雷鋒網(wǎng)新智駕按：從6月開始，新智駕聯(lián)合雷鋒網(wǎng)· AI慕課學(xué)院、網(wǎng)易云課堂企業(yè)版舉辦了智能駕駛系列講座，邀請(qǐng)業(yè)界、學(xué)界頂尖專家一起分享關(guān)于自動(dòng)駕駛現(xiàn)在與未來(lái)的多樣見解。6月21日，“未來(lái)汽車大講堂”邀請(qǐng)到來(lái)自高德地圖的谷小豐為學(xué)員講解了主題為《高精地圖：自動(dòng)駕駛的必由之路？》的課程。新智駕對(duì)課程內(nèi)容進(jìn)行了整理，并做了不改變?cè)獾恼{(diào)整。

嘉賓介紹

谷小豐，高德高精地圖團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人。具有10年的地圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)，2.5年高精地圖數(shù)據(jù)量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)。帶領(lǐng)高德高精地圖團(tuán)隊(duì)獲得亞太地區(qū)第一個(gè)，也是全球第二個(gè)高精地圖商業(yè)訂單，并建設(shè)完成完整的高精地圖生產(chǎn)線。

前言

高德在2014年便開始了高精地圖的研發(fā)，當(dāng)年11月，這家公司拿下了亞太地區(qū)第一個(gè)，也是全球第二個(gè)高精地圖商業(yè)化訂單。有了商業(yè)訂單的驅(qū)動(dòng)，高德在高精地圖上的步伐走得很快，從深度學(xué)習(xí)技術(shù)的使用到量產(chǎn)生產(chǎn)線的建設(shè)，進(jìn)展不斷加快。將近3年時(shí)間過去，高德在高精地圖方面積累的數(shù)據(jù)量也非?？捎^。

和高德地圖的整體策略一樣，高德高精地圖也是要為產(chǎn)業(yè)“賦能”，具體點(diǎn)說，就是要為自動(dòng)駕駛提供地圖支持。在大家大談特談自動(dòng)駕駛的時(shí)候，高德默默耕耘高精地圖，打造一條通往自動(dòng)駕駛的必由之路。

本期，講師谷小豐將會(huì)著重介紹什么是高精地圖、高精地圖與自動(dòng)駕駛的關(guān)系、高精地圖是如何打造的、高精地圖開發(fā)中存在的挑戰(zhàn)和思考。當(dāng)然，還會(huì)提及高德在這方面的實(shí)踐。

一、什么是高精地圖？

在講什么是高精地圖之前，先來(lái)了解一下高精地圖與自動(dòng)駕駛的關(guān)系。

業(yè)界大多數(shù)企業(yè)都將自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)定在了2020年，當(dāng)然，很多廠商仍在不斷將這個(gè)時(shí)間往后延。根據(jù)目前相關(guān)的新聞報(bào)道看，可以發(fā)現(xiàn)的一個(gè)問題是同一家廠商內(nèi)部對(duì)于自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)時(shí)間都存在一些矛盾，當(dāng)然這完全可以理解，畢竟自動(dòng)駕駛是比較新的技術(shù)，所以變數(shù)很多。

根據(jù)SAE International（國(guó)際自動(dòng)機(jī)工程師學(xué)會(huì)，原美國(guó)汽車工程師學(xué)會(huì)）的劃分，自動(dòng)駕駛級(jí)別分為5級(jí)，也就是L1-L5。L3的應(yīng)用比較典型的是高速公路上有監(jiān)督的自動(dòng)駕駛。

從這個(gè)級(jí)別來(lái)看，業(yè)內(nèi)的共識(shí)是，L3及以上，高精地圖的支持是必選項(xiàng)，而在L3以下的輔助駕駛階段，對(duì)于高精地圖沒有剛需。比如市場(chǎng)上一些已經(jīng)具備自動(dòng)駕駛功能的車型都是依靠攝像頭、毫米波雷達(dá)等傳感器實(shí)現(xiàn)一定程度的自動(dòng)巡航功能。

