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中国科学院、中国工程院院士李德仁:测绘遥感技术可以多方面支持智能驾驶

人工智能 手机 贵阳

5月27日,2023数博会“位置服务人工智能”高端对话在贵阳举行。与会专家围绕测绘遥感技术赋能智能驾驶、6G通感算融合发展、实景三维数据要素作用、手机增强现实(AR)与智慧生活等话题进行演讲。

在高端对话环节,中国科学院、中国工程院院士李德仁说,无人自动驾驶经过了三波浪潮:1960年至1990年是第一波浪潮,无线电技术的快速发展是关键驱动力;1990年至2014年是第二波浪潮,GPS与SLAM技术的成功应用是关键驱动力;第三波浪潮从2014年至今,感知传感器与人工智能的快速发展与融合是关键驱动力。

测绘遥感能为智能驾驶做什么?李德仁认为,测绘遥感技术可以多方面支持智能驾驶,提供基于人工智能的全天时、全天候感知传感器,亚米级室内外、地上地下连续导航定位以及高精导航地图、车联网上的城市实景影像。同时,智能驾驶对测绘遥感提出了高精度、高可靠性、高集成度和低成本的极高要求。

李德仁提出,测绘遥感必须与人工智能、大数据、云计算及5G通信等技术集成融合,才能攻克智能驾驶和自动技术难关;要与车辆、场端、通信设备商等进行全产业链互动,从高精地图向智能地图发展;智能驾驶高精地图的标准、制作、实时更新与保密方法需要创新;研究车路协同的智能化,才能实现无所不在的智能驾驶和自动驾驶。

高精地图的重要性体现在:一是坐标精度更高,要达到厘米级;二是准确的道路形状及属性,要能真实反映道路的实际样式,有多少个车道,车道的宽度、纵向坡度、倾斜等信息;三是所含有的道路交通信息元素更丰富和细致;四是数据的实时性要求更高,能够反映道路最新的可通行状况。

同时,高精地图的发展也带来了信息安全问题。比如高精地图的获取与制作,涉及信息的数据采集、传输、存储、管理、分析以及信息的处理和使用,每个环节都会涉及信息安全问题。就感知层来说,各类车载传感器采集信息,需要解决传感器的身份识别认证、可靠控制等问题,以保证采集数据的真实性、防伪造、防篡改、防抵赖等。从传输层来说,依靠各类基础网络对采集的信息数据进行传输处理,还有对传感器的控制信息数据进行反向传输,都需要解决数据传输中的安全问题。从数据层来说,进行数据汇聚,通过大量数据的综合分析,产生新的知识,需要解决多类型多用户数据的安全保密及可控安全利用问题。从应用层看,提供服务与控制,需要解决服务与控制信息防伪造等问题。

未来,每一台车都需要高精度地图,这个地图应包含无人车行进的指令系统+不受干扰的眼睛;惯性导航系统,包括自主定位、定姿与加速度传感器,确保GPS/北斗时的汽车安全定位;移动测量以实现数据众包等。

记者 李雯文 王丹丹/文 覃伟/图

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