×xx欧美10一12,国产精品刮毛,日韩AV激情在线观看

主頁(yè) > 知識(shí)庫(kù) > 眾包模式下的高精地圖標(biāo)注測(cè)繪技術(shù)該何去何從？

眾包模式下的高精地圖標(biāo)注測(cè)繪技術(shù)該何去何從？

1768 今日跟咱們溝通的是眾包形式下高新技能的測(cè)繪技能。首要環(huán)繞四個(gè)方面來(lái)論述，榜首：高精地圖標(biāo)注的技能開(kāi)展趨勢(shì)；第二：眾包更新的理論根底和施行現(xiàn)狀；第三：眾包更新的關(guān)鍵技能和施行途徑；第四：存在的一些問(wèn)題。
首要咱們來(lái)看一下主動(dòng)駕馭。在主動(dòng)駕馭年代最中心的觀點(diǎn)是要完結(jié)零磕碰的抱負(fù)交通社會(huì)，車輛可以安全移動(dòng)、環(huán)保節(jié)能，一起人類可以舒適愉快地移動(dòng)，這兒包含了三個(gè)維度：安全、環(huán)境和舒適。為了完結(jié)這個(gè)抱負(fù)的交通社會(huì)，從上世紀(jì)90年代開(kāi)端，轎車企業(yè)不斷開(kāi)展，包含倒車?yán)走_(dá)、360度環(huán)視、車道保持以及主動(dòng)巡航等功用，終究的技能形狀就是主動(dòng)駕馭。
關(guān)于主動(dòng)駕馭的實(shí)踐，在業(yè)界比較公認(rèn)有價(jià)值的實(shí)踐途徑，就是SAE的分級(jí)界說(shuō)：從輔佐駕馭到部分主動(dòng)駕馭再到高度主動(dòng)駕馭以及徹底主動(dòng)駕馭。業(yè)界廣泛預(yù)判2020年將是一個(gè)重要的時(shí)刻節(jié)點(diǎn)，在這個(gè)時(shí)刻節(jié)點(diǎn)會(huì)完結(jié)部分主動(dòng)駕馭的量產(chǎn)，一起高度主動(dòng)駕馭開(kāi)端進(jìn)入市場(chǎng)，這是一條主線，可是在部分上可能還會(huì)完結(jié)分場(chǎng)景的施行，比方場(chǎng)景優(yōu)先的高檔主動(dòng)駕馭功用。貫穿主動(dòng)駕馭實(shí)踐的技能中心是感知、認(rèn)知和操控，不同等級(jí)的主動(dòng)駕馭，對(duì)這三個(gè)中心技能的需求是不一樣的。環(huán)繞著主動(dòng)駕馭，可以看到主動(dòng)駕馭對(duì)時(shí)空的感知需求催生了高精地圖的面世。高精地圖一般具有以下四個(gè)特色。
榜首，它供給了先驗(yàn)的常識(shí)，它的感知規(guī)劃比現(xiàn)有的傳感器感知規(guī)劃要遠(yuǎn)許多。視覺(jué)和激光最多能達(dá)200米，但更遠(yuǎn)的當(dāng)?shù)匾约耙暰嘁?guī)劃外的情況，傳感器是無(wú)法取得的，而地圖具有無(wú)限遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)感知。
第二，地圖可消除傳感器的一些差錯(cuò)。有些傳感器會(huì)判別錯(cuò)，盡管現(xiàn)在這種情況越來(lái)越少了，但還存在。當(dāng)傳感器無(wú)法辨認(rèn)像金屬這些情況時(shí)，經(jīng)過(guò)地圖可以處理，一起地圖可以奉告該區(qū)域差錯(cuò)規(guī)劃可能是多大，經(jīng)過(guò)一系列AI算法，可消除傳感器的一些差錯(cuò)。
第三，地圖不受惡劣氣候的影響，在雨雪氣候的情況下，簡(jiǎn)直任何傳感器都失效。但只要有方位信息和地圖，徹底不可視的環(huán)境中，也能完結(jié)一些主動(dòng)駕馭功用。
第四，地圖可以表達(dá)傳感器無(wú)法取得的部分常識(shí)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)堆集、發(fā)掘取得部分駕馭閱歷的載體，可集成在地圖中作為一種相應(yīng)的常識(shí)傳達(dá)給每一個(gè)主動(dòng)駕馭終端，補(bǔ)償其他傳感器的一些功用。
前面講了主動(dòng)駕馭和地圖，信任業(yè)界朋友都很清楚，這兒再多談一下地圖的開(kāi)展趨勢(shì)，地圖的發(fā)作有必要閱歷從實(shí)踐國(guó)際到搜集加工處理、數(shù)據(jù)發(fā)布多種表達(dá)形式、用戶運(yùn)用，再到數(shù)據(jù)發(fā)作改變，終究回到實(shí)踐國(guó)際，構(gòu)成地圖的在實(shí)踐國(guó)際的一個(gè)閉環(huán)。跟著軟硬件的不斷開(kāi)展，在地圖的各個(gè)環(huán)節(jié)中，地圖的搜集、加工、存儲(chǔ)、表達(dá)和運(yùn)用這幾個(gè)環(huán)節(jié)都不斷會(huì)有技能引進(jìn)和更新。
