李鑫慧，郭 蓬，戎 輝，唐風(fēng)敏，華一丁，何 佳

（1.中汽研 （天津）汽車工程研究院有限公司，天津 300300；2.中國汽車技術(shù)研究中心有限公司，天津 300300)

1 概述

高精度地圖 （High Precision Map）作為除復(fù)雜傳感器之外的無人駕駛車輛最核心的技術(shù)之一，已成為智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)產(chǎn)業(yè)的重要基礎(chǔ)技術(shù)。特別是在面對L3以上級別的自動駕駛系統(tǒng)中，高精度地圖已成為必不可少的組成部分。與提供給駕駛員看的導(dǎo)航電子地圖不同，高精度地圖是提供給計算機使用的，為輔助駕駛和自動駕駛提供重要的道路信息保障。因此，相較于普通的導(dǎo)航電子地圖，高精度地圖具有精度更高、信息更全的特點，一方面是指地圖的絕對精度更高，普通導(dǎo)航電子地圖的精度一般在10 m左右，而高精度地圖的精度則一般需要達到20 cm左右；另一方面是指包含的道路信息更加豐富、細致和全面，能夠更加精準(zhǔn)地反映道路的真實情況［1］。

目前市場上的高精度地圖產(chǎn)業(yè)已經(jīng)過多年的發(fā)展和探索，制作地圖的傳統(tǒng)巨頭和初創(chuàng)公司紛紛加入高精度地圖的領(lǐng)域，希望在這一領(lǐng)域的市場上搶占先機。因此中國的高精度地圖企業(yè)也形成了一定的生產(chǎn)規(guī)模和初步的產(chǎn)品，為無人駕駛的實現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)，對智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到了推動作用。

2 高精度地圖研究現(xiàn)狀及趨勢

2.1 導(dǎo)航電子地圖的發(fā)展

自1985年，導(dǎo)航電子地圖就開始逐步發(fā)展起來，以美國的Navteq公司和荷蘭的TeleAtlas公司為代表，隨后，日本的Zenrin公司也進入導(dǎo)航電子地圖的研究隊列當(dāng)中。隨著社會各種科學(xué)技術(shù)的進步，導(dǎo)航電子地圖經(jīng)過十幾年的發(fā)展，導(dǎo)航電子地圖的技術(shù)水平在不斷提升，同時市場的需求也在不斷變化。

首先是地圖的數(shù)據(jù)采集方式從專業(yè)人員采集方式向?qū)I(yè)與眾包結(jié)合的采集方式轉(zhuǎn)變。生產(chǎn)方式也從專業(yè)人員利用地圖編輯工具繪制的方式過渡為自動化處理結(jié)合少量專業(yè)人員編輯的方式，最終發(fā)展為完全自動編輯的趨勢，即實現(xiàn)采集、編輯一體的完全自動化成圖。其次是地圖的表現(xiàn)形式經(jīng)歷從二維平面電子地圖、偽三維電子地圖、真三維電子地圖到高精度電子地圖的發(fā)展，最終發(fā)展為應(yīng)用在自動駕駛領(lǐng)域中的高精度動態(tài)電子地圖。最后是地圖的發(fā)布形式，從最初的離線拷貝到線上發(fā)布，從全量發(fā)布到增量發(fā)布，電子導(dǎo)航地圖的更新方式將更加便捷，發(fā)布方式也將更加靈活。

2.2 國內(nèi)外高精度地圖的研究現(xiàn)狀

隨著無人駕駛技術(shù)的發(fā)展，考慮到高精度地圖廣闊的發(fā)展前景，國內(nèi)外越來越多的企業(yè)開始進行高精度地圖領(lǐng)域的規(guī)劃與布局。傳統(tǒng)的地圖廠商，如Here、TomTom、Waymo、高德等，都早已拓展自身的業(yè)務(wù)，投入對高精度地圖的研發(fā)和生產(chǎn)當(dāng)中。對于主機廠和零部件等企業(yè)，大都以選擇收購地圖廠商的方式進入高精度地圖領(lǐng)域，像奧迪、寶馬、戴姆勒三大車企聯(lián)合起來斥資31億美元聯(lián)合收購Here，為研發(fā)高精度道路導(dǎo)航地圖做準(zhǔn)備［2］。

除此之外，很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的企業(yè)也在通過收購或者合作的形式入局，例如百度不僅自己研發(fā)高精度地圖，還與TomTom聯(lián)合開發(fā)；騰訊收購四維圖新的股份；阿里巴巴收購高德地圖等。在近幾年內(nèi)，國內(nèi)還涌現(xiàn)出了許多初創(chuàng)公司，如寬凳科技、Momenta、極奧科技等。由此可見，發(fā)展高精度地圖產(chǎn)業(yè)已經(jīng)是大趨勢。電子地圖的服務(wù)對象也不再僅僅是駕駛員，而是慢慢向機器過渡，所以對地圖的精度、內(nèi)容框架和計算形式等都提出了更高的要求。

3 高精度地圖技術(shù)

3.1 高精度地圖的采集

目前高精度地圖的采集工作主要分為3個環(huán)節(jié)：采集環(huán)節(jié)，自動融合和識別環(huán)節(jié)，人工驗證發(fā)布環(huán)節(jié)。

1）高精度地圖的數(shù)據(jù)采集主要有兩種形式：其一是激光雷達和攝像頭配合GPS，其二是攝像頭和GPS配合計算距離算法。在數(shù)據(jù)采集過程中，裝有攝像頭等采集設(shè)備的采集車會以60～80 km／h的速度在道路上行駛，同時采集員需要實時監(jiān)控采集系統(tǒng)和設(shè)備的工作狀態(tài)，并且根據(jù)周圍的環(huán)境情況適當(dāng)調(diào)整攝像頭的參數(shù)。

2）在自動融合和識別環(huán)節(jié)，采集到的多種傳感器的數(shù)據(jù)會被融合，即點云數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、GPS數(shù)據(jù)等會被疊加到一起。在這個過程中，道路的標(biāo)線、人行橫道、交通標(biāo)識牌等特征物體會被標(biāo)識出來，而對于采集到的重復(fù)數(shù)據(jù)也會在這個環(huán)節(jié)進行整合和刪除［3］。在實際的操作過程中，專業(yè)人員會在電腦上輸入大量的數(shù)據(jù)并進行AI訓(xùn)練，目前這些工作已經(jīng)實現(xiàn)高度自動化，同時精度會控制在20 cm之內(nèi)。

3）最后的人工驗證發(fā)布環(huán)節(jié)還需要專業(yè)人員通過對比采集的視頻，來核對和確定電腦自動化處理的數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。修正的數(shù)據(jù)量基本為每人每天30～50 km，并上傳到云端，最終獲得具有詳細道路信息的高精度地圖。

3.2 高精度地圖的模型

高精度地圖的模型是在道路網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)上附著不同對象的信息，例如車道信息、道路周邊的交通引導(dǎo)、提示以及通行區(qū)域邊界等。此外，地圖模型的屬性主要包括空間位置屬性、靜態(tài)屬性、動態(tài)屬性、實時屬性以及與動態(tài)相關(guān)的屬性等。一般來說，高精度地圖模型由道路模型、車道模型和對象模型3個部分組成［4］，如圖1所示。

圖1 模型示意圖

1）道路模型

第1個部分是道路模型，即參考線，它代表傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖的模型。在道路模型中需要將現(xiàn)實世界的道路進行抽象，并通過一系列的點描述道路的走勢和連通關(guān)系，示意圖如圖2所示。

圖2 道路模型示意圖

此外，道路相關(guān)數(shù)據(jù)的表達是道路模型的核心，主要包含參考線的定義、幾何信息、聯(lián)通關(guān)系和對應(yīng)道路的坡度、曲率等信息。

2）車道模型

第2個部分是車道模型，即車道標(biāo)線，它代表車道信息。它不僅記錄車道行駛的參考線、邊線和停止線等，還記錄了車道與道路之間的拓撲關(guān)系，示意圖如圖3所示。

圖3 車道模型示意圖

此外，車道的相關(guān)數(shù)據(jù)的表達也是車道模型的核心，主要包含車道中心線、車道類型、車道標(biāo)線、車道方向、車道聯(lián)通關(guān)系等信息。

3）對象模型

第3個部分是對象模型，即對象的位置、形狀及屬性等，它代表與路網(wǎng)車道相關(guān)的對象。這些要素主要包括交通標(biāo)牌、交通燈、防護欄、立交橋、隧道、收費站、警示區(qū)等，示意圖如圖4所示。

3.3 高精度地圖的生產(chǎn)

圖4 對象模型示意圖

高精度地圖的生產(chǎn)遵循著嚴格規(guī)范的流程，一般是先根據(jù)自動駕駛的級別和用戶的需求，制定明確的生產(chǎn)計劃，然后進行地圖數(shù)據(jù)的采集、處理、編輯和繪制過程，最后對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換編譯和檢查，以確保高精度地圖的準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)信息收集的過程中，采用專業(yè)的采集車采集和眾包設(shè)備采集，與此同時，用戶的反饋信息、互聯(lián)網(wǎng)信息、衛(wèi)星影像等信息也要采集上來。為了數(shù)據(jù)生產(chǎn)的準(zhǔn)確性和節(jié)省數(shù)據(jù)生產(chǎn)的成本，數(shù)據(jù)采集一般采用專業(yè)隊伍進行規(guī)模化采集與眾包采集相結(jié)合，這樣的形式不僅可以提高數(shù)據(jù)生產(chǎn)的速度，還可以節(jié)省人力成本。

