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自动驾驶中的高精度地图究竟是什么，有什么用？
原标题：自动驾驶中的高精度地图究竟是什么，有什么用？
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　　据事后的事故分析，当时这辆特斯拉MODEL S自动驾驶处于开启状态，车辆行驶在一条双向、有中央隔离带的公路上，此时一辆对向行驶的拖挂车在特斯拉MODEL S前方左拐。在逆光的影响下，特斯拉MODEL S的传感器都没有成功的检测出前面出现的是一辆拐弯的拖挂车，从而导致车辆直接相撞。由此可见，单纯的使用雷达，摄像头，Lidar这类传感器感知是有一定的局限性，探测的范围是有限的，一旦感知错误，没有发现目标，或者发现得不及时，悲剧就有可能发生了。
　　那么假如在车上安装的传感器的所能感知的范围之外，也就是常说的超视距范围外，如果有一张辅助的高精度地图呢。
　　我们可以提前500米就知道前方有个路口，
，而且是个三岔路口，并且知道这个路口的形状，有两条车道，甚至有可能知道，这个路口经常有大型拖挂车通过，知道以上这些信息后，自动驾驶车辆的决策系统就在靠近路口的时候要求车辆需要提前减速，并且知道靠左行驶会更安全，所以也可以提前变换到左车道来，在结合道路的航向以及当时时间和天气，车辆也可以适当的调整摄像头的曝光参数以降低逆光的影响，等等，也许有了这些信息，这一类的事故就可以避免。
　　那么我们这里提到的高精度地图，又究竟是什么呢？
　　所谓的高精度地图，实际上是和我们现在已经普及的普通导航电子地图做比较来说的。
　　而所谓的高精度，实际上一方面是说高精度电子地图的绝对坐标精度更高，
，所谓绝对坐标精度指的是地图上的某个目标和真实的外部世界的事物之间的精度。另一方面，高精度地图所含有的道路交通信息元素更丰富和细致。
　　普通的导航电子地图的绝对坐标精度大约在10米左右，由于是辅助驾驶员做导航使用，外加上GPS设备的定位精度也在10米左右，
，所以这样的精度对整体来说影响不大。而应用在自动驾驶领域的高精度地图就不行了，自动驾驶汽车需要精确的知道自己在路的什么位子，
，往往车辆离马路牙子和旁边的车道也就几十厘米左右，所以高精度地图的绝对精度一般都会在亚米级，也就是1米以内的精度，
，而且横向的相对精度（比如，车道和车道，车道和车道线的相对位置精度）往往还要更高。并且高精度地图不仅有高精度的坐标，同时还有准确的道路形状，
，并且每个车道的坡度，曲率，航向，高程，侧倾的数据也都含有。
　　普通的导航电子地图会描绘出道路，
，而高精度地图不仅会描绘道路，更会描绘出一条道路上有多少条车道，会真实的反应出道路的实际样式，
，比如真实道路在某些地方变宽了，那么高精度地图中的道路数据也是变宽了，而某些地方因为汇合了而变窄了，高精度地图也是一样。另外，每条车道和车道之间的车道线是什么样子的，是虚线，是实现还是双黄线，线的颜色，道路的隔离带，隔离带的材质，
，马路牙子什么样子，什么材质，甚至道路上的箭头，文字的内容，所在位置都会有描述。另外为了自动驾驶的考虑，诸如每条车道的限速，推荐速度也需要一并提供。而像人行横道，
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相关阅读：丰田要做高精度地图，工具是它的量产车
声明：本文由说客作者撰写，观点仅代表个人，不代表汽车之家。文中部分图片来自于网络，感谢原作者。
[导读]近日，丰田汽车宣布要在2016 CES展示地图自动生成系统，希望凭借这套低成本的地图生成系统掌握自动驾驶的核心技术。
