百度Apollo Day解析 - 自顶向下的自动驾驶之路

发布时间:2022-12-28 16:30:53

来源:EatElephant

阅读量:5374

标签:

多源融合的地图


百度等代表的自顶向下方案与Tesla最大的不同在于地图的运用上。而在Apollo Day的技术分享中,百度着重强调了轻成本,重体验这两大原则。


地图的核心价值是熟路


毫无疑问,人类驾驶离不开地图,无论是传统的纸质地图,手机里的导航地图,还是人脑海里由记忆构建的家附近的地图。自动驾驶也离不开地图,地图的核心价值在于将自动驾驶变成在熟路驾驶,为自动驾驶安全作保障。一个人类司机能够游刃有余正是依赖对道路的熟悉,才能达成安全,舒适,高效的驾驶。而这里所说的地图并不特指高精地图HD Map,而应该是由自动驾驶需求出发,针对不同地图互补特性而专门设计研发的地图,他可以来自不同来源的地图融合,甚至可以来自车端实时的感知以及车云一体的V2X技术,而百度称之为自动驾驶地图。



百度的自动驾驶地图不仅包括静态图层,还包括融合实时感知信息以及交通信息的动态图层,还有结合大规模交通数据得到的驾驶员行为知识图谱信息的知识图层等。

而研发生产这样的地图是有着非常高的壁垒,这些壁垒既包括国家对地图等测绘信息严格管控的资质壁垒,还包括要高效低成本生产地图所需要的技术能力以及对自动驾驶行业的深刻理解。地图资质稀缺,但国内拥有地图资质的公司大大小小数十家,再进一步拥有完整地图研发生产能力的公司屈指可数,最后一步筛选,在这些有能力的图商中同时具备对自动驾驶行业深刻理解的公司恐怕就只有百度一家了吧。因此预先布局地图底图生产,拥有国内最广泛使用的地图APP,亿万用户,拥有庞大采图车队,开发过街景,并且最早开始高精地图探索研发,最早开始布局自动驾驶的百度无疑在自动驾驶地图方面拥有其独特的优势。


百度把熟路这个地图核心价值拆分为三点:安全,舒适,高效。


在安全方面,百度利用离线地图解决车端实时感知在面对遮挡物体,标识磨损,新旧重叠等问题时候的缺陷;同时利用融合在线感知和百度地图大数据交通信息,解决道路改道,交通事故等离线地图难以解决的动态问题。


在舒适性上,主要利用的地图的超视距能力,以及从大量百度地图用户驾驶行为数据和宏观交通数据来规划更合理速度,提前变道,平滑转向等。


在高效方面,利用百度APP的交通流速度估计,利用百度交通大数据,规划更合理高效的形成,缩短出行时间提高效率。

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