自動運転ソリューションプロバイダーは高精度マップをどのように活用するのでしょうか?

テクノロジー大手のBATから市場に参入する多数の新興企業まで、業界には10社を超える高精度地図サプライヤーが存在します。高精度の地図は、レベル3以上の自動運転に必須のものとして業界で認識されています。 2019年、レベル3自動運転の量産化を目前に、高精度地図は技術研究開発段階から量産段階へと移行しつつあります。高精度地図を自動車に搭載する場合、ユーザーが理解しなければならない大きな問題がいくつかあります。高精度地図は自動運転システムでどのような役割を果たすのでしょうか。自動運転ソリューションプロバイダーは高精度マップをどのように活用するのでしょうか?

最近、Hodo Technologyのマップおよびシミュレーターの責任者であるDai Zhen博士は、SAE International 2019 New Energy and Intelligent Connected Vehicle Technology Conferenceで「自動運転ソリューションプロバイダーが高精度ナビゲーション電子マップをどのように使用するか」についての見解を共有しました。雷峰網のニューインテリジェントドライビングは、戴震博士がドイツのジーゲン大学の博士号を取得していることを知りました。彼はかつてドイツ航空宇宙センターに勤務し、ダイムラーのために世界初のNDS地図ベースのカーナビゲーションシステムを開発した人物です。

Leifeng.com New Intelligent Driving は、戴震博士が講演の中で、高速道路向け自動運転ソリューション HoloPilot とインテリジェント バレー パーキング システム HoloParking における高精度マップのプレゼンテーション、さまざまなシナリオでのナビゲーションに高精度マップがどのように使用されるか、高精度マップが自動運転システムにどのように適用されるかについて技術分析を行ったことを知りました。

以下は、Leifeng.com New Intelligent Driving によって編集された共有の書き起こしです。

高精度マップ：自動運転に明確なアイデアを与える

Hodo の定義によれば、将来の移動は主に 3 つのシナリオに分けられます。1 つは高速道路での自動運転、2 つ目は都市条件、つまり都市部内での自動運転、3 つ目は駐車シナリオに代表されるラスト マイルです。

現在、Hodo は次の 2 つの主要なシナリオに焦点を当てています。

• まず、高速道路。 Hodoの高速道路自動運転ソリューションであるHoloPilotは、L3.5レベルのソリューションです。量産構成を採用し、主に既存の自動車グレードのセンサーとコンピューティングユニット、高精度マップを活用して、高速道路での自動運転機能を実現します。

• 2 つ目は、バレーパーキングに代表されるラストマイルのシナリオです。 HoloParking は HoloDriving のインテリジェントなバレット パーキング システムで、レベル 4 ソリューションです。ドライバーは固定地点で車両を渡すだけで、車両が自動的に駐車スペースを見つけ、ガレージに駐車し、車両を引き取り、その他のバレット パーキング機能を実行します。

高速自動運転とバレーパーキングという2つのシナリオは非常に異なりますが、アプリケーションマップの観点から見ると、2つには多くの類似点があります。

まず、 車両に地図データが必要であり、その後、測位、認識、制御意思決定などの各モジュールの要件に応じて地図データをパッケージ化し、特定の内容、特定の形式、特定の方法に従って各モジュールに渡します。上記の操作はまさにHoduoナビゲーションエンジンに含まれる主な作業範囲です。

上の図は、高速道路のシナリオにおける高精度マップの基本的な表示を示しています。図に示すように、Hoduo は、車線、ガントリー、道路標識、道路ポール、その他の地図要素を含む、より多くのベクター情報とセマンティック情報を使用します。同様に、Hoduo は主にこれらの要素を使用して、位置決め、認識、制御の意思決定などの操作を実行します。

駐車場の高精度地図のプレゼンテーションです。一般的な車線情報に加え、駐車スペースの幾何学的記述、周囲の多数の大きな建物の幾何学的記述、交差点の情報なども地図上に表示されます。この情報を使用することで、Hoduo はポイントツーポイントの測位とナビゲーションを実現できます。

