究竟什么才是高精度地图? (二)
雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文作者为地图传感器。本文为《高精度地图》系列文章的第二篇。作者将为我们讲述在ADAS（主动安全）中如何使用地图。第一篇可阅读：究竟什么才是高精度地图？（一）。
接着上次的话题，这次我们先讲讲ADAS（主动安全）中如何使用地图。
其实说到ADAS，我们首先想到的诸如ACC（自适应巡航），LDW（车道偏离预警），LKA（车道保持），FCW（前车碰撞预警）。而这些技术已经成熟，产品也已经量产，在近几年的高端车辆上装配，并且这些技术都和摄像头，毫米波雷达以及车身控制器有关，貌似和地图并没有多大关系。实际上如果结合了地图，这些功能会变得更强大。
下面我们来举几个例子。
ACC（自适应巡航）实际上是由驾驶员设置一个最高的巡航速度，车上由前置的传感器，如摄像头或毫米波雷达来确认车辆正前方的可通行区域内是否有车辆，如果有车辆，则在安全制动距离内跟车，如果没有车辆，则加速到设置的循航速度。注意这里要特别强调“车辆正前方”，也就是车头的直线方向。如果是在直线行驶，或者道路曲率几乎可以视为直线的情况下，这种自适应巡航的功能是很棒的。
可是如果在弯道中，如下图，左侧车道中的车辆的传感器会错误的认为右方车道的车辆在自己前方，于是立即减速。可实际上车辆完全可以保持正常速度过弯。
亦或者，如下图中，左侧车道的车辆根本就察觉不到自己车道内前方转弯处有一辆车，也许车辆跟上去的时候，或者前车突然紧急刹车时，已经来不及减速，继而就容易发生事故了。
除此以外，地图能提供道路的曲率，车辆在过弯道的时候可以提前减速，确保安全。或者在弯道的时候，摄像头的识别也可以针对性的变换识别模式，以提升弯道的车道线或交通参与物的检测准确性。地图也可以告知车辆何时会进入以及离开隧道，相应的摄像头可以及时调整曝光率，从而保证感知的连续性。
夜晚行车的时候，车辆也可以根据地图提供的曲率信息，在弯道处自动的左右调整车灯的照射角度，也可以根据地图提供的坡度信息，上下调整车灯的照射角度。
另一方面，目前很多摄像头识别的提供商通过摄像头来识别道路上的限速牌，来达到限速的功能，而其实地图却可以提供更好的服务，比如地图不仅可以告诉车辆在该路段上的限速，还可以在易发危险的路段，桥梁，隧道，上下匝道的时候都可以提供推荐的车速。不仅如此，还可以细化到各个车道的推荐车速，这里还需要强调下，在主动安全及自动驾驶的情况下，推荐的行驶速度比道路的限速更具有实用价值。
基于坡度数据，车辆在上坡前可以加油门，从而适当的加速，而当到达坡顶的时候减小油门，下坡的时候不加油，大陆公司做的电子地平线（Electronic Horizon）就是基于以上完成的，据说能节能达3%，该功能在商用车以及物流公司节约日常运营成本上的意义就更为突出。
也有较为初级的自动驾驶可以基于地图来实现，例如在高速公路上的自动驾驶场景上，直线行驶的时候或者说在车道内行驶的时候，车辆靠ADAS的主要功能完成，也就是ACC（自适应巡航）＋LKA（车道保持）＋FCW（前车预警）。
在需要变道的时候，这个变道的指令可以是人工打个转向灯，也可以是自动驾驶系统自己决策的变道，此时由地图提供的车线信息来确认当前车辆的区域是否可以变道。如果是要下匝道，地图可以提前一个很远的距离通知车辆前方有匝道口，此时车辆有足够的时间，借用地图数据先慢慢靠到最右侧车道，准备下匝道。而如果不下匝道，或者有汇入车流的地方，车流也可以有足够的时间先靠到最左侧的超车车道中，以保证行车的安全。
除此以外，还有大量脑洞大开的应用方法。
下一次来介绍下地图在ADAS实现的技术方案以及ADASIS的工作原理。
