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丰田正研发开源自动驾驶高精地图,意图抢占200亿市场

2019-03-13 09:27
智车科技IV
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据外媒报道,丰田研究所-高级开发公司(TRI-AD)与CARMERA公司澳门威尼斯人博彩官网合作,将联手进行一项概念验证,验证有关为城市道路和路面研发基于摄像头的高精(HD)地图的概念。

丰田自动驾驶技术研发公司TRI-AD

一年前,日本汽车大厂丰田在东京成立一家丰田先进技术开发研究院("Toyota Research Institute-Advanced Development":TRI-AD)的新公司,以期加快自动驾驶领域的前沿技术研发。

TRI-AD 主要承载着四条使命:1.通过对数据处理能力的利用,创造一套连接科研与商业化的、高效的软件流程;2.加强与丰田美国研究院的合作,有效将研究成果与产品开发联系起来;3.加强与丰田集团在前沿技术研发领域的合作;在全球范围内招募和聘用顶级澳门威尼斯人线上娱乐场师,同时培养和协调丰田集团内的优秀人才。

截止今天,创办一年的 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。

TRI-AD团队有四种方法实现车辆的定位:1.利用空间视图+卫星导航:对于自动驾驶汽车所需的地图,GPS 数据精度是远远不够的,需要做到至少十厘米左右的精度。通过访问免费的卫星图像生成,结合人工智能技术,可以绘制绝对精确的每个国家的道路,每一个胡同,每个土路等尽可能多的提炼信息。2.利用谷歌和苹果地图现有数据,借助真实车辆的数据优势,采集并计算出三维超精确的图像。3.构建虚拟交通世界,世界上的每条街道都可以像计算机一样精确地成像。4.组成世界上最大的测试车队,丰田销售大约10万辆装备汽车行驶数据传感器的车辆,数据可以匿名提供通信数据上传的云端。

四维地图是自动驾驶的核心,世界各地的公司正忙着积累地图数据,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制图公司”的传感器孤岛中,坐在他们的孤岛中并通过专有渠道访问,数据无法增强和补充其他此类集合。如果有一个开源地图,指导未来自动驾驶汽车的地图将不会通过谷歌,苹果,百度或TomTom提供,而是通过地图平台免费提供,如Linux,MySQL,Apache和其他开放式数据库源程序,丰田的开源地图项目称为AMP。

开源是一种趋势,不过一个传统汽车制造商有何能力去涉足制图行业?所以,他们找到了CARMERA公司。

CARMERA是美国的一家创业公司,该公司致力于打造世界上最强大的实时街道级智能平台来实现城市自动化,并使任何人都可以访问,Voyage是其客户之一。同时,CARMERA自主地图可实时向自动驾驶汽车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。

CARMERA在东京市中心的特征检测图像

与CARMERA合作基于摄像头的高精地图

TRI-AD和CARMERA公司澳门威尼斯人博彩官网,将联手进行一项概念验证,验证有关为城市道路和路面研发基于摄像头的高精(HD)地图的概念。此次合作是实现TRI-AD开放式软件平台概念的第一步,该平台概念名为自动化地图平台(AMP),结合从参与该平台公司的车辆收集的数据生成高精地图,以扩展高度自动驾驶。

自动驾驶需要非常可靠的道路信息,而此类信息需要基于高精地图数据。尽管目前人们正在创建高速公路高精地图,但是覆盖率仍不到全球道路网络的1%,接下来的挑战是为城市地区和高速公路网络以外的地方道路创建和维护地图。

在此次概念验证中,两家公司将把摄像头安装在丰田测试车上,以便在未来几个月内让测试车在东京市中心收集数据。安装在测试车上的摄像头使用了丰田主动安全组合套装Toyota Safety Sense(TSS,全球范围内出售的丰田汽车都安装了该套装)。从TSS中收集来的图像和其他数据将在CARMERA的实时平台上进行处理,以自动生成高精地图数据。此外,通过在丰田测试车上安装商用“行车记录仪”,该项目还会演示从其他广泛图像和数据来源如何自动生成地图,而且此类来源不配备TSS。该过程借鉴了CARMERA的经验,CARMERA通过与专业车队在纽约市等其他复杂环境中进行安全监控合作,收集、生成了数百万英里的驾驶视频。

TRI-AD / CARMERA在东京市中心的车辆摄像头制作地图

通过将本项目中使用的技术与自动生成的地图以及如今的数字地图相结合,未来将有可能为自动驾驶车辆提供更加可靠的道路信息。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。

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用测绘车辆,以及可靠的高清地图创建的漫长手动过程。这种通过相机数据自动生产地图的方法,如果可靠性有足够的保证,那么这就在很大程度上节省了制图成本。但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,仍需要不断验证。



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