自動運転はマルチモジュールシステムです。マップはシステム内の他のモジュールと通信し、衝突する必要があります。自動運転システムの他のモジュールには、位置決め、計画、制御、認識などが含まれます。各モジュールには独自の要件があり、マップ モジュールは各モジュールにカスタマイズされたサービスを提供し、必要なデータを配信し、各モジュールがより安全に作業を完了できるようにする必要があります。

高速道路での高精度地図ナビゲーション

高速道路の自動運転システムにおける高精度マップナビゲーションには、経路計画、マップマッチング、ナビゲーション指示という 3 つの主なタスクがあります。これは基本的に従来の車載地図ナビゲーションの内容と同じですが、具体的な実装にはいくつかの拡張があります。自動運転システムでは、地図ナビゲーションの対象が人間からコンピューターに変わるため、各モジュールの内容と量も変わります。

この記事では、従来のナビゲーションとの比較と合わせて、Hoduo高速道路自動運転システムが経路計画、マップマッチングなどの操作をどのように実行するかを紹介します。

マップマッチング：マップマッチングモジュールの機能は、位置決めポイントを指定し、その位置決めポイントを高精度マップと照合し、現在の車線における車両の車線番号と相対位置を計算することです。

自動運転の観点からは、高精度地図によるナビゲーション情報を道路レベルから車線レベルにアップグレードする必要があります。自動運転システムは、さまざまなシナリオで車線内での位置を特定できなければなりません。これらのシナリオには、具体的には、車線の中央を走行したり、車線を変更したりすることなどが含まれます。

パス計画:パス計画モジュールも車線レベルである必要があります。人々が日常生活で使用するナビゲーションには、最速経路、最短経路、主要道路の優先原則など、比較的標準的で一般的な戦略がいくつかあります。しかし、自動運転システムにおける車線レベルのナビゲーションや経路計画に関しては、現時点では最適な経路の普遍的な定義は存在しません。

つまり、いわゆる最適なパスは存在せず、各ソリューションに最適なパスのみが存在するということです。パスをシナリオに適用して、車両をポイント A からポイント B まで正常に移動できる場合、これが最適なパスです。各社の自動運転計画と組み合わせて策定する必要がある。たとえば、一部の自動運転車は高速で走行できず、時速 80 キロメートルしか出せません。この場合、左端の車線がルート計画に頻繁に現れることは当然ありません。そうしないと、スムーズな交通の流れが遅れてしまいます。

ナビゲーション指示:ナビゲーション指示の目的は、車両にリアルタイムの実行指示を送信することにより、車両が所定の経路に沿って移動できるようにすることです。この機能を実現するための前提条件は、システムが前方の交差点の種類を正確に記述する必要があることです。たとえば、前方に幹線道路やランプ分岐があるかどうか、道路が閉鎖されているかどうか、合流や分岐があるかどうかなどです。シーンの説明を通じて、アクション ポイントがどのように応答するかを決定できます。

ナビゲーション指示は主に 2 つのカテゴリに分けられます。

最初のタイプは指示指示で、一般的なナビゲーションと同様に明確かつシンプルです。例えば、左への車線変更、右への車線変更などです。コントローラーがコマンドを受信すると、システムは現在の道路状況に基づいてアクションを実行する適切なタイミングを選択します。これは従来のナビゲーションと非常によく似ています。

2 番目のタイプの指導はガイド付き指導です。これは従来のナビゲーションには含まれていない部分です。交差点やランプなどの複雑なエリアでは、案内指示がより頻繁に表示されます。これらのエリアの車線は比較的複雑で、認識が非常に困難です。したがって、この場合、マップは軌道ガイドラインを生成し、車両がガイドラインに沿って複雑な交差点を通過し、指定されたエリアに到達できるようにします。

高精度地図が自動運転システムにどのように活用されるか

位置決め、認識、制御決定の 3 つのモジュールを通じて、高精度マップが自動運転システムにどのように役立つかを説明します。

補助測位：まず、高精度マップが自動運転測位モジュールをどのように支援できるかを紹介します。 HoloMatic の測位モジュールは、自動車の基準を満たさない高価なハイビーム LiDAR を廃止し、マルチセンサー フュージョン ソリューションを採用しています。代わりに、量産基準を満たすビジョン、ミリ波レーダーなどのセンサーを使用し、センサーの結果を高精度のマップと照合することで、高精度の横方向および縦方向の測位を実現します。

