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基于邊緣的自動(dòng)駕駛導(dǎo)航定位公司Civil Maps實(shí)現(xiàn)了5cm城區(qū)高精定位

Civil Maps 突破了用傳統(tǒng)的光柵圖像或點(diǎn)云數(shù)據(jù)來生成地圖的方法,走出一條自己的路。

高精度地圖是自動(dòng)駕駛中不可缺少的一環(huán)。不僅是它本身可以看是一個(gè)超視距的傳感器,而且配合高精度地圖的高精度定位技術(shù)在高級(jí)別自動(dòng)駕駛中尤為重要。

高精度地圖是個(gè)極其燒錢的行為,暫且不提后續(xù)的地圖內(nèi)容制作與分發(fā)等,單單是設(shè)備齊全數(shù)量足夠的測(cè)試車隊(duì)就能讓很多意圖進(jìn)入這個(gè)行業(yè)的公司望而卻步。在進(jìn)行成本分解后,高精度地圖制作的大部分成本來自驅(qū)動(dòng)物流,數(shù)據(jù)管理,循環(huán)閉包,特征提取,語(yǔ)義數(shù)據(jù)和云處理費(fèi)用。

傳統(tǒng)圖商一般是利用光柵圖像或點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為他們的基礎(chǔ)地圖層,數(shù)據(jù)量非常龐大。在復(fù)雜的數(shù)據(jù)管道中,可能會(huì)遇到四種不同類型的計(jì)算瓶頸。這些計(jì)算瓶頸可能是由于內(nèi)存,CPU,網(wǎng)絡(luò)或存儲(chǔ)造成的。而Civil Maps平臺(tái)基礎(chǔ)地圖比傳統(tǒng)地圖小了一萬倍。

Civil Maps 為自動(dòng)駕駛汽車開發(fā)了首個(gè)基于邊緣的高清制圖和本地化平臺(tái)。它憑借先進(jìn)傳感器融合,六自由度(6DoF)指紋定位和Edge Mapping的新技術(shù),允許汽車OEM、制圖提供商和移動(dòng)公司加速其自動(dòng)駕駛計(jì)劃。

地圖繪制實(shí)際上涉及三個(gè)不同的層:首先是基礎(chǔ)地圖,然后是一個(gè)向量層,它用來描述形狀;其次是一個(gè)語(yǔ)義層。向量層和語(yǔ)義層需要盡可能頻繁地進(jìn)行更新,最終目標(biāo)是接近實(shí)時(shí)更新,要做到這一點(diǎn),大多數(shù)的選擇是眾包:當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車沿著道路行駛,將實(shí)際感知到的數(shù)據(jù)與基本地圖進(jìn)行比較,然后將差異化的數(shù)據(jù)上傳回到云端,只要有足夠多的車輛在這么做,就可以擁有足夠的覆蓋率。

基礎(chǔ)地圖無法眾包,必須派一輛測(cè)量車去收集基礎(chǔ)地圖數(shù)據(jù),然后上傳到云端,再通過自動(dòng)處理或者人工的方式來進(jìn)行標(biāo)注和修改,然后發(fā)布。

因此,創(chuàng)建基礎(chǔ)地圖的數(shù)據(jù)量相當(dāng)龐大,因?yàn)樗鼈兌际怯稍嫉?D激光雷達(dá)點(diǎn)云或光柵圖像構(gòu)建在云端的。而Civil Mpas生成基礎(chǔ)地圖的方式略有不同,使用AI算法來刪掉除所需傳感器之外的所有數(shù)據(jù),進(jìn)而創(chuàng)建“指紋基礎(chǔ)地圖”,這樣上傳到云端的數(shù)據(jù)要小很多。這套技術(shù)允許在三個(gè)地圖層中均使用眾包的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)更新。這是Civil Maps成本低的原因之一。

在2018年國(guó)際消費(fèi)電子展上,Civil Maps推出了一款名為 CityScaleHDMaps 的新產(chǎn)品,并展示了實(shí)現(xiàn)城市規(guī)模高清制圖業(yè)務(wù)的一些核心功能。

CityScaleHDMaps 的存儲(chǔ)框架是3種不同類型系統(tǒng)之間的復(fù)雜抽象。首先將Redis用作內(nèi)存緩存,這是將數(shù)據(jù)移入CPU的L1和L2緩存或GPU內(nèi)存的最快方法之一。Redis上面的第二層是邊緣分布式文件系統(tǒng),它使用Ceph在我們的私有云中通過網(wǎng)絡(luò)在服務(wù)器之間移動(dòng)數(shù)據(jù),最后我們與AmazonSimpleStorageService(S3)同步,在所有邊緣站點(diǎn)上擁有持久的分布式存儲(chǔ)。存儲(chǔ)抽象是開發(fā)人員讀取和寫入數(shù)據(jù)管理層的無縫接口。能夠快速更改技術(shù)或數(shù)據(jù)同步架構(gòu),而不會(huì)影響應(yīng)用程序?qū)。通過抽象,重構(gòu)的代碼變得很少。

傳統(tǒng)上,LoopClosure管道使用地面控制點(diǎn)將點(diǎn)云錨定到參考點(diǎn),該參考點(diǎn)建立特定特征和對(duì)象的地面真實(shí)位置。這些地面控制點(diǎn)通常由專業(yè)測(cè)量員收集。在CivilMaps,利用機(jī)器視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)了閉環(huán)的自動(dòng)化,實(shí)現(xiàn)了5CM的全球地理定位精度。

