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2018全球及中国高精度舆图工业研究

时间:2021-10-10    来源:金沙体育官方入口    人气:

本文摘要:2018年,当越来越多的自动驾驶厂商从单车智能转向车路协同门路时,高精度舆图的重要性越发凸显。激光雷达是2017年自动驾驶各细分领域中最热的投融资项目,高精舆图则成为2018年的投融资亮点。传统舆图行业经由多年的生长,活跃图商数量不停下降。 近两年,自动驾驶的生长动员高精度舆图的潜在庞大需求,因此高精舆图相关企业数量不停增加。以高精度舆图为焦点,工业链在生长扩大中。

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2018年,当越来越多的自动驾驶厂商从单车智能转向车路协同门路时,高精度舆图的重要性越发凸显。激光雷达是2017年自动驾驶各细分领域中最热的投融资项目,高精舆图则成为2018年的投融资亮点。传统舆图行业经由多年的生长,活跃图商数量不停下降。

近两年,自动驾驶的生长动员高精度舆图的潜在庞大需求,因此高精舆图相关企业数量不停增加。以高精度舆图为焦点,工业链在生长扩大中。

由于高精舆图是链接人、车、路等种种交通到场者的纽带,车企、Tier1、舆图厂商、初创公司、互联网企业、芯片厂商等围绕高精舆图开展了种种各样的互助,配合推进高精舆图工业的生长。高清舆图的应用不仅在汽车领域,还包罗地理探测、农林牧业、机械人、物联网等领域。高精舆图在自动驾驶的作用至少包罗以下五个方面:车载传感器之外的感知能定位辅助决议减轻车内盘算压力自动驾驶仿真前三个作用已经广为人知,第四点和第五点简朴解释一下。

舆图可资助传感器缩小检测规模。例如,高精度舆图可以见告车辆在特定位置寻找停车标志,传感器就可以集中在该位置检测停车标志,这被称为感兴趣区域或 ROI。ROI 可以资助提高检测准确度和速度,并节约盘算资源。高精舆图和仿真关系密切凭据《2018自动驾驶仿真工业链研究陈诉》,为了提高自动驾驶系统宁静性,为了大幅压缩实际门路测试事情量,自动驾驶仿真变得异常重要。

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而不少仿真工具都支持高精舆图的导入,以模拟实际门路测试情况。以monoDrive仿真产物事情流程为例:首先基于Here 高精度舆图建立舆图情况,然后是测试车辆设置,生成配景场景和传感器数据,与控制系统交互,最后基于AWS生成测试陈诉。

从百度、腾讯等自动驾驶平台公司的战略结构来看,高精度舆图和仿真平台都是重要结构点和赢利点。2019 CES上,百度公布Apollo 企业版,可提供五大智能驾驶商业解决方案,其中包罗高精数据服务平台:即基于多源数据生态、动态更新的高精数据服务,包罗车机舆图、ADAS 舆图和高精舆图。凭据腾讯披露的自动驾驶结构,三大基础能力包罗自动驾驶云平台、模拟仿真平台、高精度舆图平台。

获得8000万美元融资的Wayz.ai,确定未来将提供的服务包罗高精舆图、高精定位、宁静仿真。高精度舆图尺度我们知道,汽车仿真领域已经形成了仿真工具链,各企业分工明确,有很强的互补关系。由于高清舆图还是比力新的领域,行业尺度尚未完全建设,各舆图企业之间还缺乏协同。

佐思产研曾经调研一家泊车公司,AVP领域需要建设什么技术尺度?对方回覆说,各家舆图公司提供的高精度舆图花样都纷歧致,很是需要统一尺度。高精舆图领域的尺度组织现在有ISO TC204/WG3、NDS、ADASIS、CAICV HD MAP WG、ONE MAP、OpenDrive、SIP-ADUS等。日本企业在高精度舆图事情的协同处于全球领先。

以下图为例,从高精度舆图的尺度制定到测试验证,分工明确,稳步推进。海内由清华大学牵头,建立了自动驾驶舆图事情组(CAICV HD MAP WG),现在还没有宣布研究结果。

易图通副总裁羊铖认为:高精舆图可以分为车道级路网、定位、动态舆图三个图层,其中,车道级路网以及所包罗的元素列表大家做得都比力类似。而现在业界分歧最大是定位层以及动态舆图层。

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因为在定位这一块,现在有太多差别的传感器解决方案;而在动态层,大家也还处于探讨研究的阶段。Deepmotion CEO蔡锐认为:高精舆图与应用场景精密相关,好比都会路网与地下停车场所需要的高精舆图元素是纷歧样的。鉴于(差别场景下)自动驾驶传感器的差异性,蔡锐甚至认为未来生产商可能会凭据差别的场景、差别的传感器方案生成差别的高精舆图。

因此,一个通用的、适配所有自动驾驶场景的高精度舆图尺度体系不会很快泛起。HD MAP尺度体系需要分场景、分步骤实现。高精舆图尺度体系依赖于应用场景,哪个自动驾驶应用场景先成熟,需求先明确,哪个应用场景的高精舆图尺度体系会率先建设。通吃所有场景的自动驾驶公司是不存在的,高精舆图也是两三年前,多数自动驾驶初创公司都在BP里描绘自家的技术可以用在载人、载货的若干种场景。

2018年,可看到大多数自动驾驶方案公司都在下沉到某一场景精耕细作。如果另有初创公司号称能做多个自动驾驶场景的整体解决方案,那一定是低估了自动驾驶的落地难度。

同样,近期有不少媒体称自动驾驶行业洗牌已经完成,没有100亿美金不要进自动驾驶,也同样没有看清自动驾驶的场景庞大性。由于自动驾驶的落地场景多样性,以及种种技术还在不停演化中,自动驾驶市场洗牌远未竣事,并不是每个场景都需要100亿美金的投入。

自动驾驶典型场景及部门公司定位一览表自动驾驶公司的定位是很是重要的,纵然如WAYMO、百度、博世这样的领先企业,也没有精神笼罩太多场景。对于初创公司而言,一般只聚焦到1-2个场景。对于高精舆图公司,也需要聚焦,公司定位有许多种,譬如:聚焦在某一场景的高精度舆图服务(如高速公路、市区、景区或自主泊车场景等提供数据收罗服务为图商提供设备、技术和工具支持提供高精度定位技术和服务为AV仿真提供舆图数据支持室内或楼内高精度舆图服务为其他行业应用提供高精度舆图服务总之,整个高精度舆图工业正在快速生长中,初创公司以种种创新技术和业务形态切入HD MAP市场,舆图企业和车厂、TIER1、芯片公司等也在探索种种互助模式。佐思产研的《2018-2019全球与中国高精度舆图工业链研究陈诉》深入研究了HD MAP工业链的企业生长现状、互助关系、产物和技术、业务模式、未来趋势等。


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