任務(wù)4.1

道路數(shù)據(jù)采集與高精地圖制作01學(xué)習(xí)目標(biāo)CONTENTE知識(shí)目標(biāo):掌握高精地圖的內(nèi)容組成、特點(diǎn)與功用；了解高精地圖的制作流程。02學(xué)習(xí)目標(biāo)CONTENTE能力目標(biāo):能使用高精地圖手工標(biāo)注工具完成高精地圖制作高精地圖認(rèn)知01高精地圖制作02學(xué)習(xí)內(nèi)容CONTENTE高精地圖認(rèn)知01任務(wù)4.1道路數(shù)據(jù)采集與高精地圖制作高精地圖（或稱作高精度地圖，HDMap–HighDefinitionMap）是指高精度、精細(xì)化定義的地圖，可以描述為對(duì)3D道路環(huán)境的重建，其精度需要達(dá)到分米級(jí)才能夠區(qū)分各個(gè)車道。而精細(xì)化定義，則是需要、格式化存儲(chǔ)交通場景中的各種交通要素。道路矢量元素信息（車道線位置、類型、寬度等）以及車道周邊的固定對(duì)象信息（交通信號(hào)燈、交通標(biāo)志、障礙物、路邊地標(biāo)等），形成對(duì)路網(wǎng)精確的三維表征（厘米級(jí)精度），比如路面的幾何結(jié)構(gòu)、道路標(biāo)示線的位置定義高精地圖認(rèn)知高精地圖包含眾多屬性高精地圖分為兩個(gè)層級(jí)，最底層的是靜態(tài)高精地圖，上層是動(dòng)態(tài)高精地圖。靜態(tài)高精地圖中包含了地圖圖層和定位圖層，這是現(xiàn)階段圖商重點(diǎn)在做的。

組成高精地圖認(rèn)知地圖圖層

地圖圖層中記錄的是對(duì)于道路的詳盡描述，如道路邊緣、車道邊緣和中線等大量信息，以道路模型、車道模型與對(duì)象模型表達(dá)大量道路屬性要素，并以厘米級(jí)的高精度數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)呈現(xiàn)信息。高精地圖包含眾多屬性高精地圖分為兩個(gè)層級(jí)，最底層的是靜態(tài)高精地圖，上層是動(dòng)態(tài)高精地圖。靜態(tài)高精地圖中包含了地圖圖層和定位圖層，這是現(xiàn)階段圖商重點(diǎn)在做的。

組成高精地圖認(rèn)知定位圖層定位圖層中記錄的是具備獨(dú)特性的目標(biāo)或特征，稱為Landmark，如交通標(biāo)志、地面標(biāo)志、燈桿等，記錄的內(nèi)容包括絕對(duì)坐標(biāo)、屬性、幾何輪廓等，用來和其他車輛傳感器感知結(jié)果匹配，推算車輛位置高精地圖包含眾多屬性高精地圖分為兩個(gè)層級(jí)，最底層的是靜態(tài)高精地圖，上層是動(dòng)態(tài)高精地圖。動(dòng)態(tài)高精度地圖則建立于靜態(tài)高精度地圖的基礎(chǔ)之上，它主要包括實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息，既有其他交通參與者的信息（如道路擁堵情況、施工情況、是否有交通事故、交通管制情況、天氣情況等），也有交通參與物的信息（如紅綠燈、人行橫道等）。組成高精地圖認(rèn)知特點(diǎn)高精地圖認(rèn)知特點(diǎn)高精地圖認(rèn)知車道級(jí)道路信息傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖只能提供道路級(jí)（Road）的導(dǎo)航信息。高精度地圖能夠提供車道級(jí)（Lane）的導(dǎo)航信息，這種導(dǎo)航信息能夠精確到車道的連接關(guān)系。特點(diǎn)高精地圖認(rèn)知13車道級(jí)道路信息右側(cè)綠虛線即為高精度地圖為無人車提供的虛擬車道線中心，只要提前變道到正確車道，并沿著虛擬車道線所在的車道行駛，即可順利通過路口。特點(diǎn)高精地圖認(rèn)知車道級(jí)別的道路信息能夠解決在路口轉(zhuǎn)彎時(shí)，無人車不知道需要轉(zhuǎn)多大的角度和保持多高車速的問題。道路先驗(yàn)信息高精度地圖可以為無人車提供的某些先驗(yàn)信息。包括道路曲率、航向、坡度和橫坡角。這些信息對(duì)于無人車的安全性和舒適性都至關(guān)重要。可順利通過路口。特點(diǎn)高精地圖認(rèn)知POI

