自動運転マップ構築モデルを1つの記事で理解する

1 高精度地図

高精度地図HDMapは自動運転において愛憎入り混じった役割を果たしており、近年、業界のさまざまな勢力もHDMapの採用の是非をめぐって白熱した議論を展開している。現在、Apollo、NIO、Ideal、Xpeng、Momenta など多くの企業がセマンティック HDMap を使用しています。

通常のナビゲーションマップ SDMap と比較すると、HDMap は精度が高く、より完全な情報が含まれています。 SDMap は通常、道路レベルの精度しか実現できず、車線や道路標示などの特定の座標は提供されません。一方、HDMap は通常、正確な車線、信号、標識、道路矢印、さらには車線の仮想属性と実属性が変化するポイント、車線の分岐点、合流点などをマークする高精度マップなど、デシメートルレベルの精度を実現できます。

HDマップ

自動運転で HDMap を使用する利点は明らかです。

天眼を開く：視覚範囲を超えて知覚する能力を獲得します。これは神の視点を開くことと同等です。
高精度：デシメートルレベル、あるいは特定のシナリオではセンチメートルレベルの精度で、位置決めおよび制御モジュールを提供できます。
非常に信頼性の高い事前情報を提供することで、アルゴリズムの難易度と事故の可能性が大幅に減少します。
豊富な情報: HDMap には非常に豊富な情報量があり、一般的には道路、車線、車線線、道路矢印、停止線、フェンス、交通標識、信号機などの要素が含まれます。マップには、上記のマップ要素のジオメトリ、属性、色、位相関係などが含まれます。さらに、車線変更ポイント、道路の曲率、道路の傾斜などが含まれる場合もあります。

その限界も明らかです:

コスト: HD マップベンダーは通常、マップを作成するために高価なデータ収集車両を使用します。人件費に加えて、センサー 1 台に数百万ドルかかる場合があります。マップ作成プロセスに加えて、マップの送信とメンテナンスにも一定のコストがかかります。
カバレッジ: 中国は広く、地球はさらに広いです。HDMap は SDMap ほど広いカバレッジを実現できません。 AutoNaviなどの地図提供会社は中国のすべての高速道路をカバーしていると主張しているが、都市部でのカバー範囲は依然として大きな問題となっている。自動運転の実現に伴い、適用シナリオは高速道路から市街地へと徐々に移行しており、高精度の地図が整備されていない道路では、ドライバーは暗闇の中で手探りで運転するしかありません。このため、多くの企業は、上海市嘉定区の安亭や北京市宜荘など、都市部の小さな区間にのみ自動運転を限定しています。これらの区間にのみ HDMaps があるからです。
新鮮さ: 道路状況は常に変化しており、特に中国では道路補修やコーンの設置が日常的に行われています。高精度の地図でこれらの変化に関するフィードバックをタイムリーに提供することは容易ではありません。初めて地図が構築された後、大きな課題は、どのように地図を継続的に維持していくかということです。多くの自動運転企業が直面しなければならない実際的な問題は、高精度の地図情報と認識情報が矛盾している場合に誰を信頼するかということです。高精度地図が間に合わずに更新されていないのか、それとも認識が間違っているのか、どうやって判断するのでしょうか?
規制: 地図は機密情報であり、特に高精度の地図は機密情報です。中国では、SDMap でさえもバイアスがかかります (国家測量地図局、火星座標系によってバイアスがかかります)。現在、中国にはA級地図資格を持つ企業が数社しかなく、近年は資格審査も厳しくなっているため、高精度の地図サービスを提供できる地図ベンダーは多くないでしょう。さらに、中国では高度情報を含む地図の販売が認められていないため、6自由度姿勢には非常に不利であると考えられます。

中国には、テンセント、AutoNavi、百度、NavInfo、中海亭などの大手地図プロバイダーのほか、Kuandeng、Deep Motion（Xiaomiに買収された）、Juefeiなどの高精度な地図サービスを提供できる小規模な地図プロバイダーも存在します。

規制に関しては、天然資源省が最近いくつかの良いニュースを発表しました。

天然資源省-スマート車両用基本地図の標準システム構築ガイドライン（2023年）

2 クラウドソーシングマップ

MobileyeのREMを先駆けとして、国内外の自動運転企業もクラウドソーシングマッピングのルートを推進しています。つまり、大量の交通軌跡情報や単一車両のSLAMマッピング結果を収集し、クラウド上の正確なセマンティックマップに統合し、クラウドソーシングマッピングの結果を使用して既存のHDMapを更新および修復します。

クラウドソーシングマッピングの技術的ルートは、上記の高精度マップの欠点を大幅に補うことができます。高価な収集車両を維持する代わりに、量産車両に低コストの自動運転装置を使用して、量で質を補うことができます。

現在、国内の自動運転アルゴリズム企業（Momenta）、新興勢力（NIO、Xiaoli、Li Auto）、チップ企業（Horizon Robotics）、地図プロバイダー（Baidu）などは、いずれもクラウドソーシングを通じて地図を構築する能力を備えている。量産を目標としたクラウドソーシング地図構築チームの中には、かなり大きな規模になっているものもある。

Huawei Qintong GroupがICRA2021で公開したロードマップは非常に代表的なもので、複数の車両のローカルマッピングの結果をクラウドにアップロードして融合および圧縮し、正確で軽量なセマンティックマップを取得します。後続の車両はオンラインでマップをダウンロードし、マップに基づいて6Dofポジショニングを実行します。

