在通往達成自動駕駛的路上，其中之一的障礙，就是極端天氣，例如下雪。
2015 年，Google 公開承認，儘管自動駕駛汽車安裝各式各樣的高精度感測器，仍逃不開變幻莫測的天氣條件下繪圖和導航的道路難題。曾經，為了克服雨天路況，Google Waymo 團隊為鏡頭感測器加裝雨刷，但全面即時掌控路況還是很難。
日前，一家公司邁出更遠的一步。
有趣的是，方案的源頭並非專注自動駕駛的技術企業、也不是車廠，而是日本老牌電器公司三菱電機（Mitsubishi Electric，ME）。
可以想像，下雪對自動駕駛系統需要感知的路面車道線、辨識等資訊將帶來「災難性」的毀滅。就像蓋上一條白色毯子，雪會覆蓋掉非常多幫助車輛安全駕駛的資訊。三菱電機開發的技術，則透過「位置資訊增強」演算法，用 GPS 資料糾正天氣對路面探測造成的影響。
幾乎所有人都聽過三菱電機的名字，在日本，自 1980 年代起，三菱電機因電視和錄影機產品線成為當地家喻戶曉的品牌，如今這兩條產品線已停產，三菱電機的核心業務轉向機器人等工業自動化產品以及 AI 產業鏈。
時間可追溯到今年 3 月召開的德國漢諾威國際資訊及通訊技術博覽會（CeBIT），三菱電機發表了基於 AI 的行動繪圖系統（Mobile Mapping System，MMS）。據了解，MMS 利用鏡頭和其他感測器建立「高精度動態 3D 地圖，用來提供道路和周邊物體資訊」。
官方介紹，這個繪圖系統的感測器能整合到任何家用車車身，並建立點雲圖。雷射在掃描障礙物同時，系統會依賴三菱的 AI 技術繪製反射得到的資料成地圖。據悉，透過駕駛時使用雷射雷達、鏡頭和 GPS 感測器，系統的即時繪圖精確度已達 10cm 甚至更高水準。三菱電機希望，這個系統未來能應用在自動駕駛，甚至更多場域。
透過車載感測器即時高精度地圖資料生成，這其實不是什麼新技術，三菱電機有什麼不同呢？據了解，利用三菱提供的演算法和感測器硬體配置，MMS 系統能比以往繪圖系統的地圖生成速度快 10 倍，且成本更低。
據三菱介紹，最大的不同點在於系統的「差異化擷取」技術，能自動辨識與上次繪製的地圖不同，或說變了的地方再繪製。
這樣一來，系統只傳送和更新變化的路況資訊，而不是每次都重做大量的高精度地圖資料，這將大大提高傳統意義高精度地圖的繪製效率，同時降低資源投入和成本。
當然，因為搭載的感測器與市面繪圖系統無異，MMS 系統也不可規避地面臨下雪探測失靈的繪圖難題。為了攻克這個技術難點，三菱開發了一種名為「公分級增強服務」（CLAS）的定位手段，基於日本準天頂衛星系統（QZSS），而三菱電機是這個國家級專案的主要政府承包商。
CLAS 補足 MMS 的技術空缺。具體而言，CLAS 從衛星抓取資料，基於地面感測器辨識車輛位置，然後再利用「位置增強」演算法進行誤差糾正。通常而言，衛星精確度在 10 公尺左右，而 CLAS 的演算法能將這個數字進一步最佳化到公分級。
近期一個關於自動駕駛的分析報告指出，自動駕駛技術具備可行性的前提是，車輛對周邊環境的感知精準度應保持在 25cm 以內。據 CLAS 的資料，其水平精確度 12cm，垂直精確度 24cm。
所以總地來說，將 MMS 3D 繪圖系統與更精確的位置感知相結合，一定程度上，自動駕駛系統可不需要辨識車道線來做駕駛決策。目前三菱已成功利用 MMS 系統訓練車輛在下雪天繞過圓錐路障，公司也計劃在此基礎進行更深度的測試研發。
CLAS 實地測試始於 9 月 19 日，官方表示，該服務將於 2018 年 4 月全面開放。儘管 CLAS 能與 MMS 整合，有望加速日本自動駕駛汽車的技術落地。不過據了解，初期 CLAS 服務將主要用於為日本駕駛員、行人和相關商業業務提供更精準的定位導航。
據悉，目前三菱電器正積極與政府洽談，並與日本大型貨運公司大和接洽，希望將 MMS 系統部署在後者的貨運卡車上，以持續收集資料更新地圖。業界還有人建議三菱將 MMS 部署在警車及其他城市流通的功能車輛。
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