1、定義

回到高精地圖本身，這個(gè)名稱的提法本身就不是很嚴(yán)謹(jǐn)。比如說，大家在提導(dǎo)航地圖的時(shí)候，你很難說它就是“低精地圖”。

其實(shí)，高精地圖是從國(guó)外引進(jìn)的一個(gè)名詞，英文名HD Map（high definition map），直譯過來(lái)就是高分辨率地圖。

還有人將這種類型的地圖命名為HAD Map，直譯過來(lái)就是高度自動(dòng)駕駛地圖（highly automated driving map）。其實(shí)這個(gè)名稱也不是很準(zhǔn)確，因?yàn)楹茈y說高度自動(dòng)駕駛是從L3開始的還是從L4開始的。

而德文對(duì)應(yīng)的名稱是：hoch genaue Karte，意為高可信度地圖。

命名就有這么多，可以想見業(yè)內(nèi)人士在提高精地圖的時(shí)候?qū)嶋H上也不是一個(gè)概念，所以需要來(lái)定義一下到底什么是高精地圖。在谷小豐看來(lái)，高精地圖是一種用于自動(dòng)駕駛的專題圖，準(zhǔn)確的叫法應(yīng)該是“自動(dòng)駕駛地圖”。就像導(dǎo)航地圖、政區(qū)圖、地形圖一樣都是該地圖關(guān)注的某一種專題內(nèi)容或?qū)ｎ}功能。

2、內(nèi)容構(gòu)成

換句話說，高精地圖其實(shí)是提供了一個(gè)自動(dòng)駕駛環(huán)境的模型。也就是說，車輛要想順利進(jìn)行自動(dòng)駕駛，必須對(duì)其周邊的環(huán)境進(jìn)行構(gòu)建，該環(huán)境中，包含了：

• 移動(dòng)物體：行人、車輛；

• 互聯(lián)設(shè)施：V2V、V2X等通信設(shè)施；

• 高精動(dòng)態(tài)駕駛環(huán)境：是否擁堵、哪里在施工、哪里有事故、哪里有交通管制、哪里有雨雪等；

• 最底層的靜態(tài)高精地圖，也是目前階段業(yè)界工作的重點(diǎn)。

在靜態(tài)高精地圖中，包含了車道模型、定位對(duì)象（static objects）、道路屬性和其他的定位圖層：

• 車道模型主要用于引導(dǎo)車輛從A地開到B地，包含車道的詳細(xì)結(jié)構(gòu)和連接關(guān)系；

• 定位對(duì)象是路面、路側(cè)及上方的各種物體，包括標(biāo)志標(biāo)牌、路面標(biāo)志、龍門架、橋、桿、牌等等；

• 道路屬性則包括如導(dǎo)航圖關(guān)聯(lián)關(guān)系、GPS信號(hào)失鎖區(qū)域等等信息。

當(dāng)前典型的高精地圖代表是矢量高精地圖，一些新的公司也稱之為語(yǔ)義地圖。內(nèi)容大體如下：

在車道模型中，也有很多重要的細(xì)節(jié)信息需要體現(xiàn)在高精地圖中，包括車道中心線、車道線、車道變化屬性點(diǎn)以及道路分離點(diǎn)和車道分離點(diǎn)。

比如在車道變化屬性點(diǎn)，車輛可以通過傳感器探測(cè)到相關(guān)信息，然后再對(duì)比地圖，便可清晰地知道自身處在什么樣的位置。而且在路徑規(guī)劃的時(shí)候，車輛也知道在哪個(gè)位置進(jìn)行并線是合理的。此外，為了方便計(jì)算道路連接關(guān)系，還會(huì)將道路分成多個(gè)組（Sections）。

車道模型還包含車道連接關(guān)系，也就是說車輛要去往一個(gè)目的地，需要經(jīng)過哪幾個(gè)車道的轉(zhuǎn)換才能到達(dá)。

高精地圖中還有一些數(shù)學(xué)屬性，包括道路的曲率、航向、坡度以及橫坡?？梢灾笇?dǎo)車輛執(zhí)行轉(zhuǎn)向、加減速。

此外，高精地圖中還包含很多的定位對(duì)象（Object）用于實(shí)現(xiàn)車輛自定位。

自動(dòng)駕駛車輛自定位的典型方案是用車端的傳感器識(shí)別各類靜態(tài)地物，然后將這些物體與地圖上記錄的物體進(jìn)行比對(duì)（Map matching），比對(duì)之后車輛就得到自己在道路上的精確位置和姿態(tài)。當(dāng)然還有一些特殊的地物如斑馬線、停止線、紅綠燈等，控制著不同的路口和不同的方向，那么在數(shù)據(jù)中，我們就需要把這些關(guān)聯(lián)關(guān)系表達(dá)進(jìn)去，讓自動(dòng)駕駛汽車在這些地方可以順利做出決策。

有了自動(dòng)駕駛以后，導(dǎo)航地圖依然會(huì)存在，但可能會(huì)變得比今天更簡(jiǎn)單一些。比如用戶乘坐一輛自動(dòng)駕駛汽車去往某個(gè)目的地，那么導(dǎo)航會(huì)規(guī)劃一條行車路徑交給自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)會(huì)依靠高精地圖再規(guī)劃出一條更為精細(xì)的路線圖，實(shí)現(xiàn)從A地到B地。其中包括在哪并線，在哪需要出匝道。

所以，在導(dǎo)航地圖和高精地圖之間建立連接關(guān)系，可以讓導(dǎo)航系統(tǒng)和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)協(xié)同工作。

3、高精地圖的形態(tài)、部件和業(yè)界進(jìn)度

高精地圖誕生初期，有一個(gè)業(yè)內(nèi)非常重要的組織叫做NDS協(xié)會(huì)，一直在定義導(dǎo)航地圖數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。通過統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)降低開發(fā)難度，使車廠節(jié)約成本，同時(shí)圖商的適配成本也會(huì)更低，競(jìng)爭(zhēng)更充分。大概從2012年左右開始，NDS協(xié)會(huì)也開始定義自動(dòng)駕駛地圖。在NDS的定義中，高精地圖更多還是矢量地圖的形態(tài)。

隨著傳感器的更廣泛使用以及成本越來(lái)越低，對(duì)不同傳感器也產(chǎn)生了不同高精定位的圖層；同時(shí)隨著很多新技術(shù)的產(chǎn)生，比如深度學(xué)習(xí)，自動(dòng)駕駛地圖也變得越來(lái)越多樣化。

這里面最典型的當(dāng)然是Google，其自動(dòng)駕駛技術(shù)無(wú)疑是非常領(lǐng)先的。但是Google向外界公布的信息很少，Google無(wú)人車前領(lǐng)導(dǎo)者Chris Urmson在2015年的一場(chǎng)公開演講中展示的視頻透露了其在自動(dòng)駕駛地圖方面的局部細(xì)節(jié)。

可以看到，Google把路側(cè)的一些靜態(tài)物體用黑框標(biāo)了出來(lái)，對(duì)人則是用一些藍(lán)色的框進(jìn)行標(biāo)示，而對(duì)于移動(dòng)的車輛，則用紫色的框進(jìn)行標(biāo)示，而中間部分橙色的圈狀線則是多線激光鐳達(dá)產(chǎn)生的原始激光點(diǎn)云。以前它用的是Velodyne的64線激光鐳達(dá)，后來(lái)自己打造了成本更低的激光鐳達(dá)。

可以看出Google的自動(dòng)駕駛地圖中車道模型是存在的，其中的車道線、人行道都做了標(biāo)示。Google應(yīng)該是對(duì)多種形式的自動(dòng)駕駛地圖都有嘗試，甚至是融合不同的解決方案。不僅僅在用激光鐳達(dá)的占位圖或反射率圖，同時(shí)也使用矢量數(shù)據(jù)。

NDS 成員HERE和高德都提供類似的高精地圖，包含車道線、中心線、邊線都非常精細(xì)，如下圖：

更為激進(jìn)的如Mobileye的REM，也即“路書”（Roadbook）。CES 2016上，Mobileye就說其可以通過攝像頭傳感器生成路書，讓車輛直接用路書去做自動(dòng)駕駛。去年11月，Mobileye宣布和HERE地圖達(dá)成合作，個(gè)中原因谷小豐猜測(cè)是今天的自動(dòng)駕駛地圖還不能以一種全自動(dòng)的方式去生成，仍然需要參與大量的人工。而且攝像頭本身也有不少缺陷，比如很容易被遮擋，若干次采集也很難達(dá)到足夠的大范圍完備率。

在Mobileye的REM地圖中，有道路邊緣線、車道中心線、車道邊緣線以及靜態(tài)物體的標(biāo)示（白底紅圈的圓點(diǎn)）。

除了矢量高精地圖，還有定位柵格圖，包括激光鐳達(dá)占位圖、反射率圖以及DEM（Digital Elevation Model）等。

DEM圖可以通過傳感器的觀測(cè)到周邊環(huán)境再和原始數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比而形成的，不考慮反射率，只考慮高度值。

反射率圖的原理在于：激光鐳達(dá)掃描物體后得到反射率，因?yàn)椴煌牟馁|(zhì)會(huì)有不一樣的反射率、可以用于預(yù)先生成定位圖層。通過掃描周邊的環(huán)境，與預(yù)制的反射率圖對(duì)比，車輛就能得到精確的自身位置。

占位圖（occupancy grid）相對(duì)簡(jiǎn)單，首先要找到地平面在哪里，標(biāo)記出高出地面的位置。

定位柵格圖的另一個(gè)典型代表是來(lái)自歐洲的圖商Tomtom。前兩年，Tomtom發(fā)布了RoadDNA，其中包含矢量車道模型，但并不使用矢量Object定位。

Tomtom的方案不分辨路側(cè)具體是什么物體，而是把它們當(dāng)成一種紋理。在使用激光鐳達(dá)進(jìn)行采集的時(shí)候，會(huì)得出這些物體與車之間的距離，從參考線到路側(cè)障礙物的距離正射到參考線（比如最左車道的左邊線），用灰度值代表距離生成定位用的柵格圖。在一些地物比較稀疏的地方，這種方式優(yōu)勢(shì)明顯。但是這種形態(tài)的地圖還依賴激光鐳達(dá)低成本化。

博世推出了基于毫米波雷達(dá)的自定位解決方案。因?yàn)楹撩撞ǔ杀镜?、穩(wěn)定性高、裝配率高，基于毫米波雷達(dá)的自定位方案有望早于激光鐳達(dá)方案投入到應(yīng)用。高德和博世也建立了合作關(guān)系。

2015年高德研發(fā)了基于攝像頭的定位方案——“道路指紋”。其目的是想探索高精定位的原理和不同的方案。

把攝像頭拍攝的地面圖像做正射等處理，將得到的紋理預(yù)存下來(lái)，等車輛拍攝同一位置，用同樣的算法、生成正射圖與預(yù)存正射圖對(duì)比得到高精位置。

4、高精地圖與導(dǎo)航地圖的差別

從內(nèi)容和形態(tài)上開，高精地圖和導(dǎo)航地圖存在著很大的差別，具體表現(xiàn)在以下的多個(gè)方面。

很多人會(huì)問高精地圖的容量會(huì)不會(huì)特別大，以我們的認(rèn)識(shí)來(lái)看，其容量并不會(huì)變大，反而要小于導(dǎo)航地圖。

從道路的模型來(lái)講，導(dǎo)航地圖只有一根線，到高精地圖的時(shí)候，它就變成車道級(jí)別的了，幾何形狀似乎是變多了，但是在導(dǎo)航地圖里有大量的POI、名稱、水系、綠地等。按照NDS的規(guī)定，航空影像和衛(wèi)星影像都集成到了導(dǎo)航地圖里。單從純矢量部分來(lái)看，高精地圖的體積也比導(dǎo)航地圖的容量小很多。

二、高精地圖與自動(dòng)駕駛

談到高精地圖對(duì)自動(dòng)駕駛的作用，可以對(duì)比自動(dòng)駕駛和人類駕駛的流程的相通性。

人駕駛的時(shí)候以眼睛為主，耳朵輔助觀察測(cè)量環(huán)境；自動(dòng)駕駛車用多種傳感器包括攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等來(lái)構(gòu)建駕駛環(huán)境。人可以通過觀察環(huán)境或用觀察的環(huán)境對(duì)比記憶完成自定位；自動(dòng)駕駛汽車通過傳感器感知到的環(huán)境和高精地圖對(duì)比完成定位。人類完成駕駛決策主要依靠大腦思考和判斷；自動(dòng)駕駛車通過人工智能和規(guī)則完成決策，高精地圖在其協(xié)助進(jìn)行路徑規(guī)劃。最后在控制環(huán)節(jié)，人是通過小腦運(yùn)動(dòng)神經(jīng)來(lái)操控車輛；自動(dòng)駕駛汽車則需要自動(dòng)化控制的系統(tǒng)來(lái)完成，在這一環(huán)節(jié)中高精地圖的坡度、曲率、橫坡等也發(fā)揮作用。

通過以上的分析，高精地圖對(duì)于自動(dòng)駕駛的作用也就非常清晰了。

最重要的當(dāng)然是高精定位，然后是環(huán)境感知輔助（比如把道路上的紅綠燈位置做進(jìn)高精地圖中），當(dāng)然行車路徑規(guī)劃則牽涉到自動(dòng)駕駛汽車的規(guī)劃和決策。此外，在云服務(wù)方面，很多時(shí)候有一些超視距的路況需要通過云服務(wù)來(lái)告知自動(dòng)駕駛汽車，這其實(shí)也是可以通過高精地圖來(lái)發(fā)揮作用。

1、高精定位方法

具體到高精定位的方法上，其實(shí)是將自動(dòng)駕駛汽車的環(huán)境感知結(jié)果與高精地圖進(jìn)行對(duì)比，得到車輛在高精地圖中的精確位置和姿態(tài)。實(shí)現(xiàn)高精定位是自動(dòng)駕駛汽車路徑規(guī)劃的前提條件。

一類是基于矢量Object的定位：

一類是基于各種傳感器探測(cè)到的特征和預(yù)制的feature map（特征圖）對(duì)比來(lái)定位。如高德的道路指紋：

上圖實(shí)例中可以看到右側(cè)畫面中的紅線是用GNSS+IMU定出來(lái)的軌跡，與車輛行駛的綠色軌跡相比存在較大的誤差。

另一個(gè)實(shí)例是基于千尋RTK級(jí)絕對(duì)定位:

較高的絕對(duì)定位精度除了可以提高地圖匹配的搜索效率，在傳感器被遮擋的時(shí)候也可能提供一定的備份功能。

2、路徑規(guī)劃

在駕駛決策規(guī)劃方面，高精地圖主要還是解決了自動(dòng)駕駛汽車的路徑規(guī)劃問題。車輛獲得自己在高精地圖中的位置后，通過高精地圖的車道級(jí)拓?fù)潢P(guān)系，可以計(jì)算出車道級(jí)導(dǎo)航路徑，車道級(jí)導(dǎo)航路徑則可以為后續(xù)自動(dòng)駕駛汽車避障和后續(xù)車輛控制（加速、減速、方向盤控制）提供路徑輸入。

上圖說明了導(dǎo)航路徑規(guī)劃和用于自動(dòng)駕駛的車道級(jí)路徑規(guī)劃，以及車輛避障之間的關(guān)系。車道級(jí)路徑規(guī)劃的依據(jù)是高精地圖，避障部分涉及大量的車輛動(dòng)力參數(shù)，是車企專精的部分。

另外，高德還與戴姆勒合作，利用千尋的絕對(duì)定位服務(wù)完成了施工區(qū)域、施工人員、車輛的道路安全預(yù)警應(yīng)用DEMO，在基于高精地圖的云服務(wù)方向做了探索。

