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電動汽車論壇 電動汽車論壇-電動汽車網 『 電動汽車愛好者交流區 』 攻克技術難關!三菱機電研發出在極端天氣下無人駕駛新技術 2020-06-12
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攻克技術難關!三菱機電研發出在極端天氣下無人駕駛新技術 2020-06-12  [復制鏈接]

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據三菱方面介紹,最大的不同點于其系統的“差異化提取”技術,能夠自動識別與上次繪制的地圖中不同的、或者說變化了的地方,進行繪制。這樣一來,系統只傳輸和更新變化了的路況信息,而不是每次都要將海量的高精度地圖數據重做,這將大大提高傳統意義中高精度地圖的繪制效率,同時降低資源投入和成本。

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在通往自動駕駛實現的道路上,其中的障礙之一,就是極端天氣,例如雪。


2015年,谷歌公開承認,盡管自動駕駛汽車武裝了各式各樣的高精度傳感器,仍舊逃不掉變幻的天氣條件下對道路的繪圖和導航難題。曾經,為了攻克雨天路況,谷歌Waymo團隊為攝像頭傳感器加裝了雨刷,但全面實時地掌控路況還是很難。


日前,一家公司邁出了更遠的一步。


有趣的是,方案的源頭并非專注自動駕駛的技術企業,也不是車廠,而是日本老牌電器公司三菱電機(Mitsubishi Electric,ME)。


可以想象,雪天對于自動駕駛系統需要感知的路面車道線、標識等信息將帶來“災難性”的毀滅。就像給路面蓋上一層白色毯子,雪會覆蓋掉非常多的輔助車輛安全駕駛的信息。而三菱電機開發的技術路徑,則是通過“位置信息增強”算法,用GPS數據糾正由天氣情況對路面探測造成的影響。


幾乎所有人都聽過三菱電機的名字,在日本,自上世紀80年代起,三菱電機因其電視機和錄像機產品線成為當地家喻戶曉的品牌,如今這兩條產品線已經停產,三菱電機的核心業務轉向機器人等工業自動化產品,以及AI產業鏈。

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時間追溯到今年3月召開的德國漢諾威國際信息及通訊技術博覽會(CeBIT),三菱電機發布了基于AI的移動繪圖系統(Mobile Mapping System,MMS)。據雷鋒網·新智駕了解,MMS利用攝像頭和其他傳感器創建“高精度動態3D地圖,用來提供道路和周邊物體信息”。


官方介紹,這個繪圖系統的傳感器能夠被集成到任何普通家庭乘用車車身,并創建點云圖。激光在掃描障礙物的同時,系統會依托三菱的AI技術對反射得到的數據進行繪圖。據悉,通過在駕駛途中使用激光雷達、攝像頭和GPS傳感器,系統的實時繪圖精度已達到10cm甚至更高水平。三菱電機希望,這個系統未來能被應用在自動駕駛,甚至更多場景中。


通過車載傳感器進行實時高精度地圖數據生成,這其實并不是什么新技術了,三菱電機有什么不同呢?據雷鋒網新智駕了解,利用三菱提供的算法和傳感器硬件裝配,MMS系統能夠比以往繪圖系統的地圖生成速度快10倍,并且成本更低。


據三菱方面介紹,最大的不同點于其系統的“差異化提取”技術,能夠自動識別與上次繪制的地圖中不同的、或者說變化了的地方,進行繪制。


這樣一來,系統只傳輸和更新變化了的路況信息,而不是每次都要將海量的高精度地圖數據重做,這將大大提高傳統意義中高精度地圖的繪制效率,同時降低資源投入和成本。


當然,因為搭載的傳感器與市面上的繪圖系統并無差異,MMS系統也不可規避地面臨雪天探測失靈的繪圖難題。為了攻克這個技術難點,三菱開發了一種名為“厘米級增強服務”(CLAS)的定位手段,它基于日本準天頂衛星系統(QZSS)實現,而三菱電機是這個國家級項目的主要政府承包商。


CLAS補足了MMS的技術空缺。具體而言,CLAS從衛星獲取數據,基于地面傳感器識別車輛位置,然后再利用“位置增強”算法進行一些誤差糾正。通常而言,衛星精度在10米左右,而CLAS的算法能夠將這個數字進一步優化到厘米級。

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近期一個關于自動駕駛的分析報告指出,自動駕駛技術具備可行性的前提是,車輛對周邊環境的感知精度應保持在25cm以內。而據CLAS給出的數據,其水平精度12cm,垂直精度24cm。


所以總的來說,將MMS 3D繪圖系統與更精確的位置感知相結合,一定程度上,自動駕駛系統可以不需要識別車道線來進行駕駛決策。據雷鋒網了解,目前三菱已經成功利用MMS系統訓練車輛在雪天繞開了圓錐路障,公司也計劃在此基礎上做更深度的測試研發。


CLAS的實地測試始于9月19日,官方表示,該服務將于2018年4月全面開放。盡管CLAS能夠與MMS整合,有望加速日本自動駕駛汽車的技術落地。不過據了解,初期CLAS服務將主要用于為日本的駕駛員、行人和相關商業業務提供更精準的定位導航。



關鍵字:汽車電子  無人駕駛汽車  三菱
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