智行者高翔：SLAM在自动驾驶中的关键应用与挑战

SLAM技术在自动驾驶领域的应用与挑战探讨由智行者定位组总监高翔博士进行深入剖析。高翔博士毕业于清华大学自动化系，拥有博士学位，并在自动驾驶领域有着丰富的经验，他的研究兴趣集中在SLAM（同时定位与建图）和计算机视觉。他指出，自动驾驶之所以需要高精度定位和地图，是因为相较于人类驾驶员，自动驾驶车辆在复杂环境和未知路段中需要确保厘米级别的精确性，以执行高级别的自动驾驶功能（如L4级）。这通常依赖于多线激光雷达的数据，因为它们能提供精确的周围环境感知。 自动驾驶的历史可以追溯到2002年的DAPPA挑战赛，随后谷歌、通用、宝马等公司纷纷加入研发。国内在2015年后掀起了创业热潮，百度Apollo平台也逐步升级。然而，自动驾驶的发展并非一帆风顺，它涉及到的不仅是车辆本身的技术，还包括行人检测、交通信号识别等关键技术。此外，自动驾驶的商业化面临成本控制、法规限制和市场接受度等现实挑战。 对于定位技术，高翔博士强调了自动驾驶分级的重要性，传统车企倾向于L2-L3级别的ADAS功能，而互联网和初创公司更偏向于L4级的研发。随着技术的发展，自动驾驶汽车与机器人界限变得模糊，但实际落地时，成本控制和商业落地性显得尤为关键。因此，SLAM技术不仅要解决车辆的定位问题，还需要与其他技术紧密结合，以推动自动驾驶的全面进步。