武汉光庭「小鱼畅行」项目:一场关于高精度地图的反哺试验

  • 发表于: 2016/04/15 11:02:00 来源:车云网

看多了以硬件之便进军高精度地图行业的戏码,这次是一个关于图商逆向思维的故事。

高精度地图对自动驾驶的重要性已经被越来越多的人看来眼里,在图商之外,很多有自身优势的公司都开始以不同的姿势切入到这个领域,比如大陆和Mobileye,刚刚成立不久的驭势,关于未来的规划中,也明确了地图这个选项。

这些厂商可以借助自己的硬件与数量优势来进行地图所需数据收集和制作。那么是否图商就要褪去一射之地了呢?并非如此,图商们也都各自采取了不同的方式。之前与长安传出合作的百度就是个很好的例子,我没有硬件,但是我可以借助有硬件的合作伙伴,而HERE一直致力于推动的车载传感器数据标准化,也是同理。

位于武汉光谷的光庭公司是一家拥有地图甲级测绘资质的供应商,关于如何在自动驾驶所需的高精度地图上发力,他们同样采取了自己的方式。在上周五,光庭在武汉举办了一场发布会,旗下小鱼畅行自动驾驶车辆示范运营项目正式启动。

自动驾驶示范项目:小鱼畅行

光庭-小鱼畅行

△小鱼畅行示范运行车

据悉,小鱼畅行项目与武汉大学、武汉理工大学共同研制,在武汉未来科技城,选取了一段18公里左右的道路进行示范运营,并将对公众免费开放,可以通过手机App进行预约。在项目初期将有10辆车投入运行,这些车均为比亚迪提供的E5电动车。

小鱼畅行是国内首个面向公众开放的自动驾驶项目,不过在初期,这些车辆并不具备自动驾驶功能。光庭总经理王军德表示,为了谨慎起见,初期车辆不会具备自动驾驶相关功能,但是在示范运营的车辆上已经安装有自动驾驶所需的GPS天线、摄像头与各类传感器,比亚迪也向光庭开放了内部接口,能够在后期通过OTA更新的方式,将自动驾驶控制算法部分更新到示范运营的车辆之上。

光庭从2013年开始就就成了自动驾驶技术研发项目组,至今已经迭代三次。目前的第三代试验车目的即为产品验证,当试验车上的技术被验证成熟之后,就会通过OTA方式更新到示范车上,进行实际道路的测试与验证。同样,在示范运行车上采集到的数据,也会反馈到试验车的改进之上。

光庭

光庭

△自动驾驶原型试验车

不过对于此前主要精力放在地图导航与电子仪表上的光庭来说,自动驾驶技术研发并非是其专业,所以这次项目里出现了两所大学,其中武汉理工大学负责车辆控制方面,武汉大学负责北斗导航相关项目。另外前面也提到,车辆是由比亚迪提供。比亚迪虽然并未参与到具体的研发过程,不过在车辆控制与车内接口开放商为其提供了便利。

在发布会后的专访过程中,光庭总经理王军德介绍到,目前的计划是在年底能够实现高速路段与拥堵情况下的部分自动驾驶,未来2-3年时间里,能够实现所有路况下的自动驾驶。未来将会在全国5-10个一线城市,总计投放1万辆示范运营车进行项目测试。

以自动驾驶之名,行地图测绘之实

一家地图导航供应商,却宣布起了要做自动驾驶示范运营项目,毕竟也从武汉政府处拿到了自动驾驶项目运行资质。估计有相当一部分人会有和车云菌同样的疑问,他们的最终目的何在?是为了在自动驾驶上分一杯羹,从图商转型?

答案却是否定的。王军德在介绍小鱼畅行项目时,就告诉车云菌,第一批车辆并不具备自动驾驶功能一方面是处于谨慎考虑,另一方面也是因为自动驾驶的技术测试并非是这次示范运行的主要目的。尽管从2013年开始进行自动驾驶技术研发,但光庭的重心依然放在地图导航业务之上,而不是成为一个自动驾驶的技术供应商,去提供自动驾驶的解决方案。之所以要进行自动驾驶的示范运营,其目的有二:

1.借助运营项目,明白自动驾驶究竟需要什么样的高精度地图。所以项目中的所有车辆,其承担的主要任务是进行数据采集,而要收集的数据中,最重要的就是高精度地图所需的数据。

2.以运营项目为平台,吸引在自动驾驶上扮演不同角色的各方,比如车企、科技企业以及各级技术供应商,来进行共同研究,并探讨自动驾驶的商业模式。

在关于高精度地图这件事情上,光庭采取的是「逆向思维」。高精度地图的重要性不需赘述,无论采取何种方式来发展自动驾驶,高精度地图都能找到自己的一席之地,不同之处在于地图的生产方式。但是,在高精度地图中究竟需要包含哪些信息、这些信息需要精确到什么程度、是否能够在常规的需要信息之外再根据自己理解加入一些特色信息形成独有产品,这些问题对于图商而言,尤其是在面临着来自其他行业竞争力的当下,更加需要仔细考量。

正是有鉴于此,光庭董事长兼创始人朱敦尧博士才在2013年力排众议成立了自动驾驶部门。2012年取得地图测绘资质之后,深感在传统地图行业,已经很难撼动对手的地位,光庭就将目光放到了自动驾驶所需的高精度地图之上。自动驾驶部门也是配合这一战略而成立。

部门成立之后,也已经与日本的一些公司开始了合作研发。比如日本的自动驾驶出租车公司Robot Taxi,其自动驾驶所需地图就是由光庭提供。

关于高精度地图所需数据,光庭也有自己的想法,除了常规的道路几何信息与实时交通数据之外,示范运营车辆还将主要采集两方面数据:一是地形数据,二则是驾驶员的驾驶数据。

前者很好理解,地形数据的收集此前大陆与博世也均有类似产品出现,通过对地形数据的收集能够给予车辆更好的行驶建议,当时这里收集到的数据是提供给车辆自己的,而并非驾驶员。此前车云菌介绍过ADASIS,光庭的这部分数据同样按照ADASIS协议进行。

关于驾驶员的驾驶数据,则是提供一个驾驶过程中的学习与参考信息。在示范运行过程中,同样会收集司机的驾驶行为信息,何处刹车,何处减速,如何转向,并以此作为车辆进行自动驾驶的参考。对司机驾驶行为的分析,一方面是通过这些行为来对道路情况进行判断,另一方面则是获得人类的驾驶经验作为机器的学习指导。

车云小结

对于自动驾驶而言,高精度地图可以看做是传感器的延伸,是认知信息的来源。自动驾驶与高精度地图之间,可以形成双向反馈,彼此之间互为工具,相互成就。

所以,并不只是自动驾驶的硬件、解决方案或者技术供应商可以通过高精度地图作为切入口,图商同样可以以此作为自动驾驶的攻略武器。两者各有长短优劣。

而对于武汉光庭而言,如果数据量足够大,高精度地图的数据采集与绘制之间能够形成正向循环,自然也不乏竞争力。剩下的,就看这个以高精度地图为核心的平台,能否如期壮大了。


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