項目三智能網聯汽車高精度定位與導航系統前言隨著自動駕駛各領域技術的快速發展，自動駕駛的功能正快速走進我們的生活日常，并逐步影響著我們的駕駛習慣。人們在體驗自動駕駛帶來的舒適和便利體驗的同時，對安全問題一直持續關注。自動駕駛功能的不斷升級，高精度定位與導航系統的價值得到了廣泛的認可，作為自動駕駛不可或缺的信息源。認知高精地圖Annualworksummary1導入地圖是地理信息空間的載體，它是將客觀現實世界中的空間特征以一定的數學法則（即模式化）,符號化、抽象化，將空間特征表示為形象符號模型或者稱為圖形數學模型。目錄01教學目標02教學內容03課后練習教學目標0103能闡述高精地圖采集與生成。01能說出高精地圖概念。02能描述高精地圖特點。01通過學習我國高精度圖的發展，引導學生了解我國的基本國情，樹立政治意識和大局意識。02通過學習高精地圖，激發學生的民族自豪感和時代精神，增強國家的核心競爭力，實現可持續發展。知識目標素質目標04能說明其他形式高精地圖。05能描述高精地圖應用前景。教學內容02一、高精地圖概念

高精地圖可以分為狹義高精度地圖和廣義高精度地圖。狹義高精度地圖是由傳統圖形商定義的精度更高、內容更詳細的地圖。例如，定義更詳細信息（如車道和交通標志）的地圖。廣義的高精度地圖直接為我們構建了一個真實的三維世界。除了絕對位置的形狀信息和拓撲關系外，還包括點云、語義和特征等屬性。高精度地圖是指絕對精度和相對精度均在亞米級的高分辨率、高豐度要素的電子地圖，也稱為三維高精度地圖，簡稱HDMap或HADMap，一般指靜態的高精度路網信息。動態高精度地圖是指包含了道路網上的動態變化信息要素的高精度地圖，比如路口紅綠燈狀態、道路動態通行指標、路網變化情況等，簡稱LiveHDMap。高清地圖二、高精地圖特點

1.為了實現車道級導航、路徑規劃功能，需要在原始地圖數據中抽象道路結構，形成由頂點組成的拓撲圖形結構，同時為了優化數據的存儲，需要將道路用連續的曲線段來表示。

2.除道路參考線外，高精度地圖還應描述道路的連通性。比如路口中沒有車道線的部分，需要將所有可能的行駛路徑抽象成道路參考線，在高精度地圖數據庫中體現。

3.除了記錄道路參考線、車道邊緣（標線）和停車線外，高精度地圖數據庫還需要記錄無車道道路的拓撲結構，且除車道的幾何特性外，道路模型還包括車道數、道路坡度、功能屬性等。二、高精地圖特點

4.對象模型記錄道路和車道行駛空間范圍邊界區域的元素，模型屬性包括對象的位置、形狀和屬性值。這些地圖元素包括路牙、護欄、互通式立交橋、隧道、龍門架、交通標志、可變信息標志、輪廓標志、收費站、電線桿、交通燈、墻壁、箭頭、文字、符號、警告區、分流區等。高精度地圖與普通電子地圖的對比如圖普通電子地圖高精度地圖精度一般電子地圖精度在在10米左右，商用GPS精度為5米高精度地圖的精度在厘米級別（Google、Here等高精度地圖精度在10～20厘米級別）數據維度傳統電子地圖數據只記錄道路級別的數據高精度地圖不僅增加了車道屬性相關數據，還能夠明確區分車道線類型、路邊地標等細節作用及功能傳統地圖起的是輔助駕駛的導航功能，本質上與傳統經驗化的紙質地圖是類似的高精度地圖通過“高精度+高動態+多維度”數據，起的是為自動駕駛提供自變量和目標函數的功能。高精地圖相比傳統地圖有更高的重要性使用對象普通的導航電子地圖是面向駕駛員，供駕駛員使用的地圖數據高精度地圖是面向機器的供自動駕駛汽車使用的地圖數據數據的實時性數據的實時性要求較低高精度地圖對數據的實時性要求更高二、高精地圖特點

