高精度地圖作為未來智能汽車中必不可少的資源構件，在自動駕駛系統(tǒng)中發(fā)揮著非常重要的作用。

和普通的電子導航地圖相比，除了面向人類駕駛員，高精度地圖更加重要的使用者其實是車輛的自動駕駛系統(tǒng)。

通俗來講，高精度地圖是比普通電子導航地圖精度更高、數(shù)據(jù)覆蓋度更廣的地圖。

精度更高，顧名思義，是指地圖與實際道路環(huán)境之間的空間尺寸誤差可以達到分米級甚至厘米級。數(shù)據(jù)覆蓋度更廣，則是體現(xiàn)在地圖數(shù)據(jù)包含了更加豐富的語義。普通導航地圖只記錄道路級別的數(shù)據(jù)，例如道路等級、幾何形狀、坡度、曲率、方向等，而高精度地圖在此基礎上增加了車道線類型、寬度等屬性，更有諸如護欄、交通標志牌、信號燈狀態(tài)等詳細信息。提高數(shù)據(jù)覆蓋度可以有效地提升車輛自動駕駛功能的ODD，從而大幅提升自動駕駛系統(tǒng)的可用性和終端用戶體驗。

然而，交通環(huán)境無論從時間和空間上來說都是瞬息萬變的。

車輛的自動駕駛系統(tǒng)想要時刻匹配最準確的地圖數(shù)據(jù)是一項非常復雜的工程問題。

舉例來說，道路臨時加設護欄進行封閉施工，會造成部分區(qū)域無法正常通行，甚至車道線改畫，這對于預裝在車輛自動駕駛系統(tǒng)中的高精度地圖來說是無法及時變更的，這就會產(chǎn)生一些不必要的交通擁堵，大大降低了交通效率和通行體驗。

又比如，在實際道路上，常會發(fā)生由于交通信號燈故障而需要設立臨時信號燈的情況，這種位置、形態(tài)隨機性都很大的信號燈也會造成自動駕駛系統(tǒng)的誤識別或不識別。

如何保證提供最實時最準確的地圖信息，為自動駕駛系統(tǒng)服務，彌補感知瓶頸，已經(jīng)成為困擾高精地圖產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要難題。

高精地圖的精益化管理

解決高精地圖實時更新的問題，我們需要從高精地圖的制作方式談起。

高精度地圖的制作流程主要由原始數(shù)據(jù)采集和編譯制作兩個部分組成，嚴重制約高精地圖生產(chǎn)效率的是高成本、低效率數(shù)據(jù)采集過程。

數(shù)據(jù)采集是一項龐大的任務，需要投入大量的采集車收集用于高精度地圖制作的原始數(shù)據(jù)。目前高精度地圖主流的采集設備是激光雷達、攝像頭、IMU慣導、GNSS衛(wèi)星定位模塊等設備的組合。這樣的測繪方式，分米級地圖的測繪效率約為每天每車 500 公里左右，一輛車一天的測繪成本高達6000元以上，而厘米級地圖的測繪效率約為每天每車 100 公里道路，單日單車測繪成本萬元以上。

從圖片上可以看出，高精度地圖包含的海量數(shù)據(jù)足以深度還原我們的真實道路交通環(huán)境。為了滿足自動駕駛系統(tǒng)的需求，高精地圖需要提供高頻持續(xù)、全局連續(xù)的地圖數(shù)據(jù)服務。然而以秒級頻率去更新如此龐大的地圖數(shù)據(jù)庫，資金投入無法預估，并且對車端地圖存儲器的性能和數(shù)據(jù)傳輸通道也會提出超高的要求，這顯然是不現(xiàn)實且不合理的。

為了能夠更加精益化的進行地圖數(shù)據(jù)更新管理，我們將高精地圖數(shù)據(jù)進行了歸類劃分，按照不同數(shù)據(jù)的不同特性，采用針對性的管理和更新手段。

高精度地圖信息數(shù)據(jù)可以粗略分為靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)兩類。

數(shù)據(jù)庫可以從架構上分為四層，第一層是傳統(tǒng)的靜態(tài)數(shù)據(jù)，即基礎道路路網(wǎng)和周圍建筑，如道路和車道;第二層是準靜態(tài)數(shù)據(jù)，包括地面標線、標志標牌和護欄信息等交通基礎設施；第三層是動態(tài)數(shù)據(jù)，即交通狀態(tài)信息，例如交通擁堵情況、路面濕滑或遺撒物情況等動態(tài)路況；第四層是實時數(shù)據(jù)，主要是指道路路段內的車輛、行人的動態(tài)信息、信號燈狀態(tài)以及車輛位置等實時變化的交通信息。

從時效性角度來講，道路路網(wǎng)、建筑、車道線等靜態(tài)數(shù)據(jù)一般按照季度更新即可滿足要求，諸如標志標牌、護欄信息等準靜態(tài)數(shù)據(jù)需要按照天級更新，動態(tài)交通狀態(tài)如交通擁堵情況及施工阻斷等信息需要以分鐘級頻率進行更新，而行駛中的車輛位置、行人、信號燈等實時數(shù)據(jù)則必須達到秒級更新。

依照不同的更新策略，可以最大程度上減輕圖商對高精地圖原始數(shù)據(jù)采集、編譯制作、上傳下發(fā)的負擔。

高精地圖的“保鮮”方案

高精地圖的專業(yè)測繪和采集成本是相關高的，雖可解決首次安全通過問題，但無法解決實時變更發(fā)現(xiàn)問題。目前行業(yè)探索的環(huán)境變更發(fā)現(xiàn)和實時動態(tài)數(shù)據(jù)更新方案主要有兩種：

