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演講實錄丨王濤 高精地圖助力自動駕駛
高精地圖助力自動駕駛
王濤
高德汽車自動駕駛產品研發部技術總監
王濤：大家上午好！非常感謝接受吳總的邀請，能夠有機會跟大家做一個分享，今天我說的內容是《高精地圖如何助力自動駕駛》，內容主要分為四部分：一是高精地圖與自動駕駛的關係。現在大家都在討論自動駕駛為什麼需要高精地圖；二是高精地圖產品概覽；三是高精地圖如何煉成；四是基於高精地圖的雲服務。
這張圖剛才院士和吳總都展示過了，我就不具體細說了，主要想說明的是一點，從分析裏目前有兩個研究路線，一種是類似於穀歌的變革路線，沒有經曆過零級一級，直接蹦到最高級，這是互聯網公司的做法，更多的是主流車廠，淨化式演進的路線，把ADAS的功能拆借開，某一個節點形成一個模塊，然後再進行下一個階段的推進，這樣它的安全性和可控性就會比較好一些，這個不再細說了，從演進式的路線來說，最開始的車端是信息娛樂係統，後來加入一些導航，包括進入輔助駕駛，也就是ADAS，然後再往自動駕駛走，最終是無人駕駛，我們追求的是更安全、更便捷、更智能、最舒適，從自動駕駛的產品功能來說，我們覺得主要是三個部分：自動安全、自動泊車、行駛。我們覺得2017年就會有一些量產車實現超級飛航，使顯得功能就是在中國的高速公路上可以不用手了，真正上路或者可以買到大概是2018年，在這裏麵不管是高速路上還是超級飛航、自動駕駛也好，包括城區的自動駕駛、全自動駕駛，2018年可能有些部分車廠會實現豪車，但是國外的技術已經比較成熟，這都跟我們說的高精地圖是密不可分的，需要預先有一個高精地圖做一個指引。
從發展的路徑上來看，對於車輛的要求一個是高精互聯，這個車是聯網的，不太可能是傳統車，更新一個地圖，需要一年兩年換個光盤、換個硬盤，這個方式不太可能了，對於地圖的依賴是逐步增長的過程。說到自動駕駛一個是定位係統、駕駛決策和定位規劃，還有傳感器的車輛感知，最後是車廠控製。我們認為除了車輛控製這一塊跟高精地圖關係不大，其他的這三塊實際上都是跟高精地圖的應用是密不可分的，首先我們說定位，大家知道現在應該很多人都會用手機導航、地圖也好，手機上有一個GPS，你需要裝一個地圖，如果手機裏沒有地圖，GPS是沒有任何意義的，這在自動駕駛裏也是一樣的道理，地圖和定位是一個相互作用的過程，除了地圖也就是說我會預先把你周圍的環境全部建起來，然後在應用的時候，通過一個高精度的定位係統，可以精確的放到地圖裏來，也就是說體今天是在哪個車道，距離車道線是多少，路口的距離是多遠，前方紅綠燈在哪個角度，距離你的車有多遠，也就是說定位和地圖是一個緊密結合在一塊的，另外一個說的是路徑規劃，跟地圖就更密不可分了，現在的路徑規劃高德地圖手機用戶超過7個億，每天會有大量的人用手機地圖，一邊開車、一邊導航，這樣我們能夠收集到大量實時交通信息，根據我們的高精地圖結合到一塊之後，就能夠得到一個車道級的交通信息，原來隻是道路級的，也就是我們看到這條路是紅的、這條路是綠的，看到擁堵的不同的程度，以後做到的是車道級別的，雖然這條路它本身是分為左轉、直行和右轉，也許直行比較暢通，但是右轉是很多排隊的，跟我的高精地圖結合在一起就能夠實現一個車道級的交通流，在我做固定規劃的可以做到更智能。
