鉅大鋰電 | 點擊量：0次 | 2019年10月23日
科普：為什么鋰離子電池在飛機上受限制？
豐田自動駕駛技術研發(fā)公司TRI-AD
一年前，日本汽車大廠豐田在東京成立一家豐田先進技術開發(fā)研究院("ToyotaResearchInstitute-AdvancedDevelopment"：TRI-AD)的新公司，以期加快自動駕駛領域的前沿技術研發(fā)。
TRI-AD主要承載著四條使命：1.通過對數(shù)據(jù)處理能力的利用，創(chuàng)造一套連接科研與商業(yè)化的、高效的軟件流程;2.加強與豐田美國研究院的合作，有效將研究成果與產品開發(fā)聯(lián)系起來;3.加強與豐田集團在前沿技術研發(fā)領域的合作;在全球范圍內招募和聘用頂級工程師，同時培養(yǎng)和協(xié)調豐田集團內的優(yōu)秀人才。
截止今天，創(chuàng)辦一年的TRI-AD終于開始有大動作，希望打造開源自動駕駛高精度地圖，幫助未來行駛車輛的定位，瞄準了地圖行業(yè)200億市場。
TRI-AD團隊有四種方法實現(xiàn)車輛的定位：1.利用空間視圖+特種：對于自動駕駛汽車所需的地圖，GPS數(shù)據(jù)精度是遠遠不夠的，需要做到至少十厘米左右的精度。通過訪問免費的衛(wèi)星圖像生成，結合人工智能技術，可以繪制絕對精確的每個國家的道路，每一個胡同，每個土路等盡可能多的提煉信息。2.利用谷歌和蘋果地圖現(xiàn)有數(shù)據(jù)，借助真實車輛的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，采集并計算出三維超精確的圖像。3.構建虛擬交通世界，世界上的每條街道都可以像計算機一樣精確地成像。4.組成世界上最大的測試車隊，豐田銷售大約10萬輛裝備汽車行駛數(shù)據(jù)傳感器的車輛，數(shù)據(jù)可以匿名提供通信數(shù)據(jù)上傳的云端。
開源是一種趨勢，不過一個傳統(tǒng)汽車制造商有何能力去涉足制圖行業(yè)所以，他們找到了CARMERA公司。
CARMERA是美國的一家創(chuàng)業(yè)公司，該公司致力于打造世界上最強大的實時街道級智能平臺來實現(xiàn)城市自動化，并使任何人都可以訪問，Voyage是其客戶之一。同時，CARMERA自主地圖可實時向自動駕駛汽車提供高清地圖和導航關鍵數(shù)據(jù)。專有數(shù)據(jù)通道符合用戶特定的本地化，驗證，路徑規(guī)劃和模擬實施，這與TRI-AD團隊的目標不謀而合。
TRI-AD和CARMERA公司宣布，將聯(lián)手進行一項概念驗證，驗證有關為城市道路和路面研發(fā)基于攝像頭的高精(HD)地圖的概念。此次合作是實現(xiàn)TRI-AD開放式軟件平臺概念的第一步，該平臺概念名為自動化地圖平臺(AMP)，結合從參與該平臺公司的車輛收集的數(shù)據(jù)生成高精地圖，以擴展高度自動駕駛。
自動駕駛需要非?？煽康牡缆沸畔ⅲ祟愋畔⑿枰诟呔貓D數(shù)據(jù)。盡管目前人們正在創(chuàng)建高速公路高精地圖，但是覆蓋率仍不到全球道路網(wǎng)絡的1%，接下來的挑戰(zhàn)是為城市地區(qū)和高速公路網(wǎng)絡以外的地方道路創(chuàng)建和維護地圖。
在此次概念驗證中，兩家公司將把攝像頭安裝在豐田測試車上，以便在未來幾個月內讓測試車在東京市中心收集數(shù)據(jù)。安裝在測試車上的攝像頭使用了豐田主動安全組合套裝ToyotaSafetySense(TSS，全球范圍內出售的豐田汽車都安裝了該套裝)。從TSS中收集來的圖像和其他數(shù)據(jù)將在CARMERA的實時平臺上進行處理，以自動生成高精地圖數(shù)據(jù)。此外，通過在豐田測試車上安裝商用“行車記錄儀”，該項目還會演示從其他廣泛圖像和數(shù)據(jù)來源如何自動生成地圖，而且此類來源不配備TSS。該過程借鑒了CARMERA的經驗，CARMERA通過與專業(yè)車隊在紐約市等其他復雜環(huán)境中進行安全監(jiān)控合作，收集、生成了數(shù)百萬英里的駕駛視頻。
TRI-AD/CARMERA在東京市中心的車輛攝像頭制作地圖通過將本項目中使用的技術與自動生成的地圖以及如今的數(shù)字地圖相結合，未來將有可能為自動駕駛車輛提供更加可靠的道路信息。而且通過從世界各地商用車輛獲取數(shù)據(jù)以生成高精地圖，將可以在所有道路上實現(xiàn)自動駕駛。
總結
目前，自動駕駛地圖開發(fā)依賴于部署數(shù)量有限的昂貴的專用測繪車輛，以及可靠的高清地圖創(chuàng)建的漫長手動過程。這種通過相機數(shù)據(jù)自動生產地圖的方法，如果可靠性有足夠的保證，那么這就在很大程度上節(jié)省了制圖成本。但攝像頭數(shù)據(jù)的真實性、人工智能技術的可靠性以及如何解決地圖更新問題，仍需要不斷驗證。
