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著者 | 徐梁

測位は高度な自動運転の基本ですが、高速NOAや都市型NOAなどのシナリオでは、さまざまな作業条件下で高精度な測位をいかに安定して実現するかが課題となります。よくある質問は次のとおりです。高速 NOA および都市 NOA 機能は、どの程度の高精度測位を達成する必要があるのでしょうか? 高精度 IMU、統合ナビゲーション、必要なセンサーの数は?

これらの混乱を念頭に置いて、著者は業界の多くの専門家にインタビューしました。

最初の質問への答えは比較的一貫しています: 高速 NOA は車線レベル/デシメートルレベルの測位を達成する必要があるだけで、車両がどの車線にあるかを識別するのに十分です; 一方、都市型 NOA の下では、車線は比較的狭いです特に交差点では、2車線が3車線や4車線になるなど、車線変更が頻繁に行われます.このとき、車線にぶつからずに車線を維持したい場合は、センチメートル単位の距離を確保する必要があります.位置決め精度。

2番目の質問「高精度のIMU、統合されたナビゲーション、およびセンサーがどのように必要か」について、著者は業界の多くの専門家と話し合った後、最終的な測位精度は統合されたナビゲーションの組み合わせによって決定されるため、決定することは不可能であると結論付けました。、車輪速度センサー、および高速センサー最終的な融合測位の精度が、細かい地図とビジョン、レーザーレーダー、ミリ波およびその他のセンサーのマッチングおよび測位結果の要件を満たすことができる限り、厳密なものはありません各部品の精度の要件。

次の図は、融合配置のいくつかのコンポーネントを示しています。

統合ナビゲーションとは、広い意味で、GNSS、IMU、車輪速度計、Lidar ポイントクラウド、およびアルゴリズムによるその他の情報のデータ融合など、「2 つ以上の異なるナビゲーションおよび測位システムの組み合わせ」を指します。

GNSS と IMU には非常に優れた補完効果があるため、つまり、GNSS は IMU 慣性システムの累積誤差の問題を補完し、IMU は GNSS 衛星システムの不安定性と干渉を十分に補正するため、このペアの「ゴールデンパートナー」も最適な統合ナビゲーションソリューションと呼ばれているため、人々が「統合ナビゲーション」と呼ぶときは、衛星習慣型統合ナビゲーション (GNSS+IMU) を指します。以下の「統合ナビゲーション」とは、特に断りのない限り、GNSS+IMU を指します。

このホワイトペーパーでは、主に次の質問に焦点を当てます。

一。なぜGNSSはデュアル周波数でなければならないのですか?

現在、国内の主流ソリューションの GNSS/RTK はすべて、2 周波マルチコンステレーションをサポートしています。

いわゆるマルチコンステレーションとは、GNSS 受信機が、中国の北斗、アメリカの GPS、ヨーロッパのガリレオなどのさまざまなナビゲーションシステムからの信号を受信できることを意味し、国内の GNSS 受信機は、通常、北斗と GPS を同時にサポートします。

デュアル周波数とは、各ナビゲーションシステムに 2 つのキャリア周波数帯域があることを意味し、たとえば、北斗には 2 つの周波数帯域があり、GPS にも 2 つの周波数帯域があります。デュアル周波数は、ハードウェアと計算能力のコストを大幅に増加させます。

では、デュアル周波数の役割は何ですか?

業界の専門家とやり取りした後、著者は答えを得ました: 一方では、2 つのキャリア周波数帯域は相互に冗長である可能性があり、他方では、デュアル周波数はより高い測位精度を得ることができます。

GNSS測定誤差では、電離層に起因する誤差が大きな部分を占めており、二周波キャリアは電離層と異なる周波数の電磁波の遅延との相関関係を利用して、電離層に起因する誤差のほとんどを排除することができます単一周波数GNSSでは達成できない精度。

ある総合航法会社の創業者は、かつてフォーラムで、単一周波数RTKの測位精度が半径0.4メートルの円内に収まる確率が95%であると公言していました（つまり、精度単位CEPの概念）。、およびデュアル周波数 RTK の測位精度は、確率の 95% が半径 0.2 メートルの円内に収まる可能性があり、これはデュアル周波数の重要性を示しています。

2つ。宇宙ベースの増強と地上ベースの増強

GNSS測位誤差には、前述の電離圏誤差の他に、衛星関連の衛星軌道誤差（エフェメラ誤差）、衛星原子時計の時計誤差、対流圏誤差、キャリア反射後のマルチパスの影響による誤差、受信機に関連する受信機クロックなど

