「打败」Google 无人车,三菱电机开闢下雪天自动驾驶新路径

「打败」Google 无人车,三菱电机开闢下雪天自动驾驶新路径

在通往达成自动驾驶的路上,其中之一的障碍,就是极端天气,例如下雪。

2015 年,Google 公开承认,儘管自动驾驶汽车安装各式各样的高精度感测器,仍逃不开变幻莫测的天气条件下绘图和导航的道路难题。曾经,为了克服雨天路况,Google Waymo 团队为镜头感测器加装雨刷,但全面即时掌控路况还是很难。

日前,一家公司迈出更远的一步。

有趣的是,方案的源头并非专注自动驾驶的技术企业、也不是车厂,而是日本老牌电器公司三菱电机(Mitsubishi Electric,ME)。

可以想像,下雪对自动驾驶系统需要感知的路面车道线、辨识等资讯将带来「灾难性」的毁灭。就像盖上一条白色毯子,雪会覆盖掉非常多帮助车辆安全驾驶的资讯。三菱电机开发的技术,则透过「位置资讯增强」演算法,用 GPS 资料纠正天气对路面探测造成的影响。

几乎所有人都听过三菱电机的名字,在日本,自 1980 年代起,三菱电机因电视和录影机产品线成为当地家喻户晓的品牌,如今这两条产品线已停产,三菱电机的核心业务转向机器人等工业自动化产品以及 AI 产业链。

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时间可追溯到今年 3 月召开的德国汉诺威国际资讯及通讯技术博览会(CeBIT),三菱电机发表了基于 AI 的行动绘图系统(Mobile Mapping System,MMS)。据了解,MMS 利用镜头和其他感测器建立「高精度动态 3D 地图,用来提供道路和周边物体资讯」。

官方介绍,这个绘图系统的感测器能整合到任何家用车车身,并建立点云图。雷射在扫描障碍物同时,系统会依赖三菱的 AI 技术绘製反射得到的资料成地图。据悉,透过驾驶时使用雷射雷达、镜头和 GPS 感测器,系统的即时绘图精确度已达 10cm 甚至更高水準。三菱电机希望,这个系统未来能应用在自动驾驶,甚至更多场域。

透过车载感测器即时高精度地图资料生成,这其实不是什幺新技术,三菱电机有什幺不同呢?据了解,利用三菱提供的演算法和感测器硬体配置,MMS 系统能比以往绘图系统的地图生成速度快 10 倍,且成本更低。

据三菱介绍,最大的不同点在于系统的「差异化撷取」技术,能自动辨识与上次绘製的地图不同,或说变了的地方再绘製。

这样一来,系统只传送和更新变化的路况资讯,而不是每次都重做大量的高精度地图资料,这将大大提高传统意义高精度地图的绘製效率,同时降低资源投入和成本。

当然,因为搭载的感测器与市面绘图系统无异,MMS 系统也不可规避地面临下雪探测失灵的绘图难题。为了攻克这个技术难点,三菱开发了一种名为「公分级增强服务」(CLAS)的定位手段,基于日本準天顶卫星系统(QZSS),而三菱电机是这个国家级专案的主要政府承包商。

CLAS 补足 MMS 的技术空缺。具体而言,CLAS 从卫星抓取资料,基于地面感测器辨识车辆位置,然后再利用「位置增强」演算法进行误差纠正。通常而言,卫星精确度在 10 公尺左右,而 CLAS 的演算法能将这个数字进一步最佳化到公分级。

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近期一个关于自动驾驶的分析报告指出,自动驾驶技术具备可行性的前提是,车辆对周边环境的感知精準度应保持在 25cm 以内。据 CLAS 的资料,其水平精确度 12cm,垂直精确度 24cm。

所以总地来说,将 MMS 3D 绘图系统与更精确的位置感知相结合,一定程度上,自动驾驶系统可不需要辨识车道线来做驾驶决策。目前三菱已成功利用 MMS 系统训练车辆在下雪天绕过圆锥路障,公司也计划在此基础进行更深度的测试研发。

CLAS 实地测试始于 9 月 19 日,官方表示,该服务将于 2018 年 4 月全面开放。儘管 CLAS 能与 MMS 整合,有望加速日本自动驾驶汽车的技术落地。不过据了解,初期 CLAS 服务将主要用于为日本驾驶员、行人和相关商业业务提供更精準的定位导航。

据悉,目前三菱电器正积极与政府洽谈,并与日本大型货运公司大和接洽,希望将 MMS 系统部署在后者的货运卡车上,以持续收集资料更新地图。业界还有人建议三菱将 MMS 部署在警车及其他城市流通的功能车辆。

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