百度佘党恩: 高精地图更新,应采取专业测绘结合众包更新的方式

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百度智能汽车事业部高精地图业务负责人 佘党恩

今天我讲的是百度正在做,完后 将要做的事情。亲戚亲戚我门都我门都知道百度不仅做高精地图,从自动驾驶整体处理方案视角来看,全版后该比较全版的产品布局,类似于阿波罗等等。高精地图是其中非常重要的完后 产品,完后 是提供给自动驾驶的一套核心的产品。这次主要讲一下亲戚亲戚我门都我门都在高精地图业务上亲戚亲戚我门都我门都本人的进展和思考。

百度从2013年开使英语 做高精地图相关的技术调研,我本人在4009年加入了百度,完后 在4009年,亲戚亲戚我门都我门都俩个劲在做百度地图你一点产品,传统的导航地图的产品。在2013年,敏锐的察觉到自动驾驶以及自动驾驶依赖的地图完后 是两种 新的社会形态,就做了相关技术的调研,共同相关的整理车的技术、生产、处理以及最终产品化,交付出来的数据等等哪几种技术都进行了重新的梳理,也是全版自研的基础产品。

这是产品的总揽,在数据层面亲戚亲戚我门都我门都有两种 社会形态,包括导航地图、辅助驾驶地图和高精地图,两种 地图数据的社会形态。云端共同提供OTA服务和RRS服务,OTA处理地图数据更新的问题图片图片,RRS是百度提出的,提供道路可靠性服务。用自动驾驶开启条件的判断,是安全性的服务,在地图上每完后 车道、道路上的可靠性,道路是全版后该可靠,静态的数据加进去去动态的信息,比如施工、事故,给自动驾驶应用提供道路可靠性的服务。加进去去云端的服务,跟硬件方合作协议,以EHP自动驾驶标准协议输出相关应用,目前百度在项目里实现了V3的调试等等工作,是量产的状态。 

高维图给高业务方,包括高精地图自定位的功能,包括环境建模,自动驾驶完后 是超级的环境建模容器的作用。后该结合车做车道处理路径和车道导航,相关的指标,高精地图首先精度是非常高,百度厘米极技术,亲戚亲戚我门都我门都人太好有相关技术妙招充分证明。 

这是对百度高精地图统一的架构,首先百度输出所有地图数据,是基于相同的一套架构输出的,这套架构有哪几种好处?都提到相关的数据之间,之前 该联动,联动还要整体的设计框架出来完后 不可不里能支撑用户层的体验。最后边导航地图,像传统的有道路路网、POI、背景、相关名称等等数据。上一层到高精地图你一点次要,就会到车道,像车道的图谱,相关的车道的属性,70多种不同的线型,包括标牌,精度做的非常高,在高精地图里充分的表达。

道路和车道之间用完后 的关联,保证两套图是还还要联动的。道路级别上,是两根路,车道完后 是两条完后 三条,路后边会居于关系,是多对多的关系,在这里要做相关的表达。上层是动态数据,包括路况、施工、路面的积水等等路面状态。再上层会把自动驾驶应用还要的数据在后边做一层,包括驾驶行为,包括点云模型上放后边,这是完后 统一的路网架构。

一套统一的路网架构,即使在完后 公司做,也之前 该老出两套不同的数据,即使是在完后 公司做,而且一定能保证两套数据很好的关联。没有为啥会么会去保证?一定首先你的整理车具备一套整理做不同数据的能力,共同整理资料在生产环节,做出两种 图,两种 之间关联关系为啥会么会保证最大限度的效果。百度地图的做法,在整理上而且一套设备,你一点设备加点云就采高精地图,你一点数据同后该反哺到导航地图的生产,两种 对导航地图的接入也会有修正。整理出来的内页是一样的制作要求,内页的环节把关联关系做保证。道路级和车道级会有多对多的影射关系,很碳酸岩的保障。