對于自動駕駛系統，導航系統需要提供更高精度的路徑，引導車輛達到目的地，需要將環境中盡可能豐富的信息提供給自動駕駛系統。作為存儲靜態、準靜態交通信息的數據庫，為了滿足自動駕駛系統的導航、路徑規劃要求，高精度地圖需要提供更精細、精確的交通信息。高精度地圖在自動駕駛中，不僅可以用于導航、路徑規劃，還可以為環境感知和理解提供先驗知識，輔助車載傳感器實現高精度定位。高精度地圖被普遍認為是L3級及以上自動駕駛不可缺少的關鍵技術。

動態交通信息的更新需要實時反映在地圖上，以確保智能網聯汽車駕駛的安全，實現實時高精度地圖在技術存在諸多難點，大量信息安全、信息完整、數據更新、高速傳輸等問題需要解決。但是隨著智能網聯汽車的廣泛應用、車聯網技術的發展，更豐富的動態交通信息分享可以使汽車更智能。三、高精地圖采集與生成

傳統電子地圖主要依靠衛星圖片產生，然后由GPS、北斗衛星等定位，這種方法可以達到米級精度。高精地圖需要達到厘米級精度，僅靠衛星與GPS是不夠的。為了確保數據生產的安全性和準確性，高精度地圖有嚴格規范的生產流程：

高精度地圖與傳統地圖相比，具有不同的采集原理和數據存儲結構。傳統地圖依賴于拓撲結構和傳統的數據庫，將各種元素作為對象堆放在地圖上，將道路存儲為路徑。高精度地圖，為了提高存儲效率和機器可讀性，地圖在存儲時分為矢量層和對象層。高精度地圖與傳統地圖相比，具有不同的采集原理和數據存儲結構，如圖3-1-1所示。三、高精地圖采集與生成三、高精地圖采集與生成

在高精度地圖生產過程中，通過提取車輛上傳感器采集的原始數據，獲取高精度地圖特征值，構成特征地圖；在此基礎上，進一步提取、處理和標注矢量圖形，包括道路網絡信息、道路屬性信息、道路幾何信息和道路上主要標志的抽象信息，如圖3-1-2所示。三、高精地圖采集與生成01高精度地圖模型

⑴道路模型

為了實現和提高路徑規劃功能，需要將現實世界的道路結構進行抽象，形成以頂點與邊組成的拓撲圖形結構，圖中的邊以弧形線段表示，線段中由一系列順序的點表示線的基本形狀走勢。在道路拓撲模型中除了要標示出道路走勢，還要描述道路的連通關系，這種連通關系是通過頂點確定。道路模型除了圖形屬性還包括車道數量、道路等級、功能屬性等。三、高精地圖采集與生成01高精度地圖模型

(2)車道模型車道模型記錄了車道的行駛參考線及車道的邊線（標線）及停止線等。車道模型還記錄了車道與道路拓撲的關系。

(3)對象模型

對象模型是記錄道路和車道行車空間范圍邊界區域內要素的，模型屬性包括對象的位置、形狀及屬性值。這些地圖要素包括路牙、護欄、立交、隧道、龍門架、交通標牌、可變信息標牌、輪廓標、收費站/桿、交通燈、墻面、箭頭、文本、符號、警示區、導流區等。對象模型中的數據通常用于輔助環境感知，并輔助于高精度定位。三、高精地圖采集與生成02高精度地圖的采集方法

首先，根據用戶應用的需要對地圖產品進行規劃，制定生產規劃；然后，數據信息采集部門開始收集數據信息和后處理；接著，對收集的數據進行處理編輯繪制地圖；最后，對數據進行轉換編譯，生成矢量母庫，完成生產環節，進入發布環節。三、高精地圖采集與生成02高精度地圖的采集方法

（1）實地采集

實地采集是制作高精度地圖的第一步，主要通過采集車的現場采集來完成。采集的核心設備是激光雷達、高精度差分-慣導-衛星定位系統，它通過激光反射形成點云，完成對環境中各種物體的采集，并通過高精度定位系統記錄行駛軌跡和環境中物體的高精度位置信息，如圖。三、高精地圖采集與生成02高精度地圖的采集方法

此圖為百度公司的一輛高精度地圖采集車。該采集車搭載了激光雷達、攝像頭、差分衛星定位系統和慣性導航系統等核心設備，可以精確識別交通標志、地面標志、車道線、橋梁、燈柱和護欄等。專業采集車采集的數據包括高精度軌跡、圖像、激光點云數據。其中，軌跡包括了精度、緯度、海拔、航向、傾角、俯仰角及速度信息。三、高精地圖采集與生成02高精度地圖的采集方法

