我们试乘了一辆低成本打造的自动驾驶小巴车……

在云栖大会期间,我们试乘了一辆电动小巴车。

电动、小巴当然没什么好奇的,重点是这个小巴车是支持自动驾驶的。

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简单来说,这套技术路径和传统多激光雷达,那种土豪级别的技术路径还是有些不同的。传统激光雷达叠加的方案,是在传统地图的基础上,通过激光雷达尽可能详细的、时刻扫描汽车周边的环境,形成立体的点阵图,比如用激光雷达扫描到自动驾驶汽车旁边有一个电线杆,或者是旁边一米就是路肩。

而这套技术路径则更强调高精度地图,和厘米级定位。所以,说它低成本,则是对定位和地图本身提出了非常严格的要求。地图一定要准,路肩和车道线会有多少厘米的距离,定位不能漂,至少要在厘米级吧,否则在地图上你已经显示为撞墙了,那这辆车更是没办法自动驾驶了……

按理说,如果高精度定位足够稳定以及准确的话,其实是完全不需要更多的激光雷达的?最起码不再需要那么多昂贵的64线雷达了,所以这也是这项研究的一个方向,一个目的,测试简易激光雷达方案+高精度地图+厘米级定位的应用。

工程师在这辆汽车的前面只放置了一个 16 线的激光雷达,一个毫米波雷达,前挡风玻璃还用了一个前置的摄像头,他们来负责前方检测流动的人群和障碍。在整个试乘体验的环节,这辆车的循迹路线还是蛮流畅的——它从一个固定的道路右侧出发,前进几百米,拐弯,加速,减速,甚至要在一个十字路口进行掉头回到出发位置……

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整个乘坐过程平淡而紧张,主要是因为在行驶过程中,这辆自动驾驶小巴车会有不停的介入刹车的小动作,行驶的感觉不太线性。不过这倒不是本次试乘体验的重点……

这应该是一个被设定好的体验路线,工程师坐在驾驶位,在过程中随时准备介入刹车动作。不过在这次体验环节确实有一点点小小的意外——在一个十字路口掉头的时候,这辆车按照原先设定好的路线进行精确的掉头动作。谁知道在这个路口,今天安保人员在汽车的循迹路线上放置了一个简易的活动指示牌,前置雷达并没有识别到,掉头的过程中工程师介入刹停汽车后又重新打开自动驾驶功能。

这辆车由千寻位置和清华大学苏州汽车研究院联合打造。千寻位置的主要作用就是提供厘米级的高精度定位服务,而其他汽车感知环境、改造汽车系统,前进刹车控制等工作则苏州汽车研究院提供技术。

正是因为使用了千寻位置提供的厘米级定位服务,他们才可以让这辆自动驾驶小巴安然无恙的跑起来,而如果使用传统 GPS 定位,在这样的复杂环境下根本达不到所要求的精度,那就需要补足更昂贵的激光雷达。

千寻位置不光有面向自动驾驶汽车的高精度定位。在发布会上,千寻位置还发布了千寻魔方 2.0、千寻云迹以及面向智能手机终端的整合解决方案。

千寻魔方 2.0 是一款低成本的高精度定位模组解决方案,包括「硬件和服务」,硬件是与泰斗、MTK 等主流芯片厂商合力打造,服务和定位技术则是千寻位置提供。这套方案的优势在于客户不需要在分别寻找芯片、定位天线以及基带,找到千寻魔方 2.0,他们就已经提供了一整套的定位套餐。

由于千寻魔方 2.0 的低成本和小体积,这款产品可以适用在更多的场景,比如放在无人机、自动驾驶汽车、共享单车甚至是平板手机等产品里。在发布会现场,我们看到了千寻展出的 HTC U11 手机以及 ofo 小黄车。通过高精度定位,千寻魔方 2.0 可以提供在手机软件应用中的准确性,而对于 ofo 小黄车,它有助于电子围栏的设立。

根据官方说法——千寻魔方 2.0 可帮助各类终端实现 1 米左右的高精准定位,初始定位时间缩短至 3 秒左右。

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而千寻云迹服务则是为了满足消费类厂商对精准定位服务的「个性化」需求,提供高精度 GNSS+INS(高精度位置数据+高精度姿态数据)后处理服务。

千寻位置提到,此前,绘制一张高精度地图需自购采集车、自建基站、购买专业后处理软件,并安排专人操作与维护。在接入千寻云迹服务后,厂商无需以上流程,就可处理从使用高精度定位服务终端上获取的位置、姿态等信息。

「通过事后差分、正向滤波、反向平滑等算法的处理,我们就能为合作伙伴生成一张『专有图层』。通过与第三方图商提供的通用图层的叠加,合作伙伴就能得到一张突出他们核心信息的高精度地图,用以精准提高生产效率,提升客户体验。」

千寻位置网络,是阿里巴巴和中国兵器工业集团公司共同出资组建的公司,注册资本 20 亿,双方各持股 50%。千寻位置基于北斗卫星系统(兼容 GPS、GLONASS、Galileo)基础定位数据,利用遍及全国的 1450 个地基增强站及自主研发的定位算法,通过互联网技术进行大数据运算,为用户提供精准定位及延展服务。

千寻位置 CEO 陈金培提到——千寻位置不会自己造终端,而是提供云平台和服务,借此来赋能行业的合作伙伴。而随着各类使用场景的加速成熟,IoT 产业已进入新的发展阶段,互联网、云计算、精准定位服务作为产业的三大基础设施,必须进一步提升发展水平,赋予万物更强的感知能力,共同在未来 3 到 5 年,推进人类生产方式全面演进到「机器人时代」。

 

图片来自网络

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