顾维灏介绍,已经有部分车企和L3事业部存在这方面的合作。
目前百度高精度地图的覆盖率大于1万公里,包含中国的高速公路和城市快速路。相对精度达到10-20厘米,绝对精度60厘米,生产过程中高达90%的自动化率,都是百度佐证高精度地图能力给出的信息。关于高精度地图的合作,正处在百度提供样本数据并协助车企测试,双方联合开发的阶段。百度的高精度地图真正应用到智能车取决于主机厂产品规划,时间可能会在2018年。
自动驾驶汽车也需要与人沟通,需要给人看的地图。百度L3事业部HMI&生态总经理张辉把乘坐自动驾驶汽车的体验比作乘坐专车——输入起点终点,上车后可以睡觉休息,中途醒来可以知道到了哪里。作为车内高频使用的功能,他认为,地图会变成一个人机界面。我们和车的交互会由地图来承载,语音会是主要的交互方式。百度车联网产品便是想通过手机车机互联方案CarLife,将百度地图汽车版放入车内,通过车内语音CoDriver来与车辆交互。
由车联网延伸出的全新地图生产模式
将车联网产品与自动驾驶打包,其中一个原因是为了铺垫Learning Map。在顾维灏在介绍软件服务架构时,我们可以看到车联网产品和Learning Map在云端存在数据互换。
Learning Map不是一个新概念,就是我们常说的“众包地图”。通过行驶中汽车的车载传感器采集道路信息,回传云端后补充、更新地图数据。之所以采取这种方法,一方面是因为测绘车成本高昂。目前百度250辆测绘车中,可用于高精度地图数据采集的车只有10辆,最主要的原因就是高价设备。另一方面,高精度地图在精细度之外,还要强调数据“鲜度”,让路上原本就在跑的车来贡献地图数据更新,性价比是最高的。
据介绍,百度利用手机端回传的数据更新标准地图,已经有了两年左右的尝试,可以做到手机回传图片,后台判断有没有变化,是否更新变化。现在百度实验中的项目,是通过低质量的图像数据来更新高质量的高精地图。顾维灏举了个例子,把行车记录仪记录的道路变化影象,用768分辨率影像去补充采集车的4K影像。
现阶段来看,与百度合作的后装硬件厂家优先成为了数据提供者。行车记录仪本身就带有拍照功能,随着车辆启动会自动通电工作,和手机相比更直接。百度也将车辆本身搭载的摄像头硬件列为Learning Map的数据输入端口,不过因为数据开放的缘故,只能是下一步计划了。
L3自动驾驶如何与主机厂合作?
定位、感知、规划决策、控制是自动驾驶汽车的四个核心部分,百度L3事业部向主机厂提供的自动驾驶方案,也想逐级渗透到这四个部分。
目前主机厂和百度L3的合作还处在初级阶段。根据顾维灏介绍,很多主机厂有自主研发能力,仅需要本地高精度地图数据,与百度L3事业部的合作只包括高精地图和leaning Map方案,还有一些主机厂的合作处于传感器加地图用于定位的程度。
当天活动现场亮相的,是11月14日第三届世界互联网大会前夕百度L3宣布与福田汽车共同推出的国内首款无人驾驶卡车。根据现场资料介绍,车辆采用了百度高精度地图和福田的自动驾驶技术,达到了 Level 3 自动驾驶水平。
活动现场展示的福田自动驾驶卡车
百度L3事业部刚刚起步,但不是从零开始。这个新部门会获得百度人工智能、地图、云计算、大数据等基础能力的支持,已经进行的车联网业务也会帮助自动驾驶方面的业务拓展。对于如何打动车企,进入更加深入的合作层次,等待L3事业部带来更多信息。