騰訊谷小豐：量產目標驅動下的騰訊高精度地圖解決方案

高精度地圖的成熟運用是自動駕駛技術落地的重要基礎。2016年開始布局自動駕駛的騰訊,將高精度地圖作為自動駕駛研發鏈路上的核心投入之一,目前已經擁有了包括一整套自主知識產權的高精度地圖生產能力和高精地圖應用能力。

日前,騰訊高精度地圖總監谷小豐就高精度地圖能力、發展進程、商業化應用等話題進行了分享。同時也就新興的騰訊自動駕駛開發云服務如何在合法合規的基礎上,為汽車企業提供包括IaaS、PaaS、SaaS在內的一整套基于大數據的云計算能力,助力自動駕駛技術研發和量產落地。

實現自動駕駛,高精度地圖必不可少

對整個自動駕駛系統來說,高精度地圖和定位是核心技術之一。作為一種被先行驗證過的信息,其最重要的作用之一在于彌補自動駕駛車輛傳感器的功能缺陷,提供超視距的感知能力,為車輛決策控制提供依據。

目前已經量產的L2級或以上級別的自動駕駛汽車,采用的大都是以毫米波雷達及攝像頭組合的感知方案,如典型的5R1V方案(5個毫米波雷達+1個相機)。但當前傳感器的功能也具有一些的局限性。比如,傳感器無法準確輸出彎道的縱坡和橫坡信息;當視線被遮擋,或曲率較大時,更需要高精度地圖提供超視距信息,以便有依據規劃和控制車輛。

這些車輛本身傳感設備難以捕捉的信息,需要通過預制的高精度地圖里來提供。系統將傳感器收集到的信息與高精度地圖數據進行對比,獲得更加精確、全面的信息,幫助車輛做出更精準的決策。

自動駕駛場景化落地將拓寬高精度地圖市場

高精度地圖的遠景是非常美好的,而且高精度地圖的發展進程,與自動駕駛技術推向市場的節奏密切相關。騰訊認為,自動駕駛要分場景、分需求的逐步去實現。人們的用車可以分為取車-普通路-高速路-普通路-停車這樣一個過程,綜合考慮駕車時長分布和自動駕駛實現的難度,重點應該放在高速公路和城市快速路,因其駕駛環境相對簡單,是實現自動駕駛的第一站。

除高速公路之外,最快的落地場景可能是停車場。普通城市道路可能是最難實現的自動駕駛場景,也是高精度地圖產業化的難點。現階段高精地圖供應商都瞄準高速公路,而對于非結構化道路,仍然處于測試為主的階段。

騰訊從去年開始,針對高速場景的自動駕駛研發投入了大量的資源,同時騰訊高精度地圖團隊也完成了全國高速和快速路的地圖數據生產。

依據自動駕駛量產車輛要求,提供高精度地圖解決方案

騰訊高精度地圖解決方案,包括高精度地圖數據,車端應用,和高精地圖云服務。合作伙伴和騰訊內部的自動駕駛技術、仿真技術都是對高精地圖解決方案的驗證,以形成產品和質量的循環。針對自動駕駛量產車的需求,高精度地圖解決方案必須滿足目前車輛硬件和算力條件,在此基礎上才有落地的可能。

目前,騰訊已經完成了高精度地圖量產準備,而應對后續的更新問題,谷小豐表示:“相較于更新有多快,高精度地圖首要解決的是做出有質量的地圖。”根據行業發展現狀,自動駕駛車輛本身的設計方案還處于摸索中。相應地,自動駕駛汽車所需的地圖更新頻率,還需要依靠大量的測試來驗證。當前,行業首要的任務是滿足車企對高精度地圖嚴格的質量要求,這需要圖商去強化基礎能力,完善質量管理體系。

谷小豐透露,騰訊第二代高精地圖數據采集平臺車很快會投入使用,今后將和第一代采集車以高低搭配的方式完成數據快速采集,同時采用靜態和動態精度驗證結合的方式,嚴格執行數據精度驗證的流程,保證原始數據的高質量,這對高精度地圖的整體質量具有關鍵的意義。

在高精度地圖自動化方面,騰訊結合在人工智能深度學習領域的積累,將自動駕駛車輛視覺感知能力與高精度地圖生產相結合,通過視覺識別和點云數據的結合,提高高精度地圖準確率。

2019年7月,騰訊與寶馬中國合作了業內第一個自動駕駛開發云項目,幫助寶馬中國建設自動駕駛高性能數據開發平臺,加速在中國市場的自動駕駛研發應用。另外,隨著自動駕駛行業深入發展,越來越多的車企、Tier1以及自動駕駛開發公司需要強大的云服務進行數據存儲、計算來支撐業務的進展。騰訊汽車云中心、高精地圖團隊和自動駕駛團隊攜手,推出自動駕駛開發云服務,在充分合法合規的前提下,提供大數據存儲以及包括IaaS、PaaS、SaaS在內的一整套專門用于自動駕駛研發的大數據云計算服務。

高精度地圖生態體系,依賴數據產品、車端應用和云端服務的良性循環。騰訊以高精度地圖數據產品為基礎,開發高精度定位、EHP等車端應用,并借助騰訊云的力量提供數據注入、高精地圖更新等云服務,構建高可靠度的高精地圖服務生態。同時,騰訊也希望有更多的車企及產業合作伙伴加入到高精地圖生態體系的建設中,共同為自動駕駛保駕護航。