火烧云

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V2X与智能位置感知

2019-8-12 17:29:21 显示全部楼层
文章来源:企鹅号 - CST自动驾驶

二、V2X与基于位置服务(LBS)

基于位置服务(LBS)英文全称为LocationBased Services,它包括两层含义:1)首先是确定移动设备或用户所在的地理位置;2)其次是提供与位置相关的各类信息服务。

V2I我们可以把车跟基础设施进行改造,进行通信。如果这个车子时间我们同样也可以进行通信,这个通信的话,他可以把车辆的位置、车型速度甚至里面的一些信息,包括转向角这些信息,可以相互共享,这样的话我们在做自动驾驶的时候会得到一个非常稳定的感知结果,较传统算法有很强的优势。摩拜,深度学习做车辆识别,现在做得也不错。我认为跟通信这里面的稳定性还是差得比较大,做计算机视觉,做深度学习,如果做到99%,这个难度就非常大。


用V2I这套系统跟传统的算法比较起来,同样会得到一个更加稳定,更加可靠,而且感知能力更强,范围更广,同样能够解决遮挡、视角,这些在原来无法解决的问题。车辆位置感知是实现V2X实际应用的关键,特别是V2X应用于自动驾驶领域,高精度定位是V2X实用化的基础。

V2X本质上是一种位置服务,位置服务它英文名字叫Location Based Service(LBS),它在移动互联网中有着非常重要的特色,95%的ABP都需要位置信息,因为需要位置信息推送服务。

同样我们跟刚才那个图,放在这里面再详细讲解一下,比如说我现在有四车道,每个车道里面对应有红绿灯的控制,我们看到这四个车道有三个方向,一个左拐,一个执行,一个右拐,每个车道就是不一样的相位。我的车子在第二个车道,如果我知道我车子在第二个车道,位置很精确,能够感知到位置,知道第二个车道,我很容易就把我的相位信息用上来,V2I的信息我可以利用,我车子可以在这个地方,不需要用摄像机识别红绿灯的信息,通过V2I我们可以知道这个地方不能走,停下来。

但是如果我们的位置信息不精确,我们GPS能达到10米左右,我们一个车道的宽度大概在3.5米。所以很可能我们车子跑到感知以后,可能觉得我站在第一个车道,或者感觉我站在第二个车道。如果把我车子的位置感知错了,然后V2I发过来相位信息其实给我是一个什么作用,是一个负面作用。本来可以走,现在不能走或者不能走的时候现在可以走。如果我们的位置信息,算的不精确,我的V2X信息其实无法加以利用,后来越做越发现这个位置信息特别重要,位置信息没有的话,我们讲V2I还有后面讲的V2V,都是一样的问题。

中间这辆车,真实位置在右边车道,我前后都有车,我可能把前面那台跑车位置算错,把我一个错误的信息给我,本来在左边车道,它算错以后,告诉我它在右边车道,这样会产生一个虚警。还有一种情况我真实的位置,我自己的位置在右边车道,但是我算在左边车道,这样我们也会产生一些误判,所以位置信息非常重要,如果车辆的位置信息判断有误,我们的V2V系统造成误判或者漏判这都是很可怕的事情。

你可以现象一下,未来汽车要联网,如果位置信息不精确,可能不知道你联网,你的位置信息都产几十米,你把信息丢到这个网络里面会产生什么形成?相当于一个黑客的效果,整个网络会出问题,位置信息非常重要。所以我提出来就是说话,V2X本质上是一种LBS,因为在V2X系统里面首先要确定终端的一个坐标信息、位置信息。我们是通过位置信息来选择V2X给我们提供的服务,不管是基础设施的状态,我们通过位置来进行一个选择,没有位置的话,这个信息对我来说是没有用的,甚至是一个负面的信息。

移动互联网跟LBS相比,比如手机ABP也需要位置信息,位置信息可能不是非常精确,提供信息我们还是比较满意。但是V2X是跟自动驾驶相连,位置精度要求非常高,只有通过精确的定位信息我们才能获得比较精准的V2X服务。


V2X本质是位置服务,位置信息在整个V2X是应用的基础。V2X(V2V,V2I)系统中,首先需要确定终端的位置信息,通过位置信息,获得与位置信息相关的服务(如基础设施状态、临车状态等)。与移动互联网LBS相比,V2X对位置的精度要求更高,也只有通过精确的定位信息才能获得对应的服务。

三、基于场景的智能位置感知


智能车定位目前主流的方法GPS+MU+RTK,90%以上的智能车就是这个方案。

GPS+MU+RTK做Demo是没有问题,百分之八九十的Demo都是在比较开阔的地方做,信号比较好,但是我们很少看到智能车在地下停车场做Demo,因为地下停车场没有GPS,没有GPS意味着我们这套系统会失效。实际上在很多环境下,如高楼树木很密集的地方或者高架桥下面我们都是没有GPS信号,这种情况下我们定位信息会受到很大的影响。

GPS+MU+RTK本质上是三点定位,三点定位的方法跟人类感知是不一样的,人类定位的话不需要这个三点定位,人类定位是看一个场景,觉得比较熟悉,下一次再到这个场景,进行信息匹配,大概知道这个场景是什么地方,是一个认知范围。

场景的实际上是定位非常核心的一个范围。早期的导航和地图比较简单,近几年出现了高精度地图,它的信息量非常大,它会用左拐箭头,右拐箭头,车道线,交通标志,将坐标全部测出来,信息得以表现出来。这本身就是一种场景的表现方式,还有一种是基于道路场景特征的。摄像机场景,可以看到两个地方场景完全不一样,通过不一样的地方可以提取这个场景的特征,再把这个特征存储起来,再实时定位的时候,可以进行匹配,这样我们可以得到一个定位效果。


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火烧云

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火烧云 2019-8-12 17:37:01 显示全部楼层
先是准确获取汽车的位置信息,才能提供关于V2X的服务。  V2X应用场景的测试要求,定位精度小于等于5米。
如果定位的偏差太大的话,就是车辆网失去了意义,反而会产生误导 降低交通效率。
GPS+IMU+RTK 的组合,需要软件优化的方面很多。 如果在地下停车场做定位 需要导入停车场地图 或是 使用基于5G的室内定位。
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