技能不斷的改變可以使每個(gè)環(huán)節(jié)不斷演化，進(jìn)而導(dǎo)致新地圖發(fā)作改變。在搜集端，從最開(kāi)端人眼獲取數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)各種搜集終端、搜集設(shè)備、傳感器體系來(lái)獲取數(shù)據(jù)，一起從根底測(cè)繪和遙感技能變成社會(huì)化大眾化搜集；在加工環(huán)節(jié)，從開(kāi)端純?nèi)斯ぬ幚?，到AI做多元主動(dòng)化的處理；在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和表達(dá)上，從開(kāi)端紙質(zhì)載體到各種多媒體載體，從二維到三維，從靜態(tài)到實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)，從圖紙記錄到本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，再到云端，技能在不斷演化。在運(yùn)用端，除了根本的導(dǎo)航、主動(dòng)駕馭的決議計(jì)劃規(guī)劃，還會(huì)擴(kuò)展到才智城市的更多其他運(yùn)用。
上面講了地圖開(kāi)展趨勢(shì)，高精度地圖開(kāi)展趨勢(shì)會(huì)從專業(yè)測(cè)繪向眾包更新開(kāi)展。上圖有幾個(gè)的搜集辦法，最上面是專業(yè)測(cè)繪車，這是咱們幾個(gè)圖商依照功用制造，它的本錢和精度都很高，可是可以做到這種專業(yè)測(cè)繪車的很少，它經(jīng)過(guò)自主搜集半主動(dòng)化以及全主動(dòng)化出產(chǎn)的辦法取得了高精度的矢量地圖，矢量地圖包含車道級(jí)拓樸、車道邊線、路途區(qū)間以及ADAS數(shù)據(jù)信息，它可以滿意車道級(jí)的導(dǎo)航功用的主動(dòng)駕馭，精度和可信度高，問(wèn)題是本錢十分高。
在這些專業(yè)的測(cè)繪車搜集高新技能根底上，咱們以為可以出現(xiàn)一種Low Cost搜集車，它的本錢和精度比較低，它的數(shù)量可以多一些，它會(huì)經(jīng)過(guò)搜集一些精度稍低的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)人工檢驗(yàn)、數(shù)據(jù)的差分交融等技能手段來(lái)不斷地更新高精度的矢量地圖。最下面是眾包車，本錢最低，精度也很低，我信任未來(lái)主動(dòng)駕馭車許多會(huì)選用相同的設(shè)備來(lái)去做主動(dòng)駕馭，優(yōu)勢(shì)在于數(shù)量十分大。
經(jīng)過(guò)數(shù)量大補(bǔ)償單個(gè)數(shù)據(jù)質(zhì)量精度低的問(wèn)題，可經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)剖析取得動(dòng)態(tài)交通情報(bào)。對(duì)地圖比較了解的人會(huì)知道，高精地圖實(shí)踐上分靜態(tài)地圖、動(dòng)態(tài)地圖，許多動(dòng)態(tài)信息是來(lái)自于眾包車輛的數(shù)據(jù)獲取，包含擁堵、交通事故、氣候等，還可經(jīng)過(guò)多視幾許、拍照丈量、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及云霧核算等辦法生成語(yǔ)義地圖和特征地圖，別的也經(jīng)過(guò)許多數(shù)據(jù)同享、發(fā)掘、剖析和交融來(lái)進(jìn)步精度和可信度。
眾包車輛生成的數(shù)據(jù)，除了生成動(dòng)態(tài)的信息可以更新一部分高清地圖外，還生成了一些感知地圖，用于主動(dòng)駕馭輔佐定位。
簡(jiǎn)略小結(jié)眾包更新的創(chuàng)新和優(yōu)勢(shì)，首要眾包更新是完結(jié)實(shí)時(shí)更新的低本錢和可量產(chǎn)化的計(jì)劃，具有一些十分顯著的優(yōu)勢(shì)，我國(guó)大約600多萬(wàn)公里的路途數(shù)據(jù)，假如依照專業(yè)測(cè)繪的辦法搜集，將是個(gè)天文數(shù)字，因而假如有一個(gè)根底的高精度地圖網(wǎng)，經(jīng)過(guò)眾包的辦法來(lái)更新地圖取得城市細(xì)路途數(shù)據(jù)，它將是低本錢可量產(chǎn)的計(jì)劃。
第二，在商業(yè)形式上也有新的吸引力，數(shù)據(jù)的運(yùn)用者一起也是數(shù)據(jù)的供給者，在未來(lái)商業(yè)形式上可能會(huì)發(fā)作一些改變，跟著區(qū)塊鏈技能的開(kāi)展，可能會(huì)看到新的商業(yè)形式出現(xiàn)。在技能上，它的難度在于精度和可信度都比較低，可是跟著大數(shù)據(jù)技能的開(kāi)展以及AI技能的打破，這些技能門檻會(huì)逐漸下降，一起精度和可信度將逐漸進(jìn)步。
第二部分講一下眾包更新的理論根底。實(shí)踐上，眾包的概念很早就已提出，講三種形狀，榜首是UGC，用戶原創(chuàng)內(nèi)容，這個(gè)概念來(lái)自于互聯(lián)網(wǎng)，用戶就是網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容閱讀者，也是網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的發(fā)明者，也得到了十分廣泛的運(yùn)用，比方維基百科、豆瓣、知乎以及抖音，每個(gè)人都可以上傳和共享自己的著作，都可以作為自媒體在網(wǎng)上活潑起來(lái)。
