高德如何实现车道级导航与红绿灯倒计时

lichengwan

2023年2月18日，媒体发布消息称，“高德地图与千寻位置共同发起“北斗出行应用创新计划”，助力国家自主高精尖科技在交通出行场景的广泛落地，目前北斗车道级定位、可支持交通事件的车道级语音播报已在试点城市落地，后续将逐步推向全国；基于北斗算力的动态红绿灯倒计时功能日服务超14亿次。高德数据显示，其调用北斗卫星日定位量已超过3000亿次。”

今天我们就来聊聊，这北斗车道级定位、动态红绿灯倒计时两个高德引以为傲的功能的实现逻辑。



1.车道级定位

车道级定位从语义上来说，是指将车辆的位置精确定位到车道级别的定位技术。也就是说对定位精度要求较高，相比于传统的全球卫星定位系统（GPS）技术，车道级定位可以提供更高的精度和更精准的定位信息。车道级定位一般是作为基础模块在自动驾驶应用层软件中存在，它能够使得自动驾驶车辆能够更加准确地感知周围环境，进行规划和控制。车道级定位需要通过传感器采集车辆周围的环境信息，并将其与高精地图进行匹配和比对，进而计算出车辆当前的位置和方向。通常采用的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性导航系统等，这些传感器可以实时采集车辆周围的地标、路标、车道线等信息，并通过配合高精度地图的数据，实现对车辆位置的更加精确的定位和判断。以上描述是定位在车端的概念，在我司内部，Localization teamleader称其为多源异构融合高精定位，顾名思义，可知多源信息来源，对高精度定位的重要性。（后续有空会详细讲讲定位这部分内容，研究定位架构这段经历也相当折磨....）这些传感器对于车辆中来说，自然没有问题，可对于手机来说，要求就过高了。那么在我们使用手机进行高德地图导航时，手机并没有接入如此多的传感器，仅仅依靠GPS（小部分手机具备RTK模组，使用高德可以调用RTK，据说华为部分手机支持，笔者没有详细考究过）的定位，在这种信息来源匮乏的状态下，高德是如何实现车道级导航定位的呢?其实高德使用了一种讨巧的手段，也可以说非常的聪明：通过放大车辆模型，缩小了肉眼可见的定位误差，从而在应用级别上实现车道级定位的效果。通过下图可以看到，在前两张图中，车身宽度占据了整个车道，而在第三张图车辆并线过程中（实际可能车辆在正常行驶，并未并线），由于此时定位置信度低，无法判定车辆处于哪个车道，所以放大车辆模型，使其占据了两个车道，而驾驶员通常也不会特意关注。


图来源于网络另外，高德还会通过用户预设的导航路径终点，作为位置判断的依据：比如当车辆在岔路口附近时，定位无法精确判断所处位置时，会倾向我们要去的目的线路上去显示。
2.动态红绿灯倒计时

因为在实际生活中经常会用到高德的动态红绿灯倒计时技术，初见令人惊喜和诧异，在停车等红灯之余不禁思考这种技术是如何实现的。同事们还为此专门探讨过，但是没有个可靠结论，最后甚至于怀疑不会是接入了官方交通灯系统吧？由此可见，这项发明的设想确实够天马行空了，致敬高德。基于上述的理由，我好奇之下去专利库查了查，发现高德于2022年5月11日公布了这项发明专利《红绿灯周期时长的挖掘方法、电子设备及计算机程序产品与流程》，里面详细阐述了实现逻辑。




    简单来说，其实还是通过大数据来计算得到：包括在该路口使用高德导航的第一辆车的启动时间和最后一辆车的通过时间等等，再将样本的数量在时间维度上拓展，依此来判断红绿灯的周期。有兴趣的同学可以在专利网上搜下来学习看看。