（PointofInterest）在交通場景中能成為POI的東西有很多，比如：用中心點(diǎn)和多個(gè)外包絡(luò)點(diǎn)描述的交通標(biāo)志牌、地面標(biāo)志、燈桿、紅綠燈、收費(fèi)站等；用一系列連續(xù)點(diǎn)所組成的鏈狀信息描述的路沿、護(hù)欄、隧道、龍門架、橋等。特點(diǎn)高精地圖認(rèn)知應(yīng)用高精地圖認(rèn)知

環(huán)境感知輔助1）擴(kuò)大自動(dòng)駕駛車輛的感知范圍超視距感知-車載傳感器探測范圍有自己的性能邊界限制，但高精地圖可以延伸傳感器的感知范圍，提前告知車輛前方的道路信息及交通狀況信息；彌補(bǔ)車載傳感器在特殊情況條件下的感知缺陷-車載感知傳感器在復(fù)雜的路況或惡劣天氣條件下，會(huì)遇到探測死角以及感知性能下降甚至失效的情況，此時(shí)高精地圖可及時(shí)進(jìn)行環(huán)境信息補(bǔ)充，實(shí)時(shí)狀況監(jiān)測及外部信息反饋；應(yīng)用高精地圖認(rèn)知2）提供先驗(yàn)信息-節(jié)約車載傳感器的計(jì)算資源（車載傳感器相當(dāng)于無人車的眼睛，而高精地圖相當(dāng)于無人車的記憶）。高精地圖可幫助車輛提前預(yù)知前方的道路、交通、基礎(chǔ)設(shè)施等信息，幫助車載傳感器縮小檢測范圍，車載傳感器可專注于檢測感興趣區(qū)域（ROI）；這樣既提高了車載傳感器的檢測精度和速度，同時(shí)又節(jié)約了其計(jì)算資源。3）提供冗余數(shù)據(jù)-冗余保障（高精地圖可以說是無人車最穩(wěn)定的“傳感器”）當(dāng)某些傳感器數(shù)據(jù)缺失時(shí)，可以利用高精地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行推算；當(dāng)同一個(gè)數(shù)據(jù)有多個(gè)車載傳感器數(shù)據(jù)來源時(shí)，高精度地圖可以用于相互校驗(yàn)，校驗(yàn)其他傳感器的可信度，提高整個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確度。應(yīng)用高精地圖認(rèn)知高精度定位輔助-確定車輛在地圖中的位置

高精地圖對(duì)路網(wǎng)有精確的三維表征（比如路面的幾何結(jié)構(gòu)、道路標(biāo)示線的位置、周邊道路環(huán)境的點(diǎn)云模型等），應(yīng)用高精地圖認(rèn)知并存儲(chǔ)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都有地理編碼，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通過車載GPS/IMU、Lidar或攝像頭獲得的環(huán)境信息與高精地圖上的信息做對(duì)比分析，便可得到車輛在地圖上的精確位置；

路徑規(guī)劃與決策提供先驗(yàn)信息給自動(dòng)駕駛系統(tǒng)以便其做出合理的行為規(guī)劃決策，例如：前方具有低速限制、人行橫道或道路施工區(qū)域，高精地圖能讓車輛提前預(yù)知，并預(yù)先減速。應(yīng)用高精地圖認(rèn)知

百度Apollo數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)處理元素識(shí)別人工驗(yàn)證地圖發(fā)布制作流程高精地圖認(rèn)知

