Поиск
  • RoadAR

Сравнение рынка HD и GIS-карт

Пост обновлен 26 янв. 2018 г.

HD-карты отчасти являются продолжением GIS-карт (традиционных карт, которые каждый из нас может увидеть на сайте maps.google.com и подобных), но между традиционными GIS-картами и HD-картами есть ряд принципиальных различий.

Потребитель данных


Основными потребителями GIS-карт является как широкий круг “повседневных пользователей”. HD-карты нужны в основном производителям беспилотных автомобилей.


Способ использования карт беспилотными автомобилями


GIS-карты нужны для планирования длинных маршрутов и позволяют построить их исходя из насыщенности дороги светофорами или скоростными ограничениями. HD-карты нужны для оперативного управления автомобилем - какой ряд занять, какую скорость выбрать исходя из приближения поворотов и полосности дороги; заблаговременно настроить подвеску для проезда через лежачий полицейский; объехать неровность на дороге. Часть этих функций доступна с использованием дорогостоящи LIDAR-технологий, которые все же не закрывают 100% потребности в оперативном планировании маршрута.


Требование к актуальности данных


Из описанного выше способа использования карт беспилотными автомобилями следуют повышенные требования к актуальности карт. Если новые дороги строятся редко, то конкретная дорожная обстановка меняется гораздо чаще. И чем более востребована дорога, тем актуальнее данные с этого участка нужны для оптимизации работы беспилотного автомобиля.


Централизованный сбор данных


GIS-карты изначально собираются централизованно - на основе проектной документации и спутниковых снимков. Новые дороги строятся относительно медленно, процесс проектирования и строительства новых дорог регламентирован и формализован. Поэтому такой централизованный подход вполне применим для сбора GIS-данных о дорожной сети. Однако любой картографический сервис вынужден искать способы актуализации дополнительных, но не менее важных данных о дорожной инфраструктуре. Эту задачу централизованный сбор данных решить практически не в состоянии.


Для сбора HD-карт также в настоящий момент применяется в основном централизованный подход: по основным городам, интересным для производителей беспилотных автомобилей, ездят специально оборудованные автомобили, которые собирают HD-карты. Данный способ является весьма дорогостоящим (стоимость автомобиля, стоимость оборудования, бензин автомобиля, его ремонт, обслуживание оборудования, заработная плата водителей и прочего персонала), и поэтому не обеспечивает должную легкость масштабирования, не обеспечивает приемлемую частоту проезда по дорожной сети - а значит и актуальность HD-карт.


Децентрализованный сбор карт


Почти все крупные картографические сервисы для наполнения GIS-карт актуальной и подробной информацией о дорожной инфраструктуре пытается тем или иным образом применить децентрализованные подходы к наполнению карт - за счет пользователей, потому что централизованные системы неспособны обработать и поддерживать в актуальном состоянии такой объем постоянно меняющейся и слабо структурированной информации. Один из ярких примеров сбора данных с помощью пользователей-энтузиастов является OpenStreetMap - данные заполняются вручную сотнями тысяч пользователей.


Данные, которые требуются для HD-карт, схожи по степени структурированности и скорости изменений с данными, которые собирают, например, пользователи OpenStreetMap - и это является подтверждением того, что децентрализованный, краудсорсинговый подход для сбора и обновления таких данных, является единственно верным и единственно жизнеспособным. Однако сложность сбора HD-карт, требования к точности этих данных, определяют невозможность собирать эти данные силами обычных пользователей в ручном режиме. Отсюда следуют две проблемы, которые мы решаем с помощью технологии сбора данных, разработанной Roadly:


Точность данных


Данные, которые собирают пользователи, например, OpenStreetMap, важны и должны быть точными. Однако нет принципиальной проблемы, если адрес магазина будет неточен на несколько метров, или искомый объект будет находиться с другой стороны дороги. В случае же с HD-картами приниципально важны GPS-координаты объекта и иные его измерения (например, высота тоннеля для грузового транспорта). Доверять сбор таких данных ручному режиму непрофессиональных пользователей нельзя - ведь на дороге, при движении беспилотного автомобиля, любая небольшая неточность может привести к аварийной ситуации.


Сложность ручного децентрализованного сбора данных


В случае с OpenStreetMaps ручной способ данных применим и уже не первый год показывает свою эффективность - базы данных наполнены, актуализируются, с чаще всего лишь небольшими неточностями. Доверить же ручному сбору такие вещи, как, например, высота проезда, или gps-координаты столба, gps-координаты ямы на дорожном полотне - недопустимо. Именно поэтому своей основной задачей мы видим создание устройства, которое позволит обычным водителям собирать данные без своего собственного участия - камера должна быть направлена в сторону дорожного полотна, все остальные действия и проверки выполняет наша система в автоматизированном режиме, все данные так же автоматизированно верифицируются.


Просмотров: 0
МЕНЮ
АДРЕСА

pd@road.ly

+7 927 670 24 94

Университетская, 7, Иннополис, РТ, 420500

СОЦСЕТИ
  • telegram-logo-vector-png-telegram-logo-channel-512
  • LinkedIn Социальные Иконка
  • Facebook Социальной Иконка
  • Twitter Социальные Иконка
  • Vkontakte Social Иконка

© 2018 RoadAR LLC