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本文作者: 苏疆之岚 | 2014-12-16 17:51 |
提到无人驾驶汽车,我们想到的可能是配备了最新技术的传感器及计算系统,但我们往往忽略的是地图,它不仅是汽车行驶的基础,更是让人接纳这一新兴技术的媒介。
Peter Skillman是诺基亚HERE地图的首席设计师,他表示“地图必须是可靠的”。HERE也在为无人驾驶汽车建立高精度的地图。当车辆以罕见的速度行驶在迷宫式的道路上时,车上的乘客多少会觉得不安。他们除了能够选择目的地,其他什么也干不了。如果是一辆无人驾驶汽车,乘客没有司机可沟通,但他们可以在地图上确认线路,获得安全感。
无人驾驶汽车所需的地图,与我们一般用的地图有不同:
它需要高清,精确到米的地图对基于GPS导航来说已经足够了,但是无人驾驶汽车需要精确到厘米;
它还要求是实时更新交通事故、交通阻塞、车道关闭等信息;
最后,从心理上赢得乘客的信任。
Skillman表示,“无人驾驶工作的重点是不能忽视驾驶员。”
Sergey Brin预计完全的无人驾驶将在2017年实现,最迟也会在21世纪20年代出现在人们的生活中。但反对者们却不希望无人驾驶的实现。但不可否认,车辆已经变得越来越智能了,从自适应巡航控制到自动泊车系统,也许你在将来驱车从A到B的时,中间还能泡壶茶。
目前,多数关于无人驾驶汽车的关注都在传感器和其他技术层面,以及法律问题(如果无人驾驶汽车造成了车祸,谁是肇事者?车被偷了又怎么办呢?),但是这里还有另一个关键要素:地图。
与传统的数字地图一样,HERE也是基于卫星影像以及航空图像。同时该地图还整合了卡车公司以及其他合作伙伴车队提供的GPS数据。HERE收集数据的速度达每月100亿份,包括公路以及高速公路上车流的方向和速度。但是地图中更多的细节信息来自数百辆配备了GPS、照相机、激光雷达以及激光测距仪的汽车。
装备在车上的传感器是由一位名叫John Ristevski的38岁澳大利亚人发明的。Ristevski是HERE实际数据获取的带头人,Ristevski和他的同事们希望他们所做的地图,能与现实世界达到1比1的精确度。
当车在行驶中,易拉罐大小的圆柱型雷达系统朝各个方向旋转, 向四周发射32条激光光束并对返回的光线进行分析。该雷达每秒能搜集700000个点数据。惯性传感器对车的倾斜、速度、航线等进行跟踪,从而使得雷达数据能校正车辆的位置,对已走过的道路建立三维模型。雷达能探测到街边10-15层左右高,而街面上的分辨率能达到厘米。
由于车道标志和街道标志处于涂有反光漆,它们不会出现在雷达图像中。HERE将计算机视觉算法与人工相结合,提取标志信息并与车载照相机获得的图像进行核对(这与Google提取地图信息的方法相同,具体请见雷锋网《揭秘Google地图背后的秘密》一文)。
HERE配备了大约200辆装有传感器系统的车辆,同时该公司还有相当数量装有旧设备的车辆。整个系统包括一个电池组、定制的Linux系统平台、以及1T的硬盘。“在大多数情况下,驾车很无聊”,Ristevski说,“这是由设计决定的”。
在过去的15个月中,HERE走遍6大洲的30个国家,行程200万公里。而HERE在无人驾驶上的主要竞争对手Google将精力集中在本土,仅以公司附近2000英里进行了测绘。(相比之下,美国的道路网覆盖400万英里)。
高清地图将告诉无人驾驶汽车前方线路中将出现什么。Ristevski表示,“如果你的车上仅有一些传感器进行实时探测,而没有先验的道路信息,那么问题将变得更加麻烦”、“地图是必不可少。”
当然,路况变化很快,此外地图制造商还面临交通事故信息、道路封闭信息、以及地图实时更新等挑战。未来,汽车上的传感器也许能从云端数据中提取需要的信息,但响应速度是关键。Peter Skillman表示,位于现在车辆向数据中心发送数据并获得响应,要花费数秒钟。将响应时间降低到数十毫秒,才能让车辆变道,避开前方出事故地段,而这要求LTE网络的实时更新以及支持本地访问。
无人驾驶能自动避免碎片是一项令人称奇的技术,但是如果你不知道会发生什么,却又是可怕的。这又回到了Skillman所说的,地图是人类心理和新技术之间的媒介。
最近的调查显示,88%的美国人对无人驾驶表示担忧。而让人们信任的关键在于,让他们得到期望中的体验。如果汽车提前通知要进行变道,以避免路上的碎片,而它也确实这么做了,这将获取乘客的信任。
Skillman举了几个例子,比如你将在汽车的控制台车载导航中看到这样的画面:在地图上给出动态的箭头,表示车辆即将变道;或在地图中显示黄色的括号与感叹号,强调有人在马路边上行走,并提醒乘客可能会采取紧急措施(为了避让行人)。
Skillman认为可以通过展示位置信息,以及目的地信息让乘客们放松,让乘客们能够看到汽车即将右转,并明白为什么要右转。为无人驾驶汽车设计的地图,制图者需要不断的想出这种解决方案。
Skillman表示,“我们需要开发出一种全新的视觉语言,以便你了解汽车的意图。”到时,无人驾驶应该会受到更多人的接纳。
via wired
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