在數據采集過程中，高精度地圖采集車會以60~80km/h的速度在道路上平穩行駛，同時采集員需要實時監控副駕駛位置的采集系統和設備的工作狀態，并且根據天氣和環境狀況選擇不同的攝像頭參數。由于專業采集設備較昂貴，每輛采集車需要的設備成本甚至多達數百萬元，出于成本考慮，專業的采集設備不能無限制的擴張。面對日益增長的市場需求及全區域覆蓋的要求，現在大多數企業采用相互合作的方式完成。三、高精地圖采集與生成02高精度地圖的采集方法

（2）信息處理采集的數據成果進入內業處理流程，數據處理利用人工智能技術自動提取和擬合，減少人工操作，加快了數據生產并節省了人力成本。在自動融合和識別環節，將采集到的每秒10幀左右的圖像數據信息自動融合，簡單來講就是將圖像、點云、GPS等數據疊加到一起。三、高精地圖采集與生成02高精度地圖的采集方法

（2）信息處理

然后進行車道線、信號燈、人行橫道、交通標識牌、路桿等道路元素的分類與提取（如圖3-1-5所示），另外，在采集過程中同一條道路上雙向采集之后采集到的重復數據也會在這個環節自動進行整合，刪除重復內容。這一步，相當于是視頻剪輯中的粗剪，只不過是自動完成的。三、高精地圖采集與生成02高精度地圖的采集方法

（2）信息處理

信息處理的過程包括人工處理、深度學習的感知算法（圖像識別）等。采集的設備越精密，采集的數據越完整，就可以降低算法所需的不確定性。收集到的數據越不完整，就需要更多的算法來補償數據缺陷，也可能會產生更大的誤差，如圖3-1-6所示。三、高精地圖采集與生成02高精度地圖的采集方法

（2）信息處理

由于自動化處理階段無法達到100%精準，所以還需要利用人工智能技術和專業人員對數據進一步處理，該過程主要包括地圖矢量化、編輯、檢查核對、確認生效等工作。這一步，相當于視頻制作中的精剪、輸出成片階段。圖3-1-7為高精度地圖的矢量化過程示意圖。三、高精地圖采集與生成02高精度地圖的采集方法

（3）分發平臺完成對數據的交互編輯后，要對數據進行轉換編譯，生成矢量母庫，通過自動化測試后，完成高精度地圖的生產環節，最后，通過不同平臺進行地圖的發布。（4）后續更新因為道路的整改工作會經常發生，包括突發性路況。后續地圖更新也可以采取眾包方式或與政府實時交通處理部門合作來解決。四、其他形式高精地圖01眾包數據構建高精度地圖

使用安裝了成本相對低廉的車載傳感器的智能網聯汽車收集路況與道路特征，然后通過深度學習和圖像識別算法將其轉換為結構化數據，生成高精度地圖眾包信息。

數據來源于用戶，而且服務于用戶，不僅可以向此類車輛提供高精度地圖、還可以提供高精度定位服務。四、其他形式高精地圖01眾包數據構建高精度地圖

國內外的汽車廠商也積極采用眾包采集方式為各自品牌的汽車提供相關服務。Mobileye與上汽集團、四維圖新合作推出的REM（RoadExperienceManagement）計劃，是通過車輛攝像頭以眾包的方式上傳道路數據，制作高精度地圖。四、其他形式高精地圖01眾包數據構建高精度地圖

同樣，車輛可以通過攝像頭捕捉到的道路標識以及地圖數據，實現高精度定位。圖3-1-8為眾包采集的道路場景示意圖。四、其他形式高精地圖02實時定位與地圖構建

實時定位與地圖構建（SLAM）是一種在機器人領域廣泛使用的地圖構建與定位技術。可以使用激光、視覺、紅外等傳感器，在機器人移動過程中獲取傳感器檢測的環境特征，進一步識別行駛過程不同時刻環境特征中類似的部分，將檢測到的環境信息進行拼接，對行駛過的環境進行基于當前傳感器信息的完整描述，即高精度地圖構建。四、其他形式高精地圖02實時定位與地圖構建

在汽車領域，可以用于SLAM構建高精度地圖的傳感器主要有視覺傳感器和激光雷達，這些傳感器的共同特點是能夠獲取足夠豐富的環境信息，尤其是環境中物體的輪廓點云，可以滿足運動過程中兩個連續時刻采集的環境信息中，有足夠豐富的特征去匹配和拼接。五、高精地圖應用前景

