ABONAMENTE VIDEO REDACȚIA
RO
EN
NOU
Numărul 140
Numărul 139 Numărul 138 Numărul 137 Numărul 136 Numărul 135 Numărul 134 Numărul 133 Numărul 132 Numărul 131 Numărul 130 Numărul 129 Numărul 128 Numărul 127 Numărul 126 Numărul 125 Numărul 124 Numărul 123 Numărul 122 Numărul 121 Numărul 120 Numărul 119 Numărul 118 Numărul 117 Numărul 116 Numărul 115 Numărul 114 Numărul 113 Numărul 112 Numărul 111 Numărul 110 Numărul 109 Numărul 108 Numărul 107 Numărul 106 Numărul 105 Numărul 104 Numărul 103 Numărul 102 Numărul 101 Numărul 100 Numărul 99 Numărul 98 Numărul 97 Numărul 96 Numărul 95 Numărul 94 Numărul 93 Numărul 92 Numărul 91 Numărul 90 Numărul 89 Numărul 88 Numărul 87 Numărul 86 Numărul 85 Numărul 84 Numărul 83 Numărul 82 Numărul 81 Numărul 80 Numărul 79 Numărul 78 Numărul 77 Numărul 76 Numărul 75 Numărul 74 Numărul 73 Numărul 72 Numărul 71 Numărul 70 Numărul 69 Numărul 68 Numărul 67 Numărul 66 Numărul 65 Numărul 64 Numărul 63 Numărul 62 Numărul 61 Numărul 60 Numărul 59 Numărul 58 Numărul 57 Numărul 56 Numărul 55 Numărul 54 Numărul 53 Numărul 52 Numărul 51 Numărul 50 Numărul 49 Numărul 48 Numărul 47 Numărul 46 Numărul 45 Numărul 44 Numărul 43 Numărul 42 Numărul 41 Numărul 40 Numărul 39 Numărul 38 Numărul 37 Numărul 36 Numărul 35 Numărul 34 Numărul 33 Numărul 32 Numărul 31 Numărul 30 Numărul 29 Numărul 28 Numărul 27 Numărul 26 Numărul 25 Numărul 24 Numărul 23 Numărul 22 Numărul 21 Numărul 20 Numărul 19 Numărul 18 Numărul 17 Numărul 16 Numărul 15 Numărul 14 Numărul 13 Numărul 12 Numărul 11 Numărul 10 Numărul 9 Numărul 8 Numărul 7 Numărul 6 Numărul 5 Numărul 4 Numărul 3 Numărul 2 Numărul 1
×
▼ LISTĂ EDIȚII ▼
Numărul 55
Abonament PDF

O privire asupra viitorului: crearea hărţilor cu OSM

Philipp Kandal
General Manager EU / Head of Openstreetmap @ Telenav



PROGRAMARE

În ultimul an, am analizat cum putem folosi AI / Deep Learning pentru a îmbunătăţi OpenStreetMap, iar în cele ce urmează dorim să oferim câteva detalii despre modul în care vedem viitorul creării de hărţi și să împărtășim ceea ce facem deja. Vehiculele care se conduc singure sunt noutatea, iar una din cerinţele-cheie ale acestor vehicule sunt hărţi precise și aduse la zi. În acest moment, furnizorii hărţilor de pe piaţă cartografiază fiecare regiune la fiecare 12-24 luni - printr-un proces costisitor de înaltă precizie. Scopul nostru a fost să obţinem hărţi actualizate la minut și cu actualizare la nivel de stradă o dată pe zi. Acesta este obiectivul pe care încercăm să-l obţinem cu OSM pentru studiul nostru de caz.

Utilizarea OSM pentru hărţi de navigare (Navigation Maps)

La Telenav (iar anterior la Skobbler) m-am ocupat de OSM vreo 10 ani și este absolut uimitor cât de masiv a crescut OSM în acea perioadă de la o hartă utilizată de fani la o hartă utilizată de sute de milioane de utilizatori și de companii mari precum Toyota, Tripadvisor sau Apple, ca să numim doar câteva companii care își bazează produsele pe acest lucru. În ciuda acestui succes, obervăm că, în ceea ce privește hărţile de navigaţie, este nevoie de atribute suplimentare care nu sunt încă bine acoperite de OSM precum semnalizatoarele (Signposts), limitările de viteză (Speed limits), restricţiile de vitaj (Turn restricitons) sau informaţiile despre străzi (Lane Information), informaţie de care e nevoie pentru o ghidare cât mai bună.