第二是劉經(jīng)南院士提出的泛在測(cè)繪的概念，傳統(tǒng)測(cè)繪是運(yùn)用丈量的儀器測(cè)定地球表面形狀的地輿要素以及地表人工設(shè)備形狀、巨細(xì)以及空間方位等特點(diǎn)。依據(jù)觀測(cè)到的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)地圖制圖辦法，向地上的天然形狀人工規(guī)劃繪制成地圖，而泛在測(cè)繪是在任何地址、任何時(shí)刻為認(rèn)知環(huán)境和人而運(yùn)用和發(fā)明地圖的活動(dòng)，可以了解為所見(jiàn)即所測(cè)繪，運(yùn)用即測(cè)繪。
第三個(gè)是群智感知，是將普通用戶的移動(dòng)設(shè)備作為根本感知單元，經(jīng)過(guò)通訊的辦法構(gòu)成群智感知網(wǎng)絡(luò)，然后完結(jié)感知任務(wù)分發(fā)和感知數(shù)據(jù)搜集，完結(jié)大規(guī)劃雜亂的社會(huì)感知任務(wù)。
接下來(lái)咱們講眾包更新的數(shù)據(jù)來(lái)歷和分類，可以分為四大類。榜首是軌道數(shù)據(jù)，眾包、主動(dòng)駕馭或其他的輔佐安全駕馭有相通的功用，首要定位有必要是一個(gè)高精度的定位來(lái)歷，一般來(lái)自于GNSS+慣導(dǎo)的方位感知數(shù)據(jù)以及經(jīng)過(guò)SLAM或相關(guān)技能把視覺(jué)定位、高精度定位、激光雷達(dá)定位、毫米波雷達(dá)定位等定位辦法進(jìn)行交融得到一個(gè)交融定位的高精度軌道數(shù)據(jù)。但在軌道數(shù)據(jù)中，單一的軌道信息價(jià)值十分低，有必要構(gòu)成規(guī)劃效應(yīng)。咱們要構(gòu)成的產(chǎn)品首要是拓?fù)渚W(wǎng)和拓?fù)渚W(wǎng)的更新，一起還包含一些動(dòng)態(tài)的交通信息。
第二是圖畫(huà)數(shù)據(jù)，圖畫(huà)數(shù)據(jù)包含的信息量是十分大的，大部分對(duì)錯(cuò)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。實(shí)踐上，這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)要處理成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是要經(jīng)過(guò)標(biāo)定和AI算法把圖畫(huà)數(shù)據(jù)變成矢量化數(shù)據(jù)。
第三是雷達(dá)數(shù)據(jù)，雷達(dá)包含激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、一些超聲波雷達(dá)。激光雷達(dá)的精度十分高的，本錢也十分高，這是最大的缺陷。而毫米波雷達(dá)也可以掩蓋一切運(yùn)用，在一些場(chǎng)景重構(gòu)方面，對(duì)數(shù)據(jù)精度的進(jìn)步很有價(jià)值。一般，激光雷達(dá)精度是滿意的，假如運(yùn)用毫米波雷達(dá)，需求跟圖畫(huà)數(shù)據(jù)等其他的數(shù)據(jù)進(jìn)行交融才干得到比較好且能運(yùn)用的數(shù)據(jù)。
第四是CAN數(shù)據(jù)，包含車內(nèi)各個(gè)零部件在毫秒級(jí)層面上輸出的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的發(fā)掘?qū)ψ鰺o(wú)人駕馭的決議計(jì)劃算法有十分好的效果。
環(huán)繞方才的眾包數(shù)據(jù)分類，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)外出現(xiàn)了不同計(jì)劃的眾包公司，這些草創(chuàng)企業(yè)都做得十分不錯(cuò)，首要有兩大計(jì)劃，榜首是以視覺(jué)為主，比方有Mobileeye、IvI5以及國(guó)內(nèi)的寬帶科技等企業(yè)。以IvI5為例，左上角是IvI5的制圖樣例，制造視頻APP運(yùn)用，向方針確定到Uber等渠道的司機(jī)用戶上，運(yùn)用者可以將手機(jī)固定在轎車儀表盤上方，下載該運(yùn)用并在駕馭室的啟動(dòng)，會(huì)開(kāi)端錄制視頻，一起搜集加速度GPS數(shù)據(jù)，駕馭員每駕馭十英里大約可得到幾美分酬勞，這些數(shù)據(jù)終究將協(xié)助IvI5團(tuán)隊(duì)創(chuàng)立高精地圖。