高精度地圖數據中提供道路甚至車道的曲率值，當車輛轉彎時可以根據曲率進行提前減速，控制傳感器甚至大燈轉向輔助。高精度地圖也提供隧道等詳細信息，車輛在進入前可以提前開啟大燈或調整傳感器感光參數。高精度地圖提供了坡度，能夠輔助車輛控制油門節省能源。高精度地圖提供了各種交通標志和提示信息標牌的精確位置及形狀能夠輔助車輛進行高精度定位。高精度地圖的限速信息精確到車道，能夠為車輛提供精準的限速信息，智能網聯汽車用以精準控制執行器操作其應用。五、高精地圖應用前景01輔助高精度定位

高精度地圖中包含了豐富的對象數據，車輛通過傳感器對道路周邊進行感知，識別并提取出道路周邊的對象并與地圖中要素對象進行匹配，再通過GPS粗定位信息進行融合可以實現車輛位置信息的精準定位。五、高精地圖應用前景02輔助環境感知

與視覺、雷達等傳統環境感知傳感器相比，在靜態物體檢測方面，高精度地圖不受環境、障礙物等的干擾，當道路環境被其他物體遮擋或者超出了傳感器感知范圍時，高精度地圖能夠輔助車輛對行進方向環境完成超視距感知。此外，智能網聯汽車感知重構周圍三維場景時，可以利用高精度地圖作為先驗知識減少數據處理時的搜索范圍。智能網聯汽車可以根據當前位置在高精度地圖中快速檢索出周邊的車道標線、地面箭頭、文字以及路邊護欄、路牙、標識標牌等信息，同時通過各類傳感器的實際探測比對，最終得到準確的固定環境感知。五、高精地圖應用前景03輔助動態路徑規劃

車輛在擁有高精度定位功能前提下，在無外部環境干擾的情況下可以根據高精地圖的車道參考線規劃出一條靜態路徑，指引車輛前進到達目的地。但由于現實中道路環境存在各種干擾情況，包括其他車輛、行人等，因此車輛需要更復雜的傳感器進行感知決策，以決定行進中是否需要換道，進而觸發重新進行路徑規劃。高精度地圖提供車道中心線，以及車道中心線連通關系，智能網聯汽車可以在這個數據基礎上結合當前位置及前進方向進行有限范圍（如10km范圍內）準實時的車道級路徑規劃，規劃結果用于輔助決策單元生成控制指令。以上過程在車輛行駛過程中反復被觸發調用，其中需要依賴的核心數據就是高精度地圖的車道級幾何和拓撲關系。五、高精地圖應用前景04與V2X協同合作

在V2X環境中，V2X系統與高精度地圖分工合作，通過路側基礎設施（信號燈，標識牌等RSU）與車輛進行通訊，車輛能夠直接獲取道路基礎環境信息及其變化情況，并能夠利用基礎設施進行高精度定位。高精度地圖用于車道規劃和對于能發射信號的基礎設施的感知，如路肩，隔離帶等。高精度地圖云中心可以通過與基礎設施中的道路邊緣計算網格進行通訊，實現信息的收集與分發。六、高精度地圖在國內的發展

目前國內高精地圖行業呈現三足鼎立格局——百度地圖、高德、四維圖新。

六、高精度地圖在國內的發展高德地圖成立于2001年，是一家總部位于中國的導航電子地圖內容和位置服務解決方案提供商，具備國家甲級導航電子地圖測繪和甲級航空攝影的“雙甲”資質，其優質的電子地圖數據庫是公司的核心競爭力。2016年高德地圖開始在高精度地圖上布局。目前該公司已經實現覆蓋中國超過30萬公里的高速及城快公路的高精度數據采集，實現絕對精度50厘米，相對精度10厘米，在采集里程和數據精度方面處于行業領先地位。

高德地圖公布了高德的高精度地圖技術路線圖，三步走加速自動駕駛的商業化進程。高德為自動駕駛提供的高精度地圖解決方案是一個完整體系，包括了地圖及定位系統、云服務、車輛控制系統、車載硬件甚至車載信息娛樂系統之間的多向交互。從技術發展上看，高德的高精度地圖技術發展將經歷三個階段：六、高精度地圖在國內的發展第一階段的關鍵詞是高精數據，其核心是建立能夠滿足商業化需求，實現高精度地圖數據采集和更新的流水線。第二階段的關鍵詞是融合定位，