△衛星測位誤差の原因

これらのエラーを可能な限り排除し、測位精度を向上させるために、上記のデュアル周波数キャリア周波数帯域に加えて、衛星ベースの拡張と地上ベースの拡張に分けることができる他の拡張方法があります。彼らの原則。

その中で、最も広く使用されている代表的な拡張方法は、地上ベースの RTK (リアルタイムキネマティック、リアルタイムダイナミックポジショニング)、衛星ベースの PPP (正確なポイントポジショニング、正確なポイントポジショニング)、および 2 つの PPP の組み合わせです。 RTK。具体的な技術紹介と長所と短所は次のとおりです。

△RTK/PPP/PPP-RTK比較

情報源: 公開情報および専門家インタビュー情報に基づいて作成された九章知佳

下図は、収束速度、測位精度、カバレッジの3つの側面から3つのモードを比較したものです。

△RTK、PPP、PPP-RTKの測位特性比較

(出典: https://www.sohu.com/a/447492212_120381558)

RTK と PPP の強力な組み合わせである PPP-RTK には、RTK の高精度と高速収束という利点があるだけでなく、PPP のグローバルなカバレッジという利点もあります。

さらに、RTK と比較して、PPP-RTK は機能安全の要件により適合しています。一方では、PPP-RTK は地上基地局とモバイルネットワークのカバレッジによって制約されません (衛星を介してブロードキャストできます); 他方では、測位エラーを差分によって「ブラックボックス」としてパックする RTK と比較して、、PPP-RTK はエラーをモデル化してグローバルスケールで推定でき、PPP-RTK のシグナルインテグリティにより、各信号のエラーステータスを確認し、信号を収束、使用、および検出できるかどうかを識別できるため、リスク要因を項目ごとに分解するためのより機能的な要件です。

では、RTK と比較して、PPP-RTK を使用することでコスト面での利点はありますか?

PPP-RTK に必要な地上基地局の数ははるかに少ないですが (数百の国内基地局がカバーできます)、衛星を使用して信号をブロードキャストしたい場合は、衛星をレンタルするか、四空道宇のような低軌道衛星を打ち上げる必要があります。衛星のレンタル費用は高く（1衛星あたり年間約1000万～2000万）、全世界をカバーするには複数の衛星を借りる必要があり、これらの費用はサービス料金に含まれることが理解されています。

著者と多くの業界専門家の間のやり取りによると、PPP-RTK と N-RTK のコストはそれほど変わらないということです。衛星放送を利用しない場合、PPP-RTK のコストはさらに低くなります。

業界の多くの専門家は、PPP-RTK が将来の開発トレンドであると考えています。中国では、PPP-RTK 技術を使用した多くのプレインストールおよび大量生産プロジェクトがすでに存在することが理解されています。

しかし、興味深いのは、すでにファウンデーションに多額の投資を行っている Qianxun が、自動車会社の顧客にも PPP-RTK を推進していることです (Qianxun の公式 Web サイトによると、Qianxun は 2800 以上のファウンデーションエンハンスメントステーションを構築しています)。対戦相手の戦略的影響力、フォローアップが必要ですか?

では、PPP-RTK に目を向けると、パイオニアが初期段階で地上ベースの拡張基地局に投資したリソースは「無駄」になるのでしょうか。

著者は、ヘッドロケーションサービスプロバイダーのシニアプラクティショナーとのコミュニケーションから、理論的には PPP-RTK はそれほど多くの地上基地局を必要としないものの、収束速度と位置精度の点で地上データに大きく影響されることを知りました。、既存の高密度地上サービスに基づいて開始された PPP-RTK は、地上密度の低い位置情報サービスプロバイダーの類似製品よりもはるかに高速な収束速度を備えています。

三つ。低軌道衛星は測位精度を向上させることができますか?

少し前に、吉利の四空道宇が 9 つの低軌道衛星を打ち上げました。これらは主に、インテリジェントな運転やその他の機能の高精度測位に使用されると言われています。同時に、テスラの「スターリンク」も低軌道衛星を使って世界をカバーしています。では、低軌道衛星は測位精度を本当に向上させることができるのでしょうか?

