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通過眾籌也可畫出自動駕駛高清地圖 Uber就是就最好的例子

lumingluming? 2018年01月16日 09:16 ? 次閱讀

自動駕駛上配置激光雷達可以更好的捕捉周圍的環(huán)境從而造出自動駕駛高清地圖。但是也有人認為即使不需要激光雷達通過眾籌的方式也可達到如同激光雷達一樣的效果。

Mapper 相信,其可以通過復雜的建模和數據壓縮技術,借助眾籌力量捕捉數據,從而達到與激光雷達一樣的效果。

該設備由舊金山一家名為 Mapper 的初創(chuàng)公司制造,歷經一年的開發(fā)后,Mapper 推出了這款設備。該地圖與加油站里傳統(tǒng)的折疊單大不同,與谷歌和蘋果設計的替代品也不盡相同。該地圖的使用對象是機器,而非人類。

地圖都是經過渲染的,由發(fā)光的像素組成。其中,目標、車道和交通信號都用大致的形狀和鮮明顏色加以表示。這些地圖屬于未來,據說,也是價值數十億美元市場的基礎——自主駕駛汽車的運行離不開這類地圖。

「作為人類,如果我們被蒙住眼睛帶到一個新的地方,我們會找到我們身處的方位——這是數百萬年來引導我們意識的常識,」Mapper 的 CEO Nikhil Naikal 說。

「另一方面,一臺機器需要大量最新的三維地圖數據來預測拐角可能出現的事物。這就是我們發(fā)布的一種地圖?!?/p>

如今,測試自動駕駛汽車的公司——比如 Waymo(從谷歌的研究部門分離)、UBer、通用汽車等——都在構建自己的地圖。

這是一個非常艱巨的過程:人們需要駕駛配備有成熟的激光雷達(激光和雷達的結合)的汽車,在指定的街道跑著,上傳路沿高度、消防栓和車道等信息。這些車輛就像被地圖測量區(qū)域圍起來了一樣;Waymo 汽車的自主駕駛模式只有在地圖測量區(qū)域才會啟動。

Mapper 的解決方案是召集一支兼職工作者隊伍來收集數據,這些數據將逐漸積累成為及時更新的龐大的「基礎地圖」,并用于自主駕駛汽車??梢砸赃@種方案代替 Uber 和 Lyft 收集數據方式。

Mapper 的計劃關鍵就在于,它可以在不使用激光雷達的情況下創(chuàng)建高分辨率的三維地圖。造價昂貴且使用要求苛刻的激光和雷達的結合品,在汽車導航和構建地圖方面,都是標配。

Mapper 的創(chuàng)始者是工程系的博士,曾經參加過 DARPA 挑戰(zhàn)賽,還創(chuàng)建了一家室內繪圖的公司 Flyby Media(被蘋果收購)。Mapper 相信,其可以通過復雜的建模和數據壓縮技術,借助眾籌捕捉數據,從而達到與激光雷達一樣的效果。

Mapper 創(chuàng)造了一個股骨大小的塑料設備 S1,該設備裝有多個攝像頭和傳感器,可以通過儀表盤和一根與之連接的電纜從而連接到電源的打火器。該設備還能與駕駛者的 iPhone 無線同步。

「該設備的造價是 350 美元,都是由一些普通的部件組成的,經過我們的設計這個設備可以輕易地安裝在任何一輛車上。」Naikal 說。

安裝后,Mapper 的應用會指引駕駛者通往一條預定的道路,并說明以多快的速度通過。再確切一點,以多慢的速度通過——Naikal 表示,地圖測量階段的最佳速度在每小時 10 英里到 30 英里之間。(Mapper 在考慮發(fā)布一款保險杠的貼紙,來檢測車輛行駛緩慢的原因。)

舊金山 Mapper 辦公室內部景觀

Mapper 沒有希望其駕駛者全職工作;Naikal 表示嚴格按照公司應用工作超過 4 個小時都會造成「認知超載(cognitive overload)」。理想情況下,其駕駛者一次使用應用程序的時間在一個或兩個小時。

此外,當沒有從應用中獲得指示時,駕駛者可以保持系統(tǒng)的開啟狀態(tài),Mapper 將會從其路線中收集數據。(這種被動的模式同樣會獲得回報,只不過小得多。)

「任何人都可以把這個當做一個副業(yè)來掙點外快,」Naikal 說?!缚梢允墙ㄖぷ髡?;可以是街上任意一個人,想要做點酷的事并且還會因此得到報酬?!?/p>

因為 Mapper 提供價值大多在于更新地圖——城市街道至少需要一周更新一次來反應其構造、新的交通模式甚至是長高的草——這是一項持久性的工作。

Mapper 的首席產品官 Jonathan Glanz 估計,當公司規(guī)模擴大時,至少需要一萬名地圖探測者來維持其基礎地圖,數字上仍遠小于 Uber 的十萬名地圖探測者。

「我們不需要那么龐大的車隊,我們可以選擇構建地圖的任務,」Mapper 首席技術官 Alonso Patron 說道。一旦創(chuàng)建了基礎地圖并保持更新,「它就像是一個有生命的組織,」Naikal 說。

