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【為什麼我們要編譯這篇文章】擁有精準度高的定位,和即時反映當前路況的地圖資訊,是自駕車的最大挑戰。

為了強化旗下 NVIDIA DRIVE 的自駕車導航效能, NVIDIA 日前宣布將收購為自駕車建立高精地圖的新創 DeepMap,就連台灣創投公司 Mesh Venture 也曾投資過 DeepMap 。 NVIDIA 預計將在今年第三季完成此一收購案。(責任編輯:陳宜伶)

輝達(NVIDIA)近日宣布將收購 DeepMap,一家致力於為自動駕駛車建構高解析度圖資的新創企業,將 DeepMap 圖資技術納入自家的汽車晶片研發,持續推動自駕車技術發展,也期待能攜手擴大輝達現有的圖資服務,朝完全無人駕駛技術之理想更進一步。

TO 編按:DeepMap 團隊由 Google、Apple 和百度等公司的前員工組成,且幾乎都是負責地圖相關的產品,所以團隊成員在地圖技術方面擁有豐富的經驗。

「我現在在哪?」每輛自駕車必須 100% 確定的事

「我現在在哪?」身為人類的我們通常只要簡單環顧四周,就能解答這問題。

我們會出於直覺知道自己應該要離多遠,才不會意外撞到對方,也能抓準與椅子的距離,不會一屁股坐到地板上,然而對機器而言,事情可就複雜得多了。

如同 DeepMap 共同創辦人兼執行長 James Wu 所言,想教導機器去辨認自己相對於世界的位置,需要數據分析的浩大工程;這項名為定位(localizaiton)的技術,是當今交通運輸產業想將自駕車帶進主流、開上大街的最大技術挑戰之一。自駕車定位還必須搭配即時性的道路資訊更新,才能確切反應當前路況。

而無論是對人類駕駛或 AI 駕駛來說,開車都是項多工任務,駕駛必須吸收並處理一系列路況資訊,接著及時做出應變,例如閃避過馬路闖紅燈的路人。成熟的自駕車技術,必須精確掌握每個環境細節,進而認清相對位置,而這點就是 DeepMap 努力想達成的事。

TO 編按:DeepMap 官網上資料顯示,其地圖軟體的精確度是以公分計算,而且會不斷更新以反映實際的路況,並能與自駕車無縫整合,支援快速且強大的定位以確定汽車於 3D 空間中的位置,並且搭載高效的能資料儲存設施,以利汽車及雲端之間的快速通訊。

圖片來源:DeepMap官網

高精確定位功能,源於高解析地圖

回到草創時期、技術研發的最初,DeepMap 從人類駕駛實際開上路著手,一步步繪製地圖。接著 DeepMap 才有了相容於任何自駕車款的一套軟體,運用車上既有的感測器,像是攝錄機、光達、雷達等,來蒐集車體周遭的環境數據。

只要使用者啟用 DeepMap,讓系統開始「看」窗外,所蒐集到的資訊便會被傳送至 DeepMap 的雲端伺服器,然後以毫釐級的數位方塊繪製出虛擬地景。

裝載系統的自駕車輛會記憶這份虛擬地圖,車子一邊開,感測器也一邊蒐集新資訊,並且與原有版本的虛擬地圖進行合併、比較。

圖片來源:DeepMap官網

車子「看」到了什麼地圖上不存在的物體?有什麼新改變?無論是一條新建馬路、一幢新建築、一棵被伐倒的樹、某條巷弄因建築工事暫停通行,或者被搬移的停止路標,這些實際路況都會被傳回系統,更新地圖上的虛擬地景。

數據分析精確度高:來自每小時 60 萬次以上的資料交換

與此同時,數據分析的速度與精確度是重要關鍵。

DeepMap 系統運用 AI、深度學習與雲端科技,在雲端伺服器與自駕車之間,每秒鐘來回傳輸資料的次數接近 100 次,幾乎足以蒐集並分析環境中的每個面向;在一個小時內,兩端便會交換資訊超過 60 萬次,而這還只是為降低負載篩選過後的重要資訊量。

如此高效的資訊流,讓搭載 DeepMap 技術的自駕車輛,能夠在任何時刻,精確辨析自己的位置,且只有五公分以下的極小落差。

輝達車聯網再升級

輝達(NVIDIA)汽車部門的副總裁兼總經理阿里·卡尼(Ali Kani)認為 DeepMap 技術正能滿足產業的急迫所需,此次合作預計將能深化自駕車圖資技術發展。而 DeepMap 方面,執行長 James Wu 也表示加入輝達以後,DeepMap 團隊將能更快速地擴張,且更早把這項技術用來造福更多使用者。

TO 編按:NVIDIA 表示,買下 DeepMap 之後,一方面會協助 DeepMap 擴大既有的地圖產品,造福 DeepMap 現有與未來的潛在客戶,二來也將用來改善 NVIDIA DRIVE 確保自駕車永遠精確的知道所要行走的方向。

參考資料

TechCrunch》、《Forbes》、《The Business Journal

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