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#宝马#行业综述——自动驾驶地图与定位技术产业( 七 )


自动驾驶中高精度定位技术大体上可以分为三类：基于信号的定位、基于航迹推算的定位、基于环境特征匹配的定位 。
1）基于信号的定位技术
普通的多星(GPS、北斗、伽利略)定位精度大约能做到1-2米 ， 不能满足L3+级别无人驾驶厘米级定位的要求 。 为了达到更好的定位精度 ， 目前自动驾驶中普遍采用RTK的卫星定位技术 。 RTK定位的优点是全球可达、全天候全天时可用、定位精度高、使用简便等 ， 在空旷无遮挡的区域能够实现对车辆的厘米级定位 。 但是也存在一些问题 ， 比如基站布设成本高 ， 易受电磁环境干扰、易受环境遮挡、信号多径效应、4G/5G/WIFI网络环境差的影响等 ， 从而影响定位精度和定位系统的可用性 。
2）基于航迹推算的定位技术
航迹推算(dead reckoning)通过测量运动主体移动的距离和方位 ， 与原位置叠加 ， 从而推算出当前位置的方法 。 在其位精度降低或不可用的情况下 ， 例如当车辆在无法接收GPS/GNSS信号的区域(隧道或地下通道)或发生非常强烈的多径传播(被高层玻璃覆盖的建筑物环绕的区域)中移动时 ， 通过使用来自各种传感器（陀螺仪传感器 ， 加速度计 ， 速度脉冲等）的信息来计算当前位置 。
IMU(Inertial measurement unit ，惯性测量单元)是常用的航迹推算系统 ， 优势在于没有外部依赖 ， 可以提供短时高精度的定位结果 ， 缺点在于在连续的位置和方向的测量中误差会不断累积 ， 导致位置和姿态的测量结果偏离实际位置 ， 因而无法做长时间的高精度定位 。 航位推算解决方案广泛应用于汽车导航系统 。
3）基于环境特征匹配的定位技术
环境特征匹配技术通过实时测量提取环境特征 ， 并与预先采集的基准数据进行匹配 ， 从而获取确定自动驾驶车辆的当前位置 。 在实际的应用中 ， 环境特征的定位系统都需要其它定位系统辅助给出初始位置 ， 从而实现在限定区域中匹配环境特征 ， 达到降低计算量、减少特征测量值与预采集基准数据之间可能发生的多重匹配 ， 实现更优的定位结果匹配的目的 。
在自动驾驶系统中 ， 常用的环境匹配的定位方案是基于激光点云匹配的定位方案和基于图像匹配的定位方案 。
四、智能网联汽车对于高精地图的技术需求
汽车自动驾驶系统包括环境感知与定位、智能规划与决策、控制执行三大核心模块 ， 先进的自身位置评估和感知周边环境是自动驾驶汽车可上路行驶的基础 ， 包括高精地图、通信、各类传感器在内的感知系统 ， 在感知各种道路和复杂的道路交通环境中各自发挥不可或缺的作用 。
高精地图又是各类感知系统中尤为关键的一环 。 高精地图可以不受各种气候环境的影响为车辆纵向加减速和横向转向、变道等决策提供精确定位以及精准车道预测 ， 可避免因传感器在沙尘暴、浓雾等极端气候下发生误判致使自动驾驶系统失效诱发交通事故 ， 保证自动驾驶车辆在任何环境下的安全 。 高精地图同时也可以提供动态实时交通信息 ， 可以为自动驾驶车辆提前规划行驶路径 ， 躲避拥堵和交通障碍提供支持 。 高精地图的应用可以极大的降低自动驾驶车辆对于昂贵传感器的依赖 ， 有利于降低成本 ， 更快的进入批量产业化 。
1、对于高精地图需求
1）要素和精度要求
高精度地图包括静态地图和动态地图两部分 。 其中高精度静态地图主要包括道路线、车道边线、车道中心线、车道节点、道路坡度/曲率/航向 ， 道路设施等 ， 主要用于自动驾驶时基于车道导航、变道提醒等 。 高精度动态地图主要包括道路交通管制信息、实时交通信息、道路围边气象服务信息、潮汐车道信息等 ， 动态信息具有实时性 ， 动态性、可变性 ， 主要用于路径规划时参考信息 。 不同级别自动驾驶对高精度地图要素内容要求不同 。
相比一般普通导航地图的精度是以米为单位 ， 高精地图可以做到厘米级别 ， 其国内主流图商公布的采集精度能够达到5-10cm 。


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