推動高精度地圖核心技術發(fā)展應用， 讓“車腦”更聰明

如果把智能汽車比做人，與人腦相似，“車腦”里也有相應的地理時空記憶。智能汽車所使用的地圖比人眼所見更為全面，是當下路段時空數(shù)據(jù)結合的高精度地圖。

它能為智能汽車進行路徑規(guī)劃，選擇最優(yōu)行車路線，并通過地圖中的豐富要素和動態(tài)數(shù)據(jù)實現(xiàn)“超視距”感知，在夜間、惡劣天氣等特殊駕駛場景下，提升駕駛安全性。此外，高精度地圖還可以運用于智慧城市、智慧交通、物流以及眾多垂直領域的無人駕駛場景，市場容量巨大。

武漢大學楊志堅教授和呂錫亮教授團隊與武漢中海庭數(shù)據(jù)技術有限公司劉奮博士團隊在高精度地圖制作上進行了4年的合作，在“機器學習與確定性機理融合的高精度地圖制作與評估體系”項目中取得了一系列成果。其中“高精度地圖相關理論與技術研究”“曲線擬合算法”“點云糾偏算法研究”“科學質(zhì)量檢驗體系研究”“車道線組置信值評估及重構算法”等成果都已經(jīng)在高精度地圖產(chǎn)線上提供服務。該項目通過對現(xiàn)有的高精度地圖制作方法與評估流程進行革新，推動我國在高精度地圖領域的核心技術發(fā)展。

“數(shù)學，特別是應用數(shù)學在解決高精度地圖制作的核心科學問題方面具有不可替代的地位。”楊志堅介紹，在高精度地圖的生產(chǎn)過程中，數(shù)據(jù)錯誤和人為因素都會產(chǎn)生誤差。為了保證高精度地圖的質(zhì)量，通常在任務實時監(jiān)控系統(tǒng)中進行作業(yè)員自檢和質(zhì)檢人員抽檢。“我們給出了一種數(shù)學模型，可以在盡可能少的自檢和抽檢情形下，科學地進行檢測和保障地圖的質(zhì)量。”

完善37萬公里高速公路和城市環(huán)線地圖，服務智慧城市

如何精細化地理環(huán)境信息?如何精確控制行駛角度、上下坡道，優(yōu)化制動系統(tǒng)，讓車輛更省油?2018年4月，作為行業(yè)領先的高精度電子地圖全棧服務提供商，武漢中海庭數(shù)據(jù)技術有限公司在控股母公司上汽集團的支持下，啟動高精度地圖新一代平臺自研和眾包專項技術驗證。

“當時該技術在國內(nèi)尚處于一片空白的早期概念階段。”公司負責人劉奮博士說，眾包專項下的眾包大數(shù)據(jù)建圖技術則跟行業(yè)普遍采用的技術在原理上存在顛覆性差異，屬于智能時代的ABC(ABC：AI+BigDATA+Cloud)高新技術在地理信息行業(yè)的賦能應用。為解難題，劉奮博士帶隊找到了武漢大學數(shù)學與統(tǒng)計學院的楊志堅、呂錫亮教授團隊。雙方克難攻堅，2020年全國高速公路的高精度地圖成果全面完成，2021年進一步完善了全國高速公路和城市環(huán)線的37萬公里高精度地圖的成果發(fā)布、月度級地圖更新能力構建，同步啟動了全方位的面向自動駕駛、智慧交通、智慧城市、智慧港口等行業(yè)領域的市場產(chǎn)品線開拓。

中海庭高精地圖的成果，已在東風乘用車，上海洋山深水港等領域和地方應用。呂錫亮介紹，項目中的數(shù)據(jù)平滑技術，可以系統(tǒng)化地解決了智能重型卡車在路口拐彎處智駕時規(guī)劃形點串的問題，尤其是狹窄單向兩車道的U型轉(zhuǎn)彎能夠準確表達和輸出，讓車輛找準最節(jié)能省油的路線和加油、剎車的時間點。

“沒有人天生會開車，都是通過訓練之后才能變成老司機的。下一步，我們要把智能汽車訓練和迭代成‘老司機’。”劉奮博士介紹，指揮車輛大燈進行及時變向，坡前加速，坡后減速，讓駕駛更加安全安心，帶來更好的行車體驗、同時基于高精度地圖成果，打造個性化的虛擬時空數(shù)據(jù)大腦，服務于智慧城市。(湖北日報全媒記者 文俊 通訊員 吳江龍)

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