另一種計(jì)劃是以雷達(dá)為主，比方DeepMap和Civil Map等公司，首要是將激光雷達(dá)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)運(yùn)用AI辨認(rèn)路途特征，把路途邊線、車道線以及一些看板的特征辨認(rèn)出來(lái)，樹(shù)立起地圖更新或直接構(gòu)建感知圖層。因?yàn)榧す饫走_(dá)價(jià)格遠(yuǎn)高視覺(jué)傳感器，所以它在數(shù)據(jù)規(guī)劃上是不及以視覺(jué)為主的傳感器的規(guī)劃，但它精度更高，因而這兩種計(jì)劃各有利弊。現(xiàn)在假如能把這兩個(gè)計(jì)劃交融在一起進(jìn)行揚(yáng)長(zhǎng)避短，可能會(huì)是比較好的計(jì)劃。
這張表展現(xiàn)了對(duì)激光和視覺(jué)兩大主流眾包計(jì)劃的比較。激光為主的計(jì)劃有本錢高、精度高的特色，中心傳感器是不同線數(shù)的激光雷達(dá)，眾包數(shù)據(jù)源包含激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)或許一些數(shù)據(jù)相片等數(shù)據(jù)，中心處理算法包含三維建模、核算機(jī)視覺(jué)等方面，輸出效果有三維模型、車道模型和地上相關(guān)要素。在以視覺(jué)為主的計(jì)劃中，本錢低，精度也相對(duì)低，中心傳感器有全景相機(jī)、單目相機(jī)、雙目相機(jī)等，甚至手機(jī)相機(jī)和行駛記錄儀都有可能作為它的輸入，它的眾包數(shù)據(jù)源是相片、視頻、軌道數(shù)據(jù)，中心算法包含多視幾許、深度學(xué)習(xí)、多元語(yǔ)義切割等，輸出效果具有高精度的拓?fù)渎?lián)系及能辨認(rèn)出的交通標(biāo)志牌。
實(shí)踐上，眾包是未來(lái)地圖更新的必經(jīng)之路，所以在各個(gè)領(lǐng)域都有不同的廠商在發(fā)力。從技能途徑上講，有激光和視覺(jué)兩大方向。榜首，有許多整車廠以及OEM廠商現(xiàn)已開(kāi)端在做；第二，互聯(lián)網(wǎng)巨頭如Google、百度、阿里現(xiàn)已在重視并開(kāi)端發(fā)力；第三，許多出行和物流效勞商也在做，Uber、滴滴、京東等；第四，典型的圖商，如here、四維、百度、高德，包含咱們?cè)趦?nèi)及新式草創(chuàng)公司，許多的新草創(chuàng)的技能，都奉獻(xiàn)不少，包含civilmap、deepmap、lvl5等等。
咱們來(lái)看一下眾包更新的關(guān)鍵技能和完結(jié)途徑。咱們以為依據(jù)端、管、云構(gòu)建的數(shù)據(jù)生態(tài)體系，終端首要是傳感器、本地的核算才干以及高精度定位。通訊首要是管，擔(dān)任數(shù)據(jù)傳輸和信息安全；云端需求有AI大數(shù)據(jù)處理、地圖生成和構(gòu)建。高精地圖的眾包首要是分為兩個(gè)部分：智能感知終端，即端的感知才干，還有高精度地圖云，在云端做高精度的交融和更新處理。
在終端層面上會(huì)有哪些作業(yè)呢？這幅圖首要展現(xiàn)了轎車所能運(yùn)用的絕大部分傳感器，激光雷達(dá)、差分GPS、慣性導(dǎo)航、一些其他的傳感器，包含路側(cè)單元傳感器、身體生理傳感器（如檢測(cè)疲勞駕馭）及溫度、濕度、風(fēng)向傳感器等，這些傳感器能完好地獲取人體以及車輛的本身情況，不只可以發(fā)掘自車情況的數(shù)據(jù)，也能用于主動(dòng)駕馭，仍是未來(lái)動(dòng)態(tài)地圖眾包更新的一個(gè)來(lái)歷。比方經(jīng)過(guò)丈量車輛雨刮的運(yùn)用情況以及頻率，可以直接了解該區(qū)域氣候情況。在終端方面，咱們的首要任務(wù)首要是高精度的交融定位，假如咱們需求軌道數(shù)據(jù)，那么咱們期望這個(gè)軌道數(shù)據(jù)至少是分米級(jí)的定位精度，經(jīng)過(guò)差分GPS和慣導(dǎo)可以取得一些方位，再經(jīng)過(guò)交融定位的辦法，去生成精準(zhǔn)的軌道。
傳感器除了獲取軌道數(shù)據(jù)和相關(guān)的車輛數(shù)據(jù)之外，算力也十分重要。它要將傳感器所取得的數(shù)據(jù)進(jìn)行核算或辨認(rèn)成咱們經(jīng)過(guò)眾包云端可以運(yùn)用的一些語(yǔ)義地圖，傳感器實(shí)時(shí)發(fā)作的數(shù)據(jù)量十分大，在現(xiàn)在的通訊情況下，把這些數(shù)據(jù)傳給云端，通訊壓力很大，一起許多的數(shù)據(jù)在云端將會(huì)被糟蹋。因而終端需求必定的核算才干進(jìn)行開(kāi)始的數(shù)據(jù)對(duì)齊和處理，例如感知特征辨認(rèn)和地圖要素矢量化，這些處理需求同步傳感器的時(shí)刻以及合理的調(diào)度和優(yōu)化資源?，F(xiàn)在國(guó)際上比較好的終端開(kāi)發(fā)渠道是NVIDIA的Jetson TX2，搭載代號(hào)Parker的Tegra處理器、6核CPU架構(gòu)、256核Pascal架構(gòu)GPU中心，全體模塊功耗低于7.5W。