横方向の位置決めレベルでは、Hoduo は車体座標系における車線の幾何学的記述を取得できるほか、高精度の地図から車線に関する事前情報を抽出することもできます。 2つの情報を一致させることで横偏差補正が可能になります。これは人間の運転習慣に似ており、運転手も目を使って車線を見つけ、車を車線の中央に保ちます。

垂直測位に関しては、Hoduo は主に道路標識の認識を通じて測位を実現します。 Hoduo は、セマンティックセグメンテーション、2D/3D 変換、エッジ検出などの技術に基づいて、画像から段階的に 3D 道路標識を抽出し、エッジ情報やコーナーポイント情報を高精度マップによって確保された事前情報と比較して、垂直位置の偏差を修正することができます。

補助制御決定:制御決定は自動運転システムの非常に中核的なモジュールであり、マップの曲率、傾斜、ロール角などの高精度マップを含むさまざまなモジュールのリソースの統合が必要です。これらの要素は、制御決定モジュールが考慮する必要があるものです。制御モジュールにおける高精度マップの役割を説明するために、簡単な例を挙げてみましょう。車両が幹線道路上にあり、ランプに進入しようとすると、車線が直接 2 車線に分割され、新しい車線線が現れます。これは、車線線の認識に大きな課題をもたらします。車両がランプ迂回エリアに到達する前に、高精度マップがガイドラインを発行し、車両は車線がクリアな位置に入るまでこのエリアでガイドラインに沿って走行します。

補助知覚:高精度マップは知覚モジュールにも非常に役立ちます。知覚は、周囲の静的および動的障害物に関する大量の情報を処理する必要があるため、自動運転システムの中で最も計算負荷が高いモジュールです。高速道路では、構造化された道路設計のおかげで、運転の安全性に本当に影響を与えることができるのは、同じ方向の車線を走る車両であるため、システムは地図と現在の位置を使用して、前方の運転可能なエリアを予測できます。例えば、運転中、システムは車両の現在位置に基づいて、100～200メートル先の認識範囲内に現れる車両のチェックに集中することができ、この範囲外の車両にあまり注意を払う必要がなくなります。これにより、コンピューティング リソースの消費が大幅に削減されます。

同時に、高精度の地図には、共通排水帯や隔離帯、ランプ、高架橋、トンネルなどの道路状況の急激な変化など、知覚されるセグメンテーションと認識に重要な支援を提供できる多くの事前情報が含まれています。地図の事前情報は、認識モジュールの判断にも役立ちます。

クラウドソーシングによる地図更新:従来のナビゲーションと比較した場合、自動運転と高精度地図の応用のもう 1 つの違いは、従来のナビゲーションは単純な地図の使用が中心であるのに対し、自動運転は地図情報のフィードバックの役割も担う必要があることです。

Hodoは視覚センサーを使用して車線や道路標識などの道路情報を認識し、既存の高精度地図と比較し、差別化された情報を所定の形式で地図プロバ​​イダーにアップロードすることができます。地図プロバ​​イダーは、膨大な量のデータに対してディープラーニングを実行し、高精度の地図を更新します。

インテリジェントバレーパーキング自動運転システムにおける高精度地図アプリケーション

HoloMaticのインテリジェントバレットパーキングシステムであるHoloParkingは、車両側、駐車場側、高精度マップ側の「3in1」技術ソリューションを採用しています。一方で、HoloMaticはLiDARとほとんどの計算能力を駐車場側に移転し、車両規制の問題を解決します。他方、3つの端の連携により、マルチセンサーとマルチアングルの冗長性を実現し、駐車環境の認識能力を向上させ、あらゆる天候とあらゆるシナリオでの実際の操作をサポートできます。極端に光が不足している環境でも、人と車が混在し緊急事態が多い複雑な駐車場でも、雨、雪、強風などの悪天候でも、HoloParking は正常に動作し、ユーザーに安全で安定したバレーパーキング サービスを提供します。

高精度マップの面では、Hoduo は主に車線間の位相関係を使用してポイントツーポイントおよびマルチパスパスの計算を実行し、複数車両スケジューリング アルゴリズムの実装を保証します。同時に、車両は車線幅の情報を活用して、車線内の障害物を合理的に回避することもできます。