在通往达成自动驾驶的路上，其中之一的障碍，就是极端天气，例如下雪。
2015 年，Google 公开承认，尽管自动驾驶汽车安装各式各样的高精度感测器，仍逃不开变幻莫测的天气条件下绘图和导航的道路难题。曾经，为了克服雨天路况，Google Waymo 团队为镜头感测器加装雨刷，但全面即时掌控路况还是很难。
日前，一家公司迈出更远的一步。
有趣的是，方案的源头并非专注自动驾驶的技术企业、也不是车厂，而是日本老牌电器公司三菱电机（Mitsubishi Electric，ME）。
可以想像，下雪对自动驾驶系统需要感知的路面车道线、辨识等资讯将带来“灾难性”的毁灭。就像盖上一条白色毯子，雪会覆盖掉非常多帮助车辆安全驾驶的资讯。三菱电机开发的技术，则透过“位置资讯增强”算法，用 GPS 资料纠正天气对路面探测造成的影响。
几乎所有人都听过三菱电机的名字，在日本，自 1980 年代起，三菱电机因电视和录影机产品线成为当地家喻户晓的品牌，如今这两条产品线已停产，三菱电机的核心业务转向机器人等工业自动化产品以及 AI 产业链。
时间可追溯到今年 3 月召开的德国汉诺威国际资讯及通讯技术博览会（CeBIT），三菱电机发表了基于 AI 的行动绘图系统（Mobile Mapping System，MMS）。据了解，MMS 利用镜头和其他感测器建立“高精度动态 3D 地图，用来提供道路和周边物体资讯”。
官方介绍，这个绘图系统的感测器能整合到任何家用车车身，并建立点云图。激光在扫描障碍物同时，系统会依赖三菱的 AI 技术绘制反射得到的资料成地图。据悉，透过驾驶时使用激光雷达、镜头和 GPS 感测器，系统的即时绘图精确度已达 10cm 甚至更高水准。三菱电机希望，这个系统未来能应用在自动驾驶，甚至更多场域。
透过车载感测器即时高精度地图资料生成，这其实不是什么新技术，三菱电机有什么不同呢？据了解，利用三菱提供的算法和感测器硬件配置，MMS 系统能比以往绘图系统的地图生成速度快 10 倍，且成本更低。
据三菱介绍，最大的不同点在于系统的“差异化撷取”技术，能自动辨识与上次绘制的地图不同，或说变了的地方再绘制。
这样一来，系统只传送和更新变化的路况资讯，而不是每次都重做大量的高精度地图资料，这将大大提高传统意义高精度地图的绘制效率，同时降低资源投入和成本。
当然，因为搭载的感测器与市面绘图系统无异，MMS 系统也不可规避地面临下雪探测失灵的绘图难题。为了攻克这个技术难点，三菱开发了一种名为“公分级增强服务”（CLAS）的定位手段，基于日本准天顶卫星系统（QZSS），而三菱电机是这个国家级专案的主要政府承包商。
CLAS 补足 MMS 的技术空缺。具体而言，CLAS 从卫星抓取资料，基于地面感测器辨识车辆位置，然后再利用“位置增强”算法进行误差纠正。通常而言，卫星精确度在 10 米左右，而 CLAS 的算法能将这个数字进一步最佳化到公分级。
近期一个关于自动驾驶的分析报告指出，自动驾驶技术具备可行性的前提是，车辆对周边环境的感知精准度应保持在 25cm 以内。据 CLAS 的资料，其水平精确度 12cm，垂直精确度 24cm。
所以总地来说，将 MMS 3D 绘图系统与更精确的位置感知相结合，一定程度上，自动驾驶系统可不需要辨识车道线来做驾驶决策。目前三菱已成功利用 MMS 系统训练车辆在下雪天绕过圆锥路障，公司也计划在此基础进行更深度的测试研发。
CLAS 实地测试始于 9 月 19 日，官方表示，该服务将于 2018 年 4 月全面开放。尽管 CLAS 能与 MMS 整合，有望加速日本自动驾驶汽车的技术落地。不过据了解，初期 CLAS 服务将主要用于为日本驾驶员、行人和相关商业业务提供更精准的定位导航。
据悉，目前三菱电器正积极与政府洽谈，并与日本大型货运公司大和接洽，希望将 MMS 系统部署在后者的货运卡车上，以持续收集资料更新地图。业界还有人建议三菱将 MMS 部署在警车及其他城市流通的功能车辆。
（本文由 雷锋网 授权转载；首图来源：影片截图）
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