Momenta的“無(wú)圖”智能駕駛算法方案

高階智能駕駛“重高精地圖”的方案，由于高精地圖信息審核管理等約束而無(wú)法快速迭代推向用戶(hù)，同時(shí)也受智能駕駛硬件以及開(kāi)發(fā)成本的壓力，所以飽受詬病。

另外在當(dāng)前大家都喊“卷”出海的背景下“重高精地圖”的方案也是弊端多多，高精地圖作為地區(qū)以及國(guó)家安全核心數(shù)據(jù)，是有嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全法規(guī)約束?！爸馗呔貓D”的方案，如果沒(méi)有高精地圖那么無(wú)法提供高階智能駕駛，就無(wú)法在海外當(dāng)?shù)匦纬芍悄芑牟町惢?；即使?dāng)?shù)刂С指呔貓D，但是各種適應(yīng)性開(kāi)發(fā)和適配也增加開(kāi)發(fā)成本和時(shí)間進(jìn)度，極大拉高了門(mén)檻。

最后在海外，如果沒(méi)有高階智能駕駛，面對(duì)特斯拉海外智能駕駛方案也是無(wú)還手之力，而且特斯拉的價(jià)格殺手讓國(guó)內(nèi)一眾難以找到定位。如果這樣，國(guó)內(nèi)智能電動(dòng)車(chē)出海，只有靠一張座艙智能化的牌外加靠國(guó)人內(nèi)卷出來(lái)的便宜了。

所以，智能駕駛“無(wú)圖方案”是智能駕駛的必走之路，應(yīng)該讓高精地圖變成高階智能駕駛的穩(wěn)健以及安全冗余而不是前提，有高精地圖更穩(wěn)健和更安全，但不影響功能的日常使用。

當(dāng)然不少主機(jī)廠都意識(shí)到了這個(gè)問(wèn)題，小鵬，華為等已經(jīng)推出無(wú)圖智能駕駛，Momenta以及理想等也在暗暗發(fā)力即將推出上車(chē)，但是對(duì)于重單車(chē)智能輕高精地圖方案背后的算法和架構(gòu)大家卻是思路不相同。

最近的CVPR 2023 自動(dòng)駕駛研討會(huì) (WAD)上，智能駕駛供應(yīng)商Momenta（如果有不熟悉momenta的,估計(jì)知道上汽的智己，智己已經(jīng)量產(chǎn)其智能駕駛方案）簡(jiǎn)單的介紹了下其無(wú)圖智能駕駛算法方案以及其算法路徑圖。

其智能駕駛?cè)襟E以及其核心創(chuàng)新算法主要如下：

感知環(huán)境，主要依賴(lài)攝像頭，攝像頭基本上都是360周視覆蓋。Momenta主要依賴(lài)其DDLD-Data Driven Landmark Detection 車(chē)道線識(shí)別算法來(lái)感知運(yùn)動(dòng)的邊界。

定位位置，這里的定位主要是指車(chē)輛運(yùn)動(dòng)下的位置變化。Momenta主要依賴(lài)其DDPF-data driven pose fusion位置融合算法來(lái)計(jì)算定位車(chē)輛運(yùn)動(dòng)時(shí)候的位置。

規(guī)控路徑，基于導(dǎo)航，環(huán)境，車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)位置去規(guī)劃路徑。Momenta主要Deep learning planning 深度學(xué)習(xí)算法來(lái)規(guī)控車(chē)輛駕駛。

當(dāng)然智能駕駛算法不止以上，以上主要是點(diǎn)出Momenta的核心差異算法，下文Momenta數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法路線圖會(huì)點(diǎn)出其他算法以及他們的發(fā)展方向。

一般基于高精地圖的智能駕駛方案，車(chē)輛行駛主要是依賴(lài)高精地圖給的精度為±20厘米的車(chē)道參考線行駛，但沒(méi)有高精地圖，那么就需要車(chē)輛自己能夠確保在車(chē)道內(nèi)行駛，所以需要車(chē)輛本身能夠識(shí)別車(chē)道以及行駛的約束，所以Momenta算法發(fā)力的點(diǎn)是道路中的車(chē)道線等靜態(tài)約束的識(shí)別和構(gòu)建，類(lèi)似于特斯拉BEV+Transformer，但Momenta這個(gè)方案更像是Mobileye的看家本領(lǐng)-車(chē)道線識(shí)別，另外地平線的方案也是在這方面有優(yōu)勢(shì)。

