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高程數(shù)據(jù)在自動(dòng)駕駛中有什么作用?

最近有小伙伴讓智駕最前沿聊聊自動(dòng)駕駛高精度地圖對高程數(shù)據(jù)的使用依賴,其實(shí)在聊這個(gè)話題之前,還是需要先知道高程數(shù)據(jù)是什么,在自動(dòng)駕駛中到底有什么作用。

高程數(shù)據(jù),通俗地說,就是用數(shù)字來表示地面上每一個(gè)點(diǎn)的高度。它并非單一形態(tài),有時(shí)表現(xiàn)為網(wǎng)格化的高度面,有時(shí)則是點(diǎn)云中每個(gè)點(diǎn)所附帶的Z坐標(biāo);其內(nèi)容有時(shí)標(biāo)注的是地表(如樹頂、建筑頂端)的高度,有時(shí)則對應(yīng)裸露出地面的高程。在工程領(lǐng)域,常用的術(shù)語包括數(shù)字高程模型(DEM),用于表示某一區(qū)域的高度表面;數(shù)字地面模型(DTM),更接近裸地的高程信息;以及數(shù)字表面模型(DSM),其中包含了地表之上物體的高度。若追求更精細(xì)的數(shù)據(jù),還有車道級、軸線級的高程曲線和斷面,用以記錄車道中線的高程、縱坡、橫坡等具體細(xì)節(jié)。除了表達(dá)“多高”之外,高程數(shù)據(jù)還關(guān)聯(lián)著坐標(biāo)系和基準(zhǔn):其高度可能相對于地球橢球體(即大地高),也可能相對于大地水準(zhǔn)面(即正高),不同系統(tǒng)之間存在偏差,必須明確所使用的基準(zhǔn),才能確保應(yīng)用的準(zhǔn)確性。

在自動(dòng)駕駛的語境中,“高程”通常特指與車輛行駛面緊密相關(guān)的一套數(shù)據(jù),其中包括車道中心線、車道面片內(nèi)的高程值,路緣的高度,上坡下坡的縱向坡度,彎道的橫向橫坡,以及橋梁、立交、隧道等結(jié)構(gòu)的局部高程特征。高精度地圖會(huì)將這些高程信息以高分辨率保存下來,精度可達(dá)十幾厘米甚至更細(xì),從而使車輛能夠在現(xiàn)實(shí)世界中做出安全、平順的判斷和動(dòng)作。

感知層面:讓“看見”更穩(wěn)定、更有層次

對于自動(dòng)駕駛汽車來說,其“看到”的是帶有噪聲的點(diǎn)云、圖像和雷達(dá)回波。高程數(shù)據(jù)對于自動(dòng)駕駛汽車來說就是提前備好的一份“地面說明書”。當(dāng)激光雷達(dá)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí),通過將點(diǎn)云投影至地圖內(nèi)的高程面上,系統(tǒng)能更輕松地區(qū)分哪些點(diǎn)屬于道路,哪些點(diǎn)屬于立柱、行人或車輛。利用地圖高程進(jìn)行地面分割,能顯著提高濾除地面的準(zhǔn)確性,避免將低矮障礙物誤判為地面,或?qū)⒙费睾退疁险`認(rèn)作障礙物。

在視覺感知中,單目或雙目攝像頭估算深度時(shí)常存在尺度不確定性和漂移問題。將傳感器觀測與地圖高程進(jìn)行配對,可以提供地平面約束,輔助恢復(fù)攝像頭的尺度感,優(yōu)化稀疏或稠密三維重建的高度一致性。即便是基于學(xué)習(xí)的深度估計(jì)方法,也能將高程先驗(yàn)作為損失函數(shù)的一部分或輸入特征,從而減少在匝道、立交等復(fù)雜結(jié)構(gòu)下的估計(jì)誤差。

