高精地圖在自動駕駛中的應用及更新研究

[摘要] 高精地圖為自動駕駛提供了重要的先驗知識和安全冗余保障，可作為其他傳感器的有效補充，是實現自動駕駛的關鍵能力之一。高精地圖需能精準反映出不斷變化的道路場景，才能支持精準的車輛定位、感知、路徑規劃等自駕應用。由于傳統的采集更新模式周期長、成本高，因此基于大量社會車輛進行地圖數據采集的“眾包更新”模式應運而生。自動駕駛車輛搭載的相機，可識別車道線、交通標牌等豐富的地圖要素信息，是實現高精地圖大規模快速更新的最佳解決方案。

[關鍵詞] 自動駕駛；高精地圖；地圖更新；眾包

中圖分類號：U463.675 "文獻標志碼：A " " "文章編號：1003-8639（2023）07

Research on application and update of high precision map in automatic driving

Wang Honghong1，Gu Xiaofeng2，Li Yang1，Lin Yongcheng2，Meng Decui1，Chen Tong1

（1.Beijing Xiaomi Mobile Software Co.，Ltd.，Beijing 100085；

2.Xiaomi EV Technology Co.，Ltd.，Beijing 100085）

Abstract： HD Map provides important prior knowledge and safety redundancy guarantee for Autonomous Driving，which can be used as an effective supplement to other sensors，and is one of the key capabilities to achieve Autonomous Driving. HD Map needs to accurately reflect changing road scenarios to support accurate vehicle positioning，perception，path planning and other applications. The traditional collection and update mode has a long cycle and high cost，so the \"crowd-sourced update\" mode based on a large number of social vehicles comes into being. Cameras carried by autonomous vehicles can identify rich map elements，such as lane markings and traffic signs，which is the best solution to realize large-scale and rapid update of HD Map.

Key words： Autonomous Driving; HD Map; Map updating; Crowdsourcing

收稿日期：2023-05-23

作者簡介：王紅紅（1986—），女，碩士，主要從事高精地圖相關的工作和研究。

在人類駕駛活動中，傳統導航地圖提供了信息查詢、定位、路徑規劃，為人類的出行提供了極大的便捷性，但因車輛數量的快速增加，交通擁堵及安全問題越來越嚴重，人們對智能出行、行車安全等有了更多的需求。隨著人工智能、物聯網、高性能計算等新一代信息技術的發展，整個汽車行業都在布局自動駕駛業務，自動駕駛是以上交通擁堵及安全問題的最佳解決方案，成為汽車產業發展的必然趨勢，并有相關人士預言，自動駕駛業務將成為日后汽車產業的最主要利潤增長點。

高精地圖作為自動駕駛的一個預制超視距“傳感器”，為汽車提供了重要的先驗知識和安全冗余保障，可作為其他傳感器的有效補充，是實現自動駕駛的關鍵能力之一。與傳統的導航地圖相比，高精地圖提供了更豐富和更高精度的道路信息。基于高精地圖，融合車輛自身傳感器信息，自動駕駛車輛能夠更精準地定位，并預先感知車輛周圍的道路信息，更好地進行規劃、決策和控制，從而實現更安全、高效的行駛，避免擁堵和事故等交通問題。

1 "高精地圖

1.1 "與傳統導航地圖區別

高精地圖提供了豐富的道路環境信息，與傳統導航電子地圖相比，可從以下維度比較，區別如下所述。

1）數據精度：高精度是高精地圖最大的特點。高精地圖的精度在亞米甚至厘米級別，而傳統導航電子地圖精度為米級。

2）數據維度：高精地圖數據要素更豐富，幾乎包含車輛行駛過程中可見的所有道路要素，除包含導航地圖數據外，還包含了車道、地標、防護設施、高起設施、道路邊緣、交通標牌、交通燈、桿、路口、停止線等豐富的幾何和屬性信息。傳統導航電子地圖數據只記錄道路級數據信息。

3）數據鮮度：為保證自動駕駛的安全和高效，需要給自動駕駛車輛提供準確的道路環境信息，高精地圖的數據鮮度要求更高。道路施工、道路開通、交通標志變化等，交通路網信息每天都在變化，這些變化信息需及時體現在高精地圖上。