Acoperire - limita de viteză

Acoperire - restricţie de viraje în SUA space

Ceea ce am făcut cu precădere pentru a micșora vidul informaţional în ceea ce priveşte restricţia de viraj este utilizarea anonimă a unei sonde de date GPS din cadrul datelor de la utilizatori și parteneri precum Inrix, pentru a detecta unde sunt restricţii de viraj în funcţie de comportamentul utilizatorilor când virează. Aceste date sunt distribuite comunităţii prin intermediul ImproveOSM. Am acordat penalităţi mari pentru virajele clienţilor noștri astfel încât ei să evite cât mai mult posibil aceste manevre. Astfel am detectat 139,181 de restricţii de viraj și am dobândit o acoperire sporită într-un mod semnificativ.

Pasul următor: Acurateţe sporită cu Computer Vision

În legătură cu limitările de viteză, aleile și semnele rutiere, este mai greu să le identificăm doar pe baza datelor din sonda GPS. Am iniţiat din acest motiv proiectul nostru OpenStreetView pentru a obţine acele imagini. Nu am identificat niciun proiect pe Streetlevel Imagery pe care să îl putem folosi. Când am abordat Mapillary, au fost solicitate sute de mii de dolari pentru licenţe - ceea ce nu a fost o opţiune pentru noi.

În paralel cu proiectele OpenStreetView am investit mult în algoritmii Computer Vision și am semnat un parteneriat cu Universitatea Tehnică din Cluj datorită experienţei lor de 15 ani în domeniu. Scopul nostru a fost folosirea computer vision pentru a construi hărţi automate pe baza acestor imagini.

În ultimul an, am făcut progrese semnificative și acum putem detecta limitele de viteză, semnele de viraj și de circulaţie (inclusiv OCR pentru textul de pe acele semne). Tot ce se detectează este revizuit de editorii noștri și adăugate direct în OSM.

Detectarea panourilor

Am construit un editor de hărţi care ne permite să revizuim intern schimbările şi să le adăugăm în OSM cu ajutorul echipei noastre de 20+ cartografi. Până acum, am adăugat 19,798 de trăsături (restricţii de viraj, sensuri unice, semne) în OSM utilizând acest tool. În fiecare săptămână adăugăm sute de noi restricţii de viraj şi alte semne pentru a face harta mai bună.

Editorul de hărţi

Nivelul avansat: Crearea de hărţi cu acurateţe ridicată (ADAS / HD maps)

Următorul nivel pentru această provocare a fost crearea unor hărţi de înaltă precizie pentru maşinile care se conduc singure şi pentru aplicaţii ADAS (Advanced Driver Assistance System). Aceste hărţi au nevoie de o precizie (acurateţe) de < 2m pe care, în mod normal, OSM nu o oferă consistent şi care este greu de obţinut pur şi simplu bazat pe sonde GPS, aşa cum am învăţat din multe încercări şi greşeli. Am analizat cum putem obţine o mai mare acurateţe, iar soluţia noastră a fost să integrăm datele culese de maşină pentru a obţine înaltă precizie.  Prin urmare, am integrat aplicaţia OpenStreetView printr-un port OBD2 (disponibil pe fiecare maşină creată în ultimii ~20 de ani) pentru a integra datele de pe telefon cu datele furnizate de maşină (cum ar fi viteza sau, pe unele modele, unghiul volanului disponibil prin OpenXC). Astfel, am obţinut o acurateţe de 5-10 ori mai mare decât cea GPS obţinută din telefon.

Viziunea noastră despre viitorul creării de hărţi

Considerăm că, dacă un număr suficient de mare de utilizatori înregistrează imaginile necesare prin intermediul OpenStreetView, se pot realiza hărţi aproape în timp real de o acurateţe nemaiîntâlnită până în acest moment. Acesta va fi un real ajutor pentru maşinile cu conducere automată care va permite actualizarea sistemelor de navigare. Pentru a face acest lucru posibil, ne aflăm, de asemenea, în fazele timpurii de colaborare cu diferiţi fabricanţi de maşini, pentru a folosi datele colectate de camerele de la bordul maşinilor. Sperăm să putem folosi datele de la milioane de maşini ale partenerilor noştri OEM prin intermediul acestei tehnologii pentru a ne putea îmbunătăţi hărţile, pentru a putea împărtăşi aceste date cu comunitatea OSM şi pentru a crea hărţi şi mai bune decât cele disponibile momentan.

Pe blogul nostru vom furniza detalii despre modulele pe care le-am construit pentru a face acest viitor imaginat de noi posibil. Aşteptăm cu nerăbdare feedback din partea comunităţii.

NUMĂRUL 138 - Maps & AI

Sponsori

  • Accenture
  • BT Code Crafters
  • Accesa
  • Bosch
  • Betfair
  • MHP
  • Connatix
  • BoatyardX
  • .msg systems
  • Yardi
  • Colors in projects

INTERVIURI VIDEO