三、如何生產(chǎn)高精度地圖

1、采集

數(shù)據(jù)采集需要依靠采集車，采集的設(shè)備有幾個(gè)比較核心的部件，包括激光鐳達(dá)、IMU（慣導(dǎo)系統(tǒng)）、GNSS、高精度輪速儀以及相機(jī)等。

2015年初，高德從國(guó)外引進(jìn)了一套成熟的移動(dòng)激光測(cè)量設(shè)備，這個(gè)設(shè)備上有兩個(gè)高頻單線激光鐳達(dá)、6個(gè)攝像頭（工業(yè)相機(jī)）以及一個(gè)GNSS天線，還有IMU。激光鐳達(dá)是來(lái)自?shī)W地利廠商的產(chǎn)品，兩個(gè)360度激光掃描儀交叉掃描，大大降低了漏掃的可能。

2、生產(chǎn)流程

第一步是戶外作業(yè)（簡(jiǎn)稱“外業(yè)”），也就是使用采集設(shè)備對(duì)外部環(huán)境、道路的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。采集設(shè)備中IMU（慣導(dǎo)系統(tǒng)）的作用也是非常重要的，它可以告訴你設(shè)備當(dāng)前的姿態(tài)。所有的部件都向IMU標(biāo)定，當(dāng)車輛向左晃的時(shí)候，所有設(shè)備向左晃；當(dāng)車輛向右晃的時(shí)候，所有設(shè)備也向右晃。數(shù)據(jù)拿回來(lái)以后，通過IMU的解算，就能把每一個(gè)設(shè)備采到的東西很準(zhǔn)確地對(duì)應(yīng)到激光點(diǎn)云上去。

外業(yè)采回來(lái)的數(shù)據(jù)輸出的結(jié)果包含高精軌跡、點(diǎn)云、圖像。點(diǎn)云采回來(lái)以后，會(huì)首先做全自動(dòng)的識(shí)別，這個(gè)過程采用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)。經(jīng)過全自動(dòng)識(shí)別后，還會(huì)有人工的檢查和交互式識(shí)別補(bǔ)充。

識(shí)別工作和編輯工作做完以后，就會(huì)進(jìn)入到質(zhì)檢環(huán)節(jié)。質(zhì)檢環(huán)節(jié)通過工具檢查、人工檢查后，最后還會(huì)有路測(cè)驗(yàn)證。

全自動(dòng)的識(shí)別有重要的意義，因?yàn)楦呔貓D主要的數(shù)據(jù)源是激光點(diǎn)云，體積非常大，處理難度大。自動(dòng)識(shí)別讓生產(chǎn)效率大幅度提升，否則高精地圖的成本也非常高，而這個(gè)成本最終會(huì)轉(zhuǎn)移到用戶身上。自動(dòng)識(shí)別是機(jī)器識(shí)別，表現(xiàn)更加穩(wěn)定可靠。

有意思的一點(diǎn)是，大家經(jīng)常會(huì)提自動(dòng)識(shí)別的識(shí)別率問題。實(shí)際上，對(duì)于地圖生產(chǎn)廠商來(lái)講，更重要的是識(shí)別的準(zhǔn)確度和可靠度。

而車道線的識(shí)別其實(shí)也是類似，車道線的識(shí)別占整個(gè)地圖生產(chǎn)量的70%左右，所以在高德生產(chǎn)高精地圖的第一天就用上了交互式的車道線識(shí)別。

此外，高德從2015年的8月開始就在使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在也遷移到點(diǎn)云識(shí)別上來(lái)。

大量高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要。對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)本身沒有多大差距。如果你采集了大量的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么這個(gè)網(wǎng)絡(luò)就會(huì)變得越來(lái)越聰明。高精地圖和圖像、點(diǎn)云疊加后即可生成非常好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，之后補(bǔ)充標(biāo)定一些特殊的地物即可。

目前，基于高德通過攝像頭傳感器和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出來(lái)的識(shí)別系統(tǒng)，車輛行進(jìn)過程中可以對(duì)路邊新增的標(biāo)牌很好地識(shí)別（如上圖），系統(tǒng)可以更新地圖、重新繪制地圖，下一步就是要對(duì)傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。

