江淮加盟百度地圖標注建國內最大高精地圖車隊
今年7月,百度用一記Apollo計劃,招引了包含車企、Tier 1、自動駕馭技能公司等一眾產業鏈玩家的眼球。
在這個龐大的計劃中,逐漸敞開包含定位、感知、規劃、高精度地圖在內的自動駕馭才能和資源,成為百度地圖標注借以構建生態的本錢。但關于這盤不太明亮的棋局,百度究竟怎么盤活并辟得能夠存續的本身定位和商業形式,其實也一直是業界討論的焦點。
這些等候被時刻佐證的作業,如今伴隨百度·江淮轎車高精度地圖收集車交車典禮的發布,以及兩邊在自動駕馭的深度協作,而現出了些端倪。
新智駕音訊,8月29日,百度·江淮轎車高精地圖收集車交車典禮在百度上海研制中心舉行,江淮轎車向百度交給了32臺瑞風S3轎車,助力百度高精地圖收集。至此,據百度方面表明,百度地圖高精度地圖收集車數量已達國內最大規劃。
另據新智駕了解,除了交給高精度地圖收集車外,江淮轎車還將與百度在自動駕馭的更多層面打開深度協作。
百度智能轎車事業部總經理顧維灝在發言中表明,兩邊的協作將超越高精度地圖收集,在自動駕馭研制范疇進行長線的溝通,并于2019年推出Level 3級自動駕馭量產車型。這也是百度自宣告Apollo渠道敞開以來,其自動駕馭計劃賦能車企的第一批量產落地的里程碑結點。
高精度地圖內業流程首度曝光:AI大腦數據處理,自動化程度超90%
高精地圖是Apollo云端效勞的重要部分。借此次交車典禮,百度首度敞開了上海研制中心高精地圖內業作業區,展現了百度在高精地圖的標準化出產流程。
據百度高精地圖擔任人馬常杰介紹,高精度地圖在整個Apollo計劃中起著適當重要的效果。Apollo架構分為四層,第一層是車輛渠道層,第二層是運用層,第三層是軟件渠道層,第四層是云端效勞層。而高精度地圖是云端效勞層中的中心數據,在駕馭端起著重要的基礎效果。
這個基礎效果包含了什么呢?能夠簡略歸納為三大方面:
第一,高精度地圖是自動駕馭的千里眼。高精度地圖打破了傳統傳感器的視距規劃,能夠從一個更廣域的視角供給準確的方位信息。
第二,高精度地圖是自動駕馭的透視鏡。在實踐駕車中,大車遮擋等場景會影響攝像頭、激光雷達的環境監測,高精度地圖能夠在這時供給及時準確的信息,輔助決議計劃。
第三,高精度地圖是自動駕馭的安全員。高精度地圖是對路面信息的準確描寫,包含車道線、路沿、箭頭等上百種特點,這些數據為自動駕馭供給了必要的決議計劃支撐。例如對綠化帶或是金屬護欄的特點記載,一旦呈現風險,車寧可磕碰綠化帶,這樣帶來的丟失最小,這就是一次高精度信息協助決議計劃的進程。
百度將高精地圖的詳細出產流程分為四個環節:外采、自動化處理、人工修正,以及發布。
從百度此次展現的外采車輛外觀上能夠看到,車輛共搭載四類傳感器設備,分別為攝像頭、激光雷達、IMU慣導設備和GPS天線。
馬常杰通知新智駕,在信息高密度的高精度地圖出產制造中,百度根據深度學習的圖像識別技能對數據預處理的參與,是讓百度得以占據高精地圖數據規劃化優勢的要害。據百度方面的數據顯現,經過系統的自動化標示處理,高精地圖數據標示的自動化程度已達90%。而剩余的部分,將在人工修正的內業環節進行檢查和更正。
在被問及百度高精地圖現階段掩蓋規劃及出產功率時,馬常杰對新智駕表明,現在,百度高精度地圖的收集和內業加工首要會集在高速等骨干路途上,內業加工功率到達30-50公里/人/天,在一些雜亂匝道場景和路途標牌較多的情況下,會對加工功率發生必定影響。
而為了到達今年底掩蓋全國高速和骨干路途的高精度地圖數據出產方針,百度將逐漸把高精度地圖的處理功率提高至80-100公里/人/天,以滿足對全國骨干路網高精度數據的云端效勞和高效更新。
