在全球制作高精地圖的「DeepMap高深智圖」,用“輕資產模式”采集數據

發表時間:2019-08-16 18:00

傳統導航地圖是給人類閱讀的,包括從此地到彼地的POI引導動作,而高精地圖是給機器閱讀的,是L3-L5級自動駕駛的重要基礎設施。

36氪近日接觸到的高精地圖和定位服務提供商DeepMap(又名“高深智圖”)于2016年在美國硅谷成立,2018年年底在中國注冊了公司,并在北京和廣州設立辦公室。

該公司曾于2019年年初完成B輪融資,投資方包括高盛集團、英偉達、博世風投、Generation投資管理公司,而在2017年,該公司拿到了Andreessen Horowitz、Accel Partners和金沙江創投的A輪融資。高深智圖中華區總經理劉澍泉告訴36氪,他們的融資總額已超過9000萬美元。

目前,高深智圖的高精地圖主要針對L4級自動駕駛,也兼顧L3。其商業模式包括:為傳統車企、自動駕駛初創公司和無法突破技術難點的其他圖商提供高精地圖定制化生產服務;提供定位服務;多傳感器的標定,以實現坐標轉換;提供低成本的數據收集方案。

談及服務主機廠和自動駕駛初創公司的區別,劉澍泉說,主機廠最在乎成本和車規,每天想的都是量產,想從ADAS逐步演進到L4,而自動駕駛初創公司基本上起步就是做L4。

高深智圖工程技術總監鄒亮說,高精地圖的制作技術主要有兩種:一是激光點云融合技術,就是用激光雷達掃描、返回場景分布點的技術,適用于L4和L5級自動駕駛;二是基于圖像和 GPS 的技術,適用于ADAS。

其中,激光點云融合技術包括兩類,一是基于點云融合的算法,其應用場景較廣,不僅限于 GPS 場景,這也是高深智圖采用的技術思路;第二種是基于比較精確的差分 GPS 和精確慣導(IMU,慣性測量單元),但這種技術對場景依賴較強,必須在開闊地帶使用,高架橋和地下車庫等 GPS 信號弱的場景會削弱其效果。

劉澍泉認為,現在高精地圖建圖的難點主要有三個:第一,針對同一個空間點,可能會在不同時間、從不同角度、使用不同傳感器對它進行掃描、生成數據。如何把這些“多源數據”進行融合來保證地圖數據的一致性,是一個難點;第二,所有數據采集完成后,除了做數據融合以外,還需要自動化提取數據中的關鍵特征;第三,現在能夠生成局部的高精地圖,但如果要生成超大規模的高精地圖,難度還很大。

高深智圖成圖過程演示(圖源:高深智圖)

目前,高深智圖的高精地圖涵蓋三種場景:高速路和城市快速路、城市道路、封閉區域。

因為GPS信號被遮擋,地下車庫是公認最難制作高精地圖的場景之一。傳統圖商一般會選擇使用更昂貴的設備進行數據采集,動輒數百萬美元,而DeepMap采用基于低成本傳感器的點云融合和ICP算法進行地圖制作,有成本優勢。

劉澍泉告訴36氪,他們提供的是“相對精度”的測量方法和地圖生成方式,可以不包含“絕對精度”的GPS信息,因為絕對精度其實是一個“觀測平均值“,誤差不可避免,且處在不斷變化中。目前,高深智圖提供的地圖精度可達到 5cm,定位精度在 10cm 以內,而市面上的產品精度一般在 20cm 左右。

“我們的地圖和定位實際上是一體化的,可以將我們的定位服務理解成一種增值服務,你可以只使用我們的地圖,不用我們的定位,但是你如果使用我們的定位,必須要用我們的地圖。事實上,兩相搭配使用才能夠將我們的技術能力發揮到最好。”劉澍泉說。

劉澍泉告訴36氪,高深智圖沒有固定的數據采集車輛,是“輕資產模式”,平常采集數據是用客戶的車或自己租車。如果數據規模要求較大,比如,要采集整個北京城的地圖、并保持每日更新,那他們會和第三方去合作,比如找出租車、公交車或環衛車公司,把采集設備安裝在這些車的車頂。

劉澍泉說,他們使用的采集設備有激光雷達、攝像頭、GPS 和慣導 (IMU),市場售價是3萬美元左右,遠低于大多數圖商的設備成本。

而在數據更新方面,高深智圖是最先提出用“眾包模式”的圖商之一。所謂“眾包”,就是每一輛帶有傳感器配置的自動駕駛車輛都能成為地圖數據更新的采集來源。為了保證車端高精地圖的實時更新,高深智圖把整套人工智能生產流程部署在云上,利用云上的超級算力處理地圖生產過程中的龐大數據量。

談及自動駕駛公司是否能自己制圖、不用外包給圖商,劉澍泉說,局部區域或許可以,但如果要規模化,難度非常大。而且,很多技術細節很難處理,比如,在做圖像語義分割時,要對當地的車道線、標識牌、信號燈等交通法規和交通標注非常了解。而且,縱觀整個自動駕駛行業,一個公司把所有環節做完是不可能的,大家分工合作、做好自己最擅長的部分,整個行業才能發展下去。

“跟國內所有的競爭廠商去對比的話,我們最強的地方就是在歐洲、美國、日本、澳大利亞、新西蘭等全球各地都在制圖,這是我們的一個絕對的優勢,”劉澍泉對36氪說,海外的OEM要進中國,中國的車企要出海,如果兩個地方的地圖標準是一樣的、是由同一家公司提供的,對客戶來說就方便很多。

談及高精地圖目前的發展瓶頸,劉澍泉說,測繪行業政策嚴格,并非所有企業都被允許進入,申請甲級測繪資質的條條框框也很多,在一定程度上限制了圖商業務進展,而政府在“偏轉加密”方面的法律要求也有待完善。

劉澍泉認為,高精地圖是一個有規模效益的事情。規模越大,數據處理的單位成本就越低,而自動駕駛普及之后,車企客戶可以用自己的設備去采集和更新高精地圖,就給圖商省去了設備成本。

在加入高深智圖之前,劉澍泉曾是阿里云全球技術合作事業部總經理和解決方案事業部總經理,也曾負責甲骨文中國企業架構師團隊。

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