「打敗」Google 無人車,三菱電機開闢下雪天自動駕駛新路徑

作者 | 發布日期 2017 年 10 月 24 日 8:45 | 分類 AI 人工智慧 , 環境科學 , 自駕車 follow us in feedly

在通往達成自動駕駛的路上,其中之一的障礙,就是極端天氣,例如下雪。



2015 年,Google 公開承認,儘管自動駕駛汽車安裝各式各樣的高精度感測器,仍逃不開變幻莫測的天氣條件下繪圖和導航的道路難題。曾經,為了克服雨天路況,Google Waymo 團隊為鏡頭感測器加裝雨刷,但全面即時掌控路況還是很難。

日前,一家公司邁出更遠的一步。

有趣的是,方案的源頭並非專注自動駕駛的技術企業、也不是車廠,而是日本老牌電器公司三菱電機(Mitsubishi Electric,ME)。

可以想像,下雪對自動駕駛系統需要感知的路面車道線、辨識等資訊將帶來「災難性」的毀滅。就像蓋上一條白色毯子,雪會覆蓋掉非常多幫助車輛安全駕駛的資訊。三菱電機開發的技術,則透過「位置資訊增強」演算法,用 GPS 資料糾正天氣對路面探測造成的影響。

幾乎所有人都聽過三菱電機的名字,在日本,自 1980 年代起,三菱電機因電視和錄影機產品線成為當地家喻戶曉的品牌,如今這兩條產品線已停產,三菱電機的核心業務轉向機器人等工業自動化產品以及 AI 產業鏈。

時間可追溯到今年 3 月召開的德國漢諾威國際資訊及通訊技術博覽會(CeBIT),三菱電機發表了基於 AI 的行動繪圖系統(Mobile Mapping System,MMS)。據了解,MMS 利用鏡頭和其他感測器建立「高精度動態 3D 地圖,用來提供道路和周邊物體資訊」。

官方介紹,這個繪圖系統的感測器能整合到任何家用車車身,並建立點雲圖。雷射在掃描障礙物同時,系統會依賴三菱的 AI 技術繪製反射得到的資料成地圖。據悉,透過駕駛時使用雷射雷達、鏡頭和 GPS 感測器,系統的即時繪圖精確度已達 10cm 甚至更高水準。三菱電機希望,這個系統未來能應用在自動駕駛,甚至更多場域。

透過車載感測器即時高精度地圖資料生成,這其實不是什麼新技術,三菱電機有什麼不同呢?據了解,利用三菱提供的演算法和感測器硬體配置,MMS 系統能比以往繪圖系統的地圖生成速度快 10 倍,且成本更低。

據三菱介紹,最大的不同點在於系統的「差異化擷取」技術,能自動辨識與上次繪製的地圖不同,或說變了的地方再繪製。

這樣一來,系統只傳送和更新變化的路況資訊,而不是每次都重做大量的高精度地圖資料,這將大大提高傳統意義高精度地圖的繪製效率,同時降低資源投入和成本。

當然,因為搭載的感測器與市面繪圖系統無異,MMS 系統也不可規避地面臨下雪探測失靈的繪圖難題。為了攻克這個技術難點,三菱開發了一種名為「公分級增強服務」(CLAS)的定位手段,基於日本準天頂衛星系統(QZSS),而三菱電機是這個國家級專案的主要政府承包商。

CLAS 補足 MMS 的技術空缺。具體而言,CLAS 從衛星抓取資料,基於地面感測器辨識車輛位置,然後再利用「位置增強」演算法進行誤差糾正。通常而言,衛星精確度在 10 公尺左右,而 CLAS 的演算法能將這個數字進一步最佳化到公分級。

近期一個關於自動駕駛的分析報告指出,自動駕駛技術具備可行性的前提是,車輛對周邊環境的感知精準度應保持在 25cm 以內。據 CLAS 的資料,其水平精確度 12cm,垂直精確度 24cm。

所以總地來說,將 MMS 3D 繪圖系統與更精確的位置感知相結合,一定程度上,自動駕駛系統可不需要辨識車道線來做駕駛決策。目前三菱已成功利用 MMS 系統訓練車輛在下雪天繞過圓錐路障,公司也計劃在此基礎進行更深度的測試研發。

CLAS 實地測試始於 9 月 19 日,官方表示,該服務將於 2018 年 4 月全面開放。儘管 CLAS 能與 MMS 整合,有望加速日本自動駕駛汽車的技術落地。不過據了解,初期 CLAS 服務將主要用於為日本駕駛員、行人和相關商業業務提供更精準的定位導航。

據悉,目前三菱電器正積極與政府洽談,並與日本大型貨運公司大和接洽,希望將 MMS 系統部署在後者的貨運卡車上,以持續收集資料更新地圖。業界還有人建議三菱將 MMS 部署在警車及其他城市流通的功能車輛。

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:影片截圖)

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