高德地图车载AR导航:“直观”体验背后的三大技术储备


车载AR导航之战,真正打响了。

前几天,高德地图和达摩院达成合作,共同推出车载AR导航。

根据高德方面的说法,该产品借助高德地图专业的交通大数据和车道级导航引擎,以及与达摩院合作共建的图像识别AI技术能力,将真实的道路场景与虚拟的导航指引有机结合,给驾驶员带来更直观的实景导航体验。

据悉,高德地图车载AR导航产品将首批适配在智能后视镜上,在硬件条件相对较差的场景中做能力验证,并逐步拓展至硬件条件更好,用户体验更佳的仪表盘、车机中控屏、车载HUD等场景中,形成多场景使用的落地能力。

为了弄清高德地图车载AR导航的体验究竟如何,车云首先对产品进行了体验。

高德地图车载AR导航高德地图车载AR导航

一种更直观的导航体验

众所周知,AR(Augmented Reality,增强现实技术)是一种创新的交互方式,近几年在科技圈热度极高。在汽车领域,AR技术的运用也始终在被探索和验证,导航便是其中最直观的一种应用路径。

从技术上说,与传统地图导航不同的是,车载AR导航首先利用摄像头将前方道路的真实场景实时捕捉下来,再结合汽车当前定位、地图导航信息以及场景AI识别,进行融合计算,然后生成虚拟的导航指引模型,并叠加到真实道路上,从而创建出更贴近驾驶者真实视野的导航画面。

车载AR导航体验对于用户而言最大的变化而言,是“直观性”。

目前的导航虽然综合体验也已经达到了相当的高度,但在一些特定场景,比如环路多岔路的复杂路况,前方多路口的拐弯场景等,用户仍需要更长时间的理解和思考成本,这些时间成本很有可能导致错过关键路口。相信不少用户都有过在高速上错过路口,迫不得已绕行十几甚至几十公里调头的尴尬。

车载AR导航解决了这一问题。AR增强现实技术的支撑下,导航的指引体验变得更加直观,悬浮于路面上的“大箭头”,将虚拟与现实结合,直观的告诉用户下一秒该干什么,向哪里变道、往哪里转弯,用户不会在因为思考反映时间而走错道,大幅降低了用户对传统2D或3D电子地图的读图成本。

在车云的体验过程中,高德地图车载AR导航主要可以优化以下几种体验场景:

首先、前方路口的转弯提醒。

在此前的导航体验中,用户经常听到和看到的转弯提醒是类似“前方350米右转”,但其实在这350中,实际上包含几个右转路口,甚至在临近350米的330处,还有一个右转路口,这就很容易导致错转。但是,在高德地图AR导航的体验中,这350米前进的过程里,AR箭头效果在不需要右转的路口前会始终压在直行道上,只有到即将右转的路口才会提醒用户变道,右转,并且始终有箭头形成强引导,用户只需要跟着铺在路面上的箭头走,没有错转的可能。

高德地图车载AR导航的变道提醒显示高德地图车载AR导航的变道提醒显示

其次、复杂岔口的直观引导。

此前的导航体验还有一个劣势,就是复杂岔路口的引导,用户往往在收到一个“右转”指令后,会发现前方有多个右转路口,到底走哪条?在高德地图AR导航的相关场景中,用户体验就变得友好多了,因为整个经过复杂岔口的过程,AR虚拟识别箭头会无缝贴合在真实场景的道路上,用户同样只需要跟着箭头走,就可以进入正确路口。

高德地图车载AR导航的复杂路口方向指引高德地图车载AR导航的复杂路口方向指引

第三、驾驶安全的相关提醒。

另外,高德地图车载AR导航还能够对过往车辆、行人、车道线、红绿灯位置以及颜色、限速牌等周边环境,进行智能的图像识别,从而为驾驶员提供跟车距离预警、压线预警、红绿灯监测与提醒、前车启动提醒、提前变道提醒等一系列驾驶安全辅助。在车云的实际体验中,这些场景的使用率很高。

高德地图车载AR导航可识别前方车辆并提醒高德地图车载AR导航可识别前方车辆并提醒

体验背后的核心技术支撑

体验升级背后,技术要求颇为复杂。

车云从相关业内人士处了解到,车载AR导航虽然有不少企业正在尝试,但由于涉及到图像识别、虚拟融合算法、地图数据等多方面综合技术能力,再加上车载环境本身的使用场景复杂,市面上产品的体验普遍不尽如人意。那么,高德地图车载AR导航为什么可以?