この問題について、専門家からのフィードバックは比較的一貫しています。つまり、低軌道衛星は主に通信で役割を果たしており、測位精度の向上には実際の影響はありません。

ただし、低軌道衛星は測位精度を向上させることはできませんが、実際には、特に半遮蔽領域での衛星信号のカバレッジを向上させることができます。

上級開業医は、強化された信号をブロードキャストすることに加えて、低軌道衛星もグローバル衛星ナビゲーションシステムを使用してキャリア情報をブロードキャストし、それによって特定の地域でGNSSレシーバーによって検出される衛星の数を増やすことができると考えています. 道路の高架下やビルの窓際などの一部の半遮蔽エリアでは、十分な数のナビゲーション衛星が見つからなかったため、位置を特定できないか、測位精度が正確ではありませんでした.低軌道衛星を追加した後、十分な衛星がこれにより、衛星ナビゲーションの使いやすさと信頼性が向上します。

四。IMU の主な仕様と精度要件

統合ナビゲーションのコアデバイスとして、IMU はより高い周波数の高精度信号 (通常は最大 200Hz) を提供でき、GNSS 信号が無効または更新間隔 (GNSS 信号の周波数が 10Hz) である場合に、高精度の推測航法に使用できます。 .

IMU はジャイロスコープと加速度計の 2 つの部分に分かれており、ジャイロスコープは車両のロール、ピッチ、方位角を出力し、加速度計は 3 方向の加速度を出力します。

IMU のコストは精度の向上に伴って直線的に上昇しました。

IMU を選択する際の最も一般的な質問は、要件を満たすためにどの程度の精度の IMU を選択できるかということです。これには、IMU の主要業績評価指標が含まれます。

IMU には、ゼロバイアスエラー、スケールファクタエラー、非線形エラーなど、多くのデバイスインジケータがあります。具体的なインジケータと説明については、下の図を参照してください。

△IMUエラーインデックスの説明（シナンナビゲーションアルゴリズムエンジニアのオンライン共有から引用）

最も重要な指標が 2 つあります: 1. ゼロバイアスエラー、2. 温度ゼロバイアス。

ゼロバイアス誤差, つまり, 使用中に一定の誤差があります. 誤差は時間の経過とともに蓄積されるため, 誤差は特定の範囲内に制御する必要があります. 一般に, ジャイロスコープのゼロバイアス誤差は 2-毎時3度、加速度計のゼロバイアス誤差偏差誤差は0.003g(3mg)以内に抑えられています。

温度ゼロバイアスは、温度に対するセンサーの感度を測定するために使用されます.異なる温度での特性は異なります.一般に、温度ゼロバイアスを減らすために、工場出荷前にセンサーの特性曲線が測定され、補正されます.

温度補正の一貫性は、使用期間によって変化することが理解されています。つまり、数年使用した後の補正曲線と、校正したばかりの補正曲線との間に差が生じる可能性があります。

慣習的に、アルゴリズムインジケーターを使用して IMU を測定することに慣れているかもしれません。つまり、トンネル内で GNSS 信号が完全に失われたときに、車両が 1000 メートル移動した後の測定値と真の値との偏差です。業界でより一般的な指標は、約 1000 分の 1 から 5000 分の 1 (1 シグマ) です。

五。GNSS+IMU結合モードの進化トレンド

基礎となるアルゴリズムの観点から、統合ナビゲーションアルゴリズムは、疎結合、密結合、および深結合の 3 つのタイプに分けることができ、アルゴリズムの実装の難易度は順に高くなります。

いくつかの結合方法の紹介は下の図に示されています. 詳細については、 Zhijia の前の 9 つの章の記事「高精度統合ナビゲーションにおけるルーズ、タイト、およびディープ結合」を参照してください。

△組み合わせナビゲーションのいくつかの結合方法

情報源: 公開情報および専門家インタビュー情報に基づいて作成された九章知佳

都市の峡谷などの半閉塞のシーンでは、ディープカップリングが最高のパフォーマンスを発揮し、タイトカップリングがそれに続き、ルーズカップリングが最悪です。完全にオープンなシーンと完全に閉塞されたシーンでは、3 つのカップリング方法が同じパフォーマンスを発揮します。詳細については、下の図を参照してください。

△異なる結合アルゴリズムのポジショニング効果の比較

（写真はガイダンスエレクトロニクス公式サイトより引用）

プリインストール乗用車の量産化の中心が高速NOAから都市型NOAに徐々に移行するとき、ディープカップリングの利点が反映されます。

業界の専門家と話をすると、ディープカップリングの方が技術的なパフォーマンスが優れているという意見が一致していますが、ディープカップリングは今後主流になるのでしょうか?