通過(guò)識(shí)別車(chē)道線以及道路標(biāo)識(shí)構(gòu)建車(chē)輛實(shí)時(shí)行駛地圖，來(lái)告訴車(chē)輛行駛約束，但車(chē)輛是運(yùn)動(dòng)的，車(chē)輛的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)需要與實(shí)時(shí)行駛地圖匹配和定位。Momenta通過(guò)采集車(chē)輛運(yùn)動(dòng)執(zhí)行器以及姿態(tài)的傳感器輪速傳感器，轉(zhuǎn)向角，IMU，電機(jī)轉(zhuǎn)速等信息融合算法來(lái)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛在實(shí)時(shí)地圖中定位。

有了實(shí)時(shí)地圖信息以及車(chē)輛本身運(yùn)動(dòng)信息那么再結(jié)合其他道路使用者信息，規(guī)控算法進(jìn)行車(chē)輛行駛的路徑規(guī)劃，高階智能駕駛得以實(shí)施。

以上為momenta"無(wú)圖"智能駕駛算法的總體思想和核心算法?？傮w來(lái)講是一個(gè)比較優(yōu)化的迭代方案，當(dāng)前智能駕駛算法發(fā)展最怕的就是推倒重來(lái)，也是這次智能駕駛洗牌發(fā)生最常見(jiàn)的事情，算法推倒重來(lái)，巨大的數(shù)據(jù)標(biāo)注失效，需要再次按照新算法來(lái)數(shù)據(jù)標(biāo)注，造成巨大的成本和時(shí)間損失。

Momenta的算法路徑圖也體現(xiàn)的是一個(gè)迭代的概念，基于傳統(tǒng)識(shí)別，跟蹤，預(yù)測(cè)，定位各個(gè)算法分開(kāi)再融合的概念，這個(gè)算法本質(zhì)上一直延續(xù)到2023年底，Momenta計(jì)劃是2025年中旬走向新的融合算法。

目前國(guó)內(nèi)大部分基于高精地圖的高階智能駕駛領(lǐng)航輔助都是采用類(lèi)似于上圖momenta 算法2.0的方案，這種成熟方案可以在更少的AI算力和更簡(jiǎn)單的算法下，實(shí)施相對(duì)穩(wěn)健安全的高階智能駕駛，但是拓展性差，無(wú)法進(jìn)行快速的場(chǎng)景和地區(qū)拓展。

而去圖化的算法，有類(lèi)似于Momenta識(shí)別靜態(tài)道路環(huán)境，采取實(shí)時(shí)建圖的方式，也有特斯拉用occupancy算法來(lái)圈定自動(dòng)駕駛車(chē)輛環(huán)境中的動(dòng)靜態(tài)駕駛約束方式，當(dāng)然Momenta方式更加輕量化和符合中國(guó)的算法迭代；但特斯拉的occupancy算法會(huì)更加一體化。

總的來(lái)說(shuō)，無(wú)圖是趨勢(shì)！但無(wú)圖不代表高精地圖沒(méi)有出路了，在科技世界里面都在尋求一個(gè)體驗(yàn)，價(jià)格的平衡，每個(gè)平衡點(diǎn)都有位置和市場(chǎng)。

前沿的技術(shù)，更加關(guān)注性能和效率；成熟的技術(shù)更關(guān)注質(zhì)量和價(jià)格。前沿技術(shù)吸引更多的愛(ài)好者發(fā)燒友；成熟的技術(shù)可以做好質(zhì)量和價(jià)格讓更多的大眾使用。

所有，各方也不必過(guò)度擔(dān)心，大家可以差異化競(jìng)爭(zhēng)，而不是你死我活的內(nèi)卷。

參考文章以及圖片

1、CVPR 2023 WAD Keynote - Jiyang Gao, Momenta

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原文標(biāo)題:Momenta的“無(wú)圖”智能駕駛算法方案