近日，丰田汽车宣布要在2016 CES展示地图自动生成系统，希望凭借这套低成本的地图生成系统掌握自动驾驶的核心技术。文小野妹子地图必将成为汽车的大脑！且不说猴年马月能实现的无人驾驶没了地图就只能是废铁，现下某宝各式各样手机支架的销量，也足以说明我们对导航的依赖。您要说了，汽车不也有前装、后装导航么？触屏手感如何放下不谈，单单不精准、更新慢的问题就要了亲命！不过，2020年以后的丰田车主可能有福了，再也不用花手机支架的“冤枉钱”！丰田开发地图生成系统圣诞夜前夕，丰田汽车公司宣布要在下个月的国际电子消费展（CES）上，展示一套全新的可生成高分辨率地图的自动绘制系统。每一台量产丰田车都会化身谷歌街景采集车，不仅能利用GPS上传车辆的定位、行驶信息，还可以通过高清相机收集图像信息。▲ 谷歌街景采集车家族在谷歌的街景采集车上装载的硕大的“帽子”里，配备了15个镜头，可实现360°拍摄，高清摄像机，GPS定位系统，还有最值钱的三维激光扫描仪。当采集车以一定速度开过，全景图就会被准确地抓取，再经过后期的程度开发与制作，就可以制作高分辨率地图，以及三维视觉效果。丰田不是出不起这个钱，只是发现由于车辆太少，每次测算的时间太久，要实现所有区域地图信息的实时更新，近乎不可能。▲车辆采集道路信息而单单利用GPS获取的位置信息，又容易产生较大误差，很难生成高精度地图。因此丰田研发了空间信息生成技术“COSMIC”，实时收录运动中车辆的数据和图像，通过GPS定位，以较高精度判断行驶轨迹，并对大量车辆收集的路面图像数据实施整合及修正，从而实现地图数据的生成。▲车辆识别路面图像而对信息的重复收集，就相当于不断验算同一道数学题，从而提供更加精准的地图数据。运用该方法的位置误差在直线道路时，可控制在5cm以内（一般自动驾驶所需精准度为误差不大于10cm）。用这样的“车海战术”不仅弥补了缺乏激光扫描仪的不足，还极大地提高地图的更新频率。而这一切准备工作都是为了迎接自动驾驶。▲高精度导航规划因为自动驾驶所需要的地图不仅要具备高精度，还要有多图层导航：路线图层、定位图层（车道定位）、规划图层（路面信息及交通信息）以及3D图层（道路倾斜、弯道等）。规划图层和3D图层是不借助图像无法绕过的坎儿。▲寓意丰田地图由数据汇集而成丰田攻城狮介绍，目前该系统将主要用于绘制高速公路地图，未来将覆盖普通道路。目前这套方案最大的问题就是摄像头的成本问题，虽然已经远低于激光扫描仪，仍由于不能利用市售摄像头，成本依然太高。没有摄像头无法完成多图层导航，那是不是现阶段只依靠GPS也能制作较高分辨率的地图？没错！特斯拉就是这么干的。▲特斯拉规划高精度地图通过共享任何一台特斯拉Model S的数据信息，其他车辆也都能掌握这样的信息，Elon Musk称之为“快速学习网络”。这应该就是特斯拉升级7.0版本后可实现第一代Autopilot自动驾驶服务的基础。▲特斯拉Autopilot自动驾驶服务没有地图，好意思做无人驾驶？对于丰田和特斯拉这些既没有高精度的电子地图，也不具备地图实时更新能力的企业来说，依靠“人民的力量”虽然不失为一种讨巧办法，但更多是无奈之举。以特斯拉目前的销量，显然无法满足支撑完全无人驾驶所需要的海量数据，而丰田的自动绘制系统同样有研发时限。▲谷歌地图十周年毕竟谷歌地图已经度过了十周岁生日，所积攒的技术和数据已经可以支持无人车的路测。汽车企业想凭路上奔跑的车辆在地图领域弯道超车，貌似不是很容易。地图是移动互联的基础，谷歌也有绝对的优势，于是一些看准了无人驾驶未来的企业，他们换了种方法挖掘这座金矿：“买 买 买”！目前国内主要的地图数据来源是高德和四维图新，并不是百度。所以百度就巨资收购了另一家同样有国家甲级测绘资质的企业――道道通。这才把核心攥在手里，放心大胆的研究无人驾驶汽车。▲Here街景采集车今年，百度还想从诺基亚手里收购全球第一家提供六大洲数字地图的公司――Here，竞争对手有阿里巴巴和亚马逊、谷歌、百度、Uber、苹果还有BBA（奔驰、宝马、奥迪）。但经历了半年左右的拉锯战，最终这家在车载导航领域占据80%份额的企业，以31亿美元的价格收入了BBA囊中。德系联盟在明年正式接管后，Here将在它们的无人驾驶车辆研发中起到核心作用。▲TomTom&博世合作高精度地图项目在Here待售期间，竞争对手荷兰地图供应商TomTom也宣布了老牌电子供应商博世合作研发高精度地图的消息。两个不甘在无人驾驶技术领域受人擎肘的企业，已经在北美和德国的高速路网进行了测试，并计划在今年年底之前制作完成，还剩5天时间，不知道结果怎样。虽说刚才调侃了一下特斯拉，但小野对Elon Musk还是很有信心滴！谁让人家连发出去的火箭都成功回收了？用超声波弯道超车，不是不可能！AutoLab关注汽车科技领域的新公司、新技术、新模式、新投资。如果你有强烈的求知欲望，强烈建议你通过“说客”关注AutoLab！或者直接微信搜索“autolab”，参与我们线上线下各种活动，结识创业大咖！