“為了到達Apollo計劃2020年支撐高速和城市路途全路網自動駕馭支撐的方針,我們的數據出產功率需要與高速的信息替換和廣泛的數據掩蓋相匹配”,馬常杰如是說。
另據百度方面介紹,未來,高精度地圖數據的實時性將成為這一范疇的終極出題,在這方面,除了運用現有收集數據持續練習算法、提高自動化處理功率外,百度將依托多源感知數據處理、云效勞中心和數據中心等構成的Intelligent Map渠道,在未來完成分鐘級更新。
數據先行,百度Apollo敞開商業化落地初探
在正式發布近兩個月后,百度Apollo計劃總算用高精度地圖數據協作,敞開了其與車企等產業鏈玩家商業化探究的初試。
據百度方面介紹,現在,其敞開的高精度地圖數據將首要包含車道線、車道箭頭、路沿、護欄、標牌等特點信息,未來,跟著自動駕馭車輛對路途信息精細化程度的更高要求,百度還將對其高精度數據進行更細化的特點拓寬,為車企、技能公司等的自動駕馭轎車賦能。
在供給高精度數據的一同,百度還根據高精度地圖研制了車輛自定位運用,運用一個單目攝像頭與高精度地圖進行匹配,完成自定位,馬常杰通知新智駕,這套定位計劃將與高精地圖數據一同,供給給Apollo的渠道伙伴。
最終,在被問及百度高精地圖在眾包形式的考慮時,馬常杰說,現在百度地圖APP中已經在測驗眾包的數據收集形式,而其間,數據是否可用,以及是否契合國家資質,仍是需要討論的問題。
未來,百度Apollo生態中的車企將成為百度高精地圖眾包的數據源頭,百度一同也在與國家相關標準制定部分進行高精度地圖未來運作形式的討論,時機老練后,在國家法規允許下,百度地圖可能會考慮高精度地圖數據從license商業形式到逐漸敞開的過渡。
百度高精地圖研制作業開始發動于2013年,其自主研制和量產才能使百度高精地圖具備了在職業中的成本優勢。未來,跟著自動駕馭技能日趨老練,百度欲憑借比如高精度地圖等數據資源和才能,推動自動駕馭的量產落地。
在這個龐大的計劃中,逐漸敞開包含定位、感知、規劃、高精度地圖在內的自動駕馭才能和資源,成為百度地圖標注借以構建生態的本錢。但關于這盤不太明亮的棋局,百度究竟怎么盤活并辟得能夠存續的本身定位和商業形式,其實也一直是業界討論的焦點。
這些等候被時刻佐證的作業,如今伴隨百度·江淮轎車高精度地圖收集車交車典禮的發布,以及兩邊在自動駕馭的深度協作,而現出了些端倪。
新智駕音訊,8月29日,百度·江淮轎車高精地圖收集車交車典禮在百度上海研制中心舉行,江淮轎車向百度交給了32臺瑞風S3轎車,助力百度高精地圖收集。至此,據百度方面表明,百度地圖高精度地圖收集車數量已達國內最大規劃。
另據新智駕了解,除了交給高精度地圖收集車外,江淮轎車還將與百度在自動駕馭的更多層面打開深度協作。
百度智能轎車事業部總經理顧維灝在發言中表明,兩邊的協作將超越高精度地圖收集,在自動駕馭研制范疇進行長線的溝通,并于2019年推出Level 3級自動駕馭量產車型。這也是百度自宣告Apollo渠道敞開以來,其自動駕馭計劃賦能車企的第一批量產落地的里程碑結點。
高精度地圖內業流程首度曝光:AI大腦數據處理,自動化程度超90%

據百度高精地圖擔任人馬常杰介紹,高精度地圖在整個Apollo計劃中起著適當重要的效果。Apollo架構分為四層,第一層是車輛渠道層,第二層是運用層,第三層是軟件渠道層,第四層是云端效勞層。而高精度地圖是云端效勞層中的中心數據,在駕馭端起著重要的基礎效果。
這個基礎效果包含了什么呢?能夠簡略歸納為三大方面:
第一,高精度地圖是自動駕馭的千里眼。高精度地圖打破了傳統傳感器的視距規劃,能夠從一個更廣域的視角供給準確的方位信息。