高德地图车载AR导航相关产品负责人告诉车云,由于高德地图与达摩院机器智能领域视觉智能实验室(以下简称“达摩院视觉实验室”)合作,双方的能力形成了合力,并未产品带来了背后的三项核心技术储备。

第一、车道级导航能力。

毋庸置疑,这是高德地图的核心能力,凭借着多年的积累,目前高德地图已经拥有了十分丰富的道路和交通大数据,例如道路里程覆盖820万+公里,道路属性信息超过400种,实时路况覆盖全国360多个城市和所有高速公路,并实现分钟级发布。

值得注意的是,在数据和技术储备的过程中,高德形成的车道级导航的能力正是AR导航体验得以保障的基础能力。试想,如果没有底层的车道级导航数据支撑,AR导航也不可能准确的小箭头铺设在精准的车道上。

第二、图像智能检测与识别能力。

与地图数据一样,图像检测与识别能力也是AR导航得以成型的基础能力。

从高德地图AR导航来看,这部分能力输入主要来自于两个方面,第一是高德地图与达摩院视觉实验室共同合作,后者的基础能力输出;第二则是高德地图本身的图像团队能力。

据悉,高德地图的图像团队已经成立多年,一直深耕于地图数据领域,积累了上百万公里的实际道路场景数据,凭借计算机视觉和深度学习技术能力,屡次在文字识别和卫星影像分割等国际竞赛中夺魁。此外,达摩院视觉实验室在国际最大的自动驾驶计算机视觉算法集KITTI上,也曾囊括过三项道路场景分割任务的第一名。

因此,在双方合作达成后,图像算法技术的储备比较丰满,可对车辆、车道线、红绿灯位置&颜色等道路场景进行智能的图像检测、分割、识别与追踪。

第三、AR融合算法能力。

在图像识别的基础上,高德地图的车载AR导航解决方案,还能够对定位、地图导航、道路交通大数据进行融合运算,并把导航信息在实景图像上实时渲染呈现,提供精准的沉浸式的导航体验。

以转弯路口为例,由于路口缺乏车道引导线,单纯基于图像识别,并不能提供最好的用户体验。而高德地图根据AR融合算法,可循着路口转弯的角度调整引导线的弧度,从而对车辆实际转弯轨迹做出准确引导。这点在车云的实际体验中也表现的比较明显。

高德地图车载AR导航高德地图车载AR导航

未来将完成多场景布局

从目前的情况看,高德地图AR导航产品将首批适配在智能后视镜上。

车云从高德方面获悉,后视镜只是第一步,在这一硬件场景下做好技术能力验证后,后续会逐步向车机、仪表盘、HUD等硬件过度,而由于上述硬件的硬件条件更好,例如屏幕更大,显示效果更好等因素,高德地图AR导航的车载体验会越来越升级。

值得注意的是,在复杂的驾车场景与较快的行驶速度下要实现快速、准确的图像识别,往往需要极大的计算资源,而后视镜产品和当前大多数车载设备的硬件性能普遍不高。为了能保证产品体验,高德地图与达摩院视觉实验室共同研发和采用了多任务学习、模型量化、迁移学习等深度学习的技术手段,提高模型运算速度和优化效果,从而实现了众多不同场景的实时检测和识别。这也意味着,拥有了这些技术能力,高德地图的车载AR导航方案可以兼容众多低成本设备,适用于更多载体。

高德地图车载AR导航 未来的可能场景高德地图车载AR导航 未来的可能场景

根据高德的计划,在AR导航的商业落地模式上,会采用前装后装共同推进的模式,前期后装为主,后期逐步衍生到前装方案中。从某种意义上说,这和高德地图车机版的商业化路劲相似。

今年3月底,高德正式发布高德地图车机版(AMAP AUTO)3.0,产品体验进一步升级,彼时的数据显示,截至2017年底,在前装领域,高德地图车机版已登录20余个汽车品牌的超过200款车型。可以肯定的是,在增加了AR导航的能力之后,高德在于车企进行深度前装合作的筹码又增加了不少。

这里既包括高德本身的强产品力,高德导航车机版的产品体验,高出市面上绝大多数产品,而AR导航的到来则会进一步赋能;另一方面在于阿里体系带来的强想象力,包括电子商务、大数据营销、云计算等为车企的综合赋能。

据悉,高德方面已经开始与不少车企进行了关于AR导航合作的接洽,用户真正可以在车内使用高德AR导航的日子,也许并不遥远。


注:本文转载自车云网,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如有侵权行为,请联系我们,我们会及时删除。

评论