終端最開(kāi)端中心是定位，還需求感常辨認(rèn)，它首要需求圖畫(huà)數(shù)據(jù)的感知，最好的辦法是運(yùn)用AI深度學(xué)習(xí)的處理辦法，本質(zhì)就是將非結(jié)構(gòu)化圖畫(huà)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包含辨認(rèn)的特征、物體的品種、方位和姿勢(shì)等等。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比方行車記錄儀的視頻數(shù)據(jù)，包含數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；而終究的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包含了開(kāi)始辨認(rèn)的效果，如交通標(biāo)志的辨認(rèn)效果、車道線等。
關(guān)于轉(zhuǎn)化的進(jìn)程，都是深度學(xué)習(xí)來(lái)做的。咱們所需求樣本的練習(xí)進(jìn)程以及針對(duì)性的樣本模型，信任咱們都比較了解這些作業(yè)了，我就不展開(kāi)講了。
這兒也簡(jiǎn)略地闡明一下，在做深度學(xué)習(xí)時(shí)，首要需求標(biāo)示，需求一些標(biāo)示的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行終究的推理和運(yùn)用。這些標(biāo)示的作業(yè)是由許多的人工和半主動(dòng)化的辦法來(lái)完結(jié)的，有的可以運(yùn)用開(kāi)源的數(shù)據(jù)集來(lái)練習(xí)，也有模型可以主動(dòng)地生成部分的數(shù)據(jù)，包含人工的挑選用來(lái)表明對(duì)錯(cuò)的一些標(biāo)識(shí)。這些作業(yè)在業(yè)界也有專門的公司會(huì)幫咱們來(lái)做。
一起，標(biāo)示的類型咱們可以分為物體等級(jí)標(biāo)定、物體特點(diǎn)標(biāo)定以及物體像素等級(jí)的標(biāo)定，可以依據(jù)實(shí)踐的需求來(lái)進(jìn)行挑選。
接下來(lái)咱們看一下管端，眾包數(shù)據(jù)不可能都在終端完結(jié)，因而它需求把數(shù)據(jù)傳到云端，在管端首要是通訊，通訊方面咱們可以看幾個(gè)數(shù)據(jù),首要是原始感知數(shù)據(jù)，假如要把原始數(shù)據(jù)全部傳到云端，在高速公路經(jīng)過(guò)SLAM或其他特征提取后大約是50兆/公里，假如要將十分完好的激光點(diǎn)云往上傳，一公里大約都需求一個(gè)G的數(shù)據(jù)，而整個(gè)全國(guó)高速估量得要TB級(jí)了,因而云端是不需求這么龐大的數(shù)據(jù)的，咱們只需求將矢量化的數(shù)據(jù)往上傳，矢量化的數(shù)據(jù)在高速公路根本上每公里可以做到10KB的數(shù)據(jù)量。
在管端，除了通訊，還需求重視數(shù)據(jù)傳輸?shù)膮f(xié)議?，F(xiàn)在首要盛行的協(xié)議是ADASIS協(xié)議，一起還需求重視它的信息安全，未來(lái)的5G和V2X的開(kāi)展也會(huì)給通訊帶來(lái)革命性的改變。
上圖的下面有兩幅小圖，可以看到車跟車之間的通訊、車和路以及車和人之間的交互的數(shù)據(jù)，這些都會(huì)成為咱們未來(lái)新眾包數(shù)據(jù)的來(lái)歷，可以用于實(shí)時(shí)交通信息的數(shù)據(jù)獲取。
接下來(lái)咱們要看看云端要。在云端，首要運(yùn)用AI機(jī)器學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)處理等技能，從海量眾包數(shù)據(jù)中取得有用的信息，為高精度地圖的生成和構(gòu)建做準(zhǔn)備。對(duì)不同類型的眾包數(shù)據(jù)，處理辦法會(huì)不一樣。對(duì)軌道數(shù)據(jù)咱們要遵照經(jīng)典的數(shù)據(jù)發(fā)掘的辦法，包含數(shù)據(jù)清洗、配準(zhǔn)、發(fā)掘等進(jìn)程。發(fā)掘的算法也有許多，在左面咱們也寫了許多算法，咱們可以去了解一下，包含類似界說(shuō)算法、以時(shí)刻聚焦的軌道聚類。
在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)清洗處理之后，就可以進(jìn)行構(gòu)建地圖了。上圖是地圖生成和構(gòu)建的根本流程。咱們將得到辨認(rèn)出的路途邊線的形狀以及地物類的方位特點(diǎn)，這是咱們的輸入，可是這并不是咱們所說(shuō)的高精度地圖，咱們還要進(jìn)行專業(yè)化的地圖生成和構(gòu)建，其間包含點(diǎn)線交融、形狀點(diǎn)一次構(gòu)建、拓?fù)錁?gòu)建，在這個(gè)根底上，再進(jìn)行形狀點(diǎn)二次構(gòu)建，增強(qiáng)它的幾許形狀，使二階愈加潤(rùn)滑，并核算出它的斜度曲率，然后再構(gòu)建出車道的模型以及靜態(tài)標(biāo)志交融等多個(gè)進(jìn)程。
