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无人驾驶新模范:AI 画舆图无人车看

2020-06-24 11:11:08

 

原标题:无人驾驶新模范:AI 画舆图无人车看

老河口配资网站在自动驾驶中,无人车需要和传统舆图大不相同的“高精度舆图”。

老河口配资网站供司机使用的传统舆图,有导航、路径规划、拥堵提示的功效就足够了。但是在驾驶历程中,人脑能轻易完成的遐想、辨认、判断路况等事情,对于目前的无人车而言却非常困难。因此,供无人车使用的高精度舆图就需要具备车道级的引导能力,帮助无人车“上道”。

老河口配资网站高精度舆图不仅需要描述出精细的车道标线、变道参考线以及弯道的起止位置等路面属性要素,还需要尽量完备还原门路现场情况,在三维空间里描述现实世界。一旦舆图出现偏差,或者更新不实时,就可能直接滋扰无人车的行驶宁静。

老河口配资网站一直以来,为现实中存在的路段绘制高精度舆图都是一个耗时耗力的事情,如何利用呆板学习框架加速舆图绘制,也成了无人驾驶公司角力的重头戏。利用呆板学习开源框架 TensorFlow,数字舆图提供商四维图新将高精度舆图的人工率降低到了 30%,做到了从原始数据中自动辨认舆图要素,天生舆图。

什么是高精度舆图?

对于无人车来说,舆图的精度越高、信息越富厚,就越容易判断路况,行驶也就越宁静。高精度舆图的准确主要体现在两个方面。

第一,绝对精度高。

平凡导航电子舆图一般绝对精度在 5-10 米,只要起到辅助驾驶员的作用就足够了,但对于无人车来说,准确度就是生命线,两个车道间的间隔也不外几十厘米。因此,高精度舆图的绝对精度需要控制在 20 厘米以内,也就是一个车道标线的宽度,如许才能包管不会产生侧面碰撞。

老河口配资网站第二,路面属性要素更富厚,更过细。

在传统舆图中,门路经常被抽象成宽度无差别的线,然而高精度舆图不仅要有准确的定位坐标,还需要收罗包括车道界限、交通标牌、护栏、路灯杆、龙门架在内的 100 多种路面属性要素,甚至每一条路路边马路牙的材质和宽窄,都要准确记载在舆图中。当无人车上路时,高精度舆图的每一个属性都关乎自动驾驶的宁静:哪些路段周边有防护栏,哪些停滞物的材质偏软宁静系数较高,都是行驶中做出判断的紧张依据。

老河口配资网站除了更准确以外,高精度舆图的鲜度也更高。

自动驾驶车辆需要实时掌握车辆周边设施的变化情况和门路的交通状态,因此,高精度舆图需要提供日更新、甚至小时级更新的高鲜度数据和以分钟、秒为更新频率的动态交通讯息。四维图新运用 TensorFlow 检测支解原始数据,大幅提高了舆图数据生产的自动化率,包管了舆图数据的鲜度。

老河口配资网站用 TensorFlow 自动制图

高精度舆图的底图制作主要分为原始数据收罗和舆图要素提取两个步骤。

传统舆图主要通过轻量级装备,收罗车辆 GNSS 行驶轨迹数据,以及周边地物的 POI 点数据,而高精度舆图需要更专业的收罗车。四维图新的数据收罗车上集成了激光雷达、惯性导航体系(INS)、全景相机、GNSS、差分基站等多种测绘工具,以绘制详细的车道级地面信息和门路周边详细的门路设施为主。

一种高精度舆图收罗车

专业收罗装备收罗到的海量原始数据颠末自动化解算后,TensorFlow 担纲的算法会自动从中提取出舆图要素。

在 AI 算法开发历程中,四维图新使用 TensorFlow 训练图像(对象检测、支解)以及点云辨认算法,对点云自动举行要素分类。

老河口配资网站确定有价值的要素点云后,算法会滤除对后续提取有滋扰的噪点,自动裁切作业范围外的无效点云。

老河口配资网站滤除噪点后,算法通过点云分类结果和点云的强度值自动跟踪提取车道标线、路面标志、交通标志、护栏、路牙、杆状物、上方停滞物等路面、路侧、路上的交通设施和对自动驾驶有影响的附着物。提取的矢量数据根据辨认结果自动赋属性值,和相邻的其他要素组织逻辑关系,车道之间的位置关系举行准确的定位和和规划,实现车道级别的规划。

在算法训练历程中,TensorFlow 支持大范围漫衍式模子训练,可以充实发挥硬件资源的集群上风。更多的硬件意味着更大的批次,进一步也决定了更快的训练效率和更好的算法效果。

四维图新舆图研发工程师郭兆钟告诉 PingWest品玩,使用 TensorFlow 后,同样范围的训练,训练时间缩短了40%。“在相同训练周期的情况下,算法模子的效果也有相当水平的提高。”郭兆钟说。

在 TensorFlow 的帮助下,目前四维图新已经完成了天下高速,包括都会快速路的测绘事情,总舆图里程到达 30 万公里以上。同时,四维图新高精度舆图生产已经到达 40% 自动化率,30% 半自动化率,这一数据领先全行业。

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