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冬奥会自动驾驶接驳车方案发布 为什么百度笑了

孙铭训2019-04-084734浏览

古往今来,凡成大事者都要同时具备两个资质,第一就是实力强,并且勤奋好学;第二就是要占有一定的时运。百度Apollo就是这样一个实力超群,又占据时运的家伙。

4月4日,北京市科技计划重点项目“全天候多车型自动驾驶技术开发及首钢园区功能示范项目”在清华大学召开了项目启动会。主办方负责人宣布百度作为自动驾驶高精地图唯一承担单位,负责科技冬奥专项高精地图服务、无人MINI客车自动驾驶功能开发与仿真平台开发。

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众所周知,2022年的冬奥会将在将在中国举办,并且国家希望通过此次冬奥会展现中国的科技实力:但各比赛场地之间的接驳车全部采用自动驾驶技术,这是世界首次,百度作为其中唯一的高精度地图供应商、并承担自动驾驶MINI客车的功能与仿真平台开发,这既是时运,又是自身能力的真实体现。

正如科技冬奥专项项目负责人清华大学汽车研究所杨殿阁博士所讲,百度是科技部人工智能落地自动驾驶的国家级中心,具有完备的自动驾驶地图采集生产系统,建立了开放的阿波罗平台,与国内车企开发的阿波龙无人客车已经实现量产化,相关研究工作将很好地支撑本项目的研究工作。

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时运:自动驾驶遇上科技奥运

目前市场上并没有成熟的、商业化的自动驾驶车辆,而且目前全球自动驾驶的实验室技术也基本都处在L3阶段。

如今,冬奥会将这项尚未商业化应用的技术大规模应用到比赛期间的接驳车上,并且要保证把所有的裁判员、运动员高效、准时地送到比赛现场。这可以说是此次科技冬奥会的最大亮点,也是一大挑战。

《出行财经》有理由相信,奥组委必然准备多套应急方案,但更多还是要求这些具备自动驾驶功能的接驳车经受住冬奥会的检验。

据了解,本次科技冬奥专项项目受北京市科学技术委员会委托,由首钢集团、清华大学、百度、智行者科技、福田汽车和北京市交管局共同承担任务。其中,首钢园区是2022年北京冬奥会的冬奥组委所在地,同时还有3个奥运训练中心和1个比赛场地,是重要的奥运园区。科技冬奥专项将在首钢园区内展开基于多种车型的L4级自动驾驶示范应用,服务于冬奥会期间首钢园区的日常运营,满足支撑园区奥运会期间运输需求。

为保证多品牌、多车型、多款式自动驾驶接驳车能够适应冬奥会三大赛区间不同的天气和复杂的路面状况,科技冬奥专项课题组将专注于自动驾驶车辆平台的开发和智能交通环境的开发,针对冬奥会天气特征、人车混流复杂交通场景,除了需要研发符合自动驾驶要求的车辆平台及建设首钢园区的智能交通环境外,最大的挑战是开发面向冬奥会的通用自动驾驶系统。

为构建通用的自动驾驶系统,科技冬奥专项课题组将着重于四个重点工作。第一,高精度地图被专项组认为是自动驾驶的基础,因此工作组将构建覆盖奥运示范区的自动驾驶高精地图,第二,开发基于冬奥复杂气候下的多源信息融合的自动驾驶环境感知技术,第三,在冬奥园区构建多模式全天候高精度定位系统;第四,开发针对冬奥多场景通用的自动驾驶导航及智能驾驶决策系统。

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除了自动驾驶技术,科技冬奥专项课题组还作为专项课题组成员,百度Apollo能够参与上述的全部开发工作,此外,还将辅助课题组完成这显然是巨大的机会。

实力:百度高精度地图的两高优势

显然,为2020年冬奥会提供准时、可靠、安全的接驳车自动驾驶技术,可不只是具备时运就够了,还必须具备足够能力,并不断学习。

正如专项课题组的上述四大重点工作一样,百度一方面要自身具备完成这项任务的技术储备,另一方面还要在未来的2年多时间里,通过努力和学习,给出更为可靠、甚至具备商业化运作的解决方案,尤其是针对冬奥会天气特征、人车混流的复杂交通场景。

