自动驾驶无图方案真的可行吗？

原创智驾最前沿 2024-08-13 08:45 174浏览 0评论 0点赞

下一代dsPIC®数字信号控制器 【白皮书】AI助力开启EDA新时代

--关注、星标「智驾最前沿」、回复“自主泊车”--

↓↓免费领取：自主代客泊车系统总体技术要求↓↓

随着自动驾驶技术的迅猛发展，传统的高精度地图依赖逐渐受到挑战。近年来，越来越多的汽车制造商和技术公司开始探索轻地图甚至无图的自动驾驶解决方案。随着华为宣布全国开启不依赖高精地图的城区高阶智驾，小鹏提出了243城都能开，一众友商也都是开足马力，比学赶帮超。智能驾驶似乎已经进入了一个全新的无图时代。这种新兴技术试图通过减少或完全消除对高精度地图的依赖，从而降低成本、提升灵活性，并加快自动驾驶的部署进程。然而，这一技术路径是否真正可行，仍然存在诸多技术和实践上的疑问。

自动驾驶技术的地图依赖性

据国际数据公司IDC，2020年中国高精度地图市场总量为4.74亿元，增速高达70%。目前国内做高精地图的厂家主要是专业图商，如百度、四维图新、高德等。据天风证券测算，2025年国内高精地图市场规模有望增长至152.4亿元。这一数据不仅反映了高精度地图在自动驾驶和智能交通领域的重要性日益凸显，也预示着未来市场的巨大潜力。

1.1高精度地图的重要性

在主流的自动驾驶技术中，高精度地图扮演着至关重要的角色。高精度地图不仅记录了道路的几何形状，还包含了车道线、交通标志、红绿灯位置等详细信息，甚至能提供实时的动态交通信息。这些信息对于自动驾驶车辆进行路径规划、环境感知和决策制定至关重要。

高精度地图的一个显著优点在于其可以为自动驾驶系统提供超视距的信息。也就是说，即使传感器无法探测到的区域，高精度地图也可以通过先验数据为车辆提供有关信息。这种能力对于复杂城市环境中的自动驾驶至关重要，特别是在视野受限的情况（如弯道、交叉路口等）下，高精度地图的优势更是显而易见。

在2023年之前，国内几乎所有落地的高级辅助系统都以高精度地图作为支持。作为自动驾驶感知层的重要组成部分，高精地图能够弥补常规传感器的局限，提供关键的先验信息，从而推动单车智能的实现。此外，许多静态信息可以事先存储在高精地图中，这有效地减轻了感知层在实时检测方面的计算压力，使系统能够将更多的资源集中于动态物体的识别与跟踪。事实上，大多数智能驾驶方案的设计和开发都以高精地图为基础。

1.2高精度地图的局限性

尽管高精度地图在自动驾驶中发挥着重要作用，但它也存在一些显著的局限性：

1.高昂的维护成本

高精度地图需要频繁更新，以确保其包含的道路信息始终准确。这种更新通常涉及到复杂的数据采集、处理和分发流程，尤其在快速发展的城市环境中，这一过程变得更加繁琐和昂贵。

2.区域覆盖受限

由于构建和维护高精度地图的成本高昂，地图数据通常只能覆盖特定区域，尤其是在地理位置复杂或变化频繁的地区，全面覆盖变得更加困难。这限制了自动驾驶车辆的行驶范围，使其只能在特定的、已映射的区域内运行。

3.环境变化敏感

高精度地图依赖于预先采集的静态环境数据。当道路环境发生变化，如道路施工、交通设施的更改等，地图数据可能无法及时更新。这可能导致自动驾驶系统无法正确感知和响应新的环境，从而影响行车安全。