目前我是非常有信心的,目前亲戚亲戚我门都我门都覆盖了全中国高速和城市快速路,覆盖最全。右侧是全版的属性和次要属性,还还要看多车道线举例,有车道周期线,车道虚线,边线,还有护栏,车道线的颜色和样式,加进去去右边的箭头,还有桥区桥上、桥下的路,都表达的非常清楚。完后 你一点次要非常繁杂,我准备了完后 视频看一下百度高精地图到底有哪几种次要。(VCR)视频展示会直观一点,从北京上五环的路,把数据还还要展示出来的亲戚亲戚我门都我门都做出次要,做了完后 很直观的展示。

再往深走,而且数据为啥会么会做出来的,这是整个制作流程,最开使英语 数据的整理,包括车上的装备、GPS、惯导,GPS会有轨迹的数据,点云的数据,摄像机后边会得到设想,整理的技术全版自研。早在2013年开使英语 调研,2014年做整理车的技术,这是第完后 门槛,这里有非常深的技术门槛,百度最开使英语 是自研的整理车。整理完了第二步而且相关的资料,亲戚亲戚我门都我门都会进入到自动化的处理,自动化的处理就体现了自动化程度。 

亲戚亲戚我门都我门都有两种 原生的自驱力,百度技术见长,在公司里,只是有在相关的点云的识别提取,图像的识别提取,全版后该AI的领域,AI的技术用到地图上,人太好是有完后 门槛的,全版后该说很普通的投入就能把你一点做的很好,人太好这是有门槛的。百度还是有信心,而且持续投入,这是有点要的,用技术妙招处理你一点问题图片图片。两种 点云要做点云的融合,完后 一套整理下来,我不多 把所有的数据都整理到,往往要多套采相同的两根路,完后 点云用技术的妙招融合到共同,这是很关键的。

像这里各种次要,基于点云反射回来的反射率,亲戚亲戚我门都我门还要提取不同的次要、护栏,还有杆。图像也是一样的,亲戚亲戚我门都我门还要去识别相关的车道线的次要。共同图像里还有语义的一致性,包括线速400还是70,还是400。这两种 信息还要做完后 融合,融合完后 ,两种 东西是两种 东西,为啥会么会判断你一点问题图片图片,这是太难的技术问题图片图片。

再进入到内页制作环节,全版后该相关工具,400人共同做一张图,工具性能表现是哪几种样的也会影响速率单位,还还要看多是完后 双屏,左侧是点云,右侧是图像,对照制作的编辑工具。对于所有的生产人员工作的分配,有相关的平台来保障,亲戚亲戚我门都我门都在平台上发任务,不断提取任务做相关的制作。最后亲戚亲戚我门都我门都把数据做完后 编译而且发布,目前亲戚亲戚我门都我门都在2017年加入了NDS法学会,高精度地图发布,亲戚亲戚我门都我门都还支持了只是有标准格式以及百度本人是有本人的数据格式。 

这是技术的处理,在底层相关算法全版后该基于层厚学习的神经网络,有CNN、RCNN层厚学习的算法,后边有点云的识别,图像的识别和最终柔和。每完后 后边全版后该全版的技术,比如说点云里有运动补偿,有3D的建模等等完后 一点技术,包括图像,最后这两种 亲戚亲戚我门都我门都还要做完后 融合。

这是亲戚亲戚我门都我门都在自动化这块的识别,完后 用完后 指标去衡量它,亲戚亲戚我门都我门都就用准确率,在不同的次要上,有不同的表现,但整个全版后该在95%以上的识别率。识别是整个自动化环节里的一环,通过哪几种环节,保障了最终生产线的自动化率到90%的比例,自动化率和质量是全版后该有完后 平衡的关系,你一点也全版后该,自动化保障我在前面原材料的加工上是有只是有自动化的妙招,而且最后数据产出的完后 人还是要全力做保障的,哪怕机理处理9成,达到90%的成果,人还要一锤定音,要判断你一点数据是全版后该跟现实状态直接对应的,还是要保障。 