業界にはさまざまな意見があり、多くの専門家は、ディープカップリングが主流のトレンドになると考えています。

しかし、中国自動車大学の時空研究開発担当副学長である Li Qingjian 氏は、自動運転ドメイン制御の開発動向、OEM とサプライヤー間のゲーム、およびドメイン制御モデルの統合の観点から、統合されたナビゲーションアルゴリズムは、ドメインコントロールアルゴリズムに基づいています。

深い結合モードでは、ドメイン制御形式を実現することはより困難であり、密結合は現在実現可能なアルゴリズムになります。将来的には、衛星航法、慣性航法、統合航法アルゴリズムの集中測位は過去のものになるかもしれません.OEMが深く結合されたアルゴリズムのノウハウに対する十分な開発能力を持っていない場合、OEMはアルゴリズムを支配し、複数のソースを統合します.地図や知覚などのポイントとして。

六。複合航法の統合動向

一部の自動車会社は独自の統合ナビゲーションアルゴリズムを開発していますが、より多くの OEM は、衛星ナビゲーション、慣性ナビゲーション、および統合ナビゲーションアルゴリズムを一緒に提供するインテグレーターを選択します。また、「マップボックス」（HD MAP BOX）と呼ばれる高精度マップも統合されています。

△大師インテリジェント P-Box テクニカルアーキテクチャ

（写真提供：燕志）

ポジショニングボックスとマップボックスは過渡的な製品であると業界では一般的に考えられており、ドメインコントローラー技術が徐々に成熟し、中央統合アーキテクチャが進化するにつれて、ドメインコントローラーへの統合ナビゲーションモジュールの統合が主流になるでしょう。トレンド、つまり統合ナビゲーションアルゴリズムの統合. 、GNSSおよびIMUモジュールはドメインコントローラーに統合されるか、他のデバイスと統合されます。

統合には多くの利点があります。

1.コスト。現在、ポジショニングボックスのサプライヤーの一般的な方法は、GNSS モジュールと IMU モジュールを購入し、統合ナビゲーションアルゴリズムを独立した MCU に入れ、それらすべてをポジショニングボックスに統合することです。ドメインコントローラー、独立した MCU を保存できます。

次に、データ交換の効率を改善します。 統合ナビゲーションアルゴリズムをドメインコントローラーに統合することで、測位モジュールと他のアルゴリズムモジュール間のデータ交換の遅延を減らすことができます。

3、便利なレイアウト。統合が進むにつれて、GNSS と IMU はデバイスレベルからボードレベル、チップレベルへと徐々に進化し、独立した測位ボックスと比較して、他のデバイスに統合されるため、レイアウトがより便利になり、接続ワイヤが少なくなります。

では、ドメインコントローラーに統合された統合ナビゲーションは、今後主流になるのでしょうか?

著者は、多くの業界の専門家とやり取りした後、多くの自動車会社が IMU と GNSS モジュールをドメインコントローラーに統合することを選択していますが、このアプローチにはまだ多くのエンジニアリング上の課題があることを発見しました。

最大の課題は、設置場所と環境に関する IMU の非常に高い要件から生じます。

第 1 に、IMU には設置場所に関する高い要件があります。IMUを使用する場合、自動運転システムはIMUの姿勢と加速度が車両全体の状態を表すとデフォルト設定しているため、IMUの最適な取り付け位置は後輪軸の中心です。したがって、一部の業界専門家は、IMUをドメインコントローラーに統合するかどうかは、ドメインコントローラーの場所に依存し、場所が適切でない場合、IMUをドメインコントローラーに統合することは適切ではないと指摘しています。

実際の運用では、設置位置が適切でない場合は、設置位置を理想的な位置に校正し、座標変換して使用することができますが、この変換プロセスにより、デバイスの精度がいくらか失われます。

次に、IMU は温度変化に非常に敏感であるため、設置場所の温度変化が大きくなりすぎないようにする必要がありますが、ドメインコントローラー内の高電力 SoC により、温度が大きく変化し、測定精度に影響を与える可能性があります。 IMUの。実際の運用では、工場出荷前に温度補償曲線を校正しますが、温度補償曲線は時間の経過とともに変化し、誤差が大きくなる可能性があることは前述のとおりです。（もちろん、専門家のフィードバックもあります。すでに量産されているプロジェクトからのフィードバックによると、このエラーの影響は大きくありません。）

