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究竟什么才是高精度地图？| 智驾专栏
雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)按：作者地图传感器，本文系雷锋网独家首发文章。本篇文章为《高精度地图系列》的开篇，地图传感器将会由浅入深为我们讲述高精度地图的原理和应用。今年美国一辆特斯拉Model S在开启了自动驾驶的模式下发生车祸，导致驾驶员死亡，这也是自动驾驶技术应用以来第一起己知的导致死亡的车祸。据事后的事故分析，当时这辆特斯拉Model S自动驾驶处于开启状态，车辆行驶在一条双向、有中央隔离带的公路上，此时一辆对向行驶的拖挂车在特斯拉Model S前方左拐。在逆光的影响下，特斯拉Model S的传感器都没有成功的检测出前面出现的是一辆拐弯的拖挂车，从而导致车辆直接相撞。由此可见，单纯的使用雷达、摄像头、Lidar这类传感器感知是有一定的局限性，探测的范围是有限的，一旦感知错误，没有发现目标，或者发现得不及时，悲剧就有可能发生了。那么假如在车上安装的传感器所能感知的范围之外，也就是常说的超视距范围外，如果有一张辅助的高精度地图能否避免这类事故？我们可以提前500米就知道前方有个路口，而且是个三岔路口，并且知道这个路口的形状，有两条车道，甚至有可能知道，这个路口经常有大型拖挂车通过。知道上述信息后，自动驾驶车辆的决策系统就在靠近路口的时候要求车辆需要提前减速，并且知道靠左行驶会更安全，所以也可以提前变换到左车道来，在结合道路的航向以及当时时间和天气，车辆也可以适当的调整摄像头的曝光参数以降低逆光的影响等等。也许有了这些信息，这一类的事故就可以避免。&via：这里提到的高精度地图，究竟是什么？所谓的高精度地图，实际上是和我们现在已经普及的普通导航电子地图做比较来说的。高精度，一方面是说高精度电子地图的绝对坐标精度更高。绝对坐标精度指的是地图上某个目标和真实的外部世界的事物之间的精度。另一方面，高精度地图所含有的道路交通信息元素更丰富和细致。普通的导航电子地图的绝对坐标精度大约在10米左右，由于是辅助驾驶员做导航使用，外加上GPS设备的定位精度也在10米左右，所以这样的精度对整体来说影响不大。而应用在自动驾驶领域的高精度地图就不行了，需要精确的知道自己在路上的位置，往往车辆离马路牙子和旁边的车道也就几十厘米左右，所以高精度地图的绝对精度一般都会在亚米级，也就是1米以内的精度，而且横向的相对精度（比如，车道和车道，车道和车道线的相对位置精度）往往还要更高。高精度地图不仅有高精度的坐标，同时还有准确的道路形状，并且每个车道的坡度、曲率、航向、高程，侧倾的数据也都含有。普通的导航电子地图会描绘出道路，而高精度地图不仅会描绘道路，更会描绘出一条道路上有多少条车道，会真实地反映出道路的实际样式。比如真实道路在某些地方变宽了，那么高精度地图中的道路数据也是变宽了，而某些地方因为汇合了而变窄了，高精度地图也是一样。另外，每条车道和车道之间的车道线，是虚线，实线还是双黄线，线的颜色，道路的隔离带，隔离带的材质甚至道路上的箭头、文字的内容，所在位置都会有描述。还有为了自动驾驶的考虑，诸如每条车道的限速，推荐速度也需要一并提供。而像人行横道，道路沿线的看板，隔离带，限速标志，红绿灯，路边的电话停等等，这类我们通常统称为交通参与物的绝对地理坐标，物理尺寸以及他们的特质特性等也都会出现在高精度数据中。除此以外，普通的导航电子地图和高精度地图的一大区别在于，普通的导航电子地图是面向驾驶员，供驾驶员使用的地图数据，而高精度地图是面向机器的供自动驾驶汽车使用的地图数据。&via：普通的导航系统基于普通的导航电子地图提供基础道路导航功能，包括由A地到B地的路径规划，车辆和道路的定位匹配，用于查询目的地的POI检索，在结合地图显示和道路引导的功能等。而作为驾驶员的人类具有提取信息、关联信息、过滤信息、视觉判断的能力，结合导航系统提供的这些相对粗略的信息就足够完成日常的导航和驾驶需要。可是作为自动驾驶车辆来说，无法完成诸如联想、解意、信息整合等工作，也许有一天足以匹敌人脑，但目前还远达不到人脑的高度，所以必须提供精细的地图信息。因此高精度地图就需要具备辅助完成实现高精度的定位位置功能、道路级和车道级的规划能力、以及车道级的引导能力。但是，现在的高精度地图，因为所含盖的信息量太过丰富，如果给驾驶员直接使用，反而会带来干扰。在这里还要提一下，介于普通的导航电子地图和高精度地图之间，还有一种应用在ADAS（主动安全场景）的地图。这种地图的的精度一般在1-5米左右，它是在普通的导航电子地图的基础上进行了扩充，比如在道路上补充了一些坡度、曲率、航向的一些辅助信息。另外也涵盖了车道数量、车道宽度的信息，并且道路的精度和形状信息更加的准确，只是这些信息的精度都和高精度地图有一个数量级的差别。这种地图在自动驾驶车辆的感知传感器足够丰富的时候也是能支持自动驾驶而使用的，它的大部分应用场景主要是为了主动安全使用的。在下一篇中，我们将会在ADAS和自动驾驶两个层面分开介绍如何来使用高精度地图。
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核心提示：几乎不出意料的，自动驾驶汽车在2016 CES上又出了一把风头。不过，今年更多人把目光投向汽车以外诸如高精度地图、大数据、云计算等领域...
