8月19日， 有著“中國空間信息產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新風(fēng)向標(biāo)盛會”之稱的WGDC 2020大會正式召開。在大會“G-Tech開發(fā)者星球”會場，來自滴滴地圖與公交事業(yè)部的三位專家向觀眾和聽眾們分享了滴滴在地圖更新、增強現(xiàn)實(AR)導(dǎo)航和“需求響應(yīng)式”公交系統(tǒng)三方面的最新成果和技術(shù)方案?；谶@些技術(shù)手段，滴滴正在攜手各地機場、火車站、公交集團、園區(qū)等廣泛合作，一步步踐行“讓出行更美好”的使命。
其中，滴滴需求響應(yīng)式公交技術(shù)平臺還入選了WGDC 2020年度創(chuàng)新應(yīng)用，突破了傳統(tǒng)公交系統(tǒng)固定時間、固定站點以及固定線路的限制，創(chuàng)新性地將網(wǎng)約車的商業(yè)模式應(yīng)用在公交系統(tǒng)中，不僅滿足了乘客更為個性化的出行需求，同時也為移動互聯(lián)網(wǎng)時代下新型公共交通生態(tài)體系的建設(shè)提供了寶貴的應(yīng)用經(jīng)驗。
出行平臺賦能地圖更新“鮮”度提升
“經(jīng)過我們2-3年的建設(shè)，平臺針對地圖生態(tài)數(shù)據(jù)積累了情報挖掘、數(shù)據(jù)編輯、數(shù)據(jù)發(fā)布等能力，保證了地圖基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率超95%。--滴滴地圖與公交事業(yè)部高級專家工程師溫翔
傳統(tǒng)模式下的地圖制作主要依靠測繪、眾包和采集車的方式來獲取地圖數(shù)據(jù)。這種模式下地圖的生成需要依賴大量包括內(nèi)業(yè)、外業(yè)等在內(nèi)的大量專業(yè)人員對數(shù)據(jù)的采集和處理，因此地圖的更新也受到了極大限制。
據(jù)溫翔介紹，相比于傳統(tǒng)模式，滴滴采取平臺化的方式，通過平臺沉淀的出行數(shù)據(jù)、場景數(shù)據(jù)以及司乘上報數(shù)據(jù)等來生成更“新鮮”的地圖。平臺上聚集了大量的司機，司機在使用滴滴導(dǎo)航時，會每隔幾秒鐘上傳一次GPS數(shù)據(jù)，基于這些匿名處理后的軌跡數(shù)據(jù)，平臺將就可以快速“繪制”并且對地圖進行更新。而將平臺獲得的司機熱力地圖和原始路網(wǎng)進行差分，然后對差分結(jié)果進行矢量化還可以得到地圖增量數(shù)據(jù)。通過采用這些方法，滴滴更新了相當(dāng)多的新增道路。
其次是交通上報。滴滴平臺的司機端和乘客端都可以通過交通上報按鈕上報交通事件。平臺側(cè)在得到上報標(biāo)點后，可以匯集成上報地圖。最后結(jié)合上報數(shù)據(jù)和司機行駛軌跡，可以更快速地進行現(xiàn)場核實。
第三個比較重要的數(shù)據(jù)來源就是車外影像。滴滴可以通過司乘提供的車外環(huán)境影像數(shù)據(jù)進行脫敏化處理后來識別車道線和一些行車標(biāo)識，以及一些道路標(biāo)志牌甚至是電子眼。近期還能夠識別一些道路的建設(shè)和施工要素。在國內(nèi)，道路要素的更新十分頻繁，道路上各種要素的月更新率平均可達(dá)6%，也就是說每半年就有1/3的要素會發(fā)生變更。憑借上述更新手段，滴滴城市場景中的路網(wǎng)質(zhì)量可以超過行業(yè)平均水準(zhǔn)。
