高階智能駕駛“重高精地圖”的方案,由于高精地圖信息審核管理等約束而無法快速迭代推向用戶,同時(shí)也受智能駕駛硬件以及開發(fā)成本的壓力,所以飽受詬病。另外在當(dāng)前大家都喊“卷”出海的背景下“重高精地圖”的方案也是弊端多多,高精地圖作為地區(qū)以及國家安全核心數(shù)據(jù),是有嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全法規(guī)約束?!爸馗呔貓D”的方案,如果沒有高精地圖那么無法提供高階智能駕駛,就無法在海外當(dāng)?shù)匦纬?a class="article-link" target="_blank" href="/tag/%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%8C%96/">智能化的差異化;即使當(dāng)?shù)刂С指呔貓D,但是各種適應(yīng)性開發(fā)和適配也增加開發(fā)成本和時(shí)間進(jìn)度,極大拉高了門檻。
最后在海外,如果沒有高階智能駕駛,面對特斯拉海外智能駕駛方案也是無還手之力,而且特斯拉的價(jià)格殺手讓國內(nèi)一眾難以找到定位。如果這樣,國內(nèi)智能電動車出海,只有靠一張座艙智能化的牌外加靠國人內(nèi)卷出來的便宜了。所以,智能駕駛“無圖方案”是智能駕駛的必走之路,應(yīng)該讓高精地圖變成高階智能駕駛的穩(wěn)健以及安全冗余而不是前提,有高精地圖更穩(wěn)健和更安全,但不影響功能的日常使用。當(dāng)然不少主機(jī)廠都意識到了這個(gè)問題,小鵬,華為等已經(jīng)推出無圖智能駕駛,Momenta以及理想等也在暗暗發(fā)力即將推出上車,但是對于重單車智能輕高精地圖方案背后的算法和架構(gòu)大家卻是思路不相同。最近的CVPR 2023 自動駕駛研討會 (WAD)上,智能駕駛供應(yīng)商Momenta(如果有不熟悉momenta的,估計(jì)知道上汽的智己,智己已經(jīng)量產(chǎn)其智能駕駛方案)簡單的介紹了下其無圖智能駕駛算法方案以及其算法路徑圖。
其智能駕駛?cè)襟E以及其核心創(chuàng)新算法主要如下:
感知環(huán)境,主要依賴攝像頭,攝像頭基本上都是360周視覆蓋。Momenta主要依賴其DDLD-Data Driven Landmark Detection 車道線識別算法來感知運(yùn)動的邊界。
定位位置,這里的定位主要是指車輛運(yùn)動下的位置變化。Momenta主要依賴其DDPF-data driven pose fusion位置融合算法來計(jì)算定位車輛運(yùn)動時(shí)候的位置。
規(guī)控路徑,基于導(dǎo)航,環(huán)境,車輛的運(yùn)動位置去規(guī)劃路徑。Momenta主要Deep learning planning 深度學(xué)習(xí)算法來規(guī)控車輛駕駛。當(dāng)然智能駕駛算法不止以上,以上主要是點(diǎn)出Momenta的核心差異算法,下文Momenta數(shù)據(jù)驅(qū)動算法路線圖會點(diǎn)出其他算法以及他們的發(fā)展方向。
一般基于高精地圖的智能駕駛方案,車輛行駛主要是依賴高精地圖給的精度為±20厘米的車道參考線行駛,但沒有高精地圖,那么就需要車輛自己能夠確保在車道內(nèi)行駛,所以需要車輛本身能夠識別車道以及行駛的約束,所以Momenta算法發(fā)力的點(diǎn)是道路中的車道線等靜態(tài)約束的識別和構(gòu)建,類似于特斯拉BEV+Transformer,但Momenta這個(gè)方案更像是Mobileye的看家本領(lǐng)-車道線識別,另外地平線的方案也是在這方面有優(yōu)勢。
通過識別車道線以及道路標(biāo)識構(gòu)建車輛實(shí)時(shí)行駛地圖,來告訴車輛行駛約束,但車輛是運(yùn)動的,車輛的實(shí)時(shí)運(yùn)動需要與實(shí)時(shí)行駛地圖匹配和定位。Momenta通過采集車輛運(yùn)動執(zhí)行器以及姿態(tài)的傳感器輪速傳感器,轉(zhuǎn)向角,IMU,電機(jī)轉(zhuǎn)速等信息融合算法來實(shí)現(xiàn)車輛在實(shí)時(shí)地圖中定位。
有了實(shí)時(shí)地圖信息以及車輛本身運(yùn)動信息那么再結(jié)合其他道路使用者信息,規(guī)控算法進(jìn)行車輛行駛的路徑規(guī)劃,高階智能駕駛得以實(shí)施。
以上為momenta"無圖"智能駕駛算法的總體思想和核心算法。
總體來講是一個(gè)比較優(yōu)化的迭代方案,當(dāng)前智能駕駛算法發(fā)展最怕的就是推倒重來,也是這次智能駕駛洗牌發(fā)生最常見的事情,算法推倒重來,巨大的數(shù)據(jù)標(biāo)注失效,需要再次按照新算法來數(shù)據(jù)標(biāo)注,造成巨大的成本和時(shí)間損失。
Momenta的算法路徑圖也體現(xiàn)的是一個(gè)迭代的概念,基于傳統(tǒng)識別,跟蹤,預(yù)測,定位各個(gè)算法分開再融合的概念,這個(gè)算法本質(zhì)上一直延續(xù)到2023年底,Momenta計(jì)劃是2025年中旬走向新的融合算法。
目前國內(nèi)大部分基于高精地圖的高階智能駕駛領(lǐng)航輔助都是采用類似于上圖momenta 算法2.0的方案,這種成熟方案可以在更少的AI算力和更簡單的算法下,實(shí)施相對穩(wěn)健安全的高階智能駕駛,但是拓展性差,無法進(jìn)行快速的場景和地區(qū)拓展。而去圖化的算法,有類似于Momenta識別靜態(tài)道路環(huán)境,采取實(shí)時(shí)建圖的方式,也有特斯拉用occupancy算法來圈定自動駕駛車輛環(huán)境中的動靜態(tài)駕駛約束方式(點(diǎn)擊了解《智能駕駛-城市領(lǐng)航輔助必備的BEV以及Occupancy networks》),當(dāng)然Momenta方式更加輕量化和符合中國的算法迭代;但特斯拉的occupancy算法會更加一體化。
總的來說,無圖是趨勢!但無圖不代表高精地圖沒有出路了,在科技世界里面都在尋求一個(gè)體驗(yàn),價(jià)格的平衡,每個(gè)平衡點(diǎn)都有位置和市場。
前沿的技術(shù),更加關(guān)注性能和效率;成熟的技術(shù)更關(guān)注質(zhì)量和價(jià)格。前沿技術(shù)吸引更多的愛好者發(fā)燒友;成熟的技術(shù)可以做好質(zhì)量和價(jià)格讓更多的大眾使用。所有,各方也不必過度擔(dān)心,大家可以差異化競爭,而不是你死我活的內(nèi)卷。參考文章以及圖片
- CVPR 2023 WAD Keynote - Jiyang Gao, Momenta*未經(jīng)準(zhǔn)許嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載和摘錄-獲取參考資料方式: