淺析高精度地圖在自動駕駛系統中的應用

顧穎虹

(中移(上海)信息通信科技有限公司, 上海 201206)

0 引言

自動駕駛是汽車與交通領域的顛覆性技術,是新一代移動通信技術、大數據技術、人工智能技術等先進技術與汽車產業深度融合的產物,對于促進社會經濟、科技、安全發展,帶動國家制造業和汽車產業的轉型升級具有重要意義[1-2]。高精度地圖(High Definition Map),又稱自動駕駛地圖,是面向機器(智能汽車控制系統)使用的地圖。相較于傳統導航電子地圖,高精度地圖的精度更高,道路語義信息更豐富且準確。通常情況下,傳統導航電子地圖的絕對精度在5 m左右,僅描繪道路位置和幾何形態。高精度地圖的絕對精度普遍認為在5～20 cm之間,并且三維表征車道級道路空間信息,能夠以云邊協同、車路協同等方式實現信息加載,輔助車輛感知、定位、規劃與控制,滿足智能時代多種高層次的應用需求[3]。

自2016年特斯拉ModelS在開啟自動駕駛模式下發生交通事故以來,各大主機廠認識到單純依靠激光雷達、攝像頭等車身傳感器的方案存在局限性,行車安全無法保障,L3級別以上的自動駕駛功能實現必須引入高精度地圖,將其作為虛擬傳感器,拓展車身傳感器的性能邊界[4]。此外,高精度地圖不僅應用在自動駕駛領域,同時也可進一步構建位置服務產品的核心,如在互聯網交通精細執法、智慧出行、智慧城市等多方面發揮作用[5-6]。近年來,受新冠肺炎疫情的影響,京東、美團、新石器慧通(NEOLIX)等公司先后將無人消毒車、無人送貨車投入一線使用,高精度地圖作為無人車在示范區內公開道路上安全行駛的關鍵技術之一發揮著至關重要的作用。截至2021年3月,國內已有30家單位獲得導航電子地圖甲級測繪資質,以期在高精度地圖領域獲得業務發展先機,其中以高德、百度(長地萬方)、四維圖新為代表,也不乏互聯網頭部企業和初創新勢力。

雖然高精度地圖受到測繪行業、汽車電子行業等學者的密切關注,但其研究存在以下現象:①從文獻分析角度看,總體研究深入不夠,表現在科普性的宣傳報道文獻較多;②技術研究集中在高精度地圖數據的采集原理、建圖原理等,從自動駕駛應用開發角度探討高精度地圖的協同應用相對較少;③數據邏輯結構則側重于從動靜態圖層的劃分、要素定義等細節探討與傳統導航電子地圖的差異,研究與傳統導航電子地圖的交互較少。因此,文章圍繞高精度地圖在自動駕駛應用的實現路徑,從高精度地圖數據分發引擎的應用架構、數據模型以及基本分發內容3個方面,探討高精度地圖數據在車端應用實現中解析、傳輸、重構的過程,從而對高精度地圖數據在自動駕駛方面的應用方式進行梳理。

1 地圖數據分發應用架構

自動駕駛系統可依托高精度地圖將復雜環境進行解構,把人性化的社會規則轉換為車輛能夠理解的方式進行傳遞,從而降低或優化分配自動駕駛系統在實現遠視距環境感知時對其他車身傳感器的依賴[7-8]。分布式的汽車電子電氣架構下,高精度地圖通常與“定位”或“感知”模塊組合為統一整體并內置于“地圖盒子”或地圖控制單元(electronic control unit,ECU)的軟硬件一體化產品中,協同輸出能力供其他控制單元使用。隨著下一代汽車電子電氣架構趨向于高性能的中央集中式,高精度地圖將會以獨立模塊存在,直接嵌入在中央域控制單元。但無論哪種方式,都需將地圖語言轉換成汽車語言,即將原始高精度地圖數據進行有效的分析分解后形成自動駕駛中央域控制器可用的數據。在此內部數據傳輸過程中,遵循高級駕駛輔助系統數據傳輸協議(advanced driver assistance systems interface specifications,ADASIS),該協議于2019年正式發布,主要目的是為解決各功能控制單元或控制域異構的問題[9]。