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　　雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)按：作者地图传感器，本文系雷锋网独家首发文章。本篇文章为《高精度地图系列》的开篇，地图传感器将会由浅入深为我们讲述高精度地图的原理和应用。
　　今年美国一辆特斯拉Model S在开启了自动驾驶的模式下发生车祸，导致驾驶员死亡，这也是自动驾驶技术应用以来第一起己知的导致死亡的车祸。
　　据事后的事故分析，当时这辆特斯拉Model S自动驾驶处于开启状态，车辆行驶在一条双向、有中央隔离带的公路上，此时一辆对向行驶的拖挂车在特斯拉Model S前方左拐。
　　在逆光的影响下， 特斯拉Model S的传感器都没有成功的检测出前面出现的是一辆拐弯的拖挂车，从而导致车辆直接相撞。由此可见，单纯的使用雷达、摄像头、Lidar这类传感器感知是有一定的局限性，探测的范围是有限的，一旦感知错误，没有发现目标，或者发现得不及时，悲剧就有可能发生了。
　　那么假如在车上安装的传感器所能感知的范围之外，也就是常说的超视距范围外，如果有一张辅助的高精度地图能否避免这类事故？
　　我们可以提前500米就知道前方有个路口，而且是个三岔路口，并且知道这个路口的形状，有两条车道，甚至有可能知道，这个路口经常有大型拖挂车通过。
　　知道上述信息后，自动驾驶车辆的决策系统就在靠近路口的时候要求车辆需要提前减速，并且知道靠左行驶会更安全，所以也可以提前变换到左车道来，在结合道路的航向以及当时时间和天气，车辆也可以适当的调整摄像头的曝光参数以降低逆光的影响等等。
　　也许有了这些信息，这一类的事故就可以避免。
　　这里提到的高精度地图，究竟是什么？
　　所谓的高精度地图，实际上是和我们现在已经普及的普通导航电子地图做比较来说的。
　　高精度，一方面是说高精度电子地图的绝对坐标精度更高。绝对坐标精度指的是地图上某个目标和真实的外部世界的事物之间的精度。另一方面，高精度地图所含有的道路交通信息元素更丰富和细致。
　　普通的导航电子地图的绝对坐标精度大约在10米左右，由于是辅助驾驶员做导航使用，外加上GPS设备的定位精度也在10米左右，所以这样的精度对整体来说影响不大。
　　而应用在自动驾驶领域的高精度地图就不行了，自动驾驶汽车需要精确的知道自己在路上的位置，往往车辆离马路牙子和旁边的车道也就几十厘米左右，所以高精度地图的绝对精度一般都会在亚米级，也就是1米以内的精度，而且横向的相对精度（比如，车道和车道，车道和车道线的相对位置精度）往往还要更高。
　　高精度地图不仅有高精度的坐标，同时还有准确的道路形状，并且每个车道的坡度、曲率、航向、高程，侧倾的数据也都含有。
　　普通的导航电子地图会描绘出道路，而高精度地图不仅会描绘道路， 更会描绘出一条道路上有多少条车道，会真实地反映出道路的实际样式。
　　比如真实道路在某些地方变宽了，那么高精度地图中的道路数据也是变宽了，而某些地方因为汇合了而变窄了，高精度地图也是一样。
　　另外，每条车道和车道之间的车道线，是虚线，实线还是双黄线，线的颜色，道路的隔离带，隔离带的材质甚至道路上的箭头、文字的内容，所在位置都会有描述。
　　还有为了自动驾驶的考虑，诸如每条车道的限速，推荐速度也需要一并提供。而像人行横道，道路沿线的看板，隔离带，限速标志，红绿灯，路边的电话停等等，这类我们通常统称为交通参与物的绝对地理坐标，物理尺寸以及他们的特质特性等也都会出现在高精度数据中。
　　除此以外，普通的导航电子地图和高精度地图的一大区别在于，普通的导航电子地图是面向驾驶员，供驾驶员使用的地图数据，而 高精度地图是面向机器的供自动驾驶汽车使用的地图数据。
　　via：easyread.ph.126
　　普通的导航系统基于普通的导航电子地图提供基础道路导航功能，包括由A地到B地的路径规划，车辆和道路的定位匹配，用于查询目的地的POI检索，在结合地图显示和道路引导的功能等。
　　而作为驾驶员的 人类具有提取信息、关联信息、过滤信息、视觉判断的能力，结合导航系统提供的这些相对粗略的信息就足够完成日常的导航和驾驶需要。
　　可是作为自动驾驶车辆来说，无法完成诸如联想、解意、信息整合等工作，也许有一天人工智能足以匹敌人脑，但目前还远达不到人脑的高度，所以必须提供精细的地图信息。