四、高精地圖的挑戰(zhàn)

高精地圖的發(fā)展本身也是有很多挑戰(zhàn)的。

1、高精地圖到底長(zhǎng)什么樣？

現(xiàn)階段依然取決于車輛傳感器，除非真的開發(fā)出了不依賴于傳感器的高精地圖，無(wú)論車輛用的什么傳感器都能用。未來(lái)會(huì)有什么變化，現(xiàn)在還未可知。

2、高精地圖到底應(yīng)該更新多快？

取決于車端的智能程度以及車的承受能力，根據(jù)自動(dòng)駕駛方案的不同，很可能對(duì)更新頻率的要求也不同。

3、高精地圖的絕對(duì)精度究竟應(yīng)該多高？

絕對(duì)精度是多少？是否一定要做到亞米級(jí)？

4、高精地圖的更新手段？

高德目前建立的導(dǎo)航地圖的更新體系已經(jīng)非常高效。有UGC、來(lái)自政府的數(shù)據(jù)、來(lái)自行業(yè)的數(shù)據(jù)、自身強(qiáng)大的眾包隊(duì)伍以及專業(yè)的采集隊(duì)伍。現(xiàn)在的更新已經(jīng)是組合的形式，并且大量使用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)去做數(shù)據(jù)更新的體系。

這套體系在自動(dòng)駕駛階段會(huì)變得更強(qiáng)，圖商需要去加強(qiáng)建設(shè)這樣的體系。

谷小豐認(rèn)為，在自動(dòng)駕駛階段，高精地圖更新的終極方案應(yīng)該是UGC。

因?yàn)樵谲嚩搜b配著各種各樣的傳感器，也會(huì)越來(lái)越多地裝配高精地圖，通過建立駕駛模型，能知道在現(xiàn)場(chǎng)到底什么東西發(fā)生了變化，把這些變化傳至云端做融合、校正。若有必要，可以交由高精地圖生產(chǎn)線進(jìn)行補(bǔ)充采集和生產(chǎn)。經(jīng)過不斷循環(huán)這一過程，使高精地圖新鮮度越來(lái)越高、使UGC得來(lái)的高精地圖越來(lái)越精準(zhǔn)。

當(dāng)然，這樣的生態(tài)環(huán)境需要車廠、各級(jí)供應(yīng)商、圖商等自動(dòng)駕駛相關(guān)技術(shù)的提供者不斷共同研究測(cè)試，僅有圖商自己測(cè)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

5、測(cè)繪政策的挑戰(zhàn)

對(duì)于圖商來(lái)說，高精地圖的一個(gè)繞不開的挑戰(zhàn)就是測(cè)繪政策。

大家都知道，中國(guó)的地圖是偏轉(zhuǎn)后的地圖，對(duì)地圖本身的偏轉(zhuǎn)就我們測(cè)試來(lái)看是沒什么太大影響的。

要使用偏轉(zhuǎn)地圖，在車端就需要有偏轉(zhuǎn)插件，偏轉(zhuǎn)插件在傳統(tǒng)地圖上會(huì)有隨機(jī)抖動(dòng)。根據(jù)有限的觀察，抖動(dòng)的幅度最大可達(dá)1.7米。如果廠商的定位較多依賴于絕對(duì)定位，那么插件的偏轉(zhuǎn)可能導(dǎo)致車道匹配錯(cuò)誤。高德正在密切配合國(guó)家地理信息局測(cè)試調(diào)整可適應(yīng)自動(dòng)駕駛需求的偏轉(zhuǎn)插件。

此外，從導(dǎo)航地圖到高精地圖，內(nèi)容和形態(tài)已經(jīng)發(fā)生了很大的變化。以往，對(duì)于導(dǎo)航地圖進(jìn)行審查時(shí)，關(guān)注的是邊界、敏感島嶼以及敏感的POI等等。而到了自動(dòng)駕駛地圖上，這些內(nèi)容都將消失，審圖的重心也會(huì)轉(zhuǎn)移。