當高精度地圖數據以一定形式分發至車內以太網或控制器局域網(controller area network,CAN)總線時,自動駕駛中央域控制單元如何對該高精度地圖信息進行利用是要處理的問題,也就是地圖數據傳遞至應用系統包含數據解析、傳輸及信息再重構的過程。ADASIS定義的高精度地圖數據分發應用架構(圖1),包括提供地圖數據的分發引擎(electronic horizon provider,EHP)和重構地圖數據的引擎(electronic horizon restructure,EHR)。其中EHP,也被稱為電子地平線,負責地圖數據的組織與發送,為高級駕駛輔助系統(advanced driving assistance system,ADAS)應用提供超視距的前方道路信息,是高精度地圖數據與ADAS應用之間的橋梁。類似于其他車身傳感器數據,高精度地圖數據也是以消息形式傳輸至自動駕駛控制單元。電子地平線消息的主體結構由位置消息(Position Message)、屬性消息(Profile Message)、全局元數據消息(Global Data Message)、屬性控制消息、路徑控制消息構成。EHR則是主要負責分析和解釋從EHP接收到的數據,并重構地圖數據供ADAS應用模塊使用。EHP的主要數據來源是本地地圖數據庫系統和車輛定位傳感器的數據,車身其他視覺傳感器的感知數據是作為輔助數據輸入,更新或補充車輛當前位置的電子地平線消息。各ADAS應用程序監聽以太網上的電子地平線消息,有選擇性地獲取和自身應用有關的單個或多個電子地平線消息數據,最終完成各項應用[10-11]。

圖1 基于ADASIS的高精度地圖分發應用架構

2 地圖數據分發模型

高精度地圖作為自動駕駛系統中不可或缺的虛擬傳感器之一,不受各種天氣氣候環境的影響,在一些車身傳感器感知性能下降或失效的情況下,依舊可在一定時間內提供前方道路環境信息,起到感知冗余的作用[12]。根據ADASIS的定義,電子地平線是表達車輛前方的道路及道路屬性信息,也是自動駕駛系統應用開發中主要分發的高精度地圖數據,其邏輯描述也引入了路徑、偏移量、屬性等基本實體。由于地圖數據使用者切換至車輛控制系統,用于分發的數據模型和常見的導航電子地圖表達有所不同,本章分別從路網模型表達、屬性模型表達、自車位置模型表達3個方面進行梳理。

路網模型。現實道路一般涉及描述和計算兩個作用,數據分發時需側重于計算,要求有明確的綜合性。從自動駕駛功能應用實現角度,最需要檢索獲取的是車輛前方合理時間內可訪問的路段及相關屬性,對于車輛后方的路網信息并不關注。因此,用于分發的路網模型是由車輛為中心的層級式最可能路徑(Most Preferred Path,MPP)的集合。該集合包含二層的模型抽象,首先經由現實世界抽象表達成高精度路網模型,再由高精度路網模型進一步組織、優化抽象為路徑表達的層級式樹狀模型。其中,第一步的目的是將現實世界復雜的道路環境轉化為簡單的抽象視圖,并能夠準確地表示道路屬性。如圖2(a)所示,采用導航時代被廣泛應用的節點(node)、鏈路(link)道路網絡數據模型,再重新定義參考線、細化車道分組等的方式[13]。第二步的目的是將圖2(a)以地圖為中心的表達切換為圖2(b)所示以機器為中心的表達方式。其構建過程是根據車輛所在link,將車輛通過前方道路網絡的所有可能路徑表達為獨立Path,并進一步優化路徑組織方式,如link 95因位于車輛后方,被視為無效路段而舍棄。圖2(c)則是車輛視角的最可能路徑集合,車輛未來可能遵循的行駛路線。上述以線性路徑方式分發高精度地圖數據的優勢在于車端應用程序無須遍歷所有弧段、節點,便可獲得到達目的地的可選路由。

(a)節點鏈路路網模型 (b)路徑路網模型

(c)車輛視角的路徑路網模型

屬性模型。道路除開空間綜合描述外,屬性表達對高精度地圖數據的車端應用分發具有較大影響：①屬性數據項需能夠對道路進行完整有效的描述；②要確保支持消息的有序緊湊傳輸。因此,數據分發的屬性模型由路徑、偏移量、屬性插值類型、屬性值構成。其中偏移量具體是指自車當前位置距離后方關鍵點的距離,該相對量是通過兩個絕對值相減獲得。如圖3所示,屬性插值類型包括點值,范圍值,線性值3種類型。

點值類型的屬性定義為在路徑范圍內某一給定位置存在點屬性,屬性的差異通過不同的偏移量來表達。范圍值類型的屬性定義為到下一屬性的偏移量位置處一直有效,也可通過結束偏移量(EndOffset)終止區間范圍。線性值類型的屬性定義為在給定的位置間進行線性插值表達。

具體屬性表達時,采用沿路徑的方式,通過路徑偏移量表示在路徑范圍內屬性的所在位置,諸如路徑上的交通附屬設施、路口等均視為路徑的屬性。諸如交通信號燈、桿狀物等附屬設施表達時可定義為點值類型的屬性,車道寬度可定義為范圍值類型,而各類限制信息因具有生效距離可定義為范圍值類型或線性值類型。

