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高精度地圖:自動駕駛的必要非充分條件

試想當(dāng)自動駕駛汽車從倫敦出發(fā),通過優(yōu)選路線,壓著限速一路向風(fēng)景如畫的薩里郡飛奔,而無所事事的乘客,在指定目的地之后就可以全程收聽央廣新聞自嗨了;即使與機(jī)器人司機(jī)并無言語交流,實(shí)時更新的地圖和行駛進(jìn)度依然讓乘員安享旅途。

  試想當(dāng)自動駕駛汽車從倫敦出發(fā),通過優(yōu)選路線,壓著限速一路向風(fēng)景如畫的薩里郡飛奔,而無所事事的乘客,在指定目的地之后就可以全程收聽央廣新聞自嗨了;即使與機(jī)器人司機(jī)并無言語交流,實(shí)時更新的地圖和行駛進(jìn)度依然讓乘員安享旅途。

  昔日芬蘭通訊業(yè)巨頭,諾基亞HERE地圖事業(yè)部首席設(shè)計(jì)師PeterSkillman可謂一針見血:“這種地圖需要重重把關(guān)”。唯一的區(qū)別是,乘客們穿越倫敦時并未乘坐最近酷炫狂霸拽的奧迪無人車,而是18世紀(jì)20年代的驛馬車(車云菌:無人駕駛4輪馬車?這是神馬混搭?呃,確實(shí)神“馬”)。為了耍帥,Skillman甚至特意繞了點(diǎn)兒路并掏出馬云家新買的做舊版“偉大航圖”……老兄對此解釋說,這一招是防止乘客們一時間無法接受高貴冷艷的黑科技。

具備車道及交通流量信息的HERE高精度地圖

  想做好自動駕駛?別忘記駕駛員

  比之目前一般導(dǎo)航設(shè)備,自動駕駛系統(tǒng)將使用完全不同的地圖數(shù)據(jù)。首當(dāng)其沖的就是精度問題,精確到米的低端地圖也就配給人類駕駛員領(lǐng)路了,人工智能要的是厘米級的檔次,閉著眼都知道馬路牙子離多遠(yuǎn)的節(jié)奏。其次,實(shí)時性也很關(guān)鍵,前方路況那起碼得是秒級更新,什么事故擁堵,備選線路,乃至車道停用信息,能提示的都給它標(biāo)上。最后一點(diǎn),也是Skillman同學(xué)堅(jiān)持格調(diào),必上1720年代大馬車的關(guān)鍵——乘客對自動駕駛系統(tǒng)是否抱以信任,當(dāng)然這屬于心理學(xué)范疇,是至關(guān)重要的。

  對于全自動駕駛汽車的上路計(jì)劃,Google當(dāng)家老生謝爾蓋·布林估計(jì)在2017年,保守派舉手答2020年,當(dāng)然反對派則是默默蹲在墻角畫圈圈。時間拿不準(zhǔn)不要緊,各大廠商向自動駕駛靠攏的步伐卻停不下來,今天看似easy的ACC自適應(yīng)巡航+自動停車,沒準(zhǔn)兒明天就能選定A到B點(diǎn)然后車?yán)锎騻€盹兒或者做一碗肉醬干拌面。太多媒體大肆渲染高大上的傳感器元件,抑或人情味滿滿的爭辯AI(人工智能)撞人誰負(fù)責(zé)/系統(tǒng)被黑誰埋單,但回過頭來,深藏功與名的全新模式地圖卻少有問津。

HERE從德國柏林周邊收集到的高速路數(shù)據(jù)

  始于衛(wèi)星和航拍圖像的NOKIA HERE,起跑線與競爭對手相比并無二致。此后HERE以匿名方式收錄大量商業(yè)合作伙伴的車隊(duì)GPS數(shù)據(jù),比如重卡運(yùn)輸集團(tuán)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)可謂海量,最高可達(dá)每月千億信息點(diǎn),從村鎮(zhèn)公路到跨境高速,幾乎所有路線分支及交通流量盡收囊中。當(dāng)然這還不是最牛掰的,藏身于離加州大學(xué)只有兩個街區(qū)的一棟無名建筑中,數(shù)百輛HERE專業(yè)采集車才是貨真價(jià)實(shí)的超級地圖“飼養(yǎng)員”。GPS、高階相機(jī)、雷達(dá)及激光測距儀,高大上的傳感器應(yīng)有盡有。身為“現(xiàn)實(shí)捕捉”團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)軍人物,38歲的澳洲土著John Ristevski很喜歡他的復(fù)古頭銜,這時常令他想起Jorge Luis Borges短篇故事中那1:1尺寸的傳奇地圖——Ristevski和同事們夢寐以求的寶貝。

  酷炫的采集車開在路上,回頭率可想而知。易拉罐形狀的雷達(dá)在車頂不停旋轉(zhuǎn),32束激光射出,系統(tǒng)會自動分析反射光線,每秒收集約70萬點(diǎn)數(shù)據(jù)。車內(nèi)裝置的慣性傳感器隨之給出車身當(dāng)前的傾角和側(cè)移,雷達(dá)收集的數(shù)據(jù)可依此校準(zhǔn)并完美重建出路經(jīng)區(qū)域的3D模型,建筑高限(雷達(dá)可測高度)約為10~15層。而對建筑物的底層(路面上方區(qū)域),也即對高清地圖最有意義的數(shù)據(jù),激光雷達(dá)可以精確到幾個厘米。