即便擁有更鮮活的數(shù)據(jù)，平臺的地圖服務(wù)也仍然存在一些挑戰(zhàn)。例如在一些信號不好的區(qū)域，軌跡數(shù)據(jù)會包含很多噪聲。還例如，不同的司機或乘客有不同的路線偏好，每秒車都在快速移動，派單如果司機正好處在路口也會導(dǎo)致司機來不及反應(yīng)以至于選擇規(guī)劃外路線。只有準(zhǔn)確理解這些用戶行為才能更好地對數(shù)據(jù)做出準(zhǔn)確的處理，給用戶 提供更好的服務(wù)。
滴滴一方面通過算法和技術(shù)的優(yōu)勢來不斷解決上述挑戰(zhàn)，另一方面也通過自身的平臺特點創(chuàng)造出獨特的地圖更新優(yōu)勢。能夠最大化信息的收集和流轉(zhuǎn)速度，也是滴滴和傳統(tǒng)地圖生成方式的最大不同點之一。這也讓滴滴有機會打造一個近實時的地圖引擎，從而平衡地圖更新中，召回、鮮度和成本這三大目標(biāo)。
溫翔表示，經(jīng)過2-3年的建設(shè)，平臺每年能夠發(fā)現(xiàn)的封閉類事件量兩百萬條。同時隨著處理能力的加強，平臺能夠檢測到道路封閉的時長窗口也越來越短，現(xiàn)在能夠?qū)Ψ浅６唐诘氖录M行處理。
目前，這些地圖技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用關(guān)于國內(nèi)和國際化場景，幫助讓司機和乘客有更好的出行體驗。
AR導(dǎo)航讓乘客在大型場站不再迷路
“通過我們并行重建的技術(shù)優(yōu)化，超過10萬平方米的場站實現(xiàn)了天級三維重建能力。”——滴滴地圖與公交事業(yè)部高級算法工程師滕曉強
很多人都有過在陌生城市的機場、火車站或者商場，很難快速找到網(wǎng)約車上車點的尷尬經(jīng)歷。主要原因就是這類場景空間大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，同時這些場景下的GPS信號定位不準(zhǔn)，使得乘客找到上車位置的成本非常高，給乘客找車帶來極大的不便。
滕曉強表示，滴滴一直在采用不同的方式解決場站碰面難的問題。除了人工引導(dǎo)、地面標(biāo)識引導(dǎo)和圖文引導(dǎo)等方式，滴滴也一直在思考能否找到一種更加直觀、沉浸式的、友好的導(dǎo)航系統(tǒng)，后來發(fā)現(xiàn)增強現(xiàn)實(AR)技術(shù)可以很好地解決這一痛點。
增強現(xiàn)實(AR)，通俗的理解就是把虛擬的物體通過手機攝像頭顯示在現(xiàn)實世界中，使得虛擬物體看起來真實存在于現(xiàn)實世界中一樣。
基于視覺定位的技術(shù)路線，滴滴先通過跟大型場站合作來建立這些場站室內(nèi)模型;當(dāng)用戶在大型場站，可以通過圖像匹配的方式定位出乘客在模型中的具體位置;最后根據(jù)乘客位置和上車點的坐標(biāo)，規(guī)劃出一條最優(yōu)的路線，指引乘客走到上車點。
這一實現(xiàn)過程聽上去簡單，但實踐起來充滿挑戰(zhàn)。首先，大型場站場景比較空曠，場景視覺檢測出的特征分布并不均勻，導(dǎo)致三維重建的建圖速度較慢，同時也會影響視覺定位的成功率。其次，大型場站中有很多重復(fù)場景，例如相同店鋪的LOGO也會導(dǎo)致定位錯誤。最后，大型場站室內(nèi)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，人群遮擋等因素都會導(dǎo)致在估計手機位置和姿態(tài)時，穩(wěn)定性和精度受到一定影響，使得導(dǎo)航系統(tǒng)可能偏離正確的行走路線。這些都會影響用戶的體驗。
