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| 本文作者： 彭赛琼 | 2018-06-26 15:30 |
本文为【新智驾会员计划】第23期内容，「大咖Live」第6讲实录整理。
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随着各大车厂都确定了各级别自动驾驶落地的大致时间，但是自动驾驶的量产计划面前却横亘着许多难题，除了零部件成本高之外，还有自动驾驶技术本身之外的多重影响因素。
首先，在自动驾驶所需要使用的数据上，高精度地图是至关重要的，它提供了道路中的车道线、交通标志所在区域、周围环境等信息。在高精度地图的基础上，自动驾驶进行定位，才能更好地决策。而不论是高精度地图还是定位技术，目前都存在局限。国内的高精度地图标准目前尚未明确，即使明确下来，也需要很长的一段绘制时间。而在定位技术中，在GPS信号弱或丢失的情况下，目前主要使用惯导系统进行补充，但是惯导系统的价格昂贵，并且没有多少降价的空间。
除了以上两种在自动驾驶技术中出现的难题之外，汽车的网联化也面临着困难。汽车的网联化在未来会发展为V2X（Vehicle to Everything)的形式，让汽车能够获得周边所有设备的信息，从而得到实时的路况信息。目前分为两大派别：C-V2X和DSRC，政府倾向于DSRC，而C-V2X则更受企业的欢迎。但是C-V2X的商业模式还存在非常大的不确定性，5G网络技术也需要很长的时间才能确定。这对V2X的发展形成了制约。
以上三点都对自动驾驶的技术发展形成了严峻挑战，本月7日，佐思产研的周彦武在第6期【大咖Live】上对这三大难题进行了详细的剖析。
以下为「大咖Live」实录摘选：
在自动驾驶的框架中，第一步就是定位。定位之前，首先就要制作一份汽车当前行驶地区的激光雷达地图，这张图通常是地图厂家用测绘级激光雷达完成的。但由于测绘级激光雷达的成本比较高，因此目前大部分的企业都是采用64线或多个32/16线激光雷达融合来完成。
在感知方面，区别于普通地图，高精度地图包括了道路的各种元素，比如车道线位置、红绿灯位置，路沿的高度，水平曲率等。高精度地图对自动驾驶的影响非常深，尤其在对车辆进行横向控制时，系统对道路的曲率等信息的依赖性特别强。
但是高精度地图的标准还没有确立，因此企业难以展开大规模的测绘。目前，虽然已有全球性的标准工作组出现，但由于地图涉及国家机密，所以每个国家都会独立设立一套标准。而在我国，今年5月下旬，由中国汽车工程学会和清华大学借助智能网联汽车产业创新联盟平台组建的中国“自动驾驶地图工作组”成立，该工作组将建立中国标准地图及服务体系。
我国成立工作组的路线与日本类似。日本的十大车厂、高精度地图制作公司、地图发行公司、测绘公司共同成立了一家提供高精度地图数据和定位服务的公司——DMP，后来日本政府加入，占了很大比重的股份。中国的自动驾驶地图工作组也很可能也会变成商业公司，自顶向下对高精度地图进行把控。
由于日本的高精度地图标准是全球最高的，因此，中国高精度地图标准的制定，也将向日本学习经验。另外，日本采取的是顶层设计，从公共的角度着手，更能够减少资源的浪费，这也是我国学习日本的原因。
但是，从目前来看，我国估计要到2020年才能完成1万公里的、以北京为核心的标准高精度地图绘制。全国高速公路的高精度地图，可能要到2025年才能完成。若再加上城区的高精度地图，耗时将会更长。
在自动驾驶中，所有需要用到GPS的地方都需要使用惯导（惯性导航系统），例如车辆定位、激光雷达的GPS接口等。在GPS信号丢失的时候，惯导能够将定位信号模拟出来。惯导之所以是自动驾驶的三座大山，是因为其价格比较昂贵，并且没有降价的空间。而惯导中的IMU（惯性测量单元）是影响惯导系统价格的关键。IMU的精度越高，价格就越高。
IMU分为导航级（用于船舶、飞机）、战术级（用于无人机，轰炸机、无人车）、工业级、车载级，和消费级。目前，只有战术级的IMU才能适应中国高楼密集的路况，因为无人车在安全上，需要最大的冗余，对于定位精度有较高的要求，战术级的IMU是最理想的。下面三张表格显示的分别是各类IMU随着时间的增加，陀螺仪的角随机游步和加速度基准偏差的变化情况......
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