高精地图——自动驾驶先验数据提供者

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高精地图一般用在L2及以上的自动驾驶功能中，最普遍体现在NOP功能。虽然在2022年各厂商都喊出了“重感知，轻地图”的口号，但作为先验数据的提供者，目前高精地图在自动驾驶中的地位仍然不可或缺。

1.高精地图地图是什么

高精地图也称为高清地图，是一种具有高精度定位和地图信息的数字地图。它不仅能够提供基本的道路网络和地理信息，还包含更详细、更精确的道路几何、连接关系（link）、车道线、车道中心线、红绿灯、交通标志、限速标识、建筑物、地形等信息。高精地图的精度通常可以达到厘米级别，比普通地图的精度高很多。


目前，全球范围内提供高精度地图数据的公司有很多，业内简称图商，以下是列举几个：

TomTom：荷兰公司TomTom是一家专业的数字地图和位置技术供应商，其提供的高精度地图数据集覆盖全球范围。）HERE：其提供的高精地图数据覆盖全球200多个国家和地区。Baidu Map：不用说了，Apollo+baidu map，懂的都懂。MapmyIndia：看名字就知道是印度图商，和本土TATA汽车合作。AMAP：高德地图是我自己做项目接触过的图商，了解的相对较多，后续会重点提及。

除了以上公司之外，还有谷歌地图、NavInfo等公司提供高精度地图数据，基本上也都差不多。

2.高精地图与自动驾驶

高精地图在系统架构中，处于数据提供者的地位，为自动驾驶车辆提供了先验的、高精度的地图数据；帮助车辆提高感知距离与精度，以及进行语义定位以及规划路径。不同于Camera、Lidar等传感器，高精地图能看得更远，有利于提前做出规划；提供的数据能够用来与其他传感器进行校验，能够提高功能安全等。
对感知的影响：传感器的性能会受到自身能力以及环境影响。摄像机、激光雷达、雷达探测物体的能力，在超过一定距离后都会受到限制。在恶劣的天气条件下或在夜间，传感器识别障碍物的能力可能会受到进一步限制。即使传感器尚未探测到匝道，高精地图也可以将匝道的位置信息提供给下游模块，提前给出信息进行规划。
对定位的影响：语义定位算法中会用到地图的先验信息，与传感器当前识别到的信息相对比，以确定当前的位置。数据匹配过程是可能需要预处理、坐标转换、数据融合的复杂过程。
对预测的影响：来帮助预测模块预测道路上其他车辆将来的位置，比如常用的Lanesequence算法。
对规划的影响：高精地图可帮助车辆找到合适的行车空间，还可以帮助规划器确定不同的路线选择，另外比如提前规划变道以及依托车道中心线位置进行LCC控制等。
3.高精地图如何绘制

        在我国，地图采集属于国家机密事项，因此并非所有人都有资格进行地图测绘。采集地图必须经过国家测绘部门或安全部门的审批，并且测绘数据需要进行加密，以确保敏感数据不会被泄露。曾经有幸在一家有制图资质的公司效力，见识过很多地图规格要求文档与绘图方法，深感地图绘制的繁琐，以及衍生出的鲜度问题，这也决定了大多图商目前采用的众包模式。

高精地图的制作通常需要综合多种技术，包括人工解译、卫星遥感、激光雷达测绘、摄影测量、惯性导航和全球卫星定位系统（GPS）等技术。  简单来说，就是你看到一辆装满传感器及天线的采集车在道路上行驶，收集高精数据，待装满数据后相关人员再进行人工处理。
一台采集车成本极高，动辄百万，所以除了以上方法，众包也是一种常见的高精地图制作方式；众包是指通过互联网平台将大量的人力资源、时间和智力资源聚集起来，协同完成大规模的任务。在高精地图制作中，众包通常被用于收集和更新地图数据。



通过手机APP或者网页等平台，用户或车辆可以上传他们拍摄的道路、建筑、交通标识等图片或者视频，再通过计算机算法和人工审核，将这些数据加入到地图数据库中，从而不断更新和完善地图数据。这些用户上传的数据可以提供实时的、高质量的地理信息，帮助地图提供商更好地反映城市变化和出行需求，进一步提高高精地图的精度和实用性。
4.高精地图格式
最主流的通用格式规范包括NDS（Navigation Data Standard）和OpenDRIVE两种。
NDS是一种用于描述车辆导航信息的通用格式规范，可以包括路网、车道、车速限制和交通标志等信息。
OpenDRIVE是目前国际上较通用的一种格式规范，由一家德国公司制定，是一种用于描述道路拓扑信息的通用格式规范，可以描述车道线、曲率、坡度、交通标志和交通灯等信息。Reference Line在OpenDRIVE 规 范 中 非常重要, 基于Reference Line，向左表示ID向左递增，向右表示ID向右递减，它是格式规范的标准之一。据我所知BAIDU和AMAP应该都是OpenDRIVE格式的数据，但是百度应该做了一些改进。
5.高精地图痛点

高精地图也存在很多一些问题。首先是高精地图的更新速度较慢，新建道路、道路改造等信息更新不及时，也就是我们说的鲜度问题。其次，高精地图的覆盖范围有限，部分地区尚未实现高精地图的覆盖，影响了自动驾驶汽车的精确导航。此外，高精地图高昂的成本与客户的隐私保护等方面的问题也令主机厂挠头，这也是行业一直想要甩掉高精地图的原因。

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我坚信最好的学习就是输出。