Huawei クラウドソーシングソリューションロードマップパイプライン

Huawei クラウドソーシングマップロードマップ

ただし、クラウドソーシングマップソリューションは、データセキュリティ、ポリシーと規制、ユーザーのプライバシーなど、いくつかの非常に現実的な課題にも直面しています。

さらに、クラウドソーシングマッピングは、ロングテールのケースでは対処が難しい多くの技術的な問題にも直面します。

3 ナビゲーションマップ

ナビゲーションマップ SDMap は現在最も一般的な地図形式であり、運転時によく使用する Baidu Maps や Amap など、長年私たちの生活の中で親しまれてきました。

HDMap と比較した SDMap の利点は次のとおりです。

地図の作成と維持にかかるコストが低い
幅広い分野をカバーする成熟した開発
規制上の抵抗はHDMapよりもはるかに小さい

しかし、SDMap には HDMap と比べていくつかの重要な欠点があります。

精度が低い: 通常は道路レベルの精度しか利用できず、車線レベルの精度に到達できないため、下流の計画および制御要件を満たすことが困難になります。
情報が少ない: 一般的に、車線や道路端に関する具体的な幾何学的情報や、信号や標識に関する正確な位置情報がないため、位置決めや計画制御に大きな課題が生じます。

前述のように、高精度マップベースの自動運転ソリューションが規制やコストなどの影響を受け、その進歩が制限されていたとき、主流のプレーヤーは次に説明するライトマップソリューションである SDMap に注目しました。

4 ライトマップソリューション (SDMap+ / HDMap-)

量産型の自動運転には、高精度の地図はまだ重すぎる。

5年前、XiaopengやHuaweiを含む多くのプレーヤーが、高精度の地図に基づいて高速道路や小さな都市部を走行し、美しいデモを公開しました。しかし、技術の進化と商用化の加速に伴い、都市NOAの提供は大手プレーヤー間の競争の焦点となり、かつては「本当に人気」だった高精度の地図は、大規模量産の最大の障害となっている。そこでライトマップソリューションが誕生しました。

ライトマップソリューションは実際には新しいものではないため、適切なタイミングで登場したと厳密に言うことはできません。たとえば、マスク氏は以前からテスラが高精度マップを使用していないことを明確にしており、その理由は依然として前述のカバレッジ、鮮度、コストです。（テスラは注釈付けのプロセスで高精度の地図のみを使用し、FSDの実際の車両操作はナビゲーションマップにのみ接続されていました）

ライトマップソリューションとは、重量級の HDMap を使用するのではなく、軽量の SDMap をベースにするか、HDMap と SDMap の中間のマップ形式をベースにし、単一車両の強力な認識機能と組み合わせて自動運転を実現することを意味します。

ライトマップソリューションは、高精度マップの束縛を取り除き、マップへの依存を減らすことを目指しています。それに応じて、自転車の認識機能に対する要件も大幅に増加しています。近年の視覚認識技術の進歩により、「軽い地図、重い認識」のルートが可能になったのであり、Transformer と BEV ソリューションはこれに大きく貢献しています。

実際、今日に至るまで、ほとんどのプレイヤーの主なプロジェクトは、依然として高精度マップに大きく依存しています。結局のところ、高精度マップがなければ、デモを作ることさえ困難です。デモがなければ、会社は資金を調達できず、軽量マップが利用可能になる日まで生き残ることはできません。多くの企業がクラウドソーシング地図という手段を取っていますが、厳密に言えばそれらは依然として高精度の地図であり、クラウドソーシングによって作成されます。

2022年には、地図規制の強化と認識能力の向上を背景に、軽い地図と重い認識のルートが再び人気のある選択肢になりました。

2023年9月、ハオモはAIデーで「マッピングではなく認識に焦点を当てる」というスローガンを叫んだ。小鵬のXNGPも、今後は高精度地図に依存しないことを発表した。元栄は2024年3月に、高精度地図に依存しないインテリジェント運転ソリューション「DeepRoute-Driver 3.0」をリリースした。動画から判断すると、その効果はかなり良いようだ。 Idealは23年の歴史を持つ都市NOAも、高精度の地図に依存しないことを明確に表明した。Idealは地図上の知覚と光に焦点を当てた「車に乗るトレンド」を開始し、2023年に都市NOA元年を開始する。Idealは23年の歴史を持つ都市NOAも、高精度の地図に依存しないことを明確に表明した。さらに、NIOやHorizonなどの大手プレーヤーもライトマップルートにかなりのリソースを投入しています。

多くの企業が宣伝でナビゲーションマップ SDMap について語っていますが、実際のアプリケーションでは、SDMap に基づいて HDMap の重要な情報が追加され、SDMap+ または HDMap- と呼ばれる可能性があります。都市の NOA に SDMap のみを使用することはまだ現実的ではありません。

現在、国内企業はまだライトマップソリューションの模索段階にあり、多くの困難に直面することが予想されます。量産まではまだ一定の距離があります。個人的には、ライトマップとヘビーマップの論争はまだ結論が出ていないと思います。多くの企業が約束しているHDMap未搭載都市向けNOAの納入時期は2023年半ばから2024年初頭。楽しみに待ちましょう。

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