比如，在現(xiàn)行的法規(guī)中，道路的最大和最小曲率不能在地圖中表達(dá)。而這些內(nèi)容往往是自動(dòng)駕駛汽車非常需要的。

還有一個(gè)更遠(yuǎn)的問題，那就是“全民測(cè)繪”?，F(xiàn)在的汽車、手機(jī)其實(shí)某種程度上都有測(cè)繪的行為，記錄軌跡、拍攝照片等等，這些操作都是牽涉到測(cè)繪政策問題。所以需要業(yè)界同仁共同配合國(guó)家地理信息局為調(diào)整制訂政策法規(guī)提出必要的技術(shù)和業(yè)務(wù)參考。

五、高德的實(shí)踐

從整體產(chǎn)業(yè)來(lái)講，自動(dòng)駕駛行業(yè)有空前的復(fù)雜性，需要更廣泛密切的產(chǎn)業(yè)協(xié)作。高德作為圖商，承襲了阿里一貫的風(fēng)格，更多強(qiáng)調(diào)為產(chǎn)業(yè)賦能。

高德在2014年8月份之前，就已經(jīng)預(yù)研高精地圖約一年左右。

• 2014年8月，高德獲得測(cè)繪局許可，測(cè)試真實(shí)坐標(biāo)的高精地圖。不過那個(gè)時(shí)候還是針對(duì)地圖本身測(cè)試為主，并沒有和車廠進(jìn)行實(shí)車測(cè)試。也在這個(gè)時(shí)期，高德還完成了OpenDrive格式的高精地圖的編譯，至今已經(jīng)3年的時(shí)間。這個(gè)格式也是大家用在仿真、自動(dòng)駕駛測(cè)試方面的常用格式。

• 2014年11月，高德高精地圖獲得第一個(gè)商業(yè)訂單，也是全球范圍內(nèi)的第二個(gè)商業(yè)訂單。第一個(gè)商業(yè)訂單出在北美，目前應(yīng)該還沒有出現(xiàn)第三個(gè)商業(yè)訂單。

• 2015年2月，高德建立起了高精地圖量產(chǎn)的內(nèi)外業(yè)生產(chǎn)線。

• 2015年8月，高德開始將深度學(xué)習(xí)用于高精地圖的生產(chǎn)。同時(shí)推出道路指紋高精定位方案。

• 2015年10月，高德完成高精地圖NDS格式的編譯。

• 2016年9月，高德完成了28萬(wàn)公里高速公路的采集，也做出了基于單目相機(jī)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的高精地圖采集Demo。

• 2016年12月，高德的高精地圖生產(chǎn)線通過了TS16949的認(rèn)證。這個(gè)時(shí)候還將深度學(xué)習(xí)技術(shù)用在識(shí)別激光點(diǎn)云上，并應(yīng)用在生產(chǎn)線上。

• 2017年2月份，高德對(duì)其首個(gè)自動(dòng)駕駛用偏轉(zhuǎn)插件進(jìn)行測(cè)試，目前正在和測(cè)繪局調(diào)試該插件。

• 2017年4月份，高德與博世和英偉達(dá)展開合作，關(guān)注的是高精地圖的要素、定位圖層和數(shù)據(jù)更新方案。

高德的定位是以高精地圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品為基礎(chǔ)，持續(xù)賦能自動(dòng)駕駛企業(yè)，使車企順利使用測(cè)試高精地圖，最終配合車企共同實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛高精地圖云服務(wù)。

為了解決這樣的問題，在高精地圖上，高德除了提供矢量數(shù)據(jù)之外，還提供一些用于測(cè)試的應(yīng)用（比如感知、定位以及車道級(jí)路徑規(guī)劃），通過這些應(yīng)用，高德希望在云端構(gòu)建完整的高精地圖服務(wù)。

高精地圖技術(shù)復(fù)雜，充滿著各種不確定性，帶來(lái)全新的商業(yè)模式，又不可避免要導(dǎo)致法律法規(guī)變革。構(gòu)建高精地圖生態(tài)，依賴整個(gè)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)的廣泛深入合作才能實(shí)現(xiàn)。

<完>

文中圖片截自谷小豐演講PPT

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