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|L3 不一定是自动驾驶的必经之路，但是高精地图是( 二 )


|L3 不一定是自动驾驶的必经之路，但是高精地图是
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所以在遇到暴雨路况时我们都会本能地降低行驶车速 ， 给眼睛留出更多的观察时间 ， 给大脑留出更多反应的时间 。
由于目前大多数车型辅助驾驶识别车道线的方式完全依赖摄像头 ， 所以车辆也会遇和人类一样的问题 ， 在这类情况下对视觉识别的能力以及算法分析能力的要求大幅提升 。

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识别能力不足反映到实际表现上无非两种 ， 辅助驾驶退出或者在车道上画龙行驶 。
高精地图和高精定位可以将车辆及车道线位置精确到分米级别 ， 所有道路数据均为已知信息 ， 不受外界环境的影响 ， 可以很好的弥补视觉缺陷 。
所以即使视觉识别出现不稳定 ， 也有高精地图的信息作为交叉验证的依据 ， 提高车辆行驶的稳定性 。
在 2100 km 的路程里不乏大暴雨的天气 ， 但是 Super Cruise 运行的稳定性远超大部分 L2 级别的辅助驾驶 。
车道线混乱路段
车道线混乱路段在实际生活场景中也非常常见 ， 纯依赖视觉感知的车辆会出现什么问题大家可想而之 。
对 ， 退出或者画龙 。
大曲率弯道
细心的读者肯定已经发现了 ， 有的车型前置摄像头数量是一个 ， 有的车型是三个 ， 问题来了区别在哪？
探测范围和探测角度 。
以特斯拉 Model 3 上使用的三目摄像头为例 ， 其中一颗为长焦摄像头 ， 探测距离250 米；一颗为中距离摄像头 ， 探测距离150 米；一颗广角摄像头 ， 探测距离60 米 ， 但是探测角度达到了 120 度 。

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而只有一颗摄像头的车型 ， 这颗摄像头只能是兼顾探测距离和探测角度的中距离摄像头 。
但是在通过一些曲率较大的弯道时 ， 这颗摄像头的探测能力就比较吃力了 ， 有限的探测角度导致探测范围相对局限 ， 想要通过大曲率弯道 ， 则需要系统对盲区中的车道线有一定的预测能力 ， 根据实时探测到的信息 ， 不断调整预测线路 。
反映到实际表现中也是两种结果 ， 曲率过大直接放弃 ， 辅助驾驶退出 ， 或者系统根据探测结果不断修正车辆行驶轨迹 ， 导致车辆过弯时有较为明显的锯齿感 。
对于有高精地图的辅助驾驶来说 ， 这些都是已知信息 。 例如凯迪拉克 CT6 可以预知前方 2.5 km 道路的曲率、坡道、限速等信息 ， 所以在通过大曲率弯道时表现会从容很多 。
综上所述 ， 仅仅依靠单车感知时 ， 辅助驾驶对车辆识别、探测能力的要求更高 ， 但是在识别能力没有更大突破的前提下 ， 向外部借力 ， 带来更好的使用体验也不失为一个好办法 。
以至于凯迪拉克 CT6 在有限的算力和感知硬件下 ， 在封闭道路这个场景下的使用体验已经肩比特斯拉 。
那么下一个问题来了 ， 现阶段高精地图的局限在哪？只要用上高精地图就能提升使用体验吗？
答案当然是否定的 。
高精地图的局限性
上文已经提到 ， 采用高精地图属于从外部借力 ， 所以在体验上能有多大提升也取决于外部的力量有多大 。
通用在国内的选择是向高德借力 。
目前高德高精地图的更新频率是 3 个月一次 ， 一年才可以把全国的道路数据更新一次 ， 以目前「基建狂魔」的建设速度来看 ， 这个速度显然太慢了 。
在这次 2100 km 的体验中我们也遇到了两段新建的高速道路 ， 由于没有及时采集、更新 ， 导致系统无道路数据 ， Super Cruise 无法开启 。
所以提高高精地图数据的采集速度和更新速度成了自动辅助驾驶使用体验的重要基石 。
目前高德的采集完全依赖专门的采集车 ， 采集效率较低 ， 采集成本也较高 ， 在没大规模商用之前 ， 很难有质的提升 。


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