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作为自动驾驶的基础,百度高精度地图于2013年启动研发工作,尽管已经采集了很多数据,并具备了足够的技术能力和运算方法。但要构建覆盖奥运示范区的自动驾驶高精地图仍存在不小的难度。

基于冬奥会场地的特殊要求,高精地图数据采集面临着道路颠簸、雨雪天气、冰面道路、卫星信号遮挡等异常状况干扰导致的测量误差增大、精度失准等情况;同时由于采集作业范围广,容易遇到交通拥堵、道路施工等突发情况,导致采集路线和采集数据时空顺序混乱,地图制作难度增加等。

因此,在进行冬奥会园区高精度地图的采集过程中,百度将采取基于多源传感器融合的高精地图构建与高精度定位技术,基于深度学习的地图要素识别和与自动提取技术。并且基于百度AI的自动化技术,通过点云融合、点云识别和图像识别等AI技术,提升全流程的自动化水平。

除了构建高精地图,课题组还开发了冬奥复杂气候下基于多源信息融合的自动驾驶环境感知技术;在冬奥园区构建多模式全天候高精度定位系统;开发针对冬奥多场景通用的自动驾驶导航及智能驾驶决策系统。此外,面向冬奥的自动驾驶场景仿真系统(首钢园区、延庆奥运小镇,崇礼赛区),不仅实现在首钢园区的示范运行,更可以在示范运行前实现在首钢园区、延庆奥运小镇、崇礼赛区的自动驾驶场景模拟运行。

除了构建高精地图,课题组还开发了冬奥复杂气候下基于多源信息融合的自动驾驶环境感知技术;在冬奥园区构建多模式全天候高精度定位系统;开发针对冬奥多场景通用的自动驾驶导航及智能驾驶决策系统。此外,面向冬奥的自动驾驶场景仿真系统(首钢园区、延庆奥运小镇,崇礼赛区),不仅实现在首钢园区的示范运行,更可以在示范运行前实现在首钢园区、延庆奥运小镇、崇礼赛区的自动驾驶场景模拟运行。

商业化:将进入实质阶段

3月27号,百度高精度地图正式从国家自然资源部拿到了自动驾驶高精度地图的审图号GS(2019)1391号。

此审图号的发放,标志着我国高精地图的行业标准制定及规范化进程迎来重要突破,也意味着我国高精地图商业化已走完最后一步,标志着中国自动驾驶从稳步高速走向量产已具备政策保障。

《出行财经》有理由相信,经过冬奥会的洗礼,已经获得“审图号”的百度高精度地图的数据采集和计算能力将更上一个台阶,其量产和商业化将进入实质阶段。

众所周知,高精地图是对现实世界进行的三维重建,因此对精细化程度要求极高,以百度高精地图为例,它已经能够精细刻画道路上的交通标志、车道线等上百种要素和属性,并依托于模式识别、深度学习、三维重建、点云信息处理等世界领先的技术。

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根据介绍,高精度地图在自动驾驶过程中有三个功能,第一是“千里眼”功能,它能够弥补摄像头、激光雷达、传感器所监测到的有限范围,提前知晓位置信息,精确规划行驶路线;其次,高精地图能够在摄像头看不清或雷达检测不到的地方,及时反馈数据,因此可以被誉为自动驾驶的“透视镜”。最后,高精地图也能充当自动驾驶的“安全员”,通过精确识别交通标志、标线等上百种目标,提前做出准确判断和决策。

按照自动驾驶技术路线图,搭载L3自动驾驶技术的车辆将在2020年左右实现商业化,而L4技术将在2025年投入商业化,而不论是L3阶段的自动驾驶车辆还是L4阶段的自动驾驶技术,高精度地图都是基础要求。

因此,我们可以说百度高精度地图又赶上了好时候,但机会只留给那些有准备的人。因为它已经用实力赢得了众多车企的信任。

据悉,百度高精地图已与比亚迪、奇瑞、长城、现代、北汽新能源、汉腾汽车、广汽传祺、大乘汽车等诸多品牌签署了商业定点,并且接受了广汽、一汽、长安等国内多家OEM的“严格检验”,测试通过率100%,相对精度为0.1 ~ 0.2米,冗余率/遗漏率仅为0.01%。

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