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自動駕駛汽車概念的提出，讓汽車獨自完成行車任務(wù)成為了現(xiàn)實，自動駕駛主要是通過感知、決策和執(zhí)行三個主要行為來實現(xiàn)。

感知就像人類通過眼睛和耳朵感知周圍情況，自動駕駛的感知是通過激光雷達、毫米波雷達、高清攝像頭等硬件設(shè)備的周圍感知及通過GNSS（全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)）、IMU（慣性測量單元）、RTK（實時動態(tài)）定位等絕對位置定位組成，用來搜集車輛周邊的環(huán)境。

決策就像是人類通過眼睛和耳朵接受到的信息，對下一步的動作做出預(yù)判，車輛的決策主要包含行為決策、路徑規(guī)劃和相對位置定位（周圍感知+高精度地圖），通過感知獲取的道路信息，對方向盤、加速踏板、制動踏板等決定車輛行為的設(shè)備進行決策控制。自動駕駛決策主要以感知信息數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，計算出經(jīng)過優(yōu)化的駕駛決策。

執(zhí)行就像是人類行走時的手和腳，自動駕駛汽車基于決策層給出的駕駛決策，自動駕駛汽車的反向盤、加速踏板、制動踏板做出相對應(yīng)的執(zhí)行動作，從而確保自動駕駛車輛可以安全地完成自動駕駛?cè)蝿?wù)。

高精度地圖特點

當使用自動駕駛汽車時，輸入預(yù)到達的目的地，自動駕駛汽車首先要做的就是道路的規(guī)劃和導(dǎo)航，就像我們在陌生城市旅游時，通過導(dǎo)航App來進行道路的選擇和規(guī)劃，但與導(dǎo)航App不同的是，導(dǎo)航App更注重的是街道名稱及路徑等信息，只記錄道路級別的數(shù)據(jù)：道路形狀、坡度、曲率、鋪設(shè)、方向等。自動駕駛車輛所需的是高精度地圖，高精度地圖不僅增加了車道屬性相關(guān)（車道線類型、車道寬度等）數(shù)據(jù)，更有諸如高架物體、防護欄、樹、道路邊緣類型、路邊地標等大量目標數(shù)據(jù)。高精度地圖能夠明確區(qū)分車道線類型、路邊地標等細節(jié)，給自動駕駛車輛在行駛過程中提供必要的信息提示。

此外，高精度地圖精度更高，不同于導(dǎo)航App米級導(dǎo)航，高精度地圖的精度要求達到厘米級（Google等高精度地圖精度在10-20厘米級別）。導(dǎo)航App的作用就是輔助導(dǎo)航，本質(zhì)上與傳統(tǒng)的紙質(zhì)地圖類似，而高精度地圖通過“高精度+高動態(tài)+多維度”數(shù)據(jù)，其目的是為自動駕駛提供自變量和目標函數(shù)的功能。

高精度地圖對數(shù)據(jù)的實時性要求更高。根據(jù)博世在2007年提出的定義，無人駕駛時代所需的局部動態(tài)地圖（Local Dynamic Map）根據(jù)更新頻率劃分可將所有數(shù)據(jù)劃分為四類：永久靜態(tài)數(shù)據(jù)（更新頻率約為1個月），半永久靜態(tài)數(shù)據(jù)（頻率為1小時），半動態(tài)數(shù)據(jù)（頻率為1分鐘），動態(tài)數(shù)據(jù)（頻率為1秒）。導(dǎo)航App可能只需要前兩者，而高精地圖為了應(yīng)對各類突發(fā)狀況，保證自動駕駛的安全實現(xiàn)需要更多的半動態(tài)數(shù)據(jù)以及動態(tài)數(shù)據(jù)，這大大提升了對數(shù)據(jù)實時性的要求。精度地圖是高鮮度、高精度及高豐富度的集合，不論是動態(tài)化，還是精度和豐富度，其目的都是為了讓自動駕駛汽車能夠安全、高效行駛，動態(tài)化的高精度地圖可以保證自動駕駛汽車在行駛過程中及時、有效地面對突發(fā)狀況，并選擇最優(yōu)的行駛路徑，讓自動駕駛汽車可以安全將乘客送達預(yù)定目的地。

高精度地圖的定義

高精度地圖通俗來講就是精度更高、數(shù)據(jù)維度更多的電子地圖。精度更高體現(xiàn)在精確到厘米級別，數(shù)據(jù)維度更多體現(xiàn)在其包括了除道路信息之外的與交通相關(guān)的周圍靜態(tài)信息。