还记得去年，好几家车企都把自动驾驶汽车开到了展馆，扎堆做起自动驾驶汽车的实际道路测试。最牛的是零部件厂商德尔福，改装了一辆奥迪SQ5，用9天时间行驶5500km横穿美国，其中99%的路都是自动驾驶的。然而，同样是德尔福，今年它们带来的是成本更接地气的传感器系统，以及实现V2E的整套解决方案。再比如，汽车业的两位大佬——丰田和通用都没有进行所谓的自动驾驶试验，而是不约而同地打算通过类似“众包”的方式获得地图数据。显然，大家都更加实际，开始为自动驾驶真正落地想着各种办法。
高精度地图是否是实现自动驾驶的必要条件?对此，业内一直有所争论。的确，仅仅依靠汽车上安装的双目摄像头+毫米波雷达，或是高大上的酷似“花盆”的激光雷达(这届CES上，“花盆”的尺寸变小了)，自动驾驶汽车也能完成一个个道路测试。然而，离开了高精度地图的自动驾驶，始终难以让人放心。
我曾和德尔福的人交流过。那辆装着20个传感器、6个雷达系统的奥迪SQ5，完全凭借自己对外界环境的感知与判断，完成了99%的路程。然而在测试过程中，工程师却发现一些问题。比如，在通过由大量钢材制造的桥梁时，雷达系统没有因为信号会被钢材反射而受到影响;而当空气中的水汽过重，或者太阳照射角过低(比如清晨或傍晚)，摄像头的准确度会受到影响。显然，从目前来看，单纯的“自主式”自动驾驶汽车，还无法满足车规级的使用需求。
相信看过诺兰电影《记忆碎片》的人，都深刻体会过记忆对正常生活的重要性。只有超短期记忆的主人公，只能根据刚刚发生的事进行判断，得出简单的结论也变得异常复杂。而如果把传感器比作自动驾驶汽车的眼睛，把控制系统比作大脑，高精度地图就是记忆，而车联网就是交流。
一辆有“记忆”的自动驾驶汽车，可以对道路环境进行提前预判。高精度地图中已存储了路面坡度、曲率、车道宽度、路面材质、道路标识等众多信息，车辆可以选择最合理的策略，提高系统运行效率。即使在“眼睛”受到干扰，无法充分发挥作用时，高精度地图也能在很大程度上保证系统的运行安全。
当然，有了“记忆”以后，如果再加上“交流”，事情就会变得更加靠谱。
“记忆”来自高精度地图，“交流”来自云计算和大数据，正因为如此，当与整车相关的自动驾驶技术越是进步，人们对高精度地图和大数据、云计算的需求也就愈发强烈。去年，德系三强ABB组团出动，只为了HERE手头的200万公里高精度地图数据。今年的CES上，微软、爱立信都成为自动驾驶领域多个合作的一方，自然也与它们在通信技术方面的积累密不可分。
实际上，对自动驾驶这个新鲜事物而言，无论是整车，还是地图、通信、云计算、大数据，每个都有着不低的专业门槛。拿地图来说，尽管地图数据的采集方式不断进化，但获取高精度地图数据仍然需要持续积累，尽管丰田和通用的“众包”方案可以让车主成为数据采集员，但精度能否达到自动驾驶汽车使用条件，会不会涉及侵犯隐私，都还有待商榷。退一万步，地图测绘是涉及国家安全的专业领域，就算技术层面真能解决也未必可行。
所以，无论是那个领域的佼佼者，面对自动驾驶，都不可避免地需要找到小伙伴。虽然谷歌和福特没有如约在CES上牵手，但谷歌寻找汽车合作伙伴的消息可是实实在在的。乐视造车被炒得轰轰烈烈，但真要落实到产品上，还是需要拉上阿斯顿马丁和法拉第。至于不久前把自动驾驶汽车开到乌镇的百度，如果真要自己造车，恐怕也只能是死路一条。
责任编辑：马万里
近日，全球销量最大的生活科技杂志、美国《大众科学》总结了本年度12个能改变生活、推动人体健康甚至挽救生命的重大发明。
有调查机构预测，在2016年搭载各种传感器并支持信息交互的物联网设备数量将达到64亿部，与之相关的市场消费将在8690亿美元左右，而全球各大科技巨头都已经开始布局物联网市场，绝对不会错过这块诱人的大蛋糕。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。物联网应用涉及国民经济和人类社会生活的方方面面，因而被认为是继计算机和互联网之后的第三次信息技术革命。
日前，著名风投家马克·安德森在接受英国《每日电讯报》采访时指出，手机将在10年后消失，而未来20年内芯片将植入所有物理实体。
如果相关厂商拒绝提供兼容性，或是利用法律去阻止竞争对手进行反向工程，那么我们就无法实现这一目标。
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