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　　[ ]& 提及今年最受关注的技术，恐怕非自动驾驶莫属。开放道路测试、实际体验、理论讲解，一时间，海外与国内车展，车企品牌发布会与技术日上似乎没有自动驾驶技术亮相便已落它人之后。不过，自动驾驶距离普通消费者的距离仍旧尚远，羁绊因素之一便是毫不起眼的地图，或者说高精度地图。- 谁迫切需要高精度地图？　　如果您问我，谁需要高精度地图，那么咱们或许讨论上个把小时也没有定论，不过如果咱们聊聊谁最迫切的需要高精度地图，那么答案很简单，最需要它的便是自动驾驶技术。　　现阶段，已经有厂家已经开始公开道路测试，不过去年年底的一场大雪令不少自动驾驶试验车“趴了窝”，因为它们的“眼睛”――传感器得了雪盲症。造成这个结果的原因便是传统传感器容易受到天气影响，我们当然不希望未来自己的爱车因为天气不佳而罢工。　　恶劣天气情况下，自动驾驶试验车面临的问题不仅是无法判断路况，更重要的是其在移动过程中，需要通过各类传感器收集到的信息制造出三维地图，以此判断自身位置并规划路径至目的地。当出现强雨、雪天气时，道路因结冰或积雪而导致反射特性发生变化，传感器收集信息效果受到一定影响，最终影响到三维地图的构建，也就导致了无人车的无法定位自身位置，从而使其被迫停在路边安全停车位中等待人类驾驶员接管，这便是实时收集路况的传感器的软肋。　　相比雷达、激光探头、摄像头之于自动驾驶汽车就像眼睛而言，高精度地图带给自动驾驶汽车的就像是对前方的记忆。现在被广泛应用的车用雷达传感器，其有效探测范围也只有不到300米，在雨雪等极端天气，亦或是当探测对象被行进的车辆掩盖时，这个数字会大大缩减，高精度地图则不受此情况影响，结合事实路况信息技术，其在不佳的天气情况下仍旧能带来优秀的路况信息，因此对于而言，高精度地图是实现自动驾驶功能的双保险。- 什么是高精度地图？　　相信对于大多数人而言，地图都不是一个陌生的事物。上学时的地理课上，我们通过它曾经一遍遍的看、背、记着大洋彼岸那些风土人情。那么，上面说到的高精度地图又是何物呢？它与我们爱车上正在使用的导航地图有何区别呢？　　今天我们爱车上的地图已经由类纸质变为电子版，同时地图信息、版本更新速度更快，从而带给使用者的是更合理的导航路径，更多元的选择逻辑。不过这一切改变仅仅是量变的过程，从根本上讲，它们其实仍旧只是辅助驾驶员到达目的地的工具。　　交通信号灯、车道线、警示标志灯这些信息是自动驾驶系统做出判断的依据，正是因为电脑将要代替人脑成为决策主体，因此这对于地图的准确性或者地图精度提出了更高的要求。那么，自动驾驶汽车究竟需要什么样的地图呢？　　百年前行军打仗的将领们需要一份包含详细地形、河流甚至是植被的地图，他们脑中是孙子灌输的“知己知彼百战不殆”的兵法，只有尽可能地了解周边环境才会减少被伏击的可能性。今日，自动驾驶技术需要高精度地图的原因颇为类似，其目的也是希望尽可能多地获知周边信息，只不过今日汽车需要包含信息更多、更精确的地图。未来自动驾驶汽车需要的高精度地图需要在现有基础上，包含详细的道路坡度、曲率、车道数量、车道类型等与车道及车道线相关的数据及属性。　　根据目前从厂家获得的消息看，对于目前市面上已经出现的半自动驾驶阶段技术而言，地图精度达到5米就可满足需求，而完全自动驾驶阶段，则需要达到10至20厘米的精度。想要将现有米级精度的产品提升为厘米，需要克服众多困难，这其中既有技术问题，又有政策关系。
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语句不通/文章阅读困难高精度地图缘何被自动驾驶车所“钟爱”？
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如果有人问你，驾车出门迷路了该怎么办？在十几年前，你或许会去寻找附近的道路标识，也或者向路人寻求帮助；而在如今，你一定会拿出手机，打开其中的地图功能，依靠导航来走出困境。
的确，在我们驾车出行的时候，地图往往不是一项必备品，但却经常会在一些紧急情况，帮我们解决燃眉之急。然而，当汽车取代我们成为驾驶员时，谁又能保证它们在迷路后，不想寻求地图的帮助呢？至少从目前来看，地图已经开始被自动驾驶汽车所“钟爱”，而精度更高的地图更是逐渐成为企业部署相关技术规划时的必要条件。
高精度如何辅助自动驾驶？
步入正题之前，有必要先了解一下什么是高精度地图。
顾名思义，高精度地图相较当下日常使用的电子地图，其精度更高，但却不仅仅体现在显示的图像更为清晰，而是能够提供更加精准的坐标位置。一般来说，传统的电子地图主要用于人们日常出行，其精准度处在米级的水平，即便存在十余米的误差，也并不会给用户带来多大的影响；而高精度地图，精准度则缩小在1米范围内，甚至对于车道线、路肩等位置，其精度可以达到厘米级。