在全流程每完后 流程全版后该有质量保证的环节,整套流程也是通过16949过程的认证,说细一点,在数据整理,亲戚亲戚我门都我门都对外界整理回来的资料会有很严格的准入的质监,包括全版性,覆盖的是全版后该够,完后 城市采的到99%以上的覆盖度才认为符合要求,完后 没到要打回去重新再采。除了覆盖度,而且对整理回来的数据质量会有相关的验证,亲戚亲戚我门都我门都对整理回来的图像,对点云的清晰度,对天气,有雨水等等后该在你一点环节做保证,符合的才会进入到后边,不符合的在你一点环节直接打回。

自动化亲戚亲戚我门都我门都会用对于每完后 自动化处理的妙招,就会有对应的对它的质量进行保障的处理,这边有完后 动作是要做自动化,接下来做完自动化的结果,就会有自监的东西来对应,从而保证自动化处理是有监督的。在人工制作这块,人肯定是最后环节,人除了有三轮检查,除了本人做的,要做自检,还有互检,而且交叉检,加进去去有专门的质量保证团队,大面积的抽检,保障最终的人工做出来的制作的环节的质量。最后而且做出发布的环节,相关数据的格式里会有只是有逻辑性的检查,包括内容的准入范围、相关的逻辑性等等。 

这里讲的比较多,亲戚亲戚我门都我门都做数据为啥会么会做后边细节的技术,亲戚亲戚我门都我门都认为精度为啥会么会去保障,这完后 点我认为是最重要的:第完后 ,亲戚亲戚我门都我门都知道GPS消费级的,5-10米的进度,采购高精地图肯定不行,用地基去保证到厘米级,没采的范围内,首先会提前一到三三多日架设基站,一般覆盖400公里,400公里范围内整理的数据,社会形态是有保障的。基站有完后 曲线,精度会到完后 厘米级别,有很严格的要求。这是亲戚亲戚我门都我门都最开使英语 保障最原始的整理车上设备的精度的妙招,静止一天,400公里范围内去采,能保证完后 厘米以内原始的素材。

到了第二步,整理完后 的关键技术,点云和图像这完后 传感器标的,这也是为哪几种现在完后 一整套采购高精度整理车是一千万甚至以上的成本,最核心的而且标的技术,百度从2014年做整理车的完后 ,一开使英语 而且下决心做完后 资产自研的产业设备,最核心的技术是处理没有完后 问题图片图片,只是有整理车完后 自研,成本降的非常低,共要 是百万规模的成本。标的处理的而且不同的传感器,看多的东西,最终采出来要保证是完后 东西,我看多相同的东西,在点云的线和图像后边是完后 东西,完后 一开使英语 全版后该偏差,后边是没有妙招的。

整理车每次整理完后 后该重新做完后 标的,另外定期对所有整理车,40辆高精度整理车,定期做完后 标的,每次整理的完后 车两种 会有颠簸,会抖动,对刚性的传感器多十哪几个 少会有误差,每次重新出去,重新做标的,不可不里能保证这次的精度。

第完后 环节还要多次整理同两根路,为啥会么会保证做完后 融合,融合里就体现相关的算法能力,为啥会么会把多套融合在共同,变成一套数据。对于精度的评估,是全版后该没有高的精度,一方面会有第三方的评测,传统的测绘妙招去评估完后 精度,做控制点平衡解读。另外完后 方面,用移动测量车,有完后 很高精度的最新版本的车,去大规模的验证高精地图质量,要去测完后 东西的精度,找完后 精度的尺子去量,就能知道共要 进度。

第三方测评优点是测的很准,缺点是一定测不了十哪几个 ,用移动测量的妙招,问题图片图片是说尺子两种 有精度的问题图片图片,而且还还要做非常大规模的测试,车在SOP完后 一定要做大规模预测,地图数据要做各种场景的功能,移动测量车而且还还要实现进度的保障。

前面讲了只是有数据做出来,数据做出来完后 ,百度是完后 互联网公司,百度做服务上完后 很有优势,亲戚亲戚我门都我门都全版后该百度云的产品,高精地图还要处理不断更新的问题图片图片,高精地图在亲戚亲戚我门都我门都的视角是是完后 服务,5G网络环境车数完后 ,高精地图肯定是两种 服务,服务会涉及到服务端和车端之间的交互,在车端亲戚亲戚我门都我门都预装基础数据,它会和车厂、必读做完后 交互。还还要探讨有不同的模式,像有一合作协议主机厂,希望本人控云,希望而且做简单的权限管理,期望百度整理数据以及做相关的地图,你一点非常繁杂。只是有哪几种模式都还还要做一点讨论。