車輛感知，高精地圖首先提供的是鮮豔的環境，在這個環境裏比如說舉例來說，紅率燈的檢測，不管對於穀歌來說還是別的公司都是比較難的事情，攝象頭受到光照的影響還是比較大，之前有很多人會說檢測紅綠燈很有可能前麵是大貨車，大貨車的尾燈一刹、一停、一紅、一綠，攝象頭可能會誤會為紅綠燈個，但是有了高精地圖就不會把大貨車上的尾燈認成是紅綠燈，它已經精確的告訴你，而且紅綠燈會跟你的車道有密切的關係，也就是說你到一個路口，前麵一堆紅綠燈，你真正要看的一定是跟你當前所在的車道和跟你有關係的狀態，其他的燈跟你是沒關係的。
定位，橫向控製與縱向控製。從圖上來看，作為橫向定位來說，首先需要知道的是精確所在的車道，一定是要能夠知道當前你是行駛在哪個車道的，左車道還是右車道，如果前方出口需要提前進行操作，包括縱向定位，從應用場景上來說，特別是叉路口，如果隻是一個車道保持，也就是你不出去，可能靠攝象頭把兩邊車間就夠了，但是如果說你是真正的導航，或者你需要到其他路段上去，這是需要明確的指引的，否則現在的機器智能來說，還不能達到像人一樣，我們到一個陌生環境的時候，應該會經常錯過路口，會發現經常有人在高速上倒車，即使開著導航也會發生這種情況，一個誤差超過五米說，他告訴你說需要右轉，實際上路口已經錯過了，包括曲率的變化，但是應用曲率的前提是需要車在這個環境裏的相對位置精準。
傳統定位方案一帶而過，GPS也好、實時差分也好，我們的實驗也好、比賽也好，很多都是基於RDK的，這不是量產的目標，這每年一個基站覆蓋的範圍是很有限的，真正在全國來做，就需要架設大量的基站，這裏麵稍微說一句，阿裏集團和高德，跟我們旗下有一個千尋的，目前在布全國的差分基站，但是這個進度不會特別快，真正要想全覆蓋中國的疆域還是太大了，這種定位方案排出差分之外，其他的GPS都不足夠用於自動駕駛。實際上吳總已經展示了很多種了，我們這裏麵提供的相當於是我預先會做一個高精地圖，裏麵凡是需要檢測到的杆、排、車道線，這種物體都會以非常高精度的坐標餘存下來，然後車輛使用攝象頭也好、其他傳感器也好，能夠檢測到一些實時的物體，拿這個物體跟高精度地圖做一個匹配，這樣就能夠把車的位置跟地圖匹配到一塊了，這是我們高精地圖的方案，應該說技術路線很多，真正要用哪些目前來說還是在不斷的探索之中。
總結一下，高精地圖的主要作用：第一，提高車輛定位精度，解決在哪裏、去哪裏的問題。第二，為駕駛決策提供決策依據，解決車道級規劃和引導問題。第三，超視距的傳感器，看得很遠。第四，提供先驗環境，降低環境感知難度，降低硬件成本。
二、高精地圖產品概覽
我們提到高精地圖，從特點上來講主要有三個緯度：一是從內容上來說，它比傳統的地圖內容更深，也就是說它能夠看到路麵上更豐富的跟駕駛相關的要素，原來的地圖隻是會告訴路在哪，道路的名稱是什麼，現在可能每一個電線杆，甚至於可能是對於傳統導航一點意義沒有了，對於高德地圖就是很重要的用來輔助定位的特征，也就是說深度上豐富程度非常細，另外一個從位置來說，精度非常高，這個精度更多的體現在相對的精度，一直說高精地圖，也就是說它的位置精度非常高，真實的車寬可能是3米，我們在地圖上量這個誤差應該是10厘米以內的。
其次是所謂的活地圖，之前的地圖車已經用了這麼多年了，到車能用已經是兩三年之後的事，更新一次也都是以年來單位做更新，但是對於自動駕駛用的地圖，這個是遠遠不夠的，我們最少要達到以天為單位，能夠把一些動態的，不管是天氣也好、交通信息也好、事故也好，這種信息隻要來立刻發布，靜態的信息也要做到以天為單位進行（控製）。