Mapper 可以將產品授權給客戶,比如汽車制造商、運輸服務商或者 Uber,甚至可以是科技公司,比如 Apple 和 Waymo。

這些客戶的共同點在于:他們目前都在出錢搭建自己的地圖,為了實現全覆蓋都將會支出大筆的錢。并且 Naikal 說,他們不愿意與彼此分享數據。豐田公司為什么會相信福特的數據呢?如果公司想要根據其需要自己定義地圖,Mapper 將會進行相應調整。

「我們想要擁有一份基礎地圖,」Naikal 說?!肝覀冎塾跇嫿ㄗ约旱暮诵幕A圖層,擁有數據,使數據適應所有情況。」

當客戶有特殊需要時,他們可以將自己的數據發(fā)送給 Mapper,公司將在基礎地圖之上構建新的圖層。

去年早些時候,在亞歷山大老城和弗吉尼亞測試了系統(tǒng)后,Mapper 正在忙于收集舊金山的道路數據,希望在感恩節(jié)前完成城市的基礎地圖。

接下來的 14 個月,地圖測量將會轉移至其他城市并拓展到海外的城市中心。在那之后,公司將會轉向鄉(xiāng)村地區(qū),最終完成世界道路地圖的繪制,這樣,自動駕駛汽車無論在哪都將會有數據指路。

一旦 Mapper 發(fā)展了自己的基礎地圖,其不僅可以從自動駕駛汽車制造商手中獲得利益,還可以從其他想要使用世界上最詳細的道路地圖的客戶手中獲得收益:公共機構維持基礎設施、保險公司。甚至是增強現實企業(yè),他們也許想要用一系列個性化廣告來轉換你的公路之旅。

「這可能是一個我們沒有考慮到的用例,」Naikal 說。

Mapper 不是唯一具有這些野心的公司。就像突然交通堵塞,一大群競爭者蜂擁進了三維繪圖這一領域,每一個都有著自己的方法但是都想變成機器人領域的 Rand McNally。

「人太多了,」DeepMad 的 CEO James Wu 表示,James Wu 從風險投資如 Andreessen Horowitz 和 Accel 處獲得 32,000,000 美元的投資。Wu 的公司同樣使用眾源包作為其數據之一,亦即收集策略。

去年冬天,一個孵化器公司 Lvl5 同樣為駕駛者的地圖測量提供報酬,僅僅需要將手機固定在儀表盤上并且通過內置的攝像機捕捉數據。

Lvl5 的 CEO Andrew Kouri(之前供職于 Tesla)表示,如果將足量駕駛員投放在道路上,經過 6 到 12 次的探測,Lvl5 將擁有足夠好的信息來使用其算法將該道路添加至地圖中。Lvl5 為駕駛者支付每英里 1 到 5 美分的報酬,但并不會為其指明道路。

「我們使用了很多 Uber 的駕駛者,」Kouri 表示。

另一個公司 Civil Maps 使用了最昂貴的頂式收集設備,這樣,該領域的開發(fā)者就可以對其眾源基礎地圖作出貢獻。(福特提供資金支持的)Camera 公司與其它運營車隊的公司通力合作,旨在「將自主駕駛汽車數據民主化」。

從諾基亞中分離的 HERE 是該領域最強大的公司之一。其創(chuàng)建了名為 Sensoris 的平臺,該平臺可以從其多個合作伙伴中接收數據。這些公司都希望在勝利圈中占有一席之地,然而只有一家能夠成功。

Mapper 相信,在規(guī)模和質量上獨特的結合可助其獲得勝利。

「顯然,讓其中一個參與者做到這點會使每個人都達到最佳利益?!筁vl5 的 Kouri 說。現在,很難說誰占據了優(yōu)勢。大家都在爭奪主要客戶,尤其是汽車制造商。我與一家考慮與 Mapper 進行試驗項目的重要潛在客戶 CEO 談了談。

「很難利用攝像機來代理激光雷達的工作,它涉及到專門的知識和經驗,」他說?!肝也恢朗欠裼腥丝梢酝瓿?Mapper 的工作。早期的工作證實了 Mapper 可以完成這類工作?!?/p>

如果基本地圖被底特律市采納,那些科技公司自己為什么不簽約呢?比如,Waymo 表示,其地圖繪制正困于研發(fā)情況,一旦系統(tǒng)成熟,也許會考慮將工作外包。

但是,仍然不能確定哪家公司能成為最終定義世界上自動駕駛汽車的地圖繪制者,看起來,我們都對這個領域做出了貢獻。

雖然 Mapper 的創(chuàng)始者沒有直接說明,但是那些現在跟隨公司嚴苛的指令賺取報酬的 10,000 名兼職工作者,將會逐漸消失。在未來,當內置的、面向道路的攝像機變成汽車的標配,Mapper 無疑會使用那些相機?;旧希覀兌紝袌?zhí)行 Mapper 的 S1 功能的技術,并且這些技術可能在默認情況下是開放的,所以我們可以免費做這項工作。

為了填補無法被配有攝像頭的車輛可靠發(fā)現的區(qū)域,Mapper 仍舊使用合同工來跟蹤道路情況,并忽視跟在身后那些沒有耐心的司機。

當自動駕駛汽車的時代到來,他們自然會跟接受 Mapper 的指示。無論是誰收集數據,機器都將會得到它們的地圖。

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激光雷達專利爭議新進展,功率半導體TOP 10:...

