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自动驾驶地图标注各大巨头企业挖掘高精地图金山

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1872 完成主动驾驭的一大要害是，轿车可以准确无误地看到周围的环境，并实时做出正确的决策。这不仅仅要求轿车内带有很多功能强大且细分的传感器来感知环境，以及先进高效的软件体系来思考做决策，更需求的是一切可能大街的及时更新的地图标注。在这场新移动革新的很多技能中，3D高清地图现已被车企、科技公司等很多产业链参与者视作至关重要的功能。主动驾驭浪潮引发的高清地图大战由此燃起。
在此之前的消费级数字地图竞赛中，谷歌曾是无可争议的赢家，其赢得数字地图大战的要害是在全球规模内派出地图街景车采集数据，此外它还具有地图导航公司、轿车厂商等无法对抗的软件技能。谷歌期望将这一成功延续到主动驾驭时代。据彭博社报道，谷歌现在正在开发一个3D地图项目，可以更具体地捕捉到轿车在行进时可能面临的各种危险。据称，该项目远远超出了谷歌地图标注现在所能供给的信息的规模。不过，明显其他玩家都不期望谷歌在地图范畴继续一家独大。这一次，诸多公司现已纷纷在地图范畴展开比赛。
近日，由谷歌和苹果的前资深职工共同创立的硅谷高精地图与定位技能供给商DeepMap公布了其技能顾问委员会阵容，包括美国顶尖的技能专家Brian McClendon，Jaron Waldman和Leonidas Guibas。DeepMap依靠其智能软件来减缩将来自主动驾驭轿车传感器的图像转换为单一高分辨率景象所需的时间和本钱。
在曩昔一年里，DeepMap对外宣布完结A轮融资，投资者包括Accel、A16z和金沙江创投等。同时，根据官方透露的信息，DeepMap现已在北美、亚洲和欧洲具有多家客户和合作伙伴。现在，其揭露合作的车企包括上汽硅谷创新中心、福特轿车以及本田旗下的加速器Honda Xcelerator。对外，DeepMap期望供给可以高效处理大规模数据的地图运转架构，进而供给高精度（厘米级）、低本钱的地图和定位解决方案。在加州的Concord和San Jose等地，现在上汽的主动驾驭测验车辆现已搭载了DeepMap的软件。去年，创业公司Voyage在San Jose试运转的主动驾驭车辆上也运用了DeepMap的服务。
Civil Maps则具有可以区分传感器数据的技能，该技能可利用测绘车辆在同一个区域制作的每一个回路构成数字网格。福特是Civil Maps的投资者。而谷歌长期以来的两大地图竞赛对手，HERE和TomTom NV这两家欧洲公司，已将自己定位为谷歌地图标注的主要替代品，致力于向轿车制作商出售中控台地图。
此外，车企以及轿车零部件供货商相同将高精地图技能视作未来开展的要害。此前就有诸多媒体报道指出，宝马、戴姆勒等早现已将HERE高清实时地图认作其未来主动驾驭轿车不可分割的一部分。
本年1月初，轿车零部件供货商博世及大陆也表示，二者方案别离收购全球数字地图与定位服务供货商HERE 5%的股份。此前，博世与TomTom、高德地图标注、百度、四维图新等都签订过合作协议。
根据美国加州车管局2月初发布的陈述显现，主动驾驭当前的主要难题仍是杂乱的交通环境造成体系呈现脱离，而现在高精度地图配合传感器是应对杂乱交通环境最有效的方案。
在中国市场，地图成为香饽饽还有另外一个原因，车企和外资零部件企业在国内没有地图测绘的权利。而高德、百度等就因拿到了国家测绘地理信息局发布的甲级测绘资质，可以在国内进行地图编制、导航电子地图制作等。
两种技能道路
在曩昔的一两年中，数十家公司或单作或组成联盟，投入数亿美元，追逐可能需要数年乃至数十年才能完成的巨额报答。不过，这注定是一场本钱昂扬的检测。由于打造主动驾驭高清地图的艰巨程度不亚于打造主动驾驭轿车。与传统的数字地图不同，主动驾驭轿车地图需求简直继续不断的更新。道路上哪怕纤细至极的变化 ——一夜之间拔地而起的新修建，或者是路上的一点点碎片——都有可能会影响无人驾驭轿车的行进。
而随着主动驾驭技能逐渐向全主动驾驭跨进的过程中，对于高精地图应用的要求也不断提高。要完成全主动驾驭，轿车需装备足够准确显现周围环境的高精度地图，差错不能大于10厘米。传感器和地图的结合使主动驾驭轿车可以及时批改数据上的差错，辨识车辆的准确方位并导航。而且，高精度地图可以核对传感器所接收的数据并帮助轿车准确监测周边环境。
现在，涉足主动驾驭车辆地图的公司主要采纳两种不同的技能战略，即预先存储或是实时勘探。
其中，预先存储，是指创立完整的高精度地图，让未来的无人驾驭轿车可以完全独立驾驭。这需求提早收集数据建立3D地图，在地图上标示好车道和交通牌等，同时要用GPS断定轿车大概的方位，通过与之前建立的地图进行对比，确认现在的方位（差错10cm内），而且要可以检测、追寻交通牌以及周边环境，防止磕碰完结主动驾驭。现在谷歌、百度、Uber等主要运用这一技能道路。
另一种实时勘探，则是一步一步创立地图，即利用车辆上的传感器，让轿车逐渐加大主动驾驭的程度。这其中涉及到，用机器学习方法离线训练，使车能检测车道、行人和轿车，GPS 断定轿车大概方位，体系主动实时检测车道及周边环境，根据此前训练好的分类器完成对车道及周边环境的辨认和追寻，完结主动驾驭。Mobileye、Here、TomTom NV所采纳的就是这一战略。
虽然现在终究哪种战略更好，业内也尚无最终定论。不过，有一种分析倾向于，虽然预先储存技能道路现在产业化程度较高，但无法用于未绘制地图区域以及后期高清地图保护本钱较高级原因，将约束该技能道路的运用规模。而实时勘探道路在现在技能条件下，其可靠性仍有待提高。现在结合预先储存技能道路和实时勘探技能道路或是实际挑选。从长远来看，实时勘探技能道路或将是终极目标。

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