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中国测绘 | 自动驾驶，地图先行

2022-07-20 14:03

来源：澎湃新闻·澎湃号·政务

原创中国测绘学会中国测绘学会

本文内容摘自《中国测绘》2022年第6期

随着智能交通和自动驾驶软硬件技术的飞速发展，自动驾驶已经成为全球汽车产业的战略发展方向。鉴于传统的普通导航地图在内容、精度和完整性方面，都无法满足自动驾驶高层次的应用需求，作为自动驾驶系统的关键组成部分之一，高精度道路导航电子地图（以下简称“高精地图”）近年来发展迅速，得到广泛认同，已经达到可量产状态，成为世界范围汽车工业广为关注的技术领域。高精地图作为精度更高、维度更多的电子地图，随着自动驾驶技术发展，为自动驾驶的实现提供了基础保障。

高精地图是自动驾驶领域不可或缺的关键技术，不仅精度更高，而且需要实时更新，在自动驾驶汽车感知、定位、决策、规划等环节发挥重要作用，是作为复杂传感器之外的无人驾驶必不可少的核心技术之一。

自动驾驶对于高精地图提出多层次的技术要求。按照行业分级，自动驾驶共分为驾驶辅助、部分自动化、有条件自动化、高度自动化、完全自动化5个层级，也就是业内俗称的L1至L5。

在L3级阶段，需要地图数据输入较高精度的道路环境数据以及部分的实时交通信息。在L4级阶段，要求地图提供更高精度的道路环境以及全实时动态交通信息。在L5阶段，所有行驶环境中实现全部由机器控制的自动驾驶，要求地图具备高度智能化，可以基于多源数据的建模分析结果，自适应不同的交通环境。

自动驾驶汽车首要的运行条件是安全行驶，必须实现先进的自身位置评估和周边环境感知，高精地图和定位系统是保证自动驾驶安全的不可或缺的最佳手段之一。

自动驾驶系统可相应归纳为环境感知、决策控制、动作执行三个阶段。高精地图主要被运用在前两个阶段，即感知和规划识别层面。

感知层面指使用车辆配备的雷达、摄像头等视觉传感器结合定位传感器检测周边物体。高精地图可视为车辆除视觉传感器外的另一个虚拟数字传感器，提供完整的静态地物描述，延伸已有视觉传感器的感知边界，经数据融合得到高质量的感知结果，实现车辆对周围道路环境的精确认知。通过将检测到的特征地物与高精度地图数据进行匹配，不断修正全球导航卫星系统卫星定位的不确定性和航迹推算的累积误差，实现车辆自身位置和姿态的精确感知。

在规划识别层面，通过输入感知层面不同数据融合结果，预测车辆周围物体的行为，约束与引导动态地图生成，包括路径规划和轨迹规划。路径规划首先是基于绝对定位和道路拓扑，计算车辆当前位置至终点的全局路径，其次是结合交通事件、天气等实时数据以及驾驶经验数据集，基于全局路径进行局部的车道级路径规划。轨迹规划则是尽量按照路径规划结果，考虑实际临时或者移动障碍物、交通信号实时状态、车辆速度、动力学约束等，生成的无碰撞风险、平滑的轨迹路径集合，供车辆决策控制模块使用，解决自动驾驶车辆如何走的问题。

高精地图能够更加真实地反映道路的实际样式，包含更多的图层数量和道路数据，图层描绘也更加细致，具有更高精度的坐标，更加准确的道路形状，包含道路级路网、坡度、曲率、限速和车道数量，车道级路网、所有车道线和路沿/护栏的形状点或几何信息，车道级曲率、坡度、限速、限高等以及用于高精度定位的特征信息，还将会有车道级实时动态信息，从而实现自动驾驶域控制器和高精度地图定位系统的时间同步。

高精地图不受气候环境影响，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；能够最大限度地减少交通事故，提升自动驾驶安全系数，避免因传感器在沙尘暴、浓雾等极端气候下发生误判诱发交通事故；可以极大地降低自动驾驶车辆对昂贵传感器的依赖，降低成本，加快批量产业化。

高精地图数据中丰富且准确的先验知识能够弥补车辆车载传感器的性能边界，实现协同感知和精密定位，因此高精地图被视为自动驾驶系统实现的核心基础模块。高精地图不仅带来了全新的行业业态，也重塑了行业的价值链体系，在汽车及相关产业有广阔施展空间和应用领域，也将是互联网服务的重要内容承载平台。在人工智能和大数据深入发掘的背景下，高精地图是实现出行即服务愿景的强大支撑，城市管理智能化、一体化自动驾驶的优化调配。

测绘地理信息企业是开发、建设高精地图的骨干力量，测绘精度是高精地图的首要核心指标。传统导航地图的测绘精度在米级别，而高精度地图则必须在厘米级甚至更高。目前普遍认为高精度地图的绝对精度应在5～20厘米之间。

高精地图必须包含道路网络以及周围环境的丰富属性信息和语义信息，以支持车辆感知、定位、规划与控制，完整记录地物3D信息、拓扑关系和路况信息。高精地图数据必须及时更新，确保高度的现势性。为了应对车辆行驶过程中各类突发状况，保证自动驾驶的安全实现，需要更多的瞬时动态数据以及高度动态数据，更新频率需要提升至分级甚至秒级。