4.数据存储与处理压力

高精度地图包含大量详细的环境信息，这对数据存储和处理能力提出了很高的要求。尤其是对于大规模部署的自动驾驶车队来说，管理和处理这些庞大的地图数据是一项巨大的挑战。

5.依赖性导致的适应性降低

由于高精度地图在自动驾驶决策中起到关键作用，车辆在行驶过程中对地图的依赖性较强。一旦地图数据缺失或不准确，自动驾驶系统可能无法正常运行，导致车辆在未知或动态环境中适应性较差。

6.隐私和安全问题

高精度地图包含了大量详细的地理和道路信息，可能涉及隐私和安全问题。如果地图数据被恶意篡改或泄露，可能会导致安全隐患。此外，地图数据的采集也可能涉及到个人隐私保护的问题。

7.地图更新的时效性

道路状况和城市布局不断变化，高精度地图必须及时更新才能保持准确性。然而，数据采集和处理通常需要时间，这导致地图更新存在一定的时滞，从而可能在动态环境中导致决策失误。

这些局限性使得高精度地图在自动驾驶系统中尽管重要，但其应用仍然面临诸多挑战。随着技术的进步，行业需要在这些问题上寻找更有效的解决方案，或探索新的技术路径，如无图方案或轻地图方案。

如何实现智驾无图？

2.1无图方案的核心思想

无图方案的核心思想是让自动驾驶系统摆脱对高精度地图的依赖，通过实时感知和环境理解来实现安全驾驶。具体而言，无图方案依赖车载传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）实时捕捉周围环境数据，并通过先进的人工智能算法进行处理，以实时构建车辆的环境模型并做出驾驶决策。

2.2传感器融合技术

传感器融合是无图方案的关键技术之一。由于单一传感器无法提供全面的环境信息，自动驾驶系统通常需要结合多种传感器的数据来构建一个完整的环境模型。例如，摄像头可以提供丰富的视觉信息，而激光雷达则可以精确测量物体的距离和形状。通过将不同传感器的数据进行融合，自动驾驶系统可以获得更为准确和可靠的环境感知。

2.3实时环境理解与决策

在无图方案中，自动驾驶系统必须具备以下几项关键能力，以便在实时理解复杂驾驶环境的基础上做出准确的驾驶决策：

1.道路和车道检测

自动驾驶系统需要能够通过摄像头、激光雷达等传感器实时检测道路的边界、车道线以及其他道路标志。这种能力确保车辆能够在没有高精度地图的情况下，依然能够正确判断行驶路径，并保持在车道内行驶。

2.障碍物检测和避让

系统必须具备实时检测和识别道路上静态和动态障碍物的能力，包括行人、车辆、动物、道路障碍物等。检测到障碍物后，系统需要迅速评估其运动轨迹和危险性，并制定适当的避让策略，以确保行车安全。

3.交通标志和信号识别

自动驾驶系统必须能够准确识别道路上的交通标志和信号灯，并根据这些信息调整车辆的速度、行驶路径和决策。例如，识别到停车标志时，系统需要做出停车决策；识别到红绿灯时，系统需要根据灯光信号调整车辆的行驶行为。

4.环境感知与建模

系统需要通过传感器数据，实时感知和理解周围的环境，包括道路结构、交通参与者的行为、天气条件等。通过多传感器融合技术，自动驾驶系统可以创建一个精确的环境模型，以便更好地进行导航和决策。

5.动态决策和路径规划

在无图方案中，车辆必须能够根据实时环境信息进行动态决策。这意味着系统需要具备实时规划和调整行驶路径的能力，以适应不断变化的道路和交通条件。例如，系统需要能够应对突发的交通堵塞、道路施工或其他不可预测的状况，并迅速找到替代路径。

6.预测和应对能力

自动驾驶系统需要具备预测其他交通参与者行为的能力，例如预测前方车辆的变道、行人的穿越等。通过准确的行为预测，系统能够提前做出反应，避免潜在的碰撞和危险。

7.自适应学习与优化

无图方案的自动驾驶系统还需要具备自适应学习能力，通过不断积累驾驶经验来优化感知和决策过程。通过学习和优化，系统可以提高在复杂环境中的表现，增强对各种驾驶场景的适应性。

