当前,普通的导航地图已经不能满足智慧交通、智慧轨道下的智能化建设发展,由此衍生出的高精地图新型产品就显得尤为重要。
下面一起来看一下高精地图的实际应用究竟是怎样的?
高精地图在无人驾驶领域的作用
跟人类驾驶员的驾驶过程一样,自动驾驶也需要经过感知、高精定位、决策、控制四个步骤。人类的感知通过眼睛、耳朵,自动驾驶则通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头、惯导系统等传感器。接着是高精定位,人通过将看到听到的环境信息与记忆中的信息对比,判断出自己的位置和方向,自动驾驶则需要将传感器搜集的信息跟储存的高精地图对比,判断位置和方向。
最后人类驾驶员思考判断后操控汽车开向目的地。自动驾驶通过人工智能算法决策做出车道及路径规划,给制动、转向、加速等控制器下达指令,控制车辆开往目的地。在自动驾驶过程中,高精地度起到了高精度定位、辅助环境感知、规划与决策等功能。
高精度定位:把自动驾驶汽车上传感器感知到的环境信息与高精地图对比,得到车辆在地图中的精确位置,这是路径规划与决策的前提。
辅助环境感知:在高精地图上标注详细道路信息,辅助汽车在感知过程中进行验证。比如车辆传感器感知到前方道路上的坑洼,可以在跟高精地图中数据对比,如果地图中也标记了同样的坑洼,就能起到验证判断的作用。
规划决策则:是利用云平台了解传感器感知不到区域(比如几公里外)的路况信息,提前避让。
高精地图与普通导航地图的区别
高精地图与现在常见的导航地图(比如车载导航地图)相比有很大不同,主要体现在使用者不同、用途不同、所属系统不同、要素和属性不同。导航地图的使用者是人,用于导航、搜索。而高精地图的使用者是计算机,用于高精度定位、辅助环境感知、规划与决策。
因此导航地图在车内属于车载信息娱乐系统,带显示屏,而高精地图属于车载安全系统,不需要屏幕。要素跟属性方面,导航地图仅包含简单道路线条、信息点(POI)、行政区划边界,而高精地图包含详细道路模型,包括车道模型、道路部件、道路属性和其他的定位图层。
高精地图等商业模式
转变交付模式,图商转型服务商
动态地图需要实时更新,这使得图商传统的销售离线的license的商业模式开始出现转变。为了满足高精地图的实时更新,需要多级采集体系,采用自由采集体系、行业采集体系、社会采集体系多方融合的方式来完成。
自由专业采集体系是图商自己的高精专业采集车、全景ADAS采集车上路采集,方法跟第一步静态高精地图的生产一样。其次是行业采集生态,如物流车、出租车等车辆上的GPS、摄像头等传感器能传回实时的道路轨迹和路况信息,这也是现在导航地图中采集交通动态信息的方法之一。
高精地图需要实时更新的特性打破了过去图商只是向主机厂或者车载信息娱乐企业销售License的商业模式,开始向地理信息数据服务商转型。而且重要性也大幅上升,传统汽车中,导航地图只是车主选配的功能。在自动驾驶汽车里,高精地图是不可或缺的核心部件。
转变合作模式,高精地图向C端延伸
除了向车厂或者自动驾驶出行服务商提供地理信息数据服务这种B端的业务,高精地图也会向C端延伸。
因为地图是用户获取信息的核心入口之一,特别是在自动驾驶这种场景下,乘客通过车载地图搜索周边的商店、酒店、电影院等,选为目的地后让车辆自动行驶过去。甚至可以直接在地图上查看商店的评价,并下单支付,实现流量的多途径变现,从而将现在移动互联网的生态完美的移植到自动驾驶时代。
高精地图作为无人驾驶领域的稀缺资源以及刚需,在整个领域扮演着核心角色,可以帮助汽车预先感知路面复杂信息,如坡度、曲率、航向等,结合智能路径规划,让汽车做出正确决策。由于高精地图涉及到国家安全等多方面因素,目前拥有导航电子地图甲级资质的企业一共只有14家,且短时间内较难开放更多的牌照,阿里、腾讯、百度纷纷通过收购图商的方式拿到该资质。
另外,高精地图的商业模式正逐步从图商转地理信息数据服务商转型,在此过程中还有很多问题需要克服,尤其是在后续地图服务费收取的问题上。
由于该商业模式还在探索中,因此很难给出准确的市场规模估计。假设仅通过向车厂(或出行运营商)按年收取服务费,2017年国内汽车保有量是2.17亿辆,按每辆车每年收100元服务费,市场规模超过200亿元。当然,这只是一个简单的假设,后面探索的道路还有很长。
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