高精地图鼎力车路协同 铸就自动驾驶

　　近日,由中国科学技术协会、交通运输部、中国工程院主办的2019世界交通运输大会(World Transport Convention,简称WTC)在北京国家会议中心召开。来自智能交通、低碳绿色、安全与永续、综合管理等领域的多家企业代表,围绕大数据应用、自动驾驶与车路协同、智能交通、智慧城市等未来交通趋势的重大策略、技术问题和发展趋势进行了深入交流。四维图新协办首届“车路协同自动驾驶国际论坛”,四维图新旗下中交宇科车路协同研究院产品总监孙伟在论坛上分享名为“高精地图结合车路协同在自动驾驶领域的应用”主题报告。

　　在报告中孙伟指出,车路协同与高精地图的结合是布局未来智慧交通的一大重点课题。 “未来的自动驾驶一定不是单车智能,而是通过对海量的时间、空间、传感器的数据进行综合的分析,拥有更加智能的交通引导和监管,可实现车、路、云、人协调发展的智慧交通系统。”他表示,“对于未来交通领域,高精地图与车路协同之间的互相结合,将在高精地图的更新及分发,自动驾驶仿真系统及交通管控三大领域迸发出更大的价值。”

　　更新与分发,车路协同减轻高精地图两大“痛点”

　　作为国内的位置服务与自动驾驶方案提供商,四维图新一直致力于以高精地图、高精度定位、位置大数据及智能网联技术探索人、车、路的关系,布局智能汽车及智慧交通领域。在四维图新看来,高精地图的实时更新是保障自动驾驶安全最重要的一道屏障,为满足高精地图实时更新的需求,OEM厂商及合作伙伴将车辆实时产生的感知数据上传至云端,同时四维图新也将实时更新的地图数据上传至云端,随后云端将数据分发给车辆。期间形成了两类数据,一类是代表实时信息的,自动驾驶车辆感知到的实时环境数据;另一类是代表先验信息的自动驾驶系统及高精地图数据,每辆车每天都会产生数以T计的数据量。

　　孙伟说道:“实时监控的路况信息是车路协同的一大重要功能,一方面,其沿路铺设的路侧设备,可为高精地图更新提供实时的数据源;另一方面,云端产生的数据可通过路侧设备进行分发,以节点为单元,形成分段分发的数据包,降低车辆加载数据包的时间。解决了高精地图更新和分发的两大难点,也为自动驾驶的安全提供了保障。”

　　为自动驾驶仿真系统提供更精准的数据源

　　除了高精地图,四维图新也在自动驾驶仿真方案领域积极布局,今年三月,四维图新作为i-VISTA智能网联汽车测试评价国际联合研究中心协作单位参与了中国汽研召开的项目立项评审会。会上,四维图新旗下中交宇科与中国汽研等机构共同启动了自动驾驶道路测试平台的开发。平台基于四维图新的高精地图数据做为基础静态数据库,其中包含全封闭高速公路、半封闭快速路、全开放的城市道路及特殊道路场景的数据库场景,由合作伙伴为提供自动驾驶仿真测试的动态数据。

　　孙伟强调:“车路协同的数据可作为自动驾驶仿真的重要数据源,能为自动驾驶仿真平台提供真实场景的复杂道路模型,此外,仿真数据库中加入V2X的数据,让仿真系统不再只是单车的仿真测试,而是置身于整条道路,甚至道路网的仿真。如此一来,自动驾驶测试车在仿真系统的测试中能面对更多复杂多变的道路模型,对于自动驾驶车的安全性的提升具有很大帮助。”

　　高精地图——交通管控更全面的基础设施一张图

　　当前,新一代国家交通控制网正在各地如火如荼的建设当中,其中对道路网交通管控平台的空间数据、业务数据及各类专题数据具有强需求。当智能交通时代来临时,覆盖全国的高精地图数据以其丰富的数据要素、车道级定位及快速更新的特性,为道路管控、实时监测提供基础数据支撑,同时路侧设备、高精度定位设备及相关车辆通行设备产生的数据提供动态数据源,企业可利用边缘计算、云计算、大数据、车道级GIS引擎等技术为新一代道路管控平台实现动态资产管理、车道级路网监测、精准应急救援及仿真决策服务等功能,为政企及行业实现更精细的道路管理效果提供支撑。

　　智能交通时代正在加速到来,相关的各大领域的建设者们正不断加大技术投入,以推动智慧交通的发展。然而目前行业还面临着行业标准还未统一,网络保密性问题和行业形态等诸多困境,四维图新期待能以地图为支撑平台之一,衔接产业链与行业内合作伙伴,共同推动智慧交通产业的发展。