其間拓?fù)錁?gòu)建指的是路途和車道間的連通性聯(lián)系。車道模型構(gòu)建中需求依據(jù)形狀的信息生成高精度的斜度、曲率和ADAS數(shù)據(jù)。
接下來(lái)咱們談一下眾包測(cè)繪存在的一些問(wèn)題。首要是以下幾點(diǎn)：
榜首是傳感器數(shù)據(jù)來(lái)歷和規(guī)范；
第二個(gè)是眾包測(cè)圖與更新的行政許可，也就是方針門檻；
第三是眾包數(shù)據(jù)的質(zhì)量和精度。
首要，傳感器數(shù)據(jù)交融還存在著許多問(wèn)題，傳感器的品種許多，功用的差異十分大，傳感器的數(shù)據(jù)格式不一致，多傳感器數(shù)據(jù)交融技能仍存在著一些技能壁壘。而在技能壁壘方面，可以有以下幾個(gè)問(wèn)題。榜首，還沒(méi)有樹(shù)立起一致的交融理論和有用廣義交融模型及算法；第二，對(duì)數(shù)據(jù)交融的具體辦法，現(xiàn)在的研討還在開(kāi)始階段，盡管有一些比較好的效果，但我覺(jué)得它還有很大的開(kāi)展空間；第三，還沒(méi)有很好地處理交融體系的容錯(cuò)性和魯棒性的問(wèn)題，盡管大數(shù)據(jù)交融包含深度學(xué)習(xí)是概率性的問(wèn)題，可是咱們還無(wú)法量化它的魯棒性。
第四，相關(guān)的二義性是數(shù)據(jù)交融的首要妨礙以及數(shù)據(jù)交融體系中的規(guī)劃也還存在著許多實(shí)踐的問(wèn)題。第五，在上傳協(xié)議方面，現(xiàn)在會(huì)針對(duì)已有的車聯(lián)網(wǎng)車輛數(shù)據(jù)上傳協(xié)議，首要用于車輛間動(dòng)態(tài)信息的交互，需求針對(duì)眾包制圖方面擴(kuò)展協(xié)議內(nèi)容。盡管here在國(guó)際上也有一個(gè)Sensoris是相關(guān)的協(xié)議，可是這并不是一個(gè)一致的規(guī)范，國(guó)內(nèi)也在做一些規(guī)范化作業(yè)，在規(guī)范化安排方面，咱們幾個(gè)圖商在國(guó)家的指導(dǎo)下，將會(huì)構(gòu)成一些規(guī)范化的作業(yè)。
別的一個(gè)問(wèn)題是方針問(wèn)題。實(shí)踐上，眾包數(shù)據(jù)的搜集是有一些方針的。盡管沒(méi)有清晰的行政許可，可是依據(jù)測(cè)繪法對(duì)策行為的界說(shuō)：企業(yè)性質(zhì)的大規(guī)劃帶GPS和不帶GPS的地輿數(shù)據(jù)搜集都?xì)w于測(cè)繪行為，數(shù)據(jù)需求由甲級(jí)導(dǎo)航電子地圖資質(zhì)的圖商來(lái)搜集處理。
可以看到，經(jīng)過(guò)界說(shuō)，對(duì)眾包數(shù)據(jù)的搜集有著極大的約束。導(dǎo)航或主動(dòng)駕馭轎車搜集車端帶GPS數(shù)據(jù)都?xì)w于測(cè)繪行為，假如GPS數(shù)據(jù)需求加工成圖，需求有資質(zhì)的企業(yè)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的搜集和加工；假如GPS數(shù)據(jù)用于對(duì)接監(jiān)管渠道，需求經(jīng)過(guò)有資質(zhì)的圖商對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行辦理和監(jiān)管。關(guān)于不帶GPS的數(shù)據(jù)，比方印象、視頻等，假如是大規(guī)劃的、企業(yè)性質(zhì)的搜集也歸于測(cè)繪行為，因而這并不是一切的人、圖商或許車廠可以搜集的領(lǐng)域。
還有愈加嚴(yán)格的方針監(jiān)管，包含根底地圖出產(chǎn)、地圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、地圖更新、地圖出書(shū)出售等等各個(gè)環(huán)節(jié)都需求有資質(zhì)的約束。經(jīng)過(guò)資質(zhì)可以看到，對(duì)眾包更新會(huì)有很大的約束，可是這對(duì)未來(lái)的主動(dòng)駕馭以及眾包更新來(lái)說(shuō)是一個(gè)大的趨勢(shì)，國(guó)家將主動(dòng)駕馭作為一個(gè)戰(zhàn)略開(kāi)展方向，我信任在未來(lái)的方針約束方面，國(guó)家會(huì)有必定的考慮的。
終究來(lái)看眾包更新存在的一些技能上的瓶頸，首要在于眾包的制圖才干，它是不是真的可以到達(dá)咱們所期待的眾包更新。榜首，數(shù)據(jù)質(zhì)量與掩蓋規(guī)劃終端設(shè)備數(shù)量是密切相關(guān)的，咱們要想取得眾包更新的數(shù)據(jù)，條件是有許多的、可以徹底跑的相關(guān)眾包車輛。從搜集端來(lái)看，為了確保精度，每條車道上最好可以有必定的掩蓋，一般情況下10遍左右，當(dāng)然有更多是最好的，因而在眾包地圖中，它必定要有滿意大的用戶量，這可能就會(huì)出現(xiàn)雞生蛋和蛋生雞的進(jìn)程。