對于目標(biāo)檢測與跟蹤而言,高程信息帶來了第三維度的區(qū)分能力。兩輛車在二維投影上可能重疊,但如果存在高程差異(例如一輛在上層橋面,一輛在橋下車道),高程數(shù)據(jù)能直接告知系統(tǒng)這兩個(gè)目標(biāo)不會(huì)發(fā)生碰撞,從而避免錯(cuò)誤的緊急制動(dòng)或不必要的避障行為。對于行人和騎行者,高程有助于判斷其是否處于路面,還是在隔離帶或樓梯上,進(jìn)而影響車輛的交互策略。

此外,高程還能在傳感器標(biāo)定與時(shí)間同步之外,提供穩(wěn)定的長期語義參考。路面沉降、臨時(shí)施工改道等引起的高程變化,結(jié)合在線檢測可以被快速識別,并反饋至地圖更新流程,減少因地圖老化導(dǎo)致的感知失誤。

總結(jié)一下,高程在感知層既充當(dāng)約束條件,也提供語義信息,它約束傳感器的解算,提供穩(wěn)定的基線;同時(shí)作為語義,幫助區(qū)分功能區(qū)域與潛在危險(xiǎn)區(qū)域。

決策層面:規(guī)劃路線、估算風(fēng)險(xiǎn)、設(shè)計(jì)速度策略

在決策環(huán)節(jié),高程數(shù)據(jù)可以影響車輛行為的物理變量。路徑選擇不再僅僅是橫向的“走哪條路”,還包含了縱向的坡度與高度變化。坡度直接影響了車輛的動(dòng)力學(xué)特性,上坡會(huì)降低加速能力、增加能耗;下坡則會(huì)放大重力分量,導(dǎo)致制動(dòng)距離延長并對熱管理系統(tǒng)產(chǎn)生影響。知曉即將面臨的坡度,決策系統(tǒng)可以提前調(diào)整目標(biāo)速度、選擇更保守的跟車距離,或在必要時(shí)改變換擋與能量管理策略,避免因臨時(shí)制動(dòng)造成系統(tǒng)過載。

在軌跡規(guī)劃與速度曲線設(shè)計(jì)上,平順性與安全性是核心目標(biāo)。高程信息使得決策模塊能夠生成與地形相匹配的縱向加減速計(jì)劃,提升乘坐舒適度,并減少控制器因坡度影響而進(jìn)行的頻繁修正。遇到陡坡或連續(xù)坡段時(shí),決策系統(tǒng)可以考慮限速要求、提前降檔或延長跟車間距;在橋面或易結(jié)冰的低洼路段,則可以增加額外的安全裕度。

高程也影響著碰撞風(fēng)險(xiǎn)的評估。某些視覺遮擋場景是由高程差引起的,例如彎道上的下坡會(huì)將遠(yuǎn)處路面隱藏,使近處物體突然出現(xiàn)。將地圖高程納入可視域建模后,決策模塊能更準(zhǔn)確地評估“我能看多遠(yuǎn)”以及“對方突然出現(xiàn)的概率有多大”,從而決定是否需要提前減速或準(zhǔn)備接管。

當(dāng)與交通規(guī)則結(jié)合時(shí),高程同樣會(huì)對行駛產(chǎn)生直接影響。如重型車輛的自動(dòng)駕駛在長下坡路段需要限速或使用發(fā)動(dòng)機(jī)制動(dòng),自動(dòng)駕駛系統(tǒng)若能識別這些特殊路段,就能為車輛制定既合規(guī)又安全的運(yùn)行策略。結(jié)合了高程信息的路段標(biāo)簽,還能觸發(fā)如橋梁橫風(fēng)防護(hù)、隧道燈光自適應(yīng)等特殊的行駛模式。