圖3 屬性插值類型示意圖

自車位置模型。結合前文描述的數據分發路網模型和屬性模型表達方式,在數據分發引擎中,自車位置的表達并非以經緯度值的絕對表達,而是基于所在路徑的相對位置描述。其確定對車輛前方道路層級式可能路徑的生成起到關鍵作用。通常情況下,由于不確定性,自車位置可能映射至一個或多個路徑中,因此,自車位置的表達由時間戳和包含有路徑、偏移量、偏離值的數組構成,其字段描述如表1所示。其中時間戳可直接獲取衛星導航定位系統的定位信息,偏離值表達車輛絕對位置與匹配路徑的垂直距離,可作為具體自動駕駛系統是否啟用地圖數據的判斷依據。在該數組中,可進一步擴展其他屬性,如車速,航向、當前車道、最優可選路徑等。

表1 自車位置消息字段

3 面向導航規劃的基本分發內容

基于高精度地圖的導航規劃是指在傳統道路級路徑規劃基礎上,結合車道模型并設計代價函數,得到給定目標下最優導航路徑和行駛策略[14-15]。以前文的數據分發應用架構和分發模型為基礎,本章對關鍵功能導航規劃的實現,進一步闡述高精度地圖數據在應用實現時的解析、傳輸、重構過程。

導航規劃實際是高精度地圖接受導航電子地圖發送的由駕駛員設置的目的地信息進行路徑規劃的過程,包括對車輛當前位置的探測和下一時刻位置的預測。當完成車輛定位后,采用分層尋路的方式,先由導航電子地圖數據實現全局最優的尋路,再通過道路和車道之間的協同對應關系、權值信息,計算出車道級路徑規劃,最后將車道級路徑規劃傳輸到域控制器,輔助進行局部路徑規劃[16]。因此分發引擎需分發道路級的層級式路徑以及其車道級擴展,以滿足對周邊交通環境快速的宏觀評估,也需要自車前后一定距離進行精確的微觀識別需求。當未接收駕駛員設置的目的地信息時,分發引擎把Path1、Path2、Path3全部封裝在路徑控制消息中,諸如車道數、幾何形狀、曲率等沿路徑的特征作為路徑屬性全部封裝在屬性消息中,重構引擎EHR判斷本地是否存在該集合的路徑和對應屬性,選擇創建、更新還是刪除,但始終保持一定滑動距離窗口,確保自車前后一定距離數據的可用性,支持自動駕駛系統精確的微觀識別[17-19]。

基礎消息體在導航規劃功能實現時所需分發的內容如表2所示。在全局元數據消息中,必須定義說明國家代碼、地區代碼、時區、駕駛方向、單位定義等屬性說明數據;在屬性消息中,必須包含前述的路徑、偏移量、道路模型、車道模型、所在車道、車道基礎設施、動態信息等路網空間綜合描述數據;在位置消息中,必須包含前述的時間戳、所在路徑編號、偏移量、映射置信度等;屬性控制消息和路徑控制消息則通過路徑的父子關系及路徑偏移量等分別定義路徑和各類屬性的在分發時的生命周期及同步機制[20-21]。

表2 圖基本分發內容

4 結束語

高精度地圖是實現自動駕駛車輛在各種復雜環境安全行駛的關鍵基礎設施之一。本文圍繞高精度地圖數據分發的應用架構、數據分發模型表達以及導航規劃功能實現時的基本分發內容進行了詳細闡述。高精度地圖數據與自動駕駛應用開發間具有解析、傳輸、重構的一般過程,數據分發引擎是該過程中實現地圖語言轉換為汽車語言的關鍵步驟,對于分發的數據邏輯結構和基本內容需要兼顧自動駕駛宏觀與精微層面的不同應用需求。然而高精度地圖與自動駕駛應用層開發之間的協同應用研究跨越傳統測繪、計算機和汽車電子等眾多領域,其研究內容遠不至于此,如分發數據的安全性,統一接口服務能力(車內、車際、車云)等問題亟待研究和突破,在實際應用中為了獲得更優的運行性能從而豐富ADAS應用,也需平衡車內通信網絡的帶寬限制與待傳輸消息序列內容的問題,盡可能避免提供不必要的數據。

為加快我國高精度地圖相關產業研發與商業化進程,我國相繼出臺了一系列政策措施:在國家發改委、工信部等11部委聯合印發的《智能汽車創新發展戰略》提出開發標準統一的智能汽車基礎地圖,提供實時動態數據服務的發展目標;在《智能網聯汽車技術路線圖2.0》中全面梳理和修訂了智能網聯汽車技術架構和體系,明確了高精度地圖是智能網聯汽車“三縱三橫”技術架構的基礎支撐關鍵技術之一;國家地理信息管理司也進一步推進“放管服”政策,就現行法律法規限制技術發展情況,對于數據采集、信息表達合規,保密技術處理、審圖流程等方面,提出了審慎監管、先行先試的開放解決思路。可以預見,伴隨著政策開放、5G通信低時延大帶寬的巨大推動作用,自動駕駛的研究重點將從單車智能逐步傾斜于車路協同,高精度地圖的服務支撐功能將進一步發揮關鍵作用。