在數(shù)據(jù)內(nèi)容上，咱們需求一個(gè)完好的車道體系網(wǎng)絡(luò)，不但僅僅一個(gè)車道邊線和中心線，還需求得到它的拓?fù)渎?lián)系，包含虛擬連接線；眾包數(shù)據(jù)在精度特點(diǎn)上還有點(diǎn)短缺，在右下角的圖上，咱們可以看到有些當(dāng)?shù)氐奶搶?shí)線有開(kāi)裂、有些地物的標(biāo)識(shí)不精準(zhǔn)以及路口內(nèi)虛擬連接線有穿插等等，這些問(wèn)題都會(huì)導(dǎo)致在精度方面的問(wèn)題。
盡管未來(lái)咱們會(huì)取得一些精度和特點(diǎn)上有點(diǎn)短缺的數(shù)據(jù)，但咱們期望可以像之前說(shuō)的，以專業(yè)的搜集數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，與眾包數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)在精度方面的交融以及貝葉斯過(guò)濾算法等等技能去進(jìn)步精度。跟著技能的開(kāi)展，精度也會(huì)逐漸進(jìn)步，在未來(lái)，經(jīng)過(guò)這種辦法肯定可以滿意咱們數(shù)據(jù)更新需求。
以上就是跟咱們共享的內(nèi)容，咱們有什么相關(guān)的問(wèn)題，咱們可以一起來(lái)評(píng)論。謝謝咱們。
發(fā)問(wèn)環(huán)節(jié)
問(wèn)題一
宋河海-上?？ㄟ_(dá)克-高檔研討員
1、眾包測(cè)繪的高精地圖精度等級(jí)在多少厘米？
2、與裝有激光雷達(dá)的專業(yè)測(cè)繪車比較，存在的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)？
：1.眾包數(shù)據(jù)來(lái)歷有許多種，不同傳感器觸及的眾包數(shù)據(jù)精度也會(huì)不同，算法也會(huì)影響終究精度?，F(xiàn)在咱們的眾包更新還在POC的階段，咱們會(huì)依據(jù)需求挑選不同的交融計(jì)劃，一起也在研討一些更好的傳感器，在本錢和精度方面可以平衡的傳感器中進(jìn)行選用，經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)、多視幾許的辦法，終究得到的精度可以滿意咱們對(duì)主動(dòng)駕馭的需求，具體的數(shù)據(jù)會(huì)依據(jù)終究選型來(lái)定。
2.眾包的優(yōu)勢(shì)在前面的PPT現(xiàn)已講過(guò)，跟專業(yè)的激光雷達(dá)丈量車比，本錢較低，數(shù)據(jù)來(lái)歷十分豐富，一起本質(zhì)性十分好；劣勢(shì)是精度比較低，處理睬愈加雜亂。
問(wèn)題二
趙鑫-高德-產(chǎn)品專家
高精地圖對(duì)現(xiàn)勢(shì)性的要求
：高精地圖對(duì)現(xiàn)勢(shì)性的要求，其實(shí)就是主動(dòng)駕馭對(duì)高精地圖現(xiàn)勢(shì)性的要求。當(dāng)然，要求是現(xiàn)勢(shì)越高越好，這樣高精地圖就可以作為主動(dòng)駕馭中置信度最高的傳感器，但這個(gè)要求一般很難到達(dá)，特別是大規(guī)劃區(qū)域內(nèi)，因而為了完結(jié)眾包更新的方針，需求咱們經(jīng)過(guò)眾包的辦法來(lái)顯現(xiàn)，業(yè)界對(duì)現(xiàn)勢(shì)性方面有相應(yīng)的分類，有靜態(tài)地圖和動(dòng)態(tài)地圖，依據(jù)不同的數(shù)據(jù)品種區(qū)分，比方動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)包含在路口的人和車之間的動(dòng)態(tài)信息，需求經(jīng)過(guò)V2X的辦法以秒級(jí)展現(xiàn)在地圖上。
在交通事情上，以一分鐘為單位；而路途的變更會(huì)以一小時(shí)或一天為單位來(lái)進(jìn)行更新數(shù)據(jù)?？倸w，依據(jù)數(shù)據(jù)情況以及數(shù)據(jù)內(nèi)容的不同，更新的現(xiàn)勢(shì)性要求也會(huì)有不同。
問(wèn)題三
王維-高德-測(cè)驗(yàn)開(kāi)發(fā)工程師
眾包測(cè)繪也歸于測(cè)繪行為，是否契合當(dāng)時(shí)測(cè)繪法的要求？假如不符，出路在哪里？
：這個(gè)問(wèn)題我在PPT有講過(guò)，眾包測(cè)繪在我國(guó)也歸于測(cè)繪行為。現(xiàn)在有兩種辦法，榜首是以圖商為根底來(lái)躲避對(duì)資質(zhì)的需求；第二是要等國(guó)家開(kāi)放方針。
問(wèn)題四
鄧慶明-武漢大學(xué)-地輿信息體系
怎樣讓私家車供給眾包數(shù)據(jù)，眾包數(shù)據(jù)規(guī)范怎樣擬定?