HERE高清地圖專業(yè)采集車

  由于涂裝了反射漆,路牌和路面標(biāo)線對雷達(dá)而言是“選擇性忽視”的。因此這部分?jǐn)?shù)據(jù)由攝像機(jī)+機(jī)器視覺算法來協(xié)同采集,而為了雙保險(xiǎn),人工校對也不可或缺;這一點(diǎn)與Google街景中抽取路牌信息是采用了幾乎一致的方案。

  HERE目前擁有200輛配備Ristevski設(shè)計(jì)的新傳感系統(tǒng)的采集車,還有大概同樣數(shù)目的車子裝置著上一代系統(tǒng)。其后我們有幸采訪了Luke Pulaski,駕駛一輛亮藍(lán)色速騰旅行車的采集員;他的酷車頂著“易拉罐”,副駕腿部空間是一套電池組,一臺Linux小型計(jì)算機(jī),幾塊TB級硬盤。駕駛座右邊支架上擺著一臺平板電腦,Pulaski輕點(diǎn)幾下就登錄成功,圖標(biāo)變?yōu)榫G色,表明采集系統(tǒng)已火力全開。隨后平板電腦給出需采集區(qū)域的最佳行駛路線,你懂得,以盡可能低的重復(fù)率把該區(qū)的所有公路開個遍——“大多數(shù)時候這活兒蠻枯燥”,Ristevski不免聳肩,“但哥們兒就是吃這碗飯的”。

  在過去的15個月中,HERE已在6大洲,30個國家采集了約2百萬公里(120萬英里)的高精度道路數(shù)據(jù)。而其主要競爭者Google交出的答卷則是家門口(山景城)周邊的2000英里(全美路網(wǎng)約4百萬英里)。當(dāng)我們身處伯克利的HERE辦公室,大屏幕上的地圖正實(shí)時顯示采集車的工作狀態(tài),美國西海岸和澳洲的采集車顯示為綠色,車云菌稱之為“吞食天地”(速度連接手柄,打開街機(jī)模擬器的車云菌開始自嗨);而東海岸和歐洲的同事顯示為灰色,已“漁舟唱晚”。

  “高精度地圖會準(zhǔn)確提醒機(jī)器人駕駛員前方情況”,Ristevski侃侃而談,“如果你的車子完全只靠傳感器來感知路面,這活兒可就不好干了,因此地圖很重要”。但車云菌想說,更關(guān)鍵的是,路況千變?nèi)f化,我們?nèi)绾螜z測路面事故或者車道停用信息,并實(shí)時更新到所有機(jī)器人手里的地圖呢?未來的自動駕駛汽車沒準(zhǔn)兒可以通過移動網(wǎng)絡(luò)將事故信息上傳到云端的HERE地圖,但這真的足以快到讓后來者主動避障么?Peter Skillman對此解釋,“位于舊金山的汽車訪問北卡的數(shù)據(jù)中心,響應(yīng)時間只需幾十毫秒,前車匯報(bào)的事故信息用于提示后車主動避讓,時間上完全靠得住,目前的LTE網(wǎng)絡(luò)就足以擔(dān)此重任”。

  無人駕駛汽車能夠先知先覺并趨利避害,對不明真相的圍觀群眾而言,頗具天頂星科技的氣息。但一臺自作主張,飛奔到不知所蹤的汽車恐怕難免給乘員造成些許恐慌。最近的調(diào)研報(bào)告表明88%的美國人對乘坐無人駕駛車懷有不同程度的顧慮。對此,Skillman有他的應(yīng)對策略,“讓乘員預(yù)知下一步操作,比如先打招呼(對乘客)后并線,這種信任感會逐步積累,問題也就自然不再是問題了”。干說不練是空話,Skillman毫不示弱的掏出電腦秀了幾個例子,當(dāng)然這些未來科技都將顯示在車內(nèi)自動駕駛控制儀上。比如最基本的,一個動畫箭頭出現(xiàn),告訴乘客車輛即將變道;另一個則是緊急提示,一個黃色嘆號伴隨告警音,意欲橫穿馬路的行人在屏幕上被高亮標(biāo)記,車輛將可能會實(shí)施緊急避讓。

18世紀(jì)20年代的“高清地圖”

  最后,Skillman還播放了一段車輛行駛在3D的虛擬芝加哥街道上的視頻。視頻開始就詳細(xì)告知乘客A到B點(diǎn)的路線和行駛計(jì)劃,Skillman覺得這有助于減輕人類乘員的疑心病——顯然前幾天他那張18世紀(jì)的偉大航圖也是異曲同工之作。用直觀的地圖跟乘客溝通,將自己的行駛規(guī)劃廣而告之,無疑是機(jī)器人駕駛員贏得信任的最佳途徑。

  小結(jié):

  談起昔日的芬蘭驕傲,世界級通訊大佬諾基亞,總不免提起街知巷聞的Symbian(塞班)操作系統(tǒng),正可嘆“成也蕭何,敗也蕭何”。然而另一句話,所謂“百足之蟲,死而不僵”,未曾落入微軟囊中的HERE地圖事業(yè)部卻頗具一番欣欣向榮的姿態(tài),不禁讓手持深圳翻新版NOKIA E5-00的車云菌嘴角泛起一絲不讓人察覺的笑意……

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