8.冗余与故障处理

为了确保安全，系统还需要具备冗余机制和故障处理能力。在传感器或系统出现故障时，自动驾驶系统应能够及时检测并切换到备用方案，或者在必要时安全地停车，以避免危险。

这些能力是无图方案成功运行的基础，能够帮助自动驾驶车辆在复杂、多变的道路环境中做出快速而准确的驾驶决策，从而保障行车安全。

无图方案有何优势？

3.1灵活性和适应性

无图方案的一个显著优势在于其灵活性和适应性。由于不依赖高精度地图，自动驾驶系统可以在未被预先映射的区域行驶，从而大大扩展了车辆的行驶范围。此外，无图方案可以更快地适应环境变化，无需等待地图数据的更新。

3.2成本效益

无图方案可以显著降低自动驾驶的部署和运营成本。首先，减少了高精度地图的构建和维护成本。其次，简化了数据更新和管理流程。对于一些运营场景复杂多变的地区，无图方案可能更具经济性。

3.3实时性与高效决策

通过依赖实时传感器数据，无图方案能够更迅速地响应环境变化，做出即时决策。这在面对突发状况或不确定环境时尤为重要。由于不依赖先验的地图数据，系统在应对新环境或未曾遇到的场景时，能够更自主地进行判断和调整。

无图方案的挑战？

4.1环境感知的精度和可靠性

无图方案对环境感知的要求极高。由于缺乏先验地图数据的支持，自动驾驶系统必须依赖传感器实时获取的环境信息。然而，传感器受限于技术水平和环境条件，可能无法始终提供准确可靠的数据。例如，摄像头在光线不足或恶劣天气条件下性能可能下降，而激光雷达则可能受到反射率低的物体的影响。

4.2计算复杂度和延迟

无图方案需要自动驾驶系统具备强大的计算能力，以在短时间内处理大量传感器数据并做出驾驶决策。这对于硬件和算法的要求极高，特别是在需要实时处理和决策的情况下。计算资源的局限性可能导致决策延迟，从而影响驾驶安全。

4.3边缘案例处理

无图方案在面对边缘案例时可能存在局限性。边缘案例是指那些罕见但潜在危险的驾驶场景，这些场景可能无法通过常规的环境感知手段准确识别和处理。由于缺乏高精度地图的支持，自动驾驶系统在应对这些复杂情况时可能会遇到困难，进而影响驾驶安全。

4.4标准化与监管问题

随着无图方案的推广，如何确保其安全性和可靠性将成为监管机构关注的重点。由于无图方案依赖于不同的传感器和算法组合，其安全性能难以通过传统的标准化测试进行验证。因此，如何制定有效的测试和验证标准，将成为无图方案普及的一个重要挑战。

无图方案的未来展望

5.1技术进步与优化

随着传感器技术、人工智能算法和计算硬件的不断进步，无图方案的技术瓶颈有望逐渐被突破。未来，自动驾驶系统将能够更精准地感知环境，并在多种复杂情况下做出可靠的驾驶决策。同时，随着计算能力的提升，实时处理和决策的性能也将得到进一步优化。

5.2与轻地图的结合

虽然无图方案具有诸多优势，但完全摒弃地图数据在现阶段仍有一定风险。因此，一些企业正在探索将无图方案与轻地图相结合的混合方案。轻地图相比高精度地图更加简化，保留了关键的道路信息，能够在提升灵活性的同时提供必要的环境支持。通过这种方式，自动驾驶系统可以在地图数据缺失的情况下仍然具备一定的导航能力，同时进一步提高系统的整体安全性和可靠性。

5.3无图方案的应用场景扩展

未来，无图方案可能在一些特定场景下展现出更大的应用潜力。例如，在农村地区、道路基础设施不完善的区域，或者是高度动态变化的城市环境中，无图方案能够更好地适应复杂多变的交通状况。此外，无图方案也有望在共享出行、物流配送等领域发挥重要作用。