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                別只關注CES上的電動汽車高密度地圖標注也是重要一環

                時間: 2017-02-03 09:32 來源: www.dubaiaccomodationservices.com 作者: 百度地圖標注 收藏

                幾乎不出意料的,自動駕駛汽車在2016 CES上又出了一把風頭。不過,今年更多人把目光投向汽車以外諸如高精度地圖、大數據、云計算等領域......
                還記得去年,好幾家車企都把自動駕駛汽車開到了展館,扎堆做起自動駕駛汽車的實際道路測試。最牛的是零部件廠商德爾福,改裝了一輛奧迪SQ5,用9天時間行駛5500km橫穿美國,其中99%的路都是自動駕駛的。
                然而,德爾福今年卻帶來的是成本更接地氣的傳感器系統,以及實現V2E的整套解決方案。再比如,汽車業的兩位大佬——豐田和通用都沒有進行所謂的自動駕駛試驗,而是不約而同地打算通過類似“眾包”的方式獲得地圖數據。顯然,大家都更加實際,開始為自動駕駛真正落地想著各種辦法。
                地圖標注
                高精度地圖標注是否是實現自動駕駛的必要條件?對此,業內一直有所爭論。的確,僅僅依靠汽車上安裝的雙目攝像頭+毫米波雷達,或是高大上的酷似“花盆”的激光雷達(這屆CES上,“花盆”的尺寸變小了),自動駕駛汽車也能完成一個個道路測試。然而,離開了高精度地圖的自動駕駛,始終難以讓人放心。
                Velodyne帶來了更小、更便宜的“花盆”
                我曾和德爾福的人交流過。那輛裝著20個傳感器、6個雷達系統的奧迪SQ5,完全憑借自己對外界環境的感知與判斷,完成了99%的路程。然而在測試過程中,工程師卻發現一些問題。比如,在通過由大量鋼材制造的橋梁時,雷達系統沒有因為信號會被鋼材反射而受到影響;而當空氣中的水汽過重,或者太陽照射角過低(比如清晨或傍晚),攝像頭的準確度會受到影響。顯然,從目前來看,單純的“自主式”自動駕駛汽車,還無法滿足車規級的使用需求。
                相信看過諾蘭電影《記憶碎片》的人,都深刻體會過記憶對正常生活的重要性。只有超短期記憶的主人公,只能根據剛剛發生的事進行判斷,得出簡單的結論也變得異常復雜。而如果把傳感器比作自動駕駛汽車的眼睛,把控制系統比作大腦,高精度地圖就是記憶,而車聯網就是交流。
                采用“眾包”方式生成的地圖數據
                一輛有“記憶”的自動駕駛汽車,可以對道路環境進行提前預判。高精度地圖中已存儲了路面坡度、曲率、車道寬度、路面材質、道路標識等眾多信息,車輛可以選擇最合理的策略,提高系統運行效率。即使在“眼睛”受到干擾,無法充分發揮作用時,高精度地圖也能在很大程度上保證系統的運行安全。
                當然,有了“記憶”以后,如果再加上“交流”,事情就會變得更加靠譜。
                “記憶”來自高精度地圖,“交流”來自云計算和大數據,正因為如此,當與整車相關的自動駕駛技術越是進步,人們對高精度地圖和大數據、云計算的需求也就愈發強烈。去年,德系三強ABB組團出動,只為了HERE手頭的200萬公里高精度地圖數據。今年的CES上,微軟、愛立信都成為自動駕駛領域多個合作的一方,自然也與它們在通信技術方面的積累密不可分。
                實際上,對自動駕駛這個新鮮事物而言,無論是整車,還是地圖、通信、云計算、大數據,每個都有著不低的專業門檻。拿地圖來說,盡管地圖數據的采集方式不斷進化,但獲取高精度地圖數據仍然需要持續積累,盡管豐田和通用的“眾包”方案可以讓車主成為數據采集員,但精度能否達到自動駕駛汽車使用條件,會不會涉及侵犯隱私,都還有待商榷。退一萬步,地圖測繪是涉及國家安全的專業領域,就算技術層面真能解決也未必可行。
                所以,無論是那個領域的佼佼者,面對自動駕駛,都不可避免地需要找到小伙伴。雖然谷歌和福特沒有如約在CES上牽手,但谷歌尋找汽車合作伙伴的消息可是實實在在的。樂視造車被炒得轟轟烈烈,但真要落實到產品上,還是需要拉上阿斯頓馬丁和法拉第。至于不久前把自動駕駛汽車開到烏鎮的百度,如果真要自己造車,恐怕也只能是死路一條。
                這樣,我們就不難理解CES上曝光的一對對組合——沃爾沃與愛立信,微軟、沃爾沃、日產、哈曼和IAV、福特、亞馬遜和大疆,還有德爾福和高德。

                (責任編輯:百度地圖標注)
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