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自动驾驶 高精地图_自动档车正确驾驶方法

   日期:2022-06-19     来源:网络整理    作者:汽车网  联系电话:浏览:234    
核心提示:丰田自动驾驶技术研发公司TRI-AD终于开始有大动作,希望打造开源自动驾驶高精度地图,帮助未来行驶车辆的定位,瞄准了地图行业200亿市场。自动驾驶需要非常可靠的道路信息,而此类信息需要基于高精地图数据。而且通过从世界各地商用车辆获取数据以生成高精地图,将可以在所有道路上实现自动驾驶。

【中国智能制造网企业新闻】据外媒报道,丰田研究院-开发公司(TRI-AD)与CARMERA公司宣布合作自动驾驶 高精地图,共同进行概念验证(proof-of-concept)高清)相机地图。

丰田自动驾驶技术研发公司TRI-AD

一年前,日本主要汽车制造商丰田在东京成立了一家名为丰田先进开发研究所 (TRI-AD) 的新公司,以加速自动驾驶领域前沿技术的研发。

TRI-AD 主要承载四项使命:1.利用数据处理能力创建一套链接科研和商业化的软件流程;2.加强与丰田美国研究所的关系自动驾驶 高精地图,以有效地将研究成果与产品开发联系起来; 3.加强与丰田集团在尖端技术研发领域的合作;在范围内招聘和聘用工程师,同时在丰田集团内部培养和协调人才。

时至今日,成立一年的TRI-AD终于开始大动作,希望打造开源的自动驾驶高精度地图,助力未来车辆定位,旨在地图行业的 200 亿市场。

TRI-AD团队有四种方法来实现车辆定位:1.使用空间视图+卫星导航:对于自动驾驶汽车所需的地图,GPS数据的准确性还远远不够,需要至少精度在十厘米左右。通过免费卫星图像生成,结合人工智能技术,可以用尽可能多的精细信息绘制每个国家的道路、每条胡同、每条土路等。 2.利用谷歌和苹果地图已有数据,利用实车数据优势,采集计算3D超图。 3.建立一个虚拟的交通世界,世界上的每条街道都可以像计算机一样被成像。 4.作为全球最大的测试车队,丰田销售约10万辆配备车辆行驶数据传感器的车辆,数据可以匿名提供到上传通信数据的云端。

4D 地图是自动驾驶的核心,世界各地的公司都在忙于积累地图数据,但随后数据主要集中在“原始设备制造商、远程信息处理公司和地图公司”的传感器孤岛中并且通过专有渠道访问,数据不能增加和补充其他此类集合。如果有开源地图,引导未来自动驾驶汽车的地图将无法通过谷歌、苹果、百度或 TomTom 获得,而是可以通过 Linux、MySQL、Apache 等开放数据库源等地图平台免费获得,丰田的 The开源地图项目称为 AMP。

开源是一种趋势,但传统汽车制造商如何涉足图形行业?于是,他们找到了 CARMERA。

CARMERA 是一家总部位于美国的初创公司,它构建了世界上最强大的实时街道级智能平台,以实现城市自动化并使任何人都可以访问它们,而 Voyage 是其客户之一。同时,CARMERA自主地图可以为自动驾驶汽车实时提供高清地图和导航关键数据。专有数据通道符合用户特定的本地化、验证、路径规划和模拟实施,这与 TRI-AD 团队的目标不谋而合。

与 CARMERA 合作开发基于相机的高精度地图

TRI-AD 和 CARMERA 宣布,他们将合作开发基于摄像头的高清 (HD) 城市道路和人行道地图的概念验证。此次合作是朝着实现 TRI-AD 开放软件平台概念迈出的一步,该平台称为自动地图平台 (AMP),该平台结合了从参与平台的车辆收集的数据,以生成高清地图以扩展高度自动驾驶。

自动驾驶需要非常可靠的道路信息,需要基于高清地图数据。虽然目前人们正在制作高速公路的高清地图,但覆盖率仍不到路网的 1%,接下来的挑战是为高速公路网之外的市区和地方道路创建和维护地图。

在此概念验证中,两家公司将在丰田测试车辆上安装摄像头,以便测试车辆在未来几个月内在东京市中心收集数据。安装在测试车上的摄像头使用了 Toyota Safety Sense(TSS,安装在该范围内销售的所有丰田汽车上)。从 TSS 收集的图像和其他数据将在 CARMERA 的实时平台上进行处理,以自动生成高清地图数据。此外,通过在丰田测试车辆上安装商用“行车记录仪”,该项目将演示如何从不配备 TSS 的各种其他图像和数据源自动生成地图。该过程借鉴了 CARMERA 的经验,CARMERA 通过与专业车队合作,在纽约市等其他复杂环境中进行安全监控,收集并生成了数百万英里的驾驶视频。

通过将本项目中使用的技术与当今自动生成的地图和数字地图相结合,未来将有可能为自动驾驶汽车提供更可靠的道路信息。通过从世界各地的商用车辆中采集数据来生成高清地图,自动驾驶将在所有道路上成为可能。

总结

目前,自动驾驶地图开发依赖于部署数量有限的昂贵的专业地图车辆和冗长的手动过程来可靠地创建高清地图。这种从相机数据中自动生成地图的方法,如果可靠性得到充分保证,那么这在很大程度上节省了建图的成本。但是,摄像头数据的真实性、人工智能技术的可靠性以及如何解决地图更新问题,还有待不断验证。

 
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