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自動駕駛地圖標注各大巨頭企業挖掘高精地圖金山

1872 完成主動駕馭的一大要害是，轎車可以準確無誤地看到周圍的環境，并實時做出正確的決策。這不僅僅要求轎車內帶有很多功能強大且細分的傳感器來感知環境，以及先進高效的軟件體系來思考做決策，更需求的是一切可能大街的及時更新的地圖標注。在這場新移動革新的很多技能中，3D高清地圖現已被車企、科技公司等很多產業鏈參與者視作至關重要的功能。主動駕馭浪潮引發的高清地圖大戰由此燃起。
在此之前的消費級數字地圖競賽中，谷歌曾是無可爭議的贏家，其贏得數字地圖大戰的要害是在全球規模內派出地圖街景車采集數據，此外它還具有地圖導航公司、轎車廠商等無法對抗的軟件技能。谷歌期望將這一成功延續到主動駕馭時代。據彭博社報道，谷歌現在正在開發一個3D地圖項目，可以更具體地捕捉到轎車在行進時可能面臨的各種危險。據稱，該項目遠遠超出了谷歌地圖標注現在所能供給的信息的規模。不過，明顯其他玩家都不期望谷歌在地圖范疇繼續一家獨大。這一次，諸多公司現已紛紛在地圖范疇展開比賽。
近日，由谷歌和蘋果的前資深職工共同創立的硅谷高精地圖與定位技能供給商DeepMap公布了其技能顧問委員會陣容，包括美國頂尖的技能專家Brian McClendon，Jaron Waldman和Leonidas Guibas。DeepMap依靠其智能軟件來減縮將來自主動駕馭轎車傳感器的圖像轉換為單一高分辨率景象所需的時間和本錢。
在曩昔一年里，DeepMap對外宣布完結A輪融資，投資者包括Accel、A16z和金沙江創投等。同時，根據官方透露的信息，DeepMap現已在北美、亞洲和歐洲具有多家客戶和合作伙伴。現在，其揭露合作的車企包括上汽硅谷創新中心、福特轎車以及本田旗下的加速器Honda Xcelerator。對外，DeepMap期望供給可以高效處理大規模數據的地圖運轉架構，進而供給高精度（厘米級）、低本錢的地圖和定位解決方案。在加州的Concord和San Jose等地，現在上汽的主動駕馭測驗車輛現已搭載了DeepMap的軟件。去年，創業公司Voyage在San Jose試運轉的主動駕馭車輛上也運用了DeepMap的服務。
Civil Maps則具有可以區分傳感器數據的技能，該技能可利用測繪車輛在同一個區域制作的每一個回路構成數字網格。福特是Civil Maps的投資者。而谷歌長期以來的兩大地圖競賽對手，HERE和TomTom NV這兩家歐洲公司，已將自己定位為谷歌地圖標注的主要替代品，致力于向轎車制作商出售中控臺地圖。
此外，車企以及轎車零部件供貨商相同將高精地圖技能視作未來開展的要害。此前就有諸多媒體報道指出，寶馬、戴姆勒等早現已將HERE高清實時地圖認作其未來主動駕馭轎車不可分割的一部分。
本年1月初，轎車零部件供貨商博世及大陸也表示，二者方案別離收購全球數字地圖與定位服務供貨商HERE 5%的股份。此前，博世與TomTom、高德地圖標注、百度、四維圖新等都簽訂過合作協議。
根據美國加州車管局2月初發布的陳述顯現，主動駕馭當前的主要難題仍是雜亂的交通環境造成體系呈現脫離，而現在高精度地圖配合傳感器是應對雜亂交通環境最有效的方案。
在中國市場，地圖成為香餑餑還有另外一個原因，車企和外資零部件企業在國內沒有地圖測繪的權利。而高德、百度等就因拿到了國家測繪地理信息局發布的甲級測繪資質，可以在國內進行地圖編制、導航電子地圖制作等。
兩種技能道路
在曩昔的一兩年中，數十家公司或單作或組成聯盟，投入數億美元，追逐可能需要數年乃至數十年才能完成的巨額報答。不過，這注定是一場本錢昂揚的檢測。由于打造主動駕馭高清地圖的艱巨程度不亞于打造主動駕馭轎車。與傳統的數字地圖不同，主動駕馭轎車地圖需求簡直繼續不斷的更新。道路上哪怕纖細至極的變化 ——一夜之間拔地而起的新修建，或者是路上的一點點碎片——都有可能會影響無人駕馭轎車的行進。
而隨著主動駕馭技能逐漸向全主動駕馭跨進的過程中，對于高精地圖應用的要求也不斷提高。要完成全主動駕馭，轎車需裝備足夠準確顯現周圍環境的高精度地圖，差錯不能大于10厘米。傳感器和地圖的結合使主動駕馭轎車可以及時批改數據上的差錯，辨識車輛的準確方位并導航。而且，高精度地圖可以核對傳感器所接收的數據并幫助轎車準確監測周邊環境。
現在，涉足主動駕馭車輛地圖的公司主要采納兩種不同的技能戰略，即預先存儲或是實時勘探。
其中，預先存儲，是指創立完整的高精度地圖，讓未來的無人駕馭轎車可以完全獨立駕馭。這需求提早收集數據建立3D地圖，在地圖上標示好車道和交通牌等，同時要用GPS斷定轎車大概的方位，通過與之前建立的地圖進行對比，確認現在的方位（差錯10cm內），而且要可以檢測、追尋交通牌以及周邊環境，防止磕碰完結主動駕馭。現在谷歌、百度、Uber等主要運用這一技能道路。
另一種實時勘探，則是一步一步創立地圖，即利用車輛上的傳感器，讓轎車逐漸加大主動駕馭的程度。這其中涉及到，用機器學習方法離線訓練，使車能檢測車道、行人和轎車，GPS 斷定轎車大概方位，體系主動實時檢測車道及周邊環境，根據此前訓練好的分類器完成對車道及周邊環境的辨認和追尋，完結主動駕馭。Mobileye、Here、TomTom NV所采納的就是這一戰略。
雖然現在終究哪種戰略更好，業內也尚無最終定論。不過，有一種分析傾向于，雖然預先儲存技能道路現在產業化程度較高，但無法用于未繪制地圖區域以及后期高清地圖保護本錢較高級原因，將約束該技能道路的運用規模。而實時勘探道路在現在技能條件下，其可靠性仍有待提高。現在結合預先儲存技能道路和實時勘探技能道路或是實際挑選。從長遠來看，實時勘探技能道路或將是終極目標。

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