1、眾包地圖采集（Crowdsourced data）

利用行駛在公開道路上的裝有感知傳感器的海量私家車，讓這些車輛在行駛過程中將GPS定位數(shù)據(jù)、行駛軌跡、行駛路線以及收集到的攝像頭和雷達等數(shù)據(jù)上傳到云端，同時自動駕駛車輛在識別到實際道路環(huán)境與高精地圖信息存在差異時，也會向地圖平臺上傳相關信息，地圖平臺會將這些反饋來的原始數(shù)據(jù)進行編譯、融合處理之后，及時更新的行車地圖。車輛一邊從云端下載更新的地圖數(shù)據(jù)，一邊將本車新識別道路數(shù)據(jù)共享上傳。

然而眾包采集這種自由測繪的行為在國內是不符合法律法規(guī)要求的，其次是數(shù)據(jù)質量和安全性也得不到充分的保證。

根據(jù)國家法規(guī)規(guī)定，測繪資質是測繪專業(yè)必須具備的資質，資質等級為甲、乙兩級。2021年6月7日，國家自然資源部辦公廳發(fā)布了修訂后的《測繪資質管理辦法》和《測繪資質分類分級標準》，標準分為通用標準和專業(yè)標準兩部分。通用標準主要針對測繪行為的保密性和測繪單位的管理水平進行了要求，專業(yè)標準則是劃分了十個領域，如海洋測繪、工程測量、導航地圖測量等領域。標準規(guī)定凡申請測繪資質的單位，須同時達到通用標準和所申請專業(yè)類別的專業(yè)標準要求，并且取得乙級測繪資質的測繪單位應在專業(yè)標準規(guī)定的作業(yè)限制范圍內從事測繪活動,甲級測繪資質則無作業(yè)范圍限制。需要注意的是，在中國做地圖采集和發(fā)布，需要獲得電子導航地圖制作甲級測繪資質。同時，法規(guī)對參與測繪的技術人員和測繪設備也都有非常嚴格的審核要求。

除了法規(guī)問題以外，眾包更新方案在實際運行效果上也存在一定的弊端和瓶頸。

眾包地圖是解決專業(yè)測繪成本問題、提高生產(chǎn)效率的一個思路，但保證地圖采集質量的可靠性、一致性，并在海量眾包數(shù)據(jù)中快速提煉生產(chǎn)高精地圖以滿足實時性要求，仍是一個難題。眾包采集一般需要在一定周期內，在相同車道有多次重訪，才能確認該路段變更數(shù)據(jù)的可信度。由于具備地圖眾包采集能力的車輛分布的不均勻性，導致眾包更新方式的新鮮度隨機性較大，對于車流量較小的區(qū)域，甚至無法提供地圖更新服務，更無從保證實時秒級更新。

2、依靠V2X技術的地圖更新方案

近年來，隨著V2X技術的出現(xiàn)，一些高精地圖廠商在與V2X廠商合作的過程中發(fā)現(xiàn)，不僅是V2X技術需要依賴高精度地圖來實現(xiàn)功能，同時，V2X的規(guī)?；瘧靡部梢苑床父呔貓D產(chǎn)業(yè)。

依靠安裝在智慧道路兩側的傳感器如攝像頭、雷達等，持續(xù)觀測并實時發(fā)現(xiàn)覆蓋區(qū)域道路變化，將更新數(shù)據(jù)與既有數(shù)據(jù)進行融合后，實時地圖信息的更新。

采用V2X技術更新高精地圖的流程可以簡單分成幾個步驟：

(1)攝像頭和雷達采集實時路況的結構化數(shù)據(jù)，并通過以太網(wǎng)傳輸給路側邊緣計算設備MEC；

(2)MEC進行地圖數(shù)據(jù)融合、比較，生成地圖局部變更數(shù)據(jù)；

(3)由V2X路側終端將地圖局部變更數(shù)據(jù)通過V2X數(shù)據(jù)通路向路段內車輛進行廣播；

(4)自動駕駛車輛V2X終端接收到地圖局部變更數(shù)據(jù)，并將該數(shù)據(jù)發(fā)送給車輛自動駕駛地圖管理模塊；

(5)自動駕駛車輛根據(jù)最新的實時地圖進行路徑規(guī)劃、行駛。

相比于眾包更新，依靠V2X技術在固定空間內以固定頻率發(fā)送數(shù)據(jù)（最多每秒30次），可實現(xiàn)穩(wěn)定的分鐘級地圖更新服務，但秒級的更新是否能夠實現(xiàn)還需要取決于MEC進行地圖計算的能力。

此外，從成本上來講，這種方案的主要計算行為集中在路側邊緣計算設備中，是不需要將傳感器獲取的原始數(shù)據(jù)通過蜂窩網(wǎng)絡向云端進行傳輸?shù)模@樣就節(jié)省了大量的流量費用。

小結

眾包地圖處于法規(guī)的灰色地帶，而依靠V2X技術的更新方案由于基建問題，短期內也無法實現(xiàn)真正應用。探索更加精準、高效、低成本、多觸達方式的高精度地圖更新技術，也將是產(chǎn)業(yè)內需要長期探索和實踐的課題。

審核編輯 ：李倩