針對上述挑戰(zhàn)和難點，滴滴創(chuàng)新性地提出了多個解決方案并率先大規(guī)模實現(xiàn)了產(chǎn)品的快速落地。滕曉強介紹，現(xiàn)有三維重建流程大多都采取串行模式來實現(xiàn)模型增量重建，然而對于大型場站而言，這種重建方法比較耗時。滴滴提出了基于并行重建的流程，通過該種技術(shù)優(yōu)化， “在超過10萬平方米的場站可以實現(xiàn)天級三維重建能力。”例如在鄭州新鄭國際機場，滴滴就通過約24,000張圖片重建了機場的三維模型，在模型中可以清晰地看到每個障礙物的位置。
有了模型后，當(dāng)乘客身處這些場站，只需舉起手機，就可以通過攝像頭收集的影像來定位當(dāng)前位置?，F(xiàn)有的視覺定位算法在有些情況下定位誤差比較大，為了降低定位誤差，滴滴提出基于幾何分布的圖像重排序算法，較大地提升了定位的精度。通過該算法上線，滴滴最終保證了在90%的情況下，用戶定位誤差可以控制在一米以內(nèi)，較大幅度地提升了用戶導(dǎo)航的整體體驗。
在定位出乘客在模型中的準(zhǔn)確位置后，AR導(dǎo)航還要幫助乘客找到上車點。然而由于GPS信號缺失，需要用更好的方式判斷用戶手中手機的位置和姿態(tài)，才能更好地將虛擬元素渲染到現(xiàn)實世界中。
滴滴通過多模態(tài)定位的方式來確定局部位姿，來更好地實現(xiàn)過程中導(dǎo)航。這其中既應(yīng)用了視覺慣性里程計算法，也涉及當(dāng)攝像頭一旦被行人或其他物體遮擋時采用的步行導(dǎo)航算法。在步行導(dǎo)航算法中，滴滴通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)等技術(shù)，可以做到即使有手機朝向和人行走朝向不一致的情況下，仍能有效判斷用戶的步長和朝向從而提升導(dǎo)航的準(zhǔn)確度。截至目前，滴滴AR導(dǎo)航已經(jīng)在國內(nèi)多個城市的機場、火車站和商場和日本東京機場上線，并且獲得乘客一致好評。
“需求響應(yīng)式公交”，讓公交成為你的專車
“相比于普通公交，使用滴滴需求響應(yīng)式公交使50%的用戶每次出行節(jié)省10-20分鐘，19%的用戶每次出行節(jié)省5-10分鐘。”——滴滴地圖與公交事業(yè)部高級專家工程師馬凱文
對于公交出行而言，不同場景下出行的時間和空間密度都不一樣。在出行時空密度都很密集的場景下，為讓出行更高效，一個理想的模式是公交系統(tǒng)應(yīng)該設(shè)計一些大中站點，然后設(shè)計以固定線路為主、大車為主的固定排班模式。相反在出行時空密度都很稀疏的場景下，公交系統(tǒng)應(yīng)該多設(shè)置一些虛擬小站，靈活動態(tài)地投放以小車為主的，實時進行聚合、調(diào)度的公交服務(wù)。
馬凱文介紹，正是基于這些不同場景下的不同出行需求，滴滴也針對公交集團開放了供需預(yù)測和智能地圖的能力，希望利用這些能力來助力公交行業(yè)，孵化出一些新的產(chǎn)品并輸出新的價值。滴滴主要希望從三方面賦能公交行業(yè)，第一，支持通勤、商務(wù)、旅游、城際、樞紐疏散、產(chǎn)業(yè)園區(qū)、大學(xué)城等不同場景下的多樣化服務(wù)產(chǎn)品模式;第二，希望降低運營方落地新產(chǎn)品的成本，同時加快落地速度。進而通過快速應(yīng)用、快速優(yōu)化、迭代來實現(xiàn)快速服務(wù)。第三，助力于公交信息化，讓公交行業(yè)信息化程度更高，使乘客能夠更便捷地獲取更實時、更準(zhǔn)確的出行信息。同時，利用相關(guān)信息化大數(shù)據(jù)，為運營方進行效率提升。