高德的地圖2014年拿到了2017年底全國上市的商業訂單，也就是說在地圖這塊我們到目前為止，在高速公路上已經製作完成了超過20萬公裏，這是我們2016年底的目標，全國的高速公路職工是28.5萬公裏，現在已經做到了20萬公裏，年底在這25.5萬公裏高速公路上增加地圖會全部做完，精度是達到10厘米的相對精度，全麵執行NDS。
普通地圖是給人看的，起到提醒的作用，不管是ADAS地圖還是高精地圖都是給機器看的，高精地圖要達到以天或者是實時更新。簡單看一下地圖大概都長成什麼樣，這是測繪出來的地圖在招標上的疊加，從這裏麵能夠看到路麵上幾乎所有的東西，也就是跟駕駛可能相關的停止線、人行橫道、交通燈、隔離帶等等所有的要素都會展現，具體的內容，必須路杆、燈杆、防護欄、公交車道線、各種橋梁，障礙物等等，總而言之是能看到的所有要素都會采集回來，道路的屬性，包括你在道路裏開的時候，因為我們知道即使在實時開的時候也需要GPS，有些時候GPS會失效，這個過程實際上我們在地圖裏也有體現，也就是進入到這個區域的時候，會告訴你這一塊的GPS是不好的，需要做特殊處理，我們在采集過程中都會把信息記下來，對於車上麵的自動駕駛來說還是很有用的，包括車道線的信息就更豐富了，曲率、坡度等等，交通的服務設施所有能看到的都會有，這是基礎的車道模型，也就是說我們的高精地圖就長成這個樣子（PPT），這裏麵可以看到相關的東西，它的中心線、連接的關係，從哪根線到哪根線，包括區域從哪塊變化，這個信息都是有的，這是車道的屬性、曲率，應該說做車輛決策或者是控製，實際上車真正發給車輛控製主要還是調方向盤的曲率，會根據曲率來控製車速，到底是平穩的方向走還是跳躍式的，包括這個坡度，我們還有一個橫坡，可能在轉大彎的時候，大家會知道，如果要是平的彎，轉速度要快，車子容易側翻，所以這個橫破跟曲率結合在一塊，能夠得到你最適合的車速是多少，如果說橫坡的曲率比較小，車速過快就會發生危險。
紅綠燈模型，在地圖裏麵每一個紅綠燈的位置我們都會用高精地圖采集下來，而且會跟車道線、斑馬線全部建好，這樣不管是從哪個方向來，你是很清楚的知道你看的是哪個燈，不需要被別的燈感染，沒到路口之前，其他所有的紅綠都是幹擾，不需要去識別它，包括以後我們提到V2X，以後會改造成紅率燈，不需要用光學來看，每個紅綠燈往外發信號，仍然需要跟高精地圖做關聯，否則大家每個雖然有個ID都在播發自己的紅綠燈狀態，即使車接收，也不知道接收哪個，一定是跟路徑的規劃方向相關係的。
這個視頻簡單看一下，是在我們編輯器裏瀏覽的全圖，紅綠是我們自動檢測出來的，當然也是結合人工輔助一塊做出來的，所有的地圖要素在前提過程中會發現，周圍的跟每一個杆、牌、道路的分割線，都會跟點雲精確的（top）上，整個的環境高精地圖全部預先給做出來了，包括每個馬路牙，然後我們快速過一下高精地圖到底怎麼樣能把它采出來，2014年買了高精地圖采集車，這是高度集成的采集係統，也就是說每秒產生激光點，這樣可以快速獲得精確的周圍的3D環境。
