民用轮胎

在3D中驾驶

诸多大公司正在竞争,研发满足自动驾驶功能的高度复杂3D“地图”。所以,这些地图是如何打造的,他们需要哪些特征呢?Rohit Jaggi带来这篇报道。

主頁 民用轮胎 在3D中驾驶
在3D中驾驶

研发人员和工程师们正在为自动驾驶车辆研发第一版数字地图技术,他们清晰地认识到这一任务的规模——只要想想人类在驾驶时获取的大量信息和处理过程就知道了。

Show more images

在任何时候,一位人类驾驶者可能正在执行数十或数百次关于时间和距离的计算,以便在他们的车辆保持原状情况下计算出接下来10秒内的位置,或者方向盘需要调整几度,或者加速、或作出其他任何动作组合,以避免其他车辆或者通过其他车辆。

与此同时,他们正在不断计算——以更常见的方式确定到达目的地的路线,同时注意高速公路上的白线、转向障碍,并选择最适合的道路和行程,以及控制速度处于法律限制范围内。

所有这一切,每一秒都会增加数千次计算,尽管人类甚至都没注意到这大量的计算。对于自动驾驶或自动驾驶车辆来说,复制这样的快速处理过程是成功的关键。与此同时,时间-距离的计算和衡量,有可能出现两个结果相对抗的情况——是稍稍加速更好?还是多转一些方向更好?我应该减速或加速避开其他车辆变线吗?这可能是相对简单的,人工智能可以计算、甚至作出决定,但处理的过程占用了计算机的内存。再加上保持路线的部分、道路规则的部分,计算机可能不堪重负。

数字世界

就像聪明的人类在设置了新的目的地之后查看地图,答案往往仰仗于准备。而对自动驾驶车辆来说,这一过程就相当于预加载这一正在运行着的错综复杂的三维图像。

在出发之前自动驾驶车辆预设的信息更多,识别环境中静态元素的计算需求就越少。换句话说,如果说没有这样的3D图像,危险就在于无法应对环境中其他车辆的不确定性,无法避开冲入道路的儿童。这就意味着,这些极端精致的地图,对于自动驾驶车辆在开放道路上的安全驾驶非常必要。

所以,什么是需要地图上绘制的呢?道路在哪里,宽窄如何,有多陡峭的坡度,是否有停车标识或者让路标识,以及有没有交通信号灯,湿地情况下、或者干地情况下(或半干半湿)道路表面有多湿滑,交通环岛的位置,以及速度限制……这一列表倒不是无穷无尽的,但显然是很长的一张单子。需要精确的位置,以弥补全球定位系统(GPS)及其竞争对手的相关缺点,这些设备的信号可能被影响,或者由于政治、军事等原因暂时关闭。不断更新也很关键。

获取数据

越来越多公司正忙于收集数据,源自卫星图片、物理世界的激光扫描、谷歌街景的照片和从政府调查到度假拍摄等各个渠道获得的照片。对于创造“地图”的实景来说,地图着实太小了——他们非常真实、有细节和复杂性,可以运用于机器人、无人机或者汽车,甚至,这些不仅仅运用于交通运输或是物流,还可以用于游戏、救灾,甚至规划军事行动。

日本摩托车制造商雅马哈,打造了一款惊人的自动骑行摩托机器人,示范了这个不断复制现实世界的问题。这个机器人的部分价值在于,能够不断地重复骑行,且比人类更稳定。但是,该项目的负责人,亦是总部位于硅谷的雅马哈摩托风险投资公司首席执行官Hiro Saijou,他指出,在一条赛道上仍然无法达到完全稳定的单圈成绩。“可能仅仅是因为赛道表面比之前稍微更滑一些,”Saijou说道,“或者是因为阴影可能在几分钟之内改变了赛道温度。”

能够打造出众人所需要的超高质量数字形态的世界复制品,对创造者来说,奖励是巨大的。这不仅是无人驾驶车辆需要知道他们在哪里——还包括无人机运送包裹、紧急药品、军事用品和付费乘客的可行性几乎从未被探索。自动驾驶车辆同样还需要了解其位置,并且需要知道路径上是否有高塔架阻挡,或者是树木是否高了几米,阻碍了沿着峡谷的飞行。

实时工具

总部位于美国的Hexagon Geospatial,目前是使用地图信息系统(GIS)的佼佼者,通过GIS可以组织包括位置、变化、变化速度等相关信息的获取,进而提供三维地图,分析数据和预测变化。在一个典型案例中,他们可以为印度马哈拉施特拉邦提供GIS数据,并结合传感器衍生数据以提供实时工具,从而帮助其更好地预测和控制森林火灾。

Hexagon公司方面表示,他们基于网络或者桌面应用,给予“用户研发和利用复杂3D真实网络的能力”。通过激光和精确到1厘米以内的高分辨率图像扫描,“实时数据可以与动态数据相结合,跟踪和感知从人流、空气和交通噪音污染等一切城市元素。”

其他用途,还包括实时跟踪飞行器,三维显示航班路径和地形特征,还有管理繁忙空域的交通情况。德国航空公司汉莎使用Hexagon系统,跟踪危险或恶劣天气情况下的航班路径。

走进未来

那些现在更专注于地面车辆的公司,还包括销售卫星导航硬件的TomTom,以前属于诺基亚、现在由德国汽车公司控股的Here,还有谷歌的母公司Alphabet,这家公司拥有稳定的谷歌地球、谷歌地图和谷歌街景产品,以及DeepMap和Civil Maps两家年轻的新公司。

打造一个精确而复杂的现实世界数字复制品,这是一个高速发展且艰苦的战场,但这是一项未成形的技术。在探索自动驾驶的不远处,汽车会拥有传感器、计算能力和人工智能,可以阅读道路标识、监测道路状况、预测危险,并在行动中通过精确的回应或适当响应来给出应对。就像人类现在所做的那样。

了解更多
民用轮胎