4）應用目標：高精地圖被應用于自動駕駛應用程序，輔助其對車輛進行規劃控制，保證行車安全，而傳統導航電子地圖是面向人類駕駛員，為其提供便捷的導航服務。

1.2 "生產流程

高精地圖數據生產分為以下業務流程[1]，保證數據的準確性和高精度，滿足車輛自動駕駛業務需求。1）外業采集：在外業采集前，會明確采集范圍、采集內容和目標。根據采集需求選擇合適的采集設備，確保設備可正常工作，并備足數據存儲空間（硬盤）。準備工作完成后，根據事先規劃的采集區域，進行現場數據采集。高精度地圖采集車通常需要配備一系列專業設備進行地圖信息的采集：①GNSS接收器，接收來自衛星系統（如GPS、GLONASS、Galileo等）的信號，獲取車輛的精確位置信息；②慣性導航系統（IMU），利用加速度計和陀螺儀等傳感器來測量車輛運動狀態，能提供高精度的姿態、加速度和角速度信息，輔助GNSS定位，減少定位誤差；③激光雷達（Lidar），通過發射激光束測量返回時間，快速獲取周圍環境的三維點云數據，從而獲取道路要素、周圍建筑物等其他地物的精確距離和形狀信息；④高分辨率相機（Camera），拍攝獲取道路要素、周圍建筑物等其他地物的圖像信息。這些圖像可以用于后續的道路要素識別，從而提供更豐富的地圖信息；⑤計算和存儲系統，采集車需要配備較強的算力和足夠的存儲容量，運行采集程序，保存采集到的大量數據，提高采集效率和數據品質，為后續的數據處理和地圖生成提供可靠的基礎。

另外，高精度地圖采集車通常還需要具備穩定的車輛底盤、供電系統等基礎設施，以支持數據采集的順利進行。

2）資料處理：該流程主要負責將采集回傳的軌跡、點云、照片等資料轉換為高精地圖生產可用的數據，是高精地圖生產的前置模塊，主要包括資料解算、切分、對齊、識別等多個環節。其中，自動識別算法，可基于點云與照片識別輸出車道線、路牌、地面標志等矢量數據，作為人工作業的數據源，大幅提高數據生產效率。

3）數據生產：將自動識別的結果與原版本數據（若非第一次生產）進行差分融合處理，通過線上任務全流程調度的方式，將作業任務分配給數據生產人員。數據生產人員按照預先定義的數據規格和工藝完成編輯處理。部分地圖要素可在人工作業的基礎上通過批處理程序自動化提取賦值。

4）數據檢查：對數據生產的成果進行數據規格、邏輯相關的品質檢查與品質控制，檢查各環節數據的正確性，是數據品質控制的重要屏障，包括單任務檢查、多任務檢查等。單任務主要檢查數據是否有遺漏、冗余、重復等情況，是否有拓撲錯誤，屬性字段類型、字段長度、取值、制作結果是否滿足數據規格和工藝要求等。單任務檢查沒有問題后，可按一定數據范圍（如行政區劃）進行更大范圍數據檢查。相比單任務檢查，全庫檢查更容易檢出接邊位置的數據問題。

5）轉換編譯：該流程主要將檢查無問題后的數據轉換編譯為符合自動駕駛應用要求的數據格式，是高精地圖的最終產品形態。按照規定程序送至國家測繪局審核并取得審圖號后，將通過云服務分發到車端，供自動駕駛應用使用。

1.3 "數據模型

制作完成后的高精地圖數據被存儲為結構化信息[2]，這些信息分為以下3大類，見表1。

表1 "高精地圖數據模型

2 "高精地圖在自動駕駛中的應用

自動駕駛技術主要解決以下幾個問題：車輛在哪兒（定位）、車輛周圍有什么（感知）、車輛該怎么走（路徑規劃）。高精地圖在自動駕駛中扮演著重要的角色[3]，作為自動駕駛業務中超視距傳感器，可在全天候任何場景下提供道路數據支撐，保證車輛能高精度、穩定、可靠地定位，降低對其他傳感器的性能要求，提升規劃控制功能的正確性。

2.1 "定位

高精定位是自動駕駛功能的基礎。為了保證自動駕駛車輛能夠在任何場景下，高精度、穩定、可靠地定位，通常會采用多源融合技術來實現。基于全球導航衛星系統（GNSS）、慣性測量單元（IMU）、感知、高精地圖的多源融合定位方案，在目前的自動駕駛領域被應用廣泛。

GNSS準確性取決于GNSS的精度、信號強弱。感知設備受距離、天氣、物體遮擋，也有其局限性。高精地圖不受這些外部因素的影響，可為自動駕駛提供豐富的先驗信息。基于其高維度、高精度的數據信息，結合多源融合匹配算法，自動駕駛應用能夠實現更高精度的定位。

2.2 "感知

高精度地圖是自動駕駛的一種“傳感器”，作為雷達、激光雷達、攝像頭等其他硬件傳感器的補充，其他傳感器易受天氣、遮擋、距離等因素的影響，存在局限性。高精地圖可在地圖數據覆蓋的所有方向拓展更廣的范圍，不受天氣環境、障礙物遮擋、信號干擾等影響，可通過”預先感知”檢測到所有的道路要素，實時、大范圍提供當前位置及前方道路的地圖信息，且不會占用車端過多的算力。

地圖數據模型中記錄了車輛位置周邊的道路、車道、基礎設施等對象及對象之間的關系，通過對高精度地圖的讀取，可以將這些關聯/拓撲關系也讀取出來，從而提高車輛對周圍環境的鑒別能力。另外，高精地圖中主要為道路環境信息，若自動駕駛車輛行駛過程中發現了地圖中沒有的物體，很可能為車輛、行人等活動障礙物[4]。