因此，依靠这一精准定位的潜力，使得高精度地图越来越受各家企业的青睐，而企业在部署自动驾驶汽车的技术规划时，也开始转变思路向其靠拢。此前长安选择与百度地图进行合作，并在后者的帮助下，完成了去年重庆到北京的自动驾驶测试；而近期，博世宣布与高德、百度、四维图新三家地图厂商合作，旨在结合自身的技术优势与高精度地图的成果，提高自动驾驶汽车的定位水平。
上海交通大学教授、汽车节能研究所所长殷承良向《新能源汽车新闻》解释，自动驾驶汽车利用摄像头、雷达等传感器来探测周围的路况，再与高精度地图中的数据进行地形匹配，就可以确定汽车所处的当前位置。
简单来说，这是与观察周围指向型路标、标志性建筑来确定位置的方法类似，但自动驾驶汽车的工作原理要复杂的多。由于高精度地图能够提供更为具体的道路信息，除了描绘周围道路的形状、人行横道、道路信息指示牌、限速标志等交通参照物，还能对每条车道的坡度、曲率、倾斜程度，以及汽车与车道线间的距离等信息进行描述，这使得自动驾驶汽车不仅能够准确地找到自己的位置，也能在行驶轨迹的规划和跟踪上进行更多细节的优化。
自动驾驶汽车的数据“反哺”
实际上，高精度地图之所以被大家所看好，并不在于其实现定位的水平如何之高，而是出于技术成本乃至未来自动驾驶汽车商业化量产的考虑。
客观地讲，要想实现车辆的精准定位，并不只一种手段。例如通过使用激光雷达、毫米波雷达等大量传感器进行道路信息的采集，再结合高精度的惯性导航技术，也完全能够实现车辆在静态及运动过程中位置的判断。“不过，这些技术的应用，对于一辆汽车来讲，成本还是太高了。”殷承良谈道，相比而言，应用高精度地图实现地形匹配，即便自动驾驶汽车搭载使用低成本传感器，也能得到较好的定位效果。
“尤其是在高速公路这类的结构化程度较好的道路上，可以很好地应对类似于SEA分级标准中L3等级的场景。”在殷承良看来，高精度地图是一种较低成本的技术路线，也是自动驾驶汽车中较为必要的技术手段。
目前，高德已经对外免费开放了高精度地图的数据，为自动驾驶汽车的开发提供技术支持；而近期百度宣布开放的自动驾驶平台中，也包含了地图这一子项目，这无疑给车企带来良好的资源条件。不过，殷承良也表示说，“虽然如此，但车企也要必须掌握地图增量在线升级的技术。”
一般来说，高精度地图会在初期将基本的地图离线数据储存在汽车内，但由于现实中经常出现修路、车道线调整等情况，使得离线地图不能完全满足自动驾驶汽车的要求，而这也就需要后者在行驶中将采集到的数据“反哺”给地图的云端。
殷承良告诉《新能源汽车新闻》，自动驾驶汽车利用摄像头、雷达等传感器采集周围的数据，通过算法以及数据模型将其规范化，以此将生成的增量信息在原来的地图上进行局部的在线重构，以使得汽车能够更加精准地实现地形的匹配。
通过这种方式，不仅能实时保证高精度地图的静态信息，还能为之加入更多的动态属性。诸如交通拥堵状况、红绿灯状态，乃至雨、雪、道路结冰等实时性的恶劣环境，也会在动态信息采集中得以反馈。
地图测绘成难点
高精度地图似乎描绘了一幅十分美好的画面，既然如此，各家企业为何不瞄准这一点加大投入开发的力度？话虽如此，但谈何容易。出于地图信息关系到国家安全，并不是任何人都有地图测绘的资格，而从事高精度地图的采集也往往需要相比传统地图更为精密的专业设备，而满足这些条件的也只有为数不多的几家地图厂商。
此外，电子地图在被使用之前，均需要进行加密，即通过加密算法，在坐标系统上加入一定量的随机偏差。而若要应用于自动驾驶汽车上时，其导航、传感器等系统也需要进行一次坐标偏转的处理，才能配合高精度地图进行定位工作。要知道，自动驾驶汽车对数据准确性、实时性的要求较高，行驶过程中系统对路况及车辆动作的决断是否会受到坐标偏转的影响，无形之中为其稳定性加了一个问号。
而这也使得浙江吉利控股集团董事长李书福在今年的“两会”上提交提案，“审慎对进行自动驾驶开发技术的企业提前、有条件地开放地图测绘资质，并进行有效监管。”希望在保证国家信息安全的前提下有条件地向部分企业开放地图测绘资质，以降低自动驾驶技术的发展壁垒。
此前驭势科技CEO吴甘沙也在接受相关媒体时表示，开放测绘资质确实是个现实的需求，而按照传统地图的测绘方式，即使数据精度有所提高，但却不是“活”的地图，虽然依靠自动驾驶汽车的数据采集可以实现道路信息的不断更新，但在国内目前的法律法规下，这种思路似乎是行不通的。