　　因此 高精度地图就需要具备辅助完成实现高精度的定位位置功能、道路级和车道级的规划能力、以及车道级的引导能力。
　　但是，现在的高精度地图，因为所含盖的信息量太过丰富，如果给驾驶员直接使用，反而会带来干扰。
　　在这里还要提一下，介于普通的导航电子地图和高精度地图之间，还有一种应用在ADAS（主动安全场景）的地图。
　　这种地图的的精度一般在1-5米左右，它是在普通的导航电子地图的基础上进行了扩充，比如在道路上补充了一些坡度、曲率、航向的一些辅助信息。另外也涵盖了车道数量、车道宽度的信息，并且道路的精度和形状信息更加的准确，只是这些信息的精度都和高精度地图有一个数量级的差别。
　　这种地图在自动驾驶车辆的感知传感器足够丰富的时候也是能支持自动驾驶而使用的，它的大部分应用场景主要是为了主动安全使用的。
　　在下一篇中，我们将会在ADAS和自动驾驶两个层面分开介绍如何来使用高精度地图。
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客服邮箱：高精度地图：“免费”的逻辑
日 09:43&中国汽车报&朱志宇
　　■朱志宇
　　这不是地图行业的第一次“免费”。
　　2013年，百度、高德两大图商“斗法”，瞬间将国内手机导航推向免费时代，自此手机导航得以大规模应用，也推动了诸多基于地理位置的服务型APP纷纷涌现。而今，随着“移动”日渐成为关键词，互联网的中心已由“手机+PC”过渡至“手机+汽车”。在此背景下，适用于未来汽车智能化、无人化、生态化的高精度地图，也打响了“免费”的第一枪。此次捅破“窗户纸”的是高德，至于其动机，笔者以为，有如下几点。
　　一是“瓶颈”。
　　当前，高精度地图尚处于发展起步期。要实现对车道线、道路交通标识、信号灯、行人、路障等环境信息的全方位采集，将现有的米级精度提升至厘米级，且适时跟踪并更新相关数据，难度大、成本高，需要大量人力、物力、财力（尤以激光雷达费用较高），仅靠一家之力推动其快速商用化实有难度。高德想必也考虑过单打独斗，但受制于现实瓶颈，权衡之后决定舍弃已有的商业逻辑。与其自己“扛”，不如换成互联网惯用的“众包”思路，促使车企乃至其他图商都参与进来。用免费的“诱饵”，换来高精度地图更多实时数据来源和更快更准的更新能力，这笔账还是划算的。
　　二是“转型”。
　　这一点高德方面也反复强调：“未来不会再有图商，只会有动态大数据服务商。”笔者对此表示赞同。事实上，我们已经可以看到，高德、四维图新等图商均已意识到这种趋势，也在不同场合强调未来要做“数据”生意，只是高德的这一步似乎走得更快、更坚定。这与其并入阿里巴巴集团、从属于阿里整体战略布局不无关系。阿里的资金支持以及阿里云等技术资源，也为高德的转型提供了背书。
　　在这种身份转变的趋势下，将地图、高精度地图看做各领域共建共享的生态资源，类似“水、电、煤”那样的基础设施，也顺理成章。将生态建起来，有了海量数据，将数据整合转化为各类服务，这个思路说得通。
　　三是“营销”。
　　毫无疑问，高德的这记“重拳”，成功吸引了媒体的注意，从舆论上占据上风，在所属领域内抢占了主导权，这对其品牌公关是大有好处的。至少未来谈及汽车高精度地图的发展，这定然是个标志性事件。而从实际营销层面看，一些对是否使用高精度地图持犹豫态度的车企，或将被“免费”所吸引。反正，试试呗。
　　这也让笔者想到特斯拉。2014年，特斯拉曾宣布免费公开其所有专利，不管此举是不是“陷阱”，但至少这曾让诸多乐于投身智能汽车领域的创业团队受益，在一定程度上帮助其降低了进入门槛，而特斯拉“开放共享”的形象也在长时间内被人津津乐道。
　　此次高德宣布高精度地图免费，其影响究竟有多大尚难以判断，但至少可以产生三种效应：
　　一是眼球效应，这一次，高德打了一局公关好牌。
　　二是压力效应，用抢先的方式，给其他图商一记绝杀，逼迫同行入局、产生合力。“不跟我玩的，没准以后就没得玩了”。
　　三是产业效应，这对自动驾驶技术发展自然是件好事情，在一定程度上推动行业的整体研发进程和水平提升。虽然决定权掌握在车企手上，但想必它们不会对此视而不见。
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