在自动驾驶系统中，使用高精地图信息并在其中进行自动驾驶车道轨迹引导；通过GNSS/RTK获得包括定位状态、定位质量、当前定位使用的卫星数、经度、纬度、速度、精度因子等绝对位置信息，获得绝对定位结果；基于绝对定位结果提取一定范围的高精度地图数据，与车载传感器检测的特征信息进行匹配；使用低成本传感器创建车道级地图，通过全球定位系统+惯性导航系统紧耦合进行定位，从正射影像图中获取相关地图信息。以上这些高精地图的技术手段，都是测绘地理信息行业的技术擅长和优势所在。

此外，高精地图政策法规完善和技术标准制定，也对行业管理和技术管理提出了很高的要求。全新模式的高精地图不同于传统导航地图，需要完善与更新现有制度法规，制定符合产业需求的管理模式，在确保国家安全的前提下，从政策上支持高精地图的发展，提升我国在该领域的核心竞争力，促进地理信息产业的繁荣发展。

随着自动驾驶技术的进步以及高精地图广阔的发展前景，国内外越来越多的企业开始进行高精度地图领域的规划与布局。我国的高精度地图产业经过多年的发展和探索，制作地图的传统企业和高技术公司纷纷加入高精度地图领域，抢占先机，创新开发，形成了一定的生产规模和初步的产品。相信我国测绘地理信息企业，一定能在自动驾驶高精地图的数据采集、科研开发、地图生产、实际应用的竞技场上大显身手，百尺竿头，更进一步，作出更加积极的贡献。

高精地图商业化应用离我们有多远

何谓高精地图？简单来说就是拥有较高分辨精度、较完善的路网属性、较丰富的地物信息以及较好现势性的导航电子地图。运行于智能驾驶平台上，具有更高精度和更好语义的高精地图一般可称之为自动驾驶地图，目标是能支持L4级及以上的自动驾驶需求。

高精地图近年来越来越热，与此有关的政策、技术和市场需求频繁被提及，总感觉高精地图近在眼前，但完整区域的高精地图和辅助自动驾驶的场景并不多见，高精地图究竟发展到了何种程度？其大规模商用究竟离我们有多远？

可以说，高精地图业务的核心逻辑不在测绘地信行业，其核心是作为智能驾驶平台底层的基础数据支撑，为行驶终端提供智能化、自动化的保障。测绘作业是为高精地图制作采集和处理数据的技术手段，那又是为谁采集和处理高精地图数据？也就是说这里的需求是谁发起的，谁来买单？目前来看，需求的主体不是政府，也不是传统图商，而是车厂，以及专注自动驾驶技术的平台型科技公司。

从当前发展来看，高精地图的制作和应用还是有一些问题亟待解决。

首先就是数据安全问题。高精地图数据属于《测绘法》规定的涉密数据，需要纳入保密管理并限制传播，而想要用于自动驾驶就必然要在互联网运行，这需要技术性手段处理涉密数据以便能在线运行，同时需要进行数据采集、处理、保存和运行的机构具备涉密资质，导航电子地图制作甲级测绘资质就是专门为自动驾驶地图生产和运行设置的安全保障，也是基于数据安全核心条件而设置的准入门槛，比如资质申请企业的性质、业务范围、技术能力、安全保障水平和责任承担能力等。但实际运行时，肯定还是有数据安全灰色地带，比如众包数据采集，移动终端底图数据存储，外资性质的智能汽车、网联平台及技术机构落地等，这些都需要在政策、技术和模式等方面寻求可靠的解决办法。

其次是规模化的问题。一个小区域的高精地图是没有实际应用价值的，没有规模化生产就不会有规模化应用，也不会有良好的数据现势性。目前高精地图数据生产的规模化远远不够，无论是较大地域范围的规模化，还是时间上及时更新的规模化，都处在技术研发、平台搭建和模式创新的起步阶段，愿意为此出资的主要是车厂、获得投资的新兴自动驾驶科技平台公司以及大型科技公司属下的自动驾驶技术公司，而且大多都以试验为目的，即解决有无的问题。但需求在不断变化，尤其是新能源车商，预装带有高精地图的辅助自动驾驶系统似乎正在成为标配，所以高精地图规模化需求正在发生，如何更好地实现规模化，不仅是政策、技术问题，更重要的还有成本问题。

还有就是可持续性的问题。是否具备可持续性，取决于高精地图产业链上参与者的盈利能否实现！在五年前问这个问题，可能大家都比较悲观，那时拿巨资做这个事的会被大家认为是“冤大头”，但时移世易，今天跃跃欲试的参与者众多，甚至传统测绘地信领域的企业也想分一杯羹。当然，处在高精地图产业链底端的测绘地信企业在参与高精地图的数据采集和处理时很容易就能获得收入，平台商、图商及车厂会为此付费。问题的关键是，平台商、图商及车厂如何盈利？如果不能构建良好的价值链条，高精地图业务就不可持续。

就目前发展而言，高精地图应用的终端利益实现场景正在发生，比如在特种移动物联领域，运营方愿意付费购买；还有诸如车厂在前装时就把高精地图生产运营费用打包到汽车购置费用里，以及对终端使用者个人收取费用等。但这些还不够可靠，付费意愿不够强烈，付费额度也不够刚性，还需要看接下来的发展。

高精地图是随着智能驾驶、车路智联服务的需求发展的，随着L3级自动驾驶商用的提速，高精地图必然产生持续的规模化需求，以高精地图为底层路径数据支撑的自动驾驶普及化体验已离我们不远。

END

文 / 本刊评论员、本刊编辑部

编辑：张永超

初审：齐阳

审核：彭震中

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