控制層面:把計(jì)劃變成穩(wěn)定、可預(yù)測的動(dòng)作

在控制層,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)接收來自決策層的速度、加速度與軌跡指令,其真正的挑戰(zhàn)在于在真實(shí)交通環(huán)境中的穩(wěn)定執(zhí)行。高程對控制的影響直接且細(xì)膩?v向控制需要考慮坡度對車輛重力分力的影響,上坡時(shí),需要更大的動(dòng)力輸出來維持目標(biāo)速度,若控制器僅基于水平假設(shè)工作,會(huì)導(dǎo)致速度跌落或能耗增加;下坡時(shí),重力會(huì)加速車輛,此時(shí)的制動(dòng)策略需兼顧熱衰減與牽引力控制,防止連續(xù)制動(dòng)導(dǎo)致剎車片過熱或效能下降。

橫向控制也與高程相關(guān)。路面的橫坡會(huì)影響輪胎與地面的正壓力分布,從而改變側(cè)向摩擦力。尤其在高速過彎時(shí),橫坡設(shè)計(jì)(即超高)是保持穩(wěn)定性的關(guān)鍵輸入?刂破髟谶M(jìn)行轉(zhuǎn)向力矩分配或側(cè)向加速度約束時(shí),若能將地圖提供的橫坡信息考慮在內(nèi),就能更精確地設(shè)定側(cè)向加速度上限,避免出現(xiàn)打滑、甩尾或過度的轉(zhuǎn)向補(bǔ)償。

控制執(zhí)行還涉及懸架與牽引系統(tǒng)的協(xié)同。路面的微觀起伏會(huì)引起車身的俯仰與垂向振動(dòng),閉環(huán)控制需要更好地預(yù)測這些擾動(dòng),以保障乘坐舒適與安全。對于配備主動(dòng)懸架或扭矩矢量分配的車型,提前知曉前方的高程變化,可以實(shí)現(xiàn)前饋補(bǔ)償,減少因控制回路延遲帶來的車身抖動(dòng)或不適感。

高程不僅是實(shí)時(shí)物理量,也是控制器設(shè)計(jì)中的重要約束,在模型預(yù)測控制(MPC)中,將坡度作為前饋輸入能顯著提升預(yù)測精度與控制性能。這使得控制器能生成更合理的加減速指令,同時(shí)避免因外部擾動(dòng)(如突然的下坡)導(dǎo)致執(zhí)行器飽和或觸發(fā)緊急制動(dòng),從而提升行駛連貫性與乘客體驗(yàn)。

定位、仿真和閉環(huán)更新:高程的額外用途

傳統(tǒng)的平面地圖匹配在遇到結(jié)構(gòu)相似的道路時(shí)容易混淆,而加入高程維度后,匹配的魯棒性和唯一性都能得到增強(qiáng)。尤其在多層立交或橋下道路場景,高程信息往往是區(qū)分不同層級的關(guān)鍵。結(jié)合了高精度地圖與高程的聯(lián)合定位,能在GNSS信號受限或多路徑效應(yīng)嚴(yán)重時(shí),提供寶貴的額外約束。

在仿真與測試環(huán)節(jié),高程是確保場景真實(shí)感的基礎(chǔ)。長坡、陡升、波浪形路面等細(xì)節(jié)都會(huì)影響車輛動(dòng)力學(xué)表現(xiàn),只有將這些高程特征真實(shí)還原到仿真環(huán)境中,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在真實(shí)路況下的表現(xiàn)才能被有效預(yù)測與驗(yàn)證。將高程數(shù)據(jù)用于數(shù)字孿生,可以在虛擬環(huán)境中暴露控制或能量管理策略的薄弱環(huán)節(jié),從而在實(shí)際路測前進(jìn)行優(yōu)化。

高程數(shù)據(jù)也參與地圖的閉環(huán)更新。當(dāng)車隊(duì)在同一路段反復(fù)行駛時(shí),實(shí)時(shí)檢測到的高程偏差可以反饋給地圖制作端,實(shí)現(xiàn)從“靜態(tài)高程”到“動(dòng)態(tài)一致性”的迭代。特別是面對施工、沉降、維修等會(huì)改變路面高程的事件,快速感知并融入地圖更新,能避免因長期依賴陳舊數(shù)據(jù)而帶來的安全隱患。

