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无人科技|陈根：从自动驾驶到高精地图，产业化之路还有多远？


【无人科技|陈根：从自动驾驶到高精地图，产业化之路还有多远？】
文/陈根
地图是对刻画与描述地球表面的各种现象的数据的可视化表达 ， 它可以帮助人们通过这些可视化表达来认识、记录地理世界 。 因此 ， 地图是一种空间分析的模型 ， 是一种基于空间联系的空间思维体系 ， 也是解决现实问题的有效手段 。
对于人类驾驶员来说 ， 传统电子地图的主要作用是导航 ， 包括从A地到B地的路径规划、车辆和道路的定位匹配、POI检索等 ， 例如腾讯地图、高德地图、百度地图等 。
随着自动驾驶产业的飞速发展 ， 由于高精地图提供的高精定位、超视距感知、车道级路径规划等服务能够提升自动驾驶的安全性 ， 使得其重要性获得业界的普遍认可 ， 这也让高精地图成为自动驾驶行业的兵家必争之地 。

无人科技|陈根：从自动驾驶到高精地图，产业化之路还有多远？
本文插图

自动驾驶和高精地图
高精地图 ， 通俗来讲 ， 就是精度更高、数据维度更多的电子地图 。 精度更高体现在精确到厘米级别 ， 数据维度更多体现在其包括了除道路信息之外的与交通相关的周围静态信息 。 而高精地图的高精度、高粒度和实时性正是实现自动驾驶的重要条件 。
从高精度来看 ， 相比服务于GPS导航系统的传统地图而言 ， 高精地图最显著的特点是其表征路面特征的精准性 。 以道路为例 ， 传统地图只需要做到米级精度即可实现GPS导航 ， 但高精地图需要达到厘米级精度才能保证无人车行驶安全 。 精准的地图对自动驾驶车的定位、导航、控制及安全至关重要 。
一般来说 ， 高精地图需要绝对精度控制在2米以内 ， 相对精度在10cm以内 。 绝对精度是供自动驾驶车进行定位和地图匹配用的 ， 相对定位是供自动驾驶车控制方向盘的转向角用的 。 绝对精度可以相对差一些 ， 甚至10m左右的绝对精度也并不妨碍地图匹配 。 在地图匹配后 ， 通过高精地图周围元素与摄像头所识别的周围元素进行比对 ， 可以进一步得到更准确的位置 。
与汽车控制及精确定位有关的相对精度需要更精确一些 。 马路上的车道线的宽度大约在20cm左右 。 所以 ， 如果相对精度控制在10cm左右 ， 可以让行驶的车辆在自动驾驶的情况下不会越线 ， 从而满足自动驾驶车辆对高精地图的精度要求 。
不同地图元素所需的精度是不同的 。 一般而言 ， 由于车道线和方向盘控制直接相关 ， 所以对于车道线的精度要求要高一些 。 对于车道线的周边的杆、牌等对象元素来说则不然 。 此外 ， 不同场景所面临的精度要求也不同 。 例如 ， 一般情况下 ， 道路车线的绝对精度是正负1米 ， 但是在隧道里 ， 就不要求正负1米了 。 这是因为在隧道中 ， 由于GPS信号较差 ， 所以绝对定位无法做到正负1米 。 精度也与自动驾驶的需求有密切关系 。 不同阶段的自动驾驶（Level1到Level5）的功能 ， 会对精度有不同的需求 。
从高粒度来看 ， 高精地图比传统地图粒度要高很多 ， 主要表现在高精地图的数据维度上 。 传统电子地图数据只记录道路级别的数据 ， 包括道路形状、坡度、曲率、铺设、方向等 。 高精度地图不仅增加了车道属性相关（车道线类型、车道宽度等）数据 ， 还需要反馈给车辆例如道路前方信号灯的状态、限高、禁行等 ， 来保证车辆安全、正常行驶 。
同时 ， 高精度地图还需要车道周围的杆、标志牌、隧道、天桥等信息作为辅助来实现车道级定位 。 更高级的高精度电子地图会包含周边道路环境的3D模型等空间信息 。 与杆、牌等对象信息所起的辅助定位作用一样 ， 通过这些高精度的3D模型 ， 无人驾驶系统就可以通过比对车载GPS、IMU、LiDAR或摄像头的数据来实现更精确的定位 ， 从而更精确地检测、控制自动驾驶车辆的位置 。 此外 ， 高精地图需要绘制出信号失锁区域 。 在信号失锁区域 ， 自动驾驶车需要提高摄像头识别的灵敏度 。


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