在呼嘯而至的智能駕駛風(fēng)口中，高精地圖被視為黃金搭檔，但因制作難度大、準(zhǔn)備周期長、繪制成本高等問題導(dǎo)致難以落地。為解決這些問題，業(yè)界提出了重感知輕地圖的思路，零束科技以全棧自研技術(shù)底座為基礎(chǔ)，率先實(shí)現(xiàn)整車“一套定位、一張地圖”的自增長地圖引擎?；凇癇EV+Transformer”數(shù)據(jù)閉環(huán)融合智駕解決方案，并結(jié)合零束自研的高精度融合定位技術(shù)，提供完整的城市Mapless及Map-free數(shù)據(jù)閉環(huán)能力，滿足高速amp;城市NOA、記憶通勤等應(yīng)用場景的需要，為用戶帶來有圖無圖一致的端到端智駕體驗(yàn)。

零束自增長地圖定位引擎為地圖保鮮

車端:利用感知大模型結(jié)合整車統(tǒng)一的“一套定位”建立道路拓?fù)洳⑸蟼?/p>

通過車隊(duì)和用戶車輛感知及采集道路數(shù)據(jù)，利用視覺SLAM技術(shù)，融合車身IMU、輪速和GNSS等傳感器信息對車輛位姿進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化，保證在GNSS信號狀態(tài)不佳時(shí)仍可高精度的對感知結(jié)果進(jìn)行融合。

云端:局部與全局優(yōu)化，拼接形成實(shí)時(shí)更新的全局整車一致的“一張地圖”

云端生成地圖

云端生成地圖拼接

通過與合規(guī)圖商的合作，使用云端地圖服務(wù)器聚合多車輛采集的大量數(shù)據(jù)，保持全局地圖的最新狀態(tài)。對車端建圖結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析，形成矢量圖，矢量圖進(jìn)一步判斷拓?fù)潢P(guān)系并壓縮形成輕量級拓?fù)鋱D，作為最終下游定位和規(guī)控算法的輸入。

用戶端:“一套定位”智能匹配云端地圖數(shù)據(jù)，建立車-云-用戶數(shù)據(jù)閉環(huán)鏈路

云端根據(jù)GNSS信息實(shí)時(shí)將車輛一定范圍的地圖下發(fā)至用戶端，定位算法根據(jù)感知模塊的輸出，融合IMU、輪速和GNSS等車身傳感器對車輛所在位姿進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化，精確定位車輛所在車道信息。

零束自增長地圖引擎的應(yīng)用場景

高速amp;城市NOA

為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)高精地圖的方案缺陷，實(shí)現(xiàn)NOA的全場景覆蓋，零束自增長地圖引擎采取雙管齊下的策略:一方面，為圖商高精地圖未覆蓋路段提供全面補(bǔ)充，即“補(bǔ)圖”，另一方面，上傳并對比更新云端高精地圖的錯(cuò)誤或過時(shí)信息，即“修圖”。在合規(guī)前提下，通過“補(bǔ)圖”+“修圖”的組合，進(jìn)一步擴(kuò)大高速amp;城市NOA使用范圍，優(yōu)化NOA使用體驗(yàn)。

通勤NOA

特別針對用戶高頻熟路通勤場景，零束自增長地圖引擎實(shí)現(xiàn)了在自車端實(shí)時(shí)采集、建立、更新路徑上的地圖數(shù)據(jù)。用戶可通過自主完善整條道路上的地圖信息，在沒有高精地圖的區(qū)域，仍能為用戶提供幾乎一致的NOA體驗(yàn)，讓用戶的數(shù)據(jù)最終服務(wù)于用戶。

未來，隨著智能車數(shù)量的增長，數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)容，零束自增長地圖引擎可獲得源源不斷的數(shù)據(jù)支撐，一方面將持續(xù)地保障地圖的鮮度，一些熱點(diǎn)區(qū)域甚至可以達(dá)到日更，另一方面增量式的地圖將進(jìn)一步拓展城市地圖的廣度和深度。零束銀河?智駕計(jì)算平臺(tái)利用AI大模型和車云一體數(shù)據(jù)閉環(huán)不斷迭代升級，充分發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值和潛力，賦予智能車數(shù)字學(xué)習(xí)新智慧，迎接智能駕駛新階段新挑戰(zhàn)。

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