腾讯自动驾驶方案首曝:高精度地图占据重要地位

腾讯给出的架构是:高精度地图、场景数据、仿真能力及硬件平台。

腾讯自动驾驶实验室总监苏奎峰在2017腾讯合作伙伴大会上给出了腾讯关于自动驾驶方案的技术方案和发展路线。他说,这是腾讯首次在公开场合分享腾讯的自动驾驶战略。

在腾讯自动驾驶计划首秀中,记者发现了数个激动人心的亮点。

  1. 明确了高精度地图在该过程中的意义。

  2. 强调了腾讯仿真系统在这一过程中的关键价值。

  3. 明确了腾讯目前着力L3级别的实现,同时为更高级别的自动驾驶做准备。

这是腾讯自动驾驶第一次在相对公开的场合分享自动驾驶的解决方案。苏奎峰强调,腾讯腾讯更期待、更强调从用户的体验和需求出发,和合作伙伴一起打造产品利用更方优势,整合能力,提供自动驾驶的能力输出。

以下是泰伯网为读者整理的本次公布内容:

智能网联汽车的整个体系分为交互智能、服务场景智能和驾驶智能。无人驾驶主要是驾驶的智能。

自动驾驶主要解决四大技术问题

1、在哪里?就是通常所说的导航定位。最大的挑战就是需要连续实时可靠地获取所在的位置。一旦感知不良,缺乏高精度定位信息将会造成巨大的安全隐患。

2、周围情况如何?实际上,大家更多关注的点都在于环境感知、目标检测、跟踪与识别。检测到环境以后,需要知道周围的目标下一个时刻如何发生。

3、接下来如何?需要预测下一个场景和未来走向。最具有挑战性的是,不仅是要感知周围环境,更希望预测下一时刻的意图,在一定程度上要需要自动驾驶系统理解环境、甚至是达到语义级别的理解。

例如一个自行车在行驶过程中,驾驶员一回头,人类司机很快就能意识到他要变道。但是对于自动驾驶车辆而言则需要做大量工作。

4、接下来就是如何去做?这里的难点在于决策,需要根据场景和预测的结果进行车辆控制,实现整个自动驾驶闭环。

为了解决四大问题,腾讯的自动驾驶结构

分为高精度地图、场景数据以及仿真。这三个平台是腾讯的基础能力。还有一个硬件平台。

1、高精度地图可以提供一个定位保障,另外它也是传感器的一个补充。在这个方面,它更强调在感知失败的情况下,车辆如何正常行驶甚至靠边停车。我们更希望它解决车辆最后“保命10秒”的问题。在自动驾驶感知目前而言,无论是传感器还是算法,都存在很多问题。都需要高精度地图和高精度定位解决。

2、对于数据。一提到数据,大家都会想到算法和硬件。实际上数据目前而言人工智能算法都是依赖于数据。

数据作为算法基础,腾讯的数据更强调场景。腾讯的基石就在于大量数据,所有的数据都是场景化、标签化,根据这些数据去推动算法的演进。

3、仿真平台。我们利用腾讯在街景、高精度地图、游戏和AR方面的技术,构建虚实一体的仿真环境。(下面会有详细介绍)

4、硬件平台。更愿意跟合作伙伴一起,打造云端、车端支持自动驾驶技术不断演进的平台。基于这些平台,我们去做感知、决策、规划、控制、算法。从而更有利地支持自动驾驶系统。

从技术架构上来说,腾讯强调车端和云端的打通。当前5G还没有成熟时,我们利用4G和短距离热点网络来构建这个通道。也会利用腾讯在流和数据压缩方面的技术优势,提供整个数据交换速度,实现关键场景的数据传输。

从车端来说有几个方面:底层的传感器和计算平台是依托于其他第三方合作,包括实时操作系统。腾讯重点放在资源调度层、算法层和应用层。

在资源调度层,腾讯重点开发能够进行多任务实时调度的框架机制和实时的数据交换机制,来保证各个传感器、线程有效通信,有效服务。在算法层我们也是像大家一样,做努力。

在服务层,除了高精度地图的服务能力。还进行人机交互等方面做工作。交互智能和服务场景智能都在服务层。

对于云端来说,下图下面三层大家都很类似。但是腾讯更强调高精度地图、数据仿真和打通数据平台。在云端以场景和数据为中心,实现自动驾驶的研发和技术验证支持。

腾讯实现自动驾驶的技术结构腾讯实现自动驾驶的技术结构

对于数据平台:通过高精度地图、仿真产生数据,通过数据标注、场景化、分析进行算法迭代更新。算法反过来进行新收集数据的评测。通过这样的方式来达到能力的快速提升。

仿真系统

对于仿真系统而言,腾讯利用游戏引擎搭建自己的仿真环境。最大特点就在于虚和实的打通。所谓虚实打通,就是利用腾讯重构的技术。以此建立的3D环境一定是和实际场景保持一致的。你所看到的路面材质、标志一定和真实世界保持一致。

在从整个内核来说,基于游戏引擎,把感知、决策、规划、控制、车辆的动力学模型、交通AI结合在一起。同时构建了场景数据库、自动批量的评测机制。

这是一般的仿真系统都会做的,此外也会运用VR技术将人闭环进去。人可以通过VR看到仿真场景,可以参与到某个车辆的控制,也可以参与到自己所测评车辆的控制。

腾讯最大的优势就是能够通过这样的系统,完成极端环境测试,有利于打造更好的用户体验。不仅完成了用户的仿真环境,还会进行系统的闭环验证。将所有场景的数据会在系统中进行测试。

在苏奎峰给出的仿真平台的demo中可以看到,仿真平台覆盖了所有的感知、决策、规划、控制过程。

demo中对高精度地图点云的仿真demo中对高精度地图点云的仿真

利用游戏技术,腾讯也进行了一种天气、光照等条件的植入,来验证算法和整个系统的可靠性。

腾讯自动驾驶的发展策略

除了自动驾驶技术方面的细节,苏奎峰还对外公布了腾讯自动驾驶的发展策略。

产品层面大家都在按照L1-L5来分类,虽然腾讯也会把它视作一种标准,但更多地希望真正关注用户的需求和痛点在哪里。

腾讯提出了城市办封闭道路场景、代客泊车场景和高速封闭道路场景。实际上腾讯目前来说更关注用户在高速公路上,类似于L3的解决方案。苏奎峰认为目前的技术成熟度足够支撑这种自动驾驶的应用。

在这种场景下,上下班可能要耗费2、3个小时,尤其是在大城市,这个过程绝大多数都处在半封闭道路环境。如果利用现有技术替代这其中80%的时间,让人从驾驶中解放,专注于更为美好的事物上,这将创造足够的价值。

同时腾讯也会针对L4、L5的高级自动驾驶进行算法研发和数据积累。对于腾讯而言,两条线都在走。但是不同阶段不同重点。当前核心问题还是从用户需求出发,打磨产品,为后续的精进提供更好的数据支撑。

最后,苏奎峰说道,对于自动驾驶而言,腾讯会秉持开放的态度和大家一起合作。腾讯希望和科研院所一起,进行算法上的创新。腾讯更愿意和产业各环节伙伴一起合作,从用户出发,从产品出发。打磨产品、积累能力,共同实现自动驾驶愿景。

可以看到,自动驾驶已经来到了。现在在一定的应用场景下,已经有了落地的产品。对于更理想的、L5级别的自动驾驶而言,相信还有一段时间。但是苏奎峰更相信,自动驾驶的未来一定会来,腾讯也会朝着这个目标努力。

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