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地图|作为自动驾驶的行动指南 高精地图距离产业化还有多远

_原题为 作为自动驾驶的行动指南 高精地图距离产业化还有多远
地图服务是互联网时代的刚需 。 今年8月份 ， 滴滴推出自研地图业务“滴滴地图” 。 滴滴出行联合创始人兼CTO、滴滴自动驾驶公司CEO张博表示 ， 无论是发单时的定位、推荐上车点 ， 还是发单后的智能派单、调度、路径规划和预估到达时间 ， 以及行程中的导航、安全保护、躲避拥堵等环节 ， 滴滴地图都在不断优化 。 目前该业务已在深圳、成都等十余个城市上线 。
在第九届全球地理信息开发者大会上 ， 张博也曾公开表示：“智能地图已经成为滴滴核心技术 。 ”有专家认为 ， 滴滴上线自研地图 ， 除了为出行业务服务外 ， 还瞄准了一个重要目标——高精地图 。
那么 ， 高精地图的发展现状如何？未来要如何达到标准化和定制化目标？对此 ， 科技日报采访人员采访了业内专家 。
对现实道路场景的数字化复刻
对自动驾驶来说 ， 高精地图是不可或缺的一环 。
“高精地图产品早期就是为了满足自动驾驶的需求而开发的 ， 相对于传统的电子地图而言 ， 二者最大的区别在于 ， 高精地图的服务对象是自动驾驶决策系统 ， 而传统导航地图的服务对象是用户 。 ”宽凳科技产品副总裁孙旭在接受科技日报采访人员采访时表示 。
【地图|作为自动驾驶的行动指南 高精地图距离产业化还有多远】清华大学智能网联汽车与交通研究中心办公室副主任、中国智能网联汽车创新联盟自动驾驶地图与定位工作组秘书长江昆表示 ， 在任何级别的自动驾驶方案中 ， 地图都是一个核心的模块 ， 自动驾驶等级越高 ， 地图的地位就越重要 。 传统地图是依赖于卫星定位的存在 ， 而高精地图本身就是一种定位的平台 ， 可以在自动驾驶这个领域里主动提供定位信息 。
“高精地图可以说是现实道路场景的数字化复刻 ， 精细、精准地表达了道路及其附属设施等各类要素的位置、形状和语义信息 ， 在导航属性方面表现为车道级的规划引导 。 ”孙旭说 ， 例如在北京东五环的几座立交桥的高精地图中 ， 可以看到整个道路的形态 ， 包括道路上的每一条车道线 ， 甚至每个车道线的起始和终止点都被准确地表达出来了 。
据孙旭介绍 ， 基于对现实世界的真实和精准表达 ， 高精地图可以为自动驾驶决策系统提供自车周边的丰富道路场景信息 ， 是自动驾驶车辆通过传感器获取信息的有效补充 。 高精地图信息和车身传感器信息的融合 ， 能够实现更高精度和鲁棒性（控制系统保持性能稳定的能力）的自车定位功能 ， 为自动驾驶的决策提供全方位的信息 ， 辅助自动驾驶决策的实现 。
“高精地图有着丰富的应用场景 ， 为公共道路、港口、停车场等场景的L3、L4级别自动驾驶提供了不可或缺的底层数据支持 。 ”孙旭说 。
同时 ， 在智慧交通领域的城市交通规划及管理、道路执法、公路资产巡检和管理、道路养护、道路清洁、智慧公交等多领域 ， 高精地图也为产业智能化和精细化管理的升级提供了重要基础 。
“随着高精地图在自动驾驶、智慧交通和生活服务等各个领域的广泛应用 ， 更高精确度和丰富度的地图产品也逐渐成为了产业升级的必备 ， 在国家新基建的大环境下 ， 高精地图一定会逐步替换掉现有传统地图 ， 最终作为产业链的重要一环促进自动驾驶和智慧交通的产业升级 。 ”孙旭说 。
地图数据质量是影响自动驾驶的关键
高精地图是连接人、车、路等各种交通参与者的纽带 ， 车企、地图厂商、互联网企业、芯片厂商等围绕高精地图开展了各种各样的合作 ， 共同推进高精地图发展 。 与此同时 ， 正在一路高歌猛进的自动驾驶技术 ， 对高精地图演进也提出了新的需求 。
“自动驾驶当前的需求首先体现在对地图要素的丰富度要求上 ， 比如从相对简单的高速场景过渡到复杂度较高的城市场景 ， 城市场景道路路口通行规则复杂 ， 各类道路设施以及各种路口通行规则都需要在高精地图中完整准确地表达 ， 这对高精地图的数据规格、数据标准定义以及地图测量的自动化程度等都提出了更高的要求 。 ”孙旭说 ， 作为自动驾驶车辆重要的辅助行驶信息来源 ， 高精地图的数据质量会直接影响自车定位精度 ， 进而影响到自动驾驶功能的开启和关闭 。
据介绍 ， 高精地图的数据质量主要体现为地图的精度以及地图更新的时效性 。 假如一张高精地图的数据无法保证实时更新 ， 那么因信息滞后而带来的安全风险会持续升高 。
理想汽车自动驾驶总经理郎咸朋曾在接受媒体采访时表示：“L4级自动驾驶对地图实时更新的频率要求 ， 最低的限度是以天为单位 ， 一些重要的信息甚至需要以小时为单位 。 ”
要做到数据及时更新 ， 大量的实时动态信息必不可少 。 高精地图需要庞大的道路交通数据来支撑 ， 数据采集能力的关键性不言而喻 。
据了解 ， 高精地图的数据采集方式主要分为两种 ， 即专业采集和众包采集 。
专业采集依赖于专业采集设备和专业采集人员 ， 采集时需要包含的数据涵盖道路网络数据、车道网络数据、道路交通设施数据、安全辅助数据等信息 。 在完成集中式数据采集后 ， 还要经历数据融合、数据处理、发布、交付等诸多环节 。


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