    这种算法的实现模式，还是从侧面反映大数据的重要性，如果使用高德地图的用户较少，那么其准确度和实时性肯定会大幅度下降。赢者通吃，马太效应在算法中也表现得淋漓尽致。

    另外值得自豪的是，北斗系统完全由我国自主研究开发和建设，具备独立自主的发展和进步能力，在日常生活中使用越来越频繁，能力足以满足国内不同地区的要求，并且具备相当的优势，比如说：定位精度高：北斗系统在全球范围内提供的定位精度高于10米，比GPS系统提供的定位精度更高；可靠性强：北斗系统拥有多颗卫星、多个基站和多个用户终端，配备高度的剩余和备用能力，使其定位服务更加可靠；定位覆盖范围：北斗系的定位覆盖范围不仅包括全球范围，还包括一些封闭空间，如矿井、城市道路等；信号传输能力强：北斗系统的卫星信号传输能力强，能够在复合地形和建筑环境中传输信号。

   



本图由AI绘制

    希望民族工业越来越强，早日迎来中华民族复兴的时刻。我的曾经一位领导在酒桌上讲“我们的工作，是为了中国汽车工业的崛起而努力”。虽然当时我只是一名应届生，做着最基础近乎于拧螺丝的工作，但这句话赋予了我工作的使命感及热情。我曾经和一些同事说起过这件事，有人调笑说“这是在喊口号，唱高调罢了，你还真信了”；是的，我信了，将自己的事业赋予使命感，难道不是一件好事吗？我们在肯定自己的过程中，能获得正向的反馈以及持续进步的动力，只要认真努力坚持，谁又能说我们的工作对中国汽车工业的发展没有任何意义呢。

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日拱一卒无有尽，功不唐捐终入海。

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车道级定位的实现依赖于高精度地图与先进的定位技术结合。高德地图结合千寻位置的北斗定位服务，通过多重定位技术融合，提高定位精度，准确识别车辆所在的车道。此外，利用高精度地图数据匹配技术，对车辆位置进行实时校准和更新，确保定位的准确性。

动态红绿灯倒计时功能则是基于北斗的高精度定位及实时交通数据技术。通过实时获取交通信号控制数据，高德地图能够准确显示前方红绿灯的剩余变灯时间，为用户提供准确的导航信息，帮助他们更好地规划行程。这一功能的实现离不开强大的数据处理能力和实时更新机制，确保用户获得的信息始终是最新的。

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车道级定位技术是高德地图结合北斗卫星导航系统实现的高精度定位服务。它通过复杂的算法和数据处理，将车辆位置精确到车道级别，为驾驶者提供更为细致、准确的导航指引。这种定位技术的实现，依赖于高精度地图数据、高效的定位算法以及先进的传感器技术。

动态红绿灯倒计时功能则是基于北斗的高精度算力，实时监测交通信号灯的转换情况，并在高德地图上为驾驶者提供准确的红绿灯倒计时，帮助驾驶者更好地掌握前方路况，有效提高通行效率。这一功能的实现离不开大数据处理、实时交通信息更新等技术支持。以上两点在提升用户体验和行车安全上有着非常重要的作用。

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关于北斗车道级定位和动态红绿灯倒计时的实现逻辑如下：

北斗车道级定位是通过采用高精度定位和大数据分析技术，借助北斗系统的精准定位信号，实现对车辆位置的精确判断。通过处理海量的地理信息数据与用户上传的实时数据相结合，精准反馈车辆所在的车道信息，从而达到车道级别的精确定位。这不仅要求硬件设备的精准接收与数据处理能力，还需强大的算法支持与系统架构设计。

动态红绿灯倒计时功能则是基于北斗算力与实时交通数据结合实现的。通过实时获取交通信号控制信息，结合车辆位置及交通流量数据，高德地图能够为用户提供精准的红绿灯倒计时信息。这需要高效的数据处理与传输技术，以及精准的定位服务。目前此功能已经为大量用户提供服务，且表现出极高的稳定性与实用性。未来随着技术的不断进步，这些功能将更加完善并广泛应用。