RTK GPS傳感器在復(fù)雜的城市環(huán)境中無法生成可靠的位置信息。傳感器數(shù)據(jù)在穿過城市某些地方會(huì)漂移,這會(huì)產(chǎn)生復(fù)雜性。通常,高層建筑會(huì)為GPS創(chuàng)建多路徑問題。即使使用差分GPS天線,性能也很差,特別是在舊金山這樣的城市。

除了RTK GPS之外,還有傳感器融合技術(shù)使用視覺里程計(jì)融合相機(jī),LiDAR和IMU傳感器來創(chuàng)建校正軌跡。然而,由于GPS信號(hào)不良,IMU傳感器本身的輸入質(zhì)量非常差。這種方法有其局限性,充其量只是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中地面實(shí)況位置的估計(jì)。

CivilMaps 引入了一種新穎的循環(huán)閉合方法和技術(shù)。利用機(jī)器視覺,同時(shí)使用航空影像和航空LiDAR作為參考共享坐標(biāo)系。這更有利的原因是由于慣性系統(tǒng)在飛機(jī)上,而不是在高層建筑旁邊的地面上。如果慣性系統(tǒng)在天空中,并且上面的衛(wèi)星具有清晰的視線,則GPS誤差和IMU漂移會(huì)大大減少。從而獲得非常精確的軌跡信息,可以使用30-50個(gè)地面控制點(diǎn)對(duì)大約1,000線性公里的道路網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行校正,而陸地唯一的環(huán)路閉合則是每100米一次。這是地面實(shí)況要求的一個(gè)數(shù)量級(jí)減少。CivilMaps 利用航空三角測(cè)量的航空數(shù)據(jù)集來創(chuàng)建一個(gè)非常準(zhǔn)確的共享坐標(biāo)系。共享坐標(biāo)系是地面實(shí)況地理參考數(shù)據(jù)集,它能夠融合來自多個(gè)源的點(diǎn)云。

駕駛飛機(jī)獲取高精度低分辨率點(diǎn)云數(shù)據(jù),這只是創(chuàng)新的一部分。利用圖像和激光雷達(dá)的組合,通過尋找空中點(diǎn)云和地面點(diǎn)云之間的共同特征來獲得XYZ校正。得到修正后,將修正融合到里程軌跡中,得到精度為5cm的修正軌跡。

很少有地圖繪制公司可以聲稱精確度達(dá)到5厘米,目前基于地面控制和復(fù)雜RTK軌跡的大多數(shù)基礎(chǔ)地圖的精確度在15厘米到25厘米之間。然而,使用地面RTK的精度測(cè)量在復(fù)雜的城市環(huán)境中是不可信的。地面ONLY方法不起作用,有太多變量可能會(huì)破壞傳感器融合或驗(yàn)證方法的質(zhì)量。RTK協(xié)方差的誤報(bào)是導(dǎo)致傳感器融合質(zhì)量差的首要原因。RTK的協(xié)方差不可信,因?yàn)樯绍壽E的解決方案基本上是衡量它自身的準(zhǔn)確性。

CivilMaps 發(fā)布的視頻中,在相互正交地比較獨(dú)立的數(shù)據(jù)集,其中一個(gè)被證明是高度準(zhǔn)確的,不容易受到GPS漂移的影響,因?yàn)闃淠、建筑物或加速度的快速變化。通過這種方法,將每次地面旅行集成到通過航空?qǐng)D像+航空激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集創(chuàng)建的共享坐標(biāo)系統(tǒng)中,以創(chuàng)建一流的基礎(chǔ)地圖。這為創(chuàng)建可伸縮的城市高清地圖提供了新的可能性。

循環(huán)閉合后,CivilMaps 繼續(xù)進(jìn)行特征提取,將地圖劃分為單獨(dú)的地理空間區(qū)域。通過AirFlow使用mapreduce;各個(gè)docker容器獲取在循環(huán)閉包后發(fā)布的參考點(diǎn)云數(shù)據(jù)以提取功能。此特征提取過程提取相關(guān)的通道特征和幾何,以創(chuàng)建地圖所需的矢量幾何圖形。

創(chuàng)建矢量圖層后,在Unity中使用3D光線投射的單獨(dú)作業(yè)會(huì)創(chuàng)建相鄰的通道語(yǔ)義。最后發(fā)布到Web服務(wù)中以供使用。城市規(guī)模的高清地圖由于其大尺寸而可以是幾兆兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。CivilMaps將HD地圖中的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)稱之為指紋基礎(chǔ)地圖的數(shù)據(jù)。指紋基礎(chǔ)地圖是原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)的編碼版本,比原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)小10,000倍。

通過“6D定位”,即6個(gè)自由度,因?yàn)槠噷⒅浪倪\(yùn)動(dòng)軌跡,也知道它的當(dāng)前姿態(tài)。有了這些信息,汽車就可以定位自己,然后將對(duì)應(yīng)的地圖數(shù)據(jù)投射到傳感器的視場(chǎng)中,傳感器就可以把注意力集中在特定的區(qū)域,而忽略其他區(qū)域。Civil Maps認(rèn)為這樣做的好處是,知道要看哪里可以節(jié)省汽車的計(jì)算時(shí)間和計(jì)算資源,否則就需要反復(fù)重復(fù)對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行識(shí)別以及與地圖進(jìn)行對(duì)比的過程。

Civil Maps使用的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)注方式也是現(xiàn)在大家的常用方式,這種方式相對(duì)于激光點(diǎn)云數(shù)據(jù),更容易被常人理解。Civil Maps并沒有使用昂貴的GPU,而是在ARM Cortex上就可以運(yùn)行這套程序。目前該公司已獲得福特汽車公司,上汽集團(tuán),Motus Ventures,Stanford-StartX 基金以及許多其他杰出投資者的資助。


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