：私家車可以供給眾包數(shù)據(jù)，方才咱們談到國(guó)外的IvI5公司選用的獎(jiǎng)勵(lì)形式，手機(jī)錄下視頻上傳，依據(jù)拍照的底層來(lái)付費(fèi)。別的一個(gè)可能是咱們未來(lái)的一種協(xié)作形式，咱們供給數(shù)據(jù)然后享用更多人供給數(shù)據(jù)后的效勞，然后取得效勞，這是在互聯(lián)網(wǎng)上的一種形式。在規(guī)范化這一塊方才也說(shuō)到，眾包數(shù)據(jù)的規(guī)范現(xiàn)在在國(guó)際上會(huì)以歐洲為主導(dǎo)，包含ADASIS等和Sensoris一些規(guī)范。在我國(guó)，一些智能網(wǎng)聯(lián)轎車聯(lián)盟以及剛成立的主動(dòng)駕馭地圖作業(yè)組也即將開(kāi)端一些規(guī)范化的作業(yè)。
問(wèn)題五
simon-北斗星通-體系業(yè)務(wù)總監(jiān)
眾包地圖現(xiàn)在大都計(jì)劃將其作為高精度地圖的日常更新和補(bǔ)償，只要這一種效果？
：現(xiàn)在，高精度地圖在主動(dòng)駕馭的運(yùn)用中，仍是以面向機(jī)器為主，但在往后的一些仿真環(huán)境樹(shù)立，城市的精細(xì)化辦理方面仍是可以運(yùn)用的，運(yùn)用這些高精度地圖展現(xiàn)合作VR、HUD、全息投影等各種新的出現(xiàn)辦法，可以給咱們帶來(lái)很好的體會(huì)。在一些不發(fā)達(dá)的區(qū)域也會(huì)有很好的運(yùn)用，比方在肯尼亞、蘇丹、南非等，當(dāng)?shù)厝诉€用短信、視頻或語(yǔ)音的辦法來(lái)搜集和修改GPS，然后完結(jié)地輿信息的搜集。
總歸，眾包數(shù)據(jù)可以在才智城市或許在政府或在城市土地辦理、城市環(huán)境監(jiān)控、生物多樣性等方面都會(huì)起到很好的效果。而現(xiàn)在咱們?cè)蹅兪滓劦娜允怯糜诟咔宓貓D以及用于主動(dòng)駕馭領(lǐng)域。
問(wèn)題六
吳強(qiáng)-高德-前端開(kāi)發(fā)工程師
眾包測(cè)繪如何處理設(shè)備精度帶來(lái)的肯定精度缺乏的問(wèn)題？今后地圖數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是面向人仍是面向機(jī)器？
：眾包測(cè)繪的肯定精度是會(huì)有缺乏，眾包測(cè)繪的原理是依據(jù)海量數(shù)據(jù)的發(fā)掘，它是以數(shù)量來(lái)補(bǔ)償肯定精度的缺乏，實(shí)踐上在PPT里面也講到，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)發(fā)掘以及差異感知，假如主動(dòng)化程度或許算法還不行，可能還需求人工修正等辦法來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的更新。可是跟著高精度傳感器技能和數(shù)據(jù)發(fā)掘技能以及AI技能的開(kāi)展，是可以處理精度方面的一些問(wèn)題的。咱們以為，地圖首要是面向機(jī)器的，是用于不同程度等級(jí)的主動(dòng)駕馭，可是在未來(lái)，除了機(jī)器去了解地圖之外，咱們還期望地圖可以給人一些進(jìn)行交互的界面，作為人機(jī)交互的界面之一，因而我覺(jué)得，地圖現(xiàn)在是給機(jī)器看的，未來(lái)會(huì)逐漸讓人也可以運(yùn)用。
發(fā)問(wèn)七
任-郵政研討院-研討員
請(qǐng)問(wèn)怎樣才干參與眾包，有什么要求。大型物流車隊(duì)可以嗎？
：假如能有大型的物流車隊(duì)來(lái)參與眾包，當(dāng)然是最好的了。要求是它需求一些高精度的傳感器，包含定位設(shè)備，單目或許雙目視覺(jué)設(shè)備，現(xiàn)在比較好的是Mobileye的EyeQ4，假如可以有高精度的激光雷達(dá)是最好的，實(shí)踐上，這些設(shè)備對(duì)物流車隊(duì)來(lái)說(shuō)，也是一個(gè)比較大的投入，更好的挑選是它經(jīng)過(guò)這些設(shè)備能取得一些它所需求的功用，比方輔佐駕馭、節(jié)能安全等相關(guān)的功用，這樣對(duì)物流車隊(duì)來(lái)說(shuō)會(huì)有比較好的投入。
發(fā)問(wèn)八
王雷-春風(fēng)雷諾-ADAS工程師
當(dāng)時(shí)市場(chǎng)上，眾包形式處于什么階段？現(xiàn)已上路搜集了嗎？
：前面也說(shuō)過(guò)了，現(xiàn)在眾包形式咱們還在POC階段，都是在實(shí)驗(yàn)的階段，咱們會(huì)在部分的路途上用自己拼裝的眾包車輛進(jìn)行數(shù)據(jù)的搜集。

標(biāo)簽：宜賓泰安哈爾濱海東成都駐馬店恩施佳木斯

巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明：本文標(biāo)題《眾包模式下的高精地圖標(biāo)注測(cè)繪技術(shù)該何去何從？》，本文關(guān)鍵詞眾包,模式,下,的,高精,地圖,；如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問(wèn)題，煩請(qǐng)?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們，我們將及時(shí)溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò)，涉及言論、版權(quán)與本站無(wú)關(guān)。