? 傳感新品 【長春理工大學、香港城市大學:研究納米材料柔性傳感器,將提高VR逼真度、沉浸感】 長春....
發(fā)表于 2023-10-17 08:42? 172次閱讀
激光雷達專利爭議新進展,功率半導體TOP 10:...

如何為AGV選擇更適用的激光雷達?

隨著科技的升級以及人工成本的不斷攀升,在餐廳、酒店、商場、銀行等公共場所,我們可以見到越來越多形態(tài)各....
發(fā)表于 2023-10-17 08:24? 200次閱讀
如何為AGV選擇更適用的激光雷達?

自動駕駛的激光雷達和純計算機視覺對比分析

本文將對激光雷達、攝像頭以及毫米波雷達等主流傳感器、各自動駕駛公司的解決方案以及傳感器市場格局作介紹....
發(fā)表于 2023-10-16 11:47? 70次閱讀
自動駕駛的激光雷達和純計算機視覺對比分析

郭明錤:小米汽車首款預計明年發(fā)售,預估售價低于3...

郭明錤表示,小米汽車首款預計將在2024年發(fā)售,出貨量預估5–6萬部,關鍵賣點為自動駕駛、軟件生態(tài)、....
發(fā)表于 2023-10-16 11:36? 324次閱讀
郭明錤:小米汽車首款預計明年發(fā)售,預估售價低于3...

無人駕駛技術有哪些關鍵技術?

無人駕駛汽車是一種智能汽車,也可以稱之為輪式移動機器人,主要依靠車內的以計算機系統(tǒng)為主的智能駕駛儀來....
發(fā)表于 2023-10-16 11:26? 73次閱讀
無人駕駛技術有哪些關鍵技術?

基于YOLOX目標檢測算法的改進

1、介紹 近年來,自動駕駛汽車不斷走進我們的視野中,面向自動駕駛的目標檢測算法也成為了國內外的研究熱點之一。安...
發(fā)表于 2023-03-06 13:55? 466次閱讀
基于YOLOX目標檢測算法的改進

Socionext高端車載定制化SoC閃耀美國CES2023

今年全球規(guī)模最大、影響力廣泛的國際消費電子展(CES)全面回歸線下,在美國拉斯維加斯開展為期四天。作為SoC設計...
發(fā)表于 2023-02-09 14:10? 236次閱讀
Socionext高端車載定制化SoC閃耀美國CES2023

高級安全駕駛員輔助系統(tǒng)介紹

要實現汽車自動駕駛,需要消除很多法律、社會和結構障礙。盡管幾乎我們所有人都在科幻小說或電影中見識過“自動駕駛”...
發(fā)表于 2022-11-22 06:43? 134次閱讀
高級安全駕駛員輔助系統(tǒng)介紹

非重復掃描激光雷達的測量距離能到多少?

請問各位大咖,激光雷達的測量距離能到多少?...
發(fā)表于 2022-10-05 03:18? 19458次閱讀
非重復掃描激光雷達的測量距離能到多少?

用于自動駕駛船的MCU

描述 單片機遙控船
發(fā)表于 2022-08-17 07:31? 1054次閱讀
用于自動駕駛船的MCU

伺服自動駕駛帆船的冗余電源

描述 自動駕駛冗余
發(fā)表于 2022-08-16 07:07? 736次閱讀
伺服自動駕駛帆船的冗余電源

RV1126和RV1109怎么樣?具有哪些功能優(yōu)勢?

RV1126和RV1109怎么樣?具有哪些功能優(yōu)勢?
發(fā)表于 2022-03-10 06:12? 3280次閱讀
RV1126和RV1109怎么樣?具有哪些功能優(yōu)勢?

TOF高速單線激光雷達相關資料分享

STM32 Cube MX學習筆記——TOF 高速單線激光雷達 L10_串口中斷通信1. TOF 高速單線激光雷達 L102. ST...
發(fā)表于 2022-03-02 07:19? 3991次閱讀
TOF高速單線激光雷達相關資料分享

汽車電子芯片主要分為幾大類

汽車電子芯片是用于汽車上的芯片統(tǒng)稱車用芯片,主要分為三大類:功能芯片(MCU,MicrocontrollerUnit)、功率半導...
發(fā)表于 2022-03-01 07:40? 6907次閱讀
汽車電子芯片主要分為幾大類

世界上第一臺攝像機水平分辨率的4d 激光雷達

下一代 FMCW 激光雷達傳感器與先進的4d 感知軟件檢測即時速度除了位置 Aeva 設計的 Aeries II 是一個4...
發(fā)表于 2022-02-25 11:37? 7137次閱讀
世界上第一臺攝像機水平分辨率的4d 激光雷達