第二,高精度地圖是自動駕馭的透視鏡。在實踐駕車中,大車遮擋等場景會影響攝像頭、激光雷達的環境監測,高精度地圖能夠在這時供給及時準確的信息,輔助決議計劃。
第三,高精度地圖是自動駕馭的安全員。高精度地圖是對路面信息的準確描寫,包含車道線、路沿、箭頭等上百種特點,這些數據為自動駕馭供給了必要的決議計劃支撐。例如對綠化帶或是金屬護欄的特點記載,一旦呈現風險,車寧可磕碰綠化帶,這樣帶來的丟失最小,這就是一次高精度信息協助決議計劃的進程。
百度將高精地圖的詳細出產流程分為四個環節:外采、自動化處理、人工修正,以及發布。
從百度此次展現的外采車輛外觀上能夠看到,車輛共搭載四類傳感器設備,分別為攝像頭、激光雷達、IMU慣導設備和GPS天線。
馬常杰通知新智駕,在信息高密度的高精度地圖出產制造中,百度根據深度學習的圖像識別技能對數據預處理的參與,是讓百度得以占據高精地圖數據規劃化優勢的要害。據百度方面的數據顯現,經過系統的自動化標示處理,高精地圖數據標示的自動化程度已達90%。而剩余的部分,將在人工修正的內業環節進行檢查和更正。
在被問及百度高精地圖現階段掩蓋規劃及出產功率時,馬常杰對新智駕表明,現在,百度高精度地圖的收集和內業加工首要會集在高速等骨干路途上,內業加工功率到達30-50公里/人/天,在一些雜亂匝道場景和路途標牌較多的情況下,會對加工功率發生必定影響。
而為了到達今年底掩蓋全國高速和骨干路途的高精度地圖數據出產方針,百度將逐漸把高精度地圖的處理功率提高至80-100公里/人/天,以滿足對全國骨干路網高精度數據的云端效勞和高效更新。
“為了到達Apollo計劃2020年支撐高速和城市路途全路網自動駕馭支撐的方針,我們的數據出產功率需要與高速的信息替換和廣泛的數據掩蓋相匹配”,馬常杰如是說。
另據百度方面介紹,未來,高精度地圖數據的實時性將成為這一范疇的終極出題,在這方面,除了運用現有收集數據持續練習算法、提高自動化處理功率外,百度將依托多源感知數據處理、云效勞中心和數據中心等構成的Intelligent Map渠道,在未來完成分鐘級更新。
數據先行,百度Apollo敞開商業化落地初探
在正式發布近兩個月后,百度Apollo計劃總算用高精度地圖數據協作,敞開了其與車企等產業鏈玩家商業化探究的初試。
據百度方面介紹,現在,其敞開的高精度地圖數據將首要包含車道線、車道箭頭、路沿、護欄、標牌等特點信息,未來,跟著自動駕馭車輛對路途信息精細化程度的更高要求,百度還將對其高精度數據進行更細化的特點拓寬,為車企、技能公司等的自動駕馭轎車賦能。
在供給高精度數據的一同,百度還根據高精度地圖研制了車輛自定位運用,運用一個單目攝像頭與高精度地圖進行匹配,完成自定位,馬常杰通知新智駕,這套定位計劃將與高精地圖數據一同,供給給Apollo的渠道伙伴。
最終,在被問及百度高精地圖在眾包形式的考慮時,馬常杰說,現在百度地圖APP中已經在測驗眾包的數據收集形式,而其間,數據是否可用,以及是否契合國家資質,仍是需要討論的問題。
未來,百度Apollo生態中的車企將成為百度高精地圖眾包的數據源頭,百度一同也在與國家相關標準制定部分進行高精度地圖未來運作形式的討論,時機老練后,在國家法規允許下,百度地圖可能會考慮高精度地圖數據從license商業形式到逐漸敞開的過渡。
百度高精地圖研制作業開始發動于2013年,其自主研制和量產才能使百度高精地圖具備了在職業中的成本優勢。未來,跟著自動駕馭技能日趨老練,百度欲憑借比如高精度地圖等數據資源和才能,推動自動駕馭的量產落地。