高程數(shù)據(jù)在實(shí)際應(yīng)用中的難點(diǎn)主要集中于三個(gè)方面。第一個(gè)是精度與分辨率。車道級應(yīng)用對高程數(shù)據(jù)精度的要求,遠(yuǎn)高于衛(wèi)星DEM所能提供的水平,通常需要依靠車載激光掃描或差分RTK測量來獲取厘米級數(shù)據(jù)。還有就是是高程的基準(zhǔn)與坐標(biāo)一致性問題。如果地圖、GNSS接收機(jī)和激光點(diǎn)云所使用的高程基準(zhǔn)(如橢球高、正高)不統(tǒng)一,且未經(jīng)過正確轉(zhuǎn)換,就可能引入幾厘米到幾十厘米的誤差。第三是動(dòng)態(tài)變化帶來的挑戰(zhàn),路面修補(bǔ)、積雪、積水等都會(huì)在短時(shí)間內(nèi)改變車輛實(shí)際行駛表面的高程。

應(yīng)對這些挑戰(zhàn),需要多管齊下。多源數(shù)據(jù)融合是必然選擇,結(jié)合衛(wèi)星影像、航空攝影、地面激光掃描以及車輛自身的測量數(shù)據(jù),既能保證大范圍的覆蓋,又能確保關(guān)鍵區(qū)域的精細(xì)度。統(tǒng)一坐標(biāo)轉(zhuǎn)換流程和完善元數(shù)據(jù)記錄是基礎(chǔ),地圖提供商與車輛端必須對高程基準(zhǔn)和測量誤差有明確的界定與聲明。在車輛實(shí)時(shí)運(yùn)行時(shí),應(yīng)將地圖高程視為先驗(yàn)參考而非絕對真值,結(jié)合實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行在線修正,并以概率化的方式表達(dá)高程的不確定性,從而使決策和控制系統(tǒng)能以更穩(wěn)健的方式處理潛在的差異。

在更新頻率方面,穩(wěn)定道路的高程數(shù)據(jù)可以較低頻率更新,而對于施工區(qū)、臨時(shí)改線路段、高沉降區(qū)域,則需提高更新速率并建立有效的通報(bào)機(jī)制。利用車隊(duì)回傳數(shù)據(jù)、眾包測繪結(jié)合定期航拍,是實(shí)現(xiàn)高效更新的可行路徑。對于極端天氣(如積雪)導(dǎo)致的短期高程變化,系統(tǒng)應(yīng)優(yōu)先信任實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù),并將地圖與路況檢測器聯(lián)合使用。

最后的話

高程并不是簡單的“地面有高有低”。對自動(dòng)駕駛系統(tǒng)而言,它是感知的穩(wěn)固參照系,是決策的物理上下文,也是控制環(huán)節(jié)必須考慮的外部擾動(dòng)源。做好高程數(shù)據(jù),不僅能幫助車輛“看得更清楚”,更能讓其“行得更平順、更安全、更高效”。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),需要從測量精度、坐標(biāo)基準(zhǔn)、實(shí)時(shí)融合與地圖更新等環(huán)節(jié)進(jìn)行系統(tǒng)化設(shè)計(jì),并將高程的不確定性清晰地傳遞至算法的每一層。盡管現(xiàn)實(shí)世界永遠(yuǎn)充滿變化與噪聲,但將高程作為連接地圖與車輛的重要橋梁,無疑會(huì)使整個(gè)感知-決策-控制鏈條更具連貫性、預(yù)見性,從而更好地滿足復(fù)雜道路環(huán)境對安全與舒適提出的高標(biāo)準(zhǔn)要求。

-- END --

       原文標(biāo)題 : 高程數(shù)據(jù)在自動(dòng)駕駛中有什么作用?

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報(bào)。

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