百度Apollo數(shù)據(jù)采集制作流程高精地圖認(rèn)知數(shù)據(jù)采集技術(shù)路線高清地圖目前有兩條路，即激光雷達(dá)掃描為主的高成本制圖方法和攝像頭為主的低成本制圖方法。高成本方式已經(jīng)被大公司普遍采用，比如HERE，TomTom，谷歌，蘋果，百度，高德，四維圖新和日本ZENRIN等等制作流程高精地圖認(rèn)知高清地圖目前有兩條路，即激光雷達(dá)掃描為主的高成本制圖方法和攝像頭為主的低成本制圖方法。采用攝像頭為主的低成本制圖方法，如美國IntelMobileye，Mapbox，Tesla，Lvl5，Mapper，Ushr，德國Atlatec，國內(nèi)的極奧，MOMENTA，寬凳科技，DeepMotion和Wayz.ai等等。制作流程高精地圖認(rèn)知制作流程高精地圖認(rèn)知數(shù)據(jù)采集模式Mobileye高精地圖眾包采集模式，主要采集路面和路標(biāo)等數(shù)據(jù)，而且上傳是匿名加密上傳到云系統(tǒng)，通過云系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)的加工整合，然后形成新的高精度地圖roadbook，通過下發(fā)給到有允許高精度地圖roadbook的車輛進(jìn)行10cm的高精度定位。制作流程高精地圖認(rèn)知眾包優(yōu)勢1、相對(duì)成本較低：與昂貴的專業(yè)的激光雷達(dá)測量車相比，成本較低，普通車輛經(jīng)過簡易改造即可執(zhí)行任務(wù)。2、數(shù)據(jù)來源非常豐富、實(shí)時(shí)性好：大量非專業(yè)采集車輛在行駛中即可即時(shí)獲取道路狀況發(fā)生的變化，這種UGC的數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式可以及時(shí)完成路況數(shù)據(jù)快速檢閱與更新的問題。3、是實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)更新的低成本和可量產(chǎn)化的方案：眾包采集具有一些非常顯著的優(yōu)勢，中國大概600多萬公里的道路數(shù)據(jù)，如果按照專業(yè)測繪的方式采集，成本與時(shí)耗都將是個(gè)天文數(shù)字。數(shù)據(jù)采集模式制作流程高精地圖認(rèn)知眾包劣勢1、傳感器數(shù)據(jù)來源和標(biāo)準(zhǔn)不一：由于各家眾包方案使用的傳感器不一樣，導(dǎo)致數(shù)據(jù)來源、精度、格式標(biāo)準(zhǔn)都不統(tǒng)一，各種傳感器采集的數(shù)據(jù)在融合時(shí)會(huì)出現(xiàn)一定難度。2、精度不夠：眾包方案產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大多是視頻數(shù)據(jù)，精度較低。圖像包含的信息量非常大且大部分為非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。3、政策門檻：對(duì)于眾包數(shù)據(jù)采集的行政許可目前是沒有的，企業(yè)性質(zhì)的大范圍的帶GPS或不帶GPS的地理數(shù)據(jù)搜集行為屬于測繪行為，這些數(shù)據(jù)需要由有甲級(jí)導(dǎo)航電子地圖資質(zhì)圖商收集處理。目前，獲得了“電子地圖甲級(jí)測繪資質(zhì)”的公司只有高德、四維圖新、易圖通、百度等14家。4、技術(shù)門檻高：眾包制圖整個(gè)過程涉及到計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，AI技術(shù)，數(shù)據(jù)融合技術(shù)等目前業(yè)界的一些尖端技術(shù)，有些技術(shù)目前還相對(duì)不成熟。數(shù)據(jù)采集模式制作流程高精地圖認(rèn)知

百度Apollo數(shù)據(jù)處理點(diǎn)云圖像處理后得到一個(gè)高精度圖像，基于圖像可以做精確的車道線識(shí)別，獲得車道線的形狀特征。但仍需要道路虛實(shí)線、黃白線、路口標(biāo)識(shí)等信息，這時(shí)候需要元素識(shí)別。制作流程高精地圖認(rèn)知

百度Apollo元素識(shí)別基于深度學(xué)習(xí)的地圖要素識(shí)別有兩個(gè)層面：制作流程高精地圖認(rèn)知是否能基于點(diǎn)云分割，從點(diǎn)云里提取特征。嘗試從點(diǎn)云中提取車道線、燈桿、紅綠燈等

百度Apollo人工驗(yàn)證這一環(huán)節(jié)由人工完成，自動(dòng)化處理的數(shù)據(jù)還不能百分百準(zhǔn)確，需要人工在進(jìn)行最后一步的確認(rèn)和完善，對(duì)于修正后的數(shù)據(jù)，需要上傳到云端，最終形成的高精度地圖也通過云平臺(tái)進(jìn)行分發(fā)。制作流程高精地圖認(rèn)知高精度地圖動(dòng)態(tài)與靜態(tài)信息并存的特性決定了后期的更新維護(hù)會(huì)占據(jù)更大的工作量。業(yè)內(nèi)已經(jīng)形成共識(shí)，相比于前期勞動(dòng)密集型的繪圖制圖工作，高精度地圖后期的維護(hù)更新才是核心競爭點(diǎn)。無人駕駛時(shí)代所需要的局部動(dòng)態(tài)地圖數(shù)據(jù)依據(jù)更新頻率可以劃分為四類：永久靜態(tài)數(shù)據(jù)（更新頻率為1個(gè)月）半永久靜態(tài)數(shù)據(jù)（頻率為1小時(shí)）半動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（頻率為1分鐘）動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（頻率為1秒）更新高精地圖認(rèn)知高精度地圖動(dòng)態(tài)與靜態(tài)信息并存的特性決定了后期的更新維護(hù)會(huì)占據(jù)更大的工作量。業(yè)內(nèi)已經(jīng)形成共識(shí)，相比于前期勞動(dòng)密集型的繪圖制圖工作，高精度地圖后期的維