(圖:Dynamic Map Planning)

日本一個合資計劃將於本月開始,編製高清晰度的 3D 地圖,令無人駕駛車輛可以在 2020 年東京奧運前開始在日本的路上行駛。

這個名為動態地圖規劃(Dynamic Map Planning)的合資計劃由三菱電機、地圖出版商 Zenrin 及九間汽車製造商聯手創辦,將會使用一輛載有特別測量工具的車輛,駛遍日本最重要的公路,然後利用錄取的數據編製 3D 地圖。

3D 地圖

能夠準確地斷定車輛在公路上的確實位置,是自動駕駛商業化前必須掌握的技術。而擁有道路坡度、路旁建築物、指示牌等資料的 3D 地圖,則能提供非常精準的數據,幫助自動駕駛系統斷定車輛的位置。

這些單靠平面地圖及 GPS 無法獲取的數據,便可以提醒自動駕駛車輛在交通燈前減速、在斜坡上加速以及當車輛駛進多層的交流道時,辨認車輛的位置及高度。

雖然目前無人車使用的感應器系統能幫助車輛在車道之間行駛,以及預防與其它車輛碰撞。但感應器仍然難以處理較複雜的道路設計,因此目前只能在快速公路(Expressway)上使用。比如眾所週知的 Tesla 自動駕駛模式,目前便因為無法閱讀指示牌,未能在市區公路上自動行駛。不過,如將感應器結合高清晰度的 3D 地圖,自動駕駛系統便可得到更廣泛的用途。

電腦利用點陣圖一般的數據編製地圖(圖:Dynamic Map Planning)
電腦利用點陣圖一般的數據編製地圖(圖:Dynamic Map Planning)

測量 3D 數據

由於製圖過程需要非常精準的測量科技,因此三菱電機研發了一系列的裝置,安裝在製圖車輛的車頂。測量工具包括用以追蹤車輛定位的 GPS 系統以及能夠偵測道路坡度的感應器。

除此之外,車輛亦會使用雷射感應器記錄指示牌、交通燈、路口及斑馬線的位置。這些數據將會顯示為一系列的點陣圖,最後系統將會連接圖上的白點編製 3D 地圖。

Google 用以採取地圖數據的無人車 (圖:Google)
Google 用以採取地圖數據的無人車 (圖:Google)

目前世界上最知名的 3D 地圖製造者,無疑是 Google 的無人車,但其他類似的計劃亦正在歐洲的德國及荷蘭進行。而大眾化自動駕駛先鋒 Tesla ,則設計了一個感應器數據共享系統,利用遍佈全球的 Tesla 電動車,透過互聯網分享及更新路面數據。

日本動態地圖規劃的第一階段,將會覆蓋東京附近長 300 公里的高速公路。但要完全錄取日本多達 127 萬公里的公路數據,預計將會耗資數億美元的資金。屆時,資源分配及成本削減將會成為計劃重要的議題。

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