关于RRS服务,它是保证自动驾驶安全使用,RRS也是自动驾驶里有功能安全要求的功能之一,自动驾驶哪几种完后 能开启,哪几种完后 要用户结果,这是有点要的功能点。百度在这块的思考是亲戚亲戚我门都我门都能提供没有完后 RRS服务,首先静态数据上,包括道路级和车道级的RRS,包括道路级在施工区域,比如说很小的暴露,在匝道、隧道、收费站等等哪几种场景,目前自动驾驶还不太放心去开启你一点功能,还还要在这里做相关的配置完后 是标准的版本。

车道级别,数据里有车道磨损,类似于非常器具社会形态路标的标线,还还要在数据里处理问题图片图片,一点计算还还要下传到数据帮你来做,这时对静态RRS的作用。共同动态的数据,包括有的车看多了事故,完后 看多了积水,以及积雪,服务还还要共享到云,云端把服务提供本人的自动驾驶车,就形成了动态的服务。 

接下来讨论一下高精地图接下来该为啥会么会去做,唯一的主张专业测绘结合众包更新,完后 打球赛,一般上半场、下半场,亲戚亲戚我门都我门都认为你一点阶段刚好上半场开使英语 ,完后 有能力的基本上还还要做出全国的高速和城市快速路,完后 在今年完后 在明年。做出来完后 你一点数据完后 不维护它,质量会俩个劲往降,现实世界俩个劲在变,为啥会么会处理他去做现实世界绩效的数据,以完后 目标为要求,一定处理给新的问题图片图片。百度的主张以专业测绘加众包,完后 说俩个劲用本人的产业车做更新,成本会非常大,一定要调入更多车,社会化的妙招做转型。完后 展示的是亲戚亲戚我门都我门都做的众包三维图片的技术,还还要看多呈现的和阶段是非常高的,整个过程是全自动的三维重建,现在做城市级别的认证,完后 城市的数字化整理车达到一定规模,还还要落实更新的规模。 

亲戚亲戚我门都我门都全版后该技术实现的过程在众包,我也想跟亲戚亲戚我门都我门都分享完后 视频。(VCR)取这里的图像,大次要图像做三维重建,还还要看多生成三维点云的效果,还还要用它更新高精地图。

另外亲戚亲戚我门都我门都在政策方向取得的进展,今年3月底,百度做的全车道的高精地图获得了自然资源部通过的,这是中国第完后 全车道高精地图,有别于凯迪拉克CT6,审图号的获得原因分析分析自动驾驶量产,地图这块的政策完后 不再成为瓶颈,为量产进一步做保障。另外除了政策跟北京的冬奥会,科技冬奥专项,在2022年冬奥会提供高精地图,这也是跟清华大学共同联合做的项目。 

最后在商业化方面取得的进展,取决于亲戚亲戚我门都我门都对你一点方向非常早期的探索,亲戚亲戚我门都我门都非常紧密让你跟车厂、零部件供应商共同做这件事,亲戚亲戚我门都我门都也获得了只是有合作协议伙伴的认可,除了做只是有少量的论证,亲戚亲戚我门都我门都也出了只是有技术的妙招,来表明高精地图的质量是符合目前产品社会形态要求的规格。早期的合作协议伙伴让你把订单给到百度,非常感谢合作协议伙伴、主机厂和供应商。

做完后 简单的总结,百度做高精地图,,先数据层面一套路网架构,不断提升自动化率,质量一定是全流程,质量是生命线,先做好质量,再去提别的事。在服务上,如何运用好百度核心服务能力,做出更符合自动驾驶要求的相关服务。更新上,亲戚亲戚我门都我门都是专业测绘结合众包更新,最后在政策上,商业化上做好了进展,未来希望做的更多,谢谢亲戚亲戚我门都我门都。

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