欧博手机版:无人驾驶新楷模：AI 画舆图无人车看

原创 邢逸帆 PingWest品玩

操作 TensorFlow 神经网络模子，四维图新的制图东西能从原始数据中自动识别舆图要素，生成高精度舆图。

作者｜邢逸帆

邮箱｜xingyifan@pingwest.com

在自动驾驶中，无人车需要和传统舆图大不沟通的“高精度舆图”。

供司机利用的传统舆图，有导航、路径筹划、拥堵提示的成果就足够了。可是在驾驶进程中，人脑能等闲完成的遐想、识别、判定路况等事情，对付今朝的无人车而言却很是坚苦。因此，供无人车利用的高精度舆图就需要具备车道级的引导本领，辅佐无人车“上道”。

高精度舆图不只需要描写出风雅的车道标线、变道参考线以及弯道的起止位置等路面属性要素，还需要只管完整还原阶梯现场情况，在三维空间里描写现实世界。一旦舆图呈现误差，可能更新不实时，就大概直接滋扰无人车的行驶安全。

一直以来，为现实中存在的路段绘制高精度舆图都是一个耗时耗力的事情，如何操作呆板进修框架加快舆图绘制，也成了无人驾驶公司角力的重头戏。操作呆板进修开源框架 TensorFlow，数字舆图提供商四维图新将高精度舆图的人工率低落到了 30%，做到了从原始数据中自动识别舆图要素，生成舆图。

什么是高精度舆图？

对付无人车来说，舆图的精度越高、信息越富厚，就越容易判定路况，行驶也就越安全。高精度舆图的准确主要表此刻两个方面。

第一，

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，绝对精度高。

普通导航电子舆图一般绝对精度在 5-10 米，只要起到帮助驾驶员的浸染就足够了，但对付无人车来说，准确度就是生命线，两个车道间的间隔也不外几十厘米。因此，高精度舆图的绝对精度需要节制在 20 厘米以内，也就是一个车道标线的宽度，这样才气担保不会产生侧面碰撞。

第二，路面属性要素更富厚，更细致。

在传统舆图中，阶梯常常被抽象成宽度无不同的线，然而高精度舆图不只要有精确的定位坐标，还需要采集包罗车道界线、交通标牌、护栏、路灯杆、龙门架在内的 100 多种路面属性要素，甚至每一条路路边马路牙的材质和宽窄，都要准确记录在舆图中。当无人车上路时，高精度舆图的每一个属性都关乎自动驾驶的安全：哪些路段周边有防护栏，哪些障碍物的材质偏软安全系数较高，都是行驶中做出判定的重要依据。

除了更准确以外，高精度舆图的鲜度也更高。

自动驾驶车辆需要及时把握车辆周边设施的变革情况和阶梯的交通状态，因此，高精度舆图需要提供日更新、甚至小时级更新的高鲜度数据和以分钟、秒为更新频率的动态交通信息。四维图新运用 TensorFlow 检测支解原始数据，大幅提高了舆图数据出产的自动化率，担保了舆图数据的鲜度。

用 TensorFlow 自动制图

高精度舆图的底图建造主要分为原始数据采集和舆图要素提取两个步调。

传统舆图主要通过轻量级设备，采集车辆 GNSS 行驶轨迹数据，以及周边地物的 POI 点数据，而高精度舆图需要更专业的采集车。四维图新的数据采集车上集成了激光雷达、惯性导航系统（INS）、全景相机、GNSS、差分基站等多种测绘东西，以绘制具体的车道级地面信息和阶梯周边具体的阶梯设施为主。

专业采集设备采集到的海量原始数据颠末自动化解算后，TensorFlow 担纲的算法会自动从中提取出舆图要素。

在 AI 算法开拓进程中，四维图新利用 TensorFlow 练习图像（工具检测、支解）以及点云识别算法，对点云自动举办要素分类。

确定有代价的要素点云后，算法会滤除对后续提取有滋扰的噪点，自动裁切功课范畴外的无效点云。

滤除噪点后，算法通过点云分类功效和点云的强度值自动跟踪提取车道标线、路面符号、交通符号、护栏、路牙、杆状物、上方障碍物等路面、路侧、路上的交通设施和对自动驾驶有影响的附着物。提取的矢量数据按照识别功效自动赋属性值，和相邻的其他要素组织逻辑干系，车道之间的位置干系举办精确的定位和和筹划，实现车道级此外筹划。

在算法练习进程中，TensorFlow 支持大局限漫衍式模子练习，可以充实发挥硬件资源的集群优势。更多的硬件意味着更大的批次，进一步也抉择了更快的练习效率和更好的算法结果。

四维图新舆图研发工程师郭兆钟汇报 PingWest品玩，利用 TensorFlow 后，同样局限的练习，练习时间缩短了40%。“在沟通练习周期的情况下，算法模子的结果也有相当水平的提高。”郭兆钟说。

在 TensorFlow 的辅佐下，今朝四维图新已经完成了全国高速，包罗都市快速路的测绘事情，总舆图里程到达 30 万公里以上。同时，四维图新高精度舆图出产已经到达 40% 自动化率，30% 半自动化率，这一数据领先全行业。