2.3 "路徑規劃

傳統導航地圖主要從時間短、距離短的角度，為車輛駕駛員提供最快、最短的路徑。人類駕駛員可對播發的導航語義信息進行解讀，并給出判斷，但高精地圖的路徑規劃使用者為機器，提供的地圖信息必須是機器能夠解讀的，所以，傳統導航地圖已無法滿足自動駕駛的實際應用需要。為解決這一問題，高精地圖應運而生。高精地圖為在特征地圖的基礎上，將所有地圖要素抽象、處理為矢量的幾何及屬性信息，且高精地圖可以提供比傳統導航地圖更加精確的路線信息，這樣便可以為自動駕駛車輛提供點對點的精確路徑規劃，讓自動駕駛車輛做出正確決策，從而實現更安全、更高效的行駛。

總之，高精地圖在自動駕駛中的作用和重要性不容忽視，是自動駕駛的基礎設施。它不僅可以提高自動駕駛的安全性和效率，避免事故和交通擁堵等問題，還可為城市交通管理和智能化發展提供有力支撐。

3 "高精地圖的更新

高精地圖需能精準反映不斷變化的道路場景，才能支持高精度的車輛定位、感知、路徑規劃等上層自動駕駛應用。而地圖行業傳統的基于地圖采集車的“集中制圖”模式，需要消耗大量的時間和財力。

從時間上看，傳統采集方式需要一定的周期來完成數據的采集和處理，大范圍乃至全國范圍的數據更新，采集周期特別長，嚴重延緩數據更新速度，導致數據的時效性很低。在數據更新周期內，部分道路位置極可能已發生變道、施工、開路等情況，導致高精地圖數據表達的道路信息與現實世界不一致。尤其對于復雜的城市道路環境，覆蓋度面臨較大的挑戰。

從成本上，高精地圖采集車的成本動輒幾百萬。全國高速城快道路數據，尤其是復雜的城市道路數據采集，以及這些地圖數據的更新，按每車每天500km的采集效率，若要全國鋪開采集，對采集車的數量可想而知。另外，采集資料回傳后的數據生產發布將消耗大量的人力和財力，導致高精地圖的數據更新成本相當高。

從上述的長周期、高成本看，傳統的采集更新模式顯然無法滿足自動駕駛對高精地圖實時更新的需求。因此，基于大量社會車輛進行地圖數據采集的“眾包更新”模式應運而生，是實現高精地圖大規模快速更新的最佳解決方案，也是未來地圖更新的必經之路[5]。

自動駕駛車輛搭載了GNSS、IMU、相機，甚至毫米波雷達、激光雷達等設備。這些設備中，相機價格相對低廉，是前裝量產車型中裝載率最高的傳感器，可識別車道線、交通標牌等豐富的地圖要素信息，是高精地圖眾包更新方案中最核心的傳感器。相機的感知識別信息結合GNSS信息可將局部感知信息轉化為全局地圖信息。

為驗證相機感知結果的可用性，基于某一廠商相機感知的車道線數據進行了分析。對相機感知回傳的結構化信息進行解析，截取2m內的識別結果，以高精地圖數據作為真值，進行對比分析，車道線精度達到厘米-分米級別。相機識別結果與高精地圖數據對比如圖1所示。

圖1相機識別結果與高精地圖數據對比

在高精地圖眾包更新的整個業務場景中，除傳感器本身的性能外，因車端采集的數據可能會包含敏感地理信息，采集的數據及數據傳輸等均需使用一定的技術手段，保證數據的采集、傳輸、處理等過程安全。

4 "結束語

隨著傳感器技術、計算能力和人工智能算法的不斷進步，自動駕駛技術將得以快速發展。高精度地圖作為“超視距傳感器“，需要精準反映出不斷變化的道路場景，才能支持精準的車輛定位、感知、路徑規劃等上層自動駕駛應用。

眾包更新相較于傳統的采集車集中采集模式，建立車端與云端數據的實時交互反饋閉環，降低高精度地圖的更新成本，能大大縮短更新時長，將成為實現高精地圖大規模快速更新的最佳解決方案。

參考文獻：

[1]尹彤，黃鶴，郭遲，等. 面向自動駕駛的高精地圖生產技術及數據模型標準化探討［J］. 中國標準化，2021（4）：33-37.

[2]劉經南，詹驕，郭遲，等. 智能高精地圖數據邏輯結構與關鍵技術［J］. 測繪學報，2019，48（ 8）：939-953．

[3]曾之泰. 高精度地圖在自動駕駛技術發展中的應用［J］. 中國高新科技，2018（24）： 28-30.

[4]潘霞，張慶余，朱強. 高精度地圖在自動駕駛領域的作用及意義解析［J］. 時代汽車，2019（4）：49-53.

[5]李月華. 基于自動駕駛眾包地圖更新技術方法［J］. 北京測繪，2022，36（5）：629-635.

（編輯 "凌 "波）