第三に、IMU は実装面の平坦性と剛性に高い要件がありますが、PCB 面積が大きく、ドメインコントローラの剛性が不十分なため、処理中の曲げ変形も IMU の性能に影響し、振動が発生します。また、ドメインコントローラで追加のノイズが発生します。これは、取り付け位置を調整し、局所的に剛性を上げることで最適化できます。

GNSSモジュールの設置場所も、レイアウトや統合の利便性を考慮する必要があり、例えば、GNSSモジュールをV2XやT-Boxに統合する場合もあります。

業界の専門家は、GNSS がモジュール化された後は、どこにでも取り付けられるほど小さいと考えています。一般的にはレイアウトの都合上、GNSSアンテナに近い位置に配置されます。GNSSアンテナは衛星測位やスターサーチに関係するため、屋外に設置することになり、一般的には4Gアンテナや無線アンテナ（シャークフィン）などと一体化して選択されます。GNSS モジュールが場所に関係なくドメインコントローラーに配置される場合、GNSS アンテナをドメインコントローラーに接続する必要があり、接続線が比較的長くなり、タイミングの精度に影響を与える可能性があります。

セブン。独立したボックスと統合されたトレンドは、長い間共存する可能性があります

ポジショニングボックスの統合の傾向に対応して、ポジショニングボックスのサプライヤーは、より多くの信号にアクセスし、ポジショニング精度を向上させ続けることができる独立したボックスの形態を維持し続けることを望んでいます。

たとえば、Daoyuan が立ち上げたマップボックスは、GNSS、IMU、ホイールスピード、高精度マップを統合するだけでなく、ADAS カメラもさらに統合するため、ビジュアルフュージョンポジショニングによってポジショニングの精度と信頼性をさらに向上させることができます。信頼水準では、横方向の誤差は 0.2 メートル未満、縦方向の誤差は 2 メートル未満です。

しかし、新しいフォースカー会社でポジショニングを担当するエンジニアは、ビジュアルフュージョンのポジショニングをポジショニングボックスのサプライヤーに任せることは完全に「受け入れられない」と述べました. その理由は、一方で、これは「誰が誰を統合したかということに関係している」ということであり、責任の所在が分かりにくいからである。、または融合アルゴリズムに問題があるかどうかを判断するのは容易ではありません。」 2回処理されています。

この種の行動に関して、ある統合ナビゲーションサプライヤーの幹部は、この段階では、伝統的な自動車会社または研究開発力の弱い自動車会社が、ハイエンドのインテリジェントドライビングを量産する際に、より便利にコストを制御し、信頼性を向上させたいと考えていると考えています。プロバイダーは、統合衛星航法、慣性航法、高精度地図、さらにはビジュアルフュージョン測位など、測位のための総合的なソリューションを提供できます。

統合ナビゲーションをドメインコントロールに統合するソリューションには、一方では自動車メーカーの研究開発能力に対する高度な要件があり、他方では、認識や意思決定などのアルゴリズムに対する高度な要件もあります。したがって、これら2つの要件を満たすことができない場合、サードパーティのサプライヤーにポジショニングを引き継ぐことは、比較的高い統合性と信頼性を備えた迅速な大量生産を実現できるソリューションです.

それを見ると、測位モジュールの統合は長期的な傾向ですが、測位ボックスはまだ長い間存在します。

八。フュージョンポジショニングアルゴリズムを適切に処理することで、統合ナビゲーションの主要コンポーネントの要件を軽減できます。

上記の統合ナビゲーションは、実際には自動運転測位システムの一部であり、最終的なシステムはさまざまなデータの融合に基づいています。

△Pony.ai統合測位フレームワーク

(出典: Pony.ai アカウント Zhihu 記事)

一般に、フュージョン測位で使用されるデータには、GNSS、IMU、RTK (または PPP-RTK)、高精度マップ、車輪速センサー、ライダー、カメラなどがあります。最終的な測位精度は、フュージョン後の測位精度に依存します。

△Apollo は高度な測位ソフトウェアアーキテクチャを統合

（データ出典：アポロ公式）

GNSSベースの絶対測位に加えて、カメラで観測された車線の位置、およびLIDAR、カメラ、ミリメーターを使用して観測された周囲のキーポイントに基づいて、横方向の相対測位も実現できることに注意してください。ウェーブレーダーなど。フィーチャ (標識、信号機など) を高精度マップと照合して、縦方向の相対測位 (SLAM) を実現します。