1）專業(yè)隊伍規(guī)?；杉Ｊ?/p>

一個專業(yè)數(shù)據(jù)采集小隊會配備一臺采集車和數(shù)個差分基站，一般專業(yè)采集車都配有慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、攝像頭和激光雷達設(shè)備等，這些設(shè)備會經(jīng)過專業(yè)的參數(shù)標(biāo)定，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。采集的數(shù)據(jù)包括高精度軌跡、圖像、激光點云數(shù)據(jù)。其中軌跡包括經(jīng)度、緯度、海拔、傾角、俯仰角及速度等信息。數(shù)據(jù)采集完成后利用人工智能技術(shù)對數(shù)據(jù)進行解算、時空配準(zhǔn)、要素提取、矢量化。

2）眾包采集模式

對于高達數(shù)百萬的采集設(shè)備，以及高要求的采集速度，無限的擴張數(shù)據(jù)采集隊伍是不切實際的。因此，考慮到金錢成本和時間成本，目前市場上大部分企業(yè)采用的都是眾包采集制圖模式。眾包采集技術(shù)即在眾包采集的大量可靠數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化的范圍，然后根據(jù)數(shù)據(jù)變化的可信信息，派專業(yè)采集車進行核實和專業(yè)測量。

3）高精度地圖生產(chǎn)運營一體化閉環(huán)模式

伴隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展，車輛本身不僅可以作為高精度地圖的消費者，更是可以成為高精度地圖數(shù)據(jù)的提供者。在車輛運行的過程中，車輛的實時位置、各類傳感器數(shù)據(jù)、實時交通數(shù)據(jù)可以上傳至地圖云端，云端可以對這些實時大數(shù)據(jù)進行深度挖掘分析，從而達到更新高精度地圖的目的。由此可見，智能網(wǎng)聯(lián)車輛已經(jīng)成為高精度地圖采集、生產(chǎn)、應(yīng)用、更新閉環(huán)中的一個重要環(huán)節(jié)，最終形成一套智能網(wǎng)聯(lián)汽車體系下的高精度地圖生產(chǎn)運營一體化閉環(huán)運營模式。

4 高精度地圖的應(yīng)用

4.1 在自動駕駛中的應(yīng)用

自動駕駛領(lǐng)域?qū)τ趯?dǎo)航電子地圖提出了更高的要求，需要每條車道線的詳細信息以及可行駛區(qū)域內(nèi)各類對象的信息，因此高精度地圖可以很好地滿足自動駕駛技術(shù)的要求［5］。高精度地圖數(shù)據(jù)可以提供給自動駕駛車輛多種道路交通信息，例如車道的曲率值、道路的坡度、路邊交通標(biāo)識牌、道路的限速信息、危險區(qū)域的提醒等。高精度地圖的充分應(yīng)用可以為自動駕駛提供眾多數(shù)值化的決策依據(jù)。

4.2 在交通監(jiān)管中的應(yīng)用

隨著城市道路環(huán)境越來越復(fù)雜，智慧交通的發(fā)展已經(jīng)被社會所重視。智慧交通監(jiān)管平臺的搭建需要結(jié)合視頻監(jiān)控、云平臺計算、高精度定位及高精度地圖等多種技術(shù)，同時應(yīng)用在特殊車輛監(jiān)控、公交優(yōu)先、車道自由流、道路交通事故等重要的場景中。因此，搭建高精度地圖將更有利于交通監(jiān)控部門對道路情況的全面掌控和監(jiān)管。

4.3 在V2X中的應(yīng)用

在智能網(wǎng)聯(lián)汽車系統(tǒng)中，V2X是網(wǎng)聯(lián)化方面的基礎(chǔ)。車輛通過路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施能夠直接獲取到道路的基礎(chǔ)環(huán)境信息，并利用基礎(chǔ)設(shè)施進行高精度定位。但對于不能發(fā)射信號的基礎(chǔ)設(shè)施來說，高精度地圖就可以用于感知環(huán)境和車道規(guī)劃。此外，高精度地圖云端可以通過與基礎(chǔ)設(shè)施中的道路邊緣計算網(wǎng)格進行通信，來實現(xiàn)信息的收集與分發(fā)，并將可能引起道路交通問題的預(yù)測信息發(fā)送給邊緣計算網(wǎng)格，并進一步通知車輛提前做出決策。

5 結(jié)語

隨著自動駕駛和智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)的發(fā)展，越來越多的地圖企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與汽車制造商意識到高精度地圖的重要性。大企業(yè)通過投資收購數(shù)據(jù)公司和大量資金的涌入，給高精度地圖的發(fā)展帶來了非常好的機遇。但與此同時，高精度地圖產(chǎn)業(yè)也正面臨著挑戰(zhàn)，首先繪制高精度地圖的成本相對較高，其次我國目前正處于高速發(fā)展階段，道路日新月異，因此如何在高昂的成本下保證地圖的不斷更新是各大企業(yè)需要考慮的。最后，高精度地圖的檢驗標(biāo)準(zhǔn)和評價指標(biāo)尚未出臺，以及相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)是否會對地圖精度造成影響，這些都是高精度地圖未來所要面臨的挑戰(zhàn)。