這是我們從外地采集車上拿到的成果，包括每張點雲數據跟對應的圖象有對應的關係，現在的點雲識別都做到了全自動，展示效果不容易看，我們本來有一個半自動的識別過程，在任何一個點雲空間打開之後，隨便點擊兩個點，瀏覽線就全部出來了，這是給作業人員交互時用的半自動的便於展示的過程。這裏麵我說一下深度學習比較熱，但是依賴於訓練數據，我們是從高精地圖雷達去檢測出來的物體，車上會有高精地圖的相機在同時拍，我從激光雷達上獲得的時量數據，都可以精確的對應到照片上麵來，隔離帶也好、路牌也好，我們訓練的數據就有了，我做出來多少萬公裏的高精地圖數據，我采集過程當中拍的圖片，每一張圖片訓練數據自動就產生了，這樣我們現在做到20萬公裏，每公裏拍500張圖片，非常高精準的圖片上的標注，完全不需要人來做，這樣到年底就會有1.4億張高精地圖的數據，反過來訓練成果OK之後，我們很多成果可以從圖象上檢測，就跟點雲的檢測做一個校驗，這樣不斷的提高我們自動化的效果。
在高精地圖剩下功能有個關鍵的能力是自動化處理，我們做了很多的工作，包括左下方是從原始的行車軌跡裏會有大量的人用我們的圖，這樣即使新增了一條路，我們能夠從這裏麵發現，包括左上角我們會從衛星影象裏用生態學的技術提信息，包括從圖象和點雲識別，我們加在阿裏雲的平台之上。高德現在是跟阿裏在一起，這樣我們能夠充分運用阿裏整個集團資源，包括阿裏的物流車、淘寶的運單，包括智能硬件，包括高德本身的手機端就有7億用戶了，這樣我們地圖的變化，這種發現的能力，我們認為可能是全國做得最好的，就是說我們信息的來源特別多，因為本身要想做到活地圖，實際上最重要的是要發現哪塊有內容、有變化，這個需要足夠多的資源才能做得到，有了大量的來源之後，我們就建立一個閉環的係統，把數據通過不斷的采集發現來挖掘數據的發布，這裏麵最核心的是發現的問題，你有沒有能力發現發現的變化。
舉一個交通事件的例子，我們現在跟各個城市的交管局有密切的合作，我們很多交通事件是交警發布上去的，他把信息發布到平台上來，跟政府的密切合作，也使我們的高德交通信息做到現在全國最好。有了發現的來源之後，包括我們要建立一個分級的采集係統，第一級是高精尖的，成本非常昂貴的，這是我們自己來做。第二是阿裏的集團資源內部把資源降下來，基於攝象頭來做。第三是全部眾包給自動化的采集，比如說可以提供智能硬件和智能後視鏡，在用智能後視鏡同時也在幫助高德采集變化了。
最後，說一下基於高精地圖的自動駕駛的服務。
這個車在開的過程中不僅僅要自己感知環境，真正要考慮到周圍前麵路麵的坡度、曲率、摩擦率，前麵是否有車、限速值等等複雜的生態係統，僅僅從傳感器上來說，這件事還是搞不定的，真正需要做的還是一個雲控的方案，這個車上路了，自動駕駛的功能能不能開啟，不見得一定是車本身做出判斷，這個需要雲端幫他判斷，你當前在這條車道上，在這個路上的功能能不能開啟，雲端是可以幫他做一些輔助性的判斷。我們現在已經在做的一部分實驗性的合作項目，跟各種車廠合作，道路的打滑信息，車在開的過程當中，如果出現了側滑，比如說某一個傳感器啟動了，它打開了，就會把這個信息回傳過來，集中到我們的雲端，確認消息以後同時發布給你，馬上要經過這個路段的車輛，同時這個車輛在用我們服務的同時，頭一輛車過去的時候，感知到有事故，信息回傳之後，我們會發布給其他的車輛，包括高精地圖也會跟天氣狀況進行結合。
最後看一下我們的思考，我們認為高精地圖給產品做服務是這麼一個想法，實際上是自動駕駛的雲服務，通過車端來分析對用戶的行為檔案，包括把一些重要的信息收集上來，構建一個地圖層，最後能夠基於高精地圖的地圖服務、更新服務、天氣、車道級和高精地圖定位的服務。
謝謝大家，我就說這麼多。
最後更新：2017-05-24 17:01:54