為了實踐這些能力價值，滴滴基于基礎(chǔ)技術(shù)服務(wù)，打造了一款包括乘客端、司機端還有運營管理系統(tǒng)三端的“需求響應(yīng)式”公交系統(tǒng)，能夠動態(tài)智能地匹配人、車相關(guān)服務(wù)，動態(tài)線路規(guī)劃，并提供整體的出行服務(wù)。
據(jù)了解，所謂“需求響應(yīng)式”公交系統(tǒng)，就是指以乘客需求未導(dǎo)向、最大化運輸效率的彈性運輸服務(wù)，其車輛不受固定路線、固定班次的限制，提供符合個性化的路線與時刻規(guī)劃，由運輸經(jīng)營者按乘客需求派遣車輛接送乘客至目的地的運輸服務(wù)。與人們更為熟悉的網(wǎng)約車、順風(fēng)車等服務(wù)相比，公交和巴士花費更少，快捷、方便、舒適的乘車環(huán)境以及具有誘惑力的價格已經(jīng)使“定制公交”越來越多地被上班族接受與認(rèn)可。
在具體實踐方面，馬凱文介紹，滴滴實現(xiàn)了兩種典型的需求響應(yīng)式公交服務(wù)。第一種是定制公交，就是典型的固定站點，固定線路，通過C端的需求收集來進行路線規(guī)劃，比較適合通勤、商務(wù)、旅游等場景。
第二種就是動態(tài)公交：固定站點、動態(tài)線路模式的產(chǎn)品，用戶可以實時或者預(yù)約，進行呼叫乘坐，然后動態(tài)生成線路，司機可以動態(tài)地按順序進行乘客接送。這種形式更多適合交通樞紐疏散、社區(qū)、產(chǎn)業(yè)園區(qū)和大學(xué)城等場景。
在公交出行的六個主要的出行模式(站線模式、成行模式、調(diào)車模式、合乘模式、計價支付模式、取消模式)之外，滴滴還做了一些關(guān)鍵的技術(shù)升級。一方面對線站模型進行升維，將過去站點之間線的模型升級為網(wǎng)狀模型。第二方面，基于相關(guān)的客流大數(shù)據(jù)，通過運算系統(tǒng)進行最優(yōu)線路的規(guī)劃和設(shè)計。另外還涉及運力規(guī)劃和排班，即根據(jù)分時段的客流情況、分時段的客流方向以及分時段的路況情況以及其他約束條件進行分時段的運力規(guī)模規(guī)劃，同時對司機進行智能排班，得出最優(yōu)化排班方案。
對于運營方而言，不同的運營方信息化程度各不相同。有的公交公司已經(jīng)采用了一些信息化技術(shù)，所以滴滴還設(shè)計支持了開放平臺模式，通過開放API和開放終端SDK，運營方既可以把滴滴產(chǎn)品服務(wù)接入到自己的業(yè)務(wù)中，也可以采用滴滴和自有系統(tǒng)雙平臺的呼叫和服務(wù)。此外，滴滴還能為運營方提供實時監(jiān)測大屏，通過大屏幕運營方可以實時看到運營區(qū)域中車輛的位置、行駛情況，規(guī)劃的行駛路線以及相關(guān)車輛的訂單情況，方便運營方實時觀察特殊情況，進行調(diào)配和安排。
目前該系統(tǒng)已在青島、西安、昆明、大理、南通等多個城市落地應(yīng)用，服務(wù)用戶超過1萬人。用戶調(diào)研結(jié)果顯示，乘客選擇需求響應(yīng)式公交的主要原因是不需要換乘、舒適有座、出行總用時短、價格便宜以及等待時間少等。相比于普通公交，使用滴滴需求響應(yīng)式公交使50%的用戶每次出行節(jié)省10-20分鐘，19%的用戶每次出行節(jié)省5-10分鐘。
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