△相対位置合わせ原理

（出典：Liufen Technologyのオンライン共有）

実際、フュージョンポジショニングアルゴリズムが十分に機能していれば、統合ナビゲーションの主要コンポーネント (IMU 精度など) の要件を軽減できます。

多くの専門家は、IMU の高精度は主に、トンネルなどの測位低下シナリオに対処するためであると述べています。トンネルのシナリオでは、両端の GNSS 値のみが絶対測位に依存でき、トンネルの中央は推測航法にのみ IMU に依存できます。

しかし、不可能ではありません.Baidu Apollo の専門家は、共有の中で次のように述べています:一方では、トンネル内の絶対的な精度要件は高くなく、道路の曲率はあまり変化しません;他方では、より多くのローカリゼーションを支援するために、テクスチャなどの多くの機能が使用されます。

また、一部の専門家は、ビジョンとミリ波レーダーを使用してトンネル内の水平測位を実現できると述べていますが、垂直測位の精度については、「実際にはそれほど重要ではありません」。

九。フュージョンポジショニングは、高精度マップへの依存を取り除くことができますか?

統合ナビゲーションの要件を軽減することに加えて、L4 のプリインストール量産に参入した企業は、高速 NOA 機能を実現するために RTK に依存しないソリューションを模索していることも明らかにしました。

実際、高精度の測位は高精度の地図で使われていますが、RTKが不要なら高精度の地図は必要なのでしょうか?

業界の多くの人々は、自動運転では高精度の地図が「松葉杖」であると考えています。環境の影響を受けず、距離に制限されない高精度のマップは、地平線を超えた知覚の入力として知覚を支援し、センサーを効果的に補正します。「松葉杖」を今捨てても、まだ問題があるかもしれません.たとえば、実際の道路では、大型車が道路を塞いだり、車線がぼやけたりするなどの問題に遭遇することがよくあります.センサーは、距離や環境によって制限されることがよくあります.影響します。

一部の業界専門家からのフィードバックによると、高精度の地図がないため (ナビゲーションマップのみに依存している)、車線レベルのポジショニングを実現するのは困難です。位置情報は、視覚によって認識される車線情報によってのみ実行できます。交差点で道路標識や車線の閉塞に遭遇すると、道路のトポロジーを特定することが難しくなり、意思決定や計画のエラーが発生しやすくなります。

また、曲率の小さい坂道を走行する場合、ナビマップには曲率情報がないため、車両の左右上下の操作が難しくなり、ギザギザ感が出やすくなります。

こうした観点から、ある程度の「高精細地図」はまだまだ必要ですが、このいわゆる「高精細地図」は、現在の地図ベンダーが提供している要素ほど高精度で完全なものではないかもしれません。「ナビマッププラス」と呼べる道路セマンティックマップでカバーされています。

この点で、メモリパーキングは優れたパラダイムを提供します。メモリーパーキング機能をオンにする前に、地図を作成してルートを記憶し、作成した地図に基づいて位置決定計画を立てる必要があります。

そのため、メモリパーキングに関して、一部のソリューションプロバイダーはメモリ駆動機能を提案しています。都市部の通勤経路は、数回の走行を繰り返すことで地図構築と経路記憶が完了する、つまりナビ地図上にローカルに構築されたセマンティックマップ「ナビマッププラス」のレイヤーを重ね合わせ、位置決定と計画立案を行う。高精度な地図に頼らないポイントツーポイントのナビゲーション支援を実現します。

これにより、マップの「スタンドアロン」バージョンをある程度実現できますが、さらに一歩進んで、ローカルで作成したマップをクラウドで共有するとどうなるでしょうか。それはクラウドソーシングされた地図ではないでしょうか?

実際、Xiaopeng Motors は、駐車場メモリー駐車場マップ共有機能を既にサポートしていると述べており、ユーザーはルートを学習した後にルートを共有することを選択でき、他のユーザーがアップロードした、または公式に推奨された駐車ルートを使用することもできます。程度、これはすでに事実上の「クラウドソーシング」された駐車場の地図です。

運転と駐車は、機能ロジックは異なりますが、マップの問題を解決する方向で同じ目標につながる可能性があります。