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一张图“破局”AVP量产难题

发布时间:2021-09-02  阅读次数:281    
       “从APA到AVP量产进程正在加速,各大主机厂都在加快推动L4级AVP(自动代客泊车)系统的量产。” 在2021年度(第十二届)高工智能汽车开发者大会上,易图通产品拓展与策略总监汤咏林发表演讲如此表示。


易图通产品拓展与策略总监汤咏林

      去年开始,包括长安、长城、小鹏、一汽红旗在内的各大车企都在推动APA功能的迭代升级,包括全场景自动泊车、记忆泊车、遥控泊车等APA的升级版泊车方案陆续成为了主流车型的量产配置。

      不过,汤咏林表示,AVP(自动代客泊车)真正大规模商业落地还面临着政策法规、技术、精准定位等诸多的难题。比如,自主泊车需要有地图信息来做自动驾驶的全局定位和导航,然而当前停车场高精地图的采集方案效率低下、采集成本较高,导致大多数城市的停车场还未实现高精地图的全覆盖。

      现阶段,AVP的技术路线主要有单车智能、场端智能和车路协同三类,大部分车企主要以单车智能为主。但是,自主泊车量产车需要确保95%以上的场景适配和绝对安全,这对于量产车的感知系统要求非常高,并且需要大量的实车测试、量产经验等。

      汤咏林认为,车场协同式AVP(简称C-AVP)将是未来的主流趋势,“单车智能可以在特定场景下实现AVP功能,但真正量产级L4级AVP需要车、场、云等相结合。”


一、AVP规模化量产的难题

      过去几年,行业内一直采用两条技术路线并行研发AVP。其中,大多数车企都是基于单车智能技术,通过车端的软硬件技术(包括定位、地图等)来实现泊车功能,但这种方式对于场景的认知有限,且对车端的感知能力要求较高。

      另外一种则让车辆与停车场基础设施进行通信,从而实现协同进行路径规划和行为决策,通过场端感知、IT和通信技术取代车端多传感器、高算力控制器的高成本方案。

      汤咏林认为,影响AVP规模化量产最为关键的瓶颈在于融合感知能力与精准定位。无论是单车智能,还是车路协同的技术路线,地图在泊车场景中扮演着极为重要的作用。

      比如遥控泊车,车主在近距离可以通过遥控操作,很大程度上就是依赖于地图导航路径规划、检索、渲染诱导信息等。

      当前,我国的停车场结构差异大、属地管理复杂,同时场内的标线规划和停车设施数据也没有实现统一管理。尤其是在复杂、多层的停车场,GNSS信号达不到技术要求,车辆根本无法得知自己所在的位置,也无法根据位置变化描绘出车辆的行为轨迹。

      即便在GNSS 信号良好的地面停车场,定位精度也容易产生偏差,狭窄的停车场行车道内,极容易发生事故。

      因此,大部分业内人士认为,AVP的实现需要高精地图。比如寻找空停车位的自动驾驶汽车必须知道它在地图上的位置,而停车同样需要精准的地图和定位算法。

      众所周知,从最初的超声波雷达到现在的自动泊车功能,每一次迭代都离不开传感器+融合算法+通信技术等各方面技术的成熟。AVP作为高级自动驾驶实现商业化落地的“第一站”,要求系统必须拥有处理复杂场景、实时捕捉周围车辆状态和障碍物动态等能力,这些都需要借助地图信息来进行全局与局部定位和导航。

      汤咏林介绍,AVP场景闭环涉及车位可用、自主泊车、规避障碍、自主提车、脱困处理等,高精地图在这其中不仅能够作为传感器使用,还能够清晰了解停车场的停车信息及道路信息,并架设车、路、场、环境等应用的桥梁。

      不过,现实当中,高精地图“上车”还面临着法规、成本等诸多的制约,同时高精地图在原始数据采集、更迭和数据库系统建立等方面也存在很大的困难。


二、如何破解C-VAP的地图难题?

      停车位是汽车休憩之所,泊车是用户每天都需要面对的场景,使用率远高于目前以高速公路为主的L2系统,能够明显提升用户体验。

      今年开始,各大车企清楚看到,如果依赖停车场改造,覆盖率可能永远达不到100%。因此,包括小鹏、威马等车企开始寻求通过教学、学习、复现等流程,最终实现无人自主学习泊车、记忆泊车等APA的升级版功能。

      比如,小鹏P7在记忆泊车过程中,会开启包括10个高感知摄像头和4个环视摄像头,记录下包括路面、墙壁等周围场景的关键信息,并且采用语义地图和匹配算法,实现实时厘米级高精度定位。

      与单车智能路线相比,C-AVP将车、场、云端、手机等形成了联动,能够解决车端感知水平和技术路线不一的问题,还能够依靠原有的停车场基础设施有效解决车辆在场端的“脱困”,利用“上帝视觉”与车辆的感知系统相结合,将现在大众已经接受的商业模式打通。

      在C-AVP系统当中,高精地图是智能网联的关键信源,利用高精地图的道路基础线网络、车道级道路网络、路面标线和设施等,可以实现检索、路径规划、自主定位、自主泊车等功能。

      汤咏林介绍,AVP与C-AVP的地图存在一定的差距,比如停车场设施的内部改造,不仅需要将标线、定位标记等进行重新的统一管理,还要做车位预约及ODD范围的划分。

      总体来看,C-AVP地图的关键就是要做到地图质量控制、场内外地图衔接、地图众包与更新、地图与定位匹配协调、车/场/云/APP“一张图”、各技术路线C-AVP地图兼容,十分考验图商的技术能力。

      比如场内外地图衔接,停车场所用的是高精地图,但停车场之外则没有实现高精地图覆盖,采用的依然是导航图,这需要图商将室内室外、停车场内外的高精图和导航图进行衔接匹配。


      而所谓的车/场/云/APP一张图,指的是智能汽车实现C-AVP需要停车场高精地图的指引,才能快速找到车位并完成自动泊车入位,而用户与停车场运营同样也需要一张停车场的“地图”,能够从手机APP与停车场运营平台上查询车停在哪个车位,从而快速找到爱车。

      汤咏林介绍,目前车端、场端、云端、APP采用的地图均不一样,市场上还没有可以兼容车、场、云、APP以及各种技术路线的“图”,原因在于这需要“图商”将特征图、矢量图、语义地图、栅格地图等统一,十分考验“图商”的技术储备、软件引擎等能力。

      易图通作为中国三大图商之一,可以为自动代客泊车系统提供含有全要素信息的厘米级停车场高精地图,已经实现了车/场/云/APP一张图,以及场内外地图的衔接等,在高精地图产业处于领先地位。

      近年来,国内不少企业蜂拥而至,申请甲级测绘资质单位并拿到导航电子地图的入场券。不过,在已经获得甲级测绘导航电子地图资质的近三十家单位中,根据高工智能汽车研究院的跟踪数据显示,目前仅有高德、四维图新、百度、易图通、中海庭五家公司拿到了高级辅助驾驶地图审图号,具备真正可商业化的能力和资格。

      另外,需要特别提及的是,在7月30日晚上同期举办的高工智能汽车金球奖颁奖仪式上,易图通还获得了2021年度高工智能汽车金球奖——智能驾驶(高精地图类)领先竞争力供应商奖项。

      汤咏林表示,易图通已经拿下了包括中国一汽、北汽在内的多家车企的AVP项目定点,有望明年下半年逐步开始量产交付。



文章来源于:高工智能汽车公众号