据交通部公布的数据，截至2016年，全国公路总里程达到469.63公里，而高速公路的总里程已经突破13万公里。而面对庞大的交通网络，要想保持道路信息时刻处于“新鲜”状态，仅靠地图厂商的能力来维持，还是比较困难的。
在笔者看来，自动驾驶汽车不是企业闷头苦干就能做好的产品，而是一个集大成的产物，需要结合产业链中方方面面的人来贡献力量。
传统汽车企业自不必说，而零部件供应商所掌握的传感器技术也同样是自动驾驶汽车的核心所在。与此同时，随着深度学习以及神经网络算法的逐渐成熟，从IT领域跨界而来的科技公司，也逐渐成为自动驾驶汽车阵营中的主力军。而如今，高精度地图也被各家企业所觊觎，并作为规划技术路线时的必要条件，这也使得各大地图厂商成为业内的重要角色。
正如一些报道所描绘的那样，当自动驾驶汽车实现商用、大面积普及于市场，其汽车的身份将会从私有物品转变成大家共享使用的交通工具。虽然此种说法颇受认同，但值得一提的是，这种共享的理念，不仅始于产品上路之时，更是要体现在前期的技术研发阶段。各领域企业积极共享技术成果，彼此取长补短，交叉验证技术的可行性、稳定性，才能尽快地将自动驾驶汽车推向市场。
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今日搜狐热点究竟什么才是高精度地图？
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。
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。
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今日搜狐热点12-01【交流】高精度地图是重点 快速了解百度L3事业部_百度地图吧_百度贴吧
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12-01【交流】高精度地图是重点 快速了解百度L3事业部收藏
贴吧拳王争霸赛中累计获取300场胜利,
1. 百度L3事业部是做什么的？百度把自动驾驶的分为4个阶段，L3实际上就是专门负责Level 3第三阶段的部门。L3属于高级驾驶辅助，主要目标是协助汽车厂商实现自动驾驶的智能化升级，实现一定程度的自动驾驶，比目前特斯拉的AutoPolit更进一步。2. 百度L3的核心技术是什么？Learning Map。故名思议，这两个英文单词翻译成中文就是“地图学习”，但是这个Learning的是一般的Map，是高精度地图。百度L3部门借助百度地图反馈的数据，通过车辆的行走轨迹来生成更详尽的地图路径；通过搭载在车辆上的摄像系统，自动识别记录各种的路障、交通标识、灯杆等道路设施，再经过人工的后期修改和复审，与上面提到路径轨迹共同合成高精度地图。3. 高精度地图的精度多高？高精度地图会精确到每一条车道，误差控制在20厘米之内，我们现在使用的导航地图大概精度在15-20米。4. 高精度地图什么时候会实际应用？高精度地图的部分采集工作从两年前就开始了，实际就是用的用户使用手机百度地图的返回数据。至于高精度地图什么时候能联动车辆的自动驾驶功能推向市场，这不是百度决定的，最终还是要看厂商的匹配能力和规划进度，百度扮演的更像是一个幕后工作者的角色。如果乐观点预测，到2018年可能会有相应的落地化车型推出。5. 目前百度L3有哪些产品？已经落地的产品包括CarLife、CoDriver和MapAuto。CarLife是一套车机解决方案，跟苹果CarPlay类似，实现手机和车机互联映射，最有用的功能就是把手机地图映射到车载屏幕上，目前已经有不少车型支持CarLife。CoDriver，百度推出的一款集行车记录仪和车载导航等功能的车内后视镜，核心功能是语音识别。我实际体验过这款产品，语音识别很好使，但功能无亮点，人机交互体验很差（比如地图字体过小），只是相当于把一台手机放在了车载后视镜处而已，或许它在第二代产品上有所优化。
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