高精度地圖將大量的行車輔助信息存儲為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些信息可以分為兩類。第一類是道路數(shù)據(jù)，比如車道線的位置、類型、寬度、坡度和曲率等車道信息。第二類是車道周邊的固定對象信息，比如交通標志、交通信號燈等信息、車道限高、下水道口、障礙物及其他道路細節(jié)，還包括高架物體、防護欄、數(shù)目、道路邊緣類型、路邊地標等基礎(chǔ)設(shè)施信息。

以上這些信息都有地理編碼，導(dǎo)航系統(tǒng)可以準確定位地形、物體和道路輪廓，從而引導(dǎo)自動駕駛車輛行駛。其中最重要的是對路網(wǎng)精確的三維表征（厘米級精度），比如路面的幾何結(jié)構(gòu)、道路標示線的位置、周邊道路環(huán)境的點云模型等。有了這些高精度的三維表征，自動駕駛系統(tǒng)可以通過比對車載的GPS、IMU、LiDAR或攝像頭的數(shù)據(jù)精確確認自己當前的位置。另外，高精度地圖中包含有豐富的語義信息，比如交通信號燈的位置和類型、道路標示線的類型、以及哪些路面是可以行使等。

高精度地圖的重要性

高精度地圖除了在自動駕駛汽車行駛時提供導(dǎo)航作用外，還為自動駕駛汽車的安全行駛發(fā)揮了極大作用。

現(xiàn)在自動駕駛汽車行駛過程中的信息采集主要是通過激光雷達、毫米波雷達及車載攝像頭等對道路狀態(tài)進行信息采集，其中車道線的采集也是其中一個參考目標，但部分道路由于長期沒人維護，車道線就會磨損消失，自動駕駛汽車缺失了這一參考目標就及容易讓車輛的行駛偏離預(yù)定行駛車道，高精度地圖的輔助，就可以讓自動駕駛汽車保持在一個車道內(nèi)行駛。

在雨雪、大霧等極端天氣下，硬件設(shè)備的信息采集也會出現(xiàn)一定程度的失效，為了保證自動駕駛汽車行駛過程中的安全性，高精度地圖就可以有效進行信息的補充，而且在復(fù)雜的道路環(huán)境下，僅僅依靠硬件設(shè)備的信息采集是無法分辨出紅綠燈信息及車道信息的，高精度地圖的出現(xiàn)就可以讓自動駕駛汽車獲得更多的道路信息，從而讓自動駕駛汽車實現(xiàn)動態(tài)的自動控制。

而且在一些如多層立交、隧道等復(fù)雜的道路場景下，為了能夠讓自動駕駛汽車安全地行駛，利用高精度地圖，結(jié)合視覺毫米波雷達、激光雷達等無源定位的無源傳感器，實現(xiàn)自主定位，這種融合定位的方式，會在實際使用過程中大大提高自動駕駛的安全性。

多變的道路狀況也是高精度地圖使用的必要原因之一，如部分城市為了有效改善交通環(huán)境，會設(shè)置潮汐車道等特殊的交通規(guī)則，還會對比分道路設(shè)置限速，此時就需要使用高精度地圖提前進行路徑規(guī)劃，讓自動駕駛汽車遵守交通規(guī)則。而且還可以借助高精度地圖提供的信息，對道路狀況進行預(yù)測，如在車道合并的路況下，高精度地圖就可以查詢到輔路入口或者車道線合并的情況，從而提前做出預(yù)判，高精度地圖也可以根據(jù)左右車道的虛實線情況，判斷旁邊車輛加塞的可能性。

高精度地圖面臨的問題

高精度地圖現(xiàn)階段還沒有統(tǒng)一的標準，都是各主車廠對各自的高精度地圖進行信息的采集，相互之間并無法共用，這就增加了各主車廠的采集成本。建立統(tǒng)一高精地圖的數(shù)據(jù)模型與交換格式，將有助于減少汽車制造商的開發(fā)時間和不必要的成本，同時保證未來跨品牌車輛使用的高清地圖都可以不斷共享刷新數(shù)據(jù)。

高精度地圖的采集成本較高，而且更新也比較慢，現(xiàn)在階段，高精度地圖采集測繪數(shù)據(jù)的方式主要有2大技術(shù)路線，一種以谷歌的地圖測繪車為代表，另一種則以特斯拉的“車隊學習網(wǎng)絡(luò)”（FleetLearning Network）為代表，相當于利用量產(chǎn)車，把測繪任務(wù)“眾包”出去，調(diào)動整個車隊的所有傳感器來收集數(shù)據(jù)，并通過云技術(shù)上傳到中央數(shù)據(jù)庫，最終每一輛車都是地圖數(shù)據(jù)貢獻者，也是獲得者。

自動駕駛的發(fā)展需要多種軟件、硬件技術(shù)的融合，也需要法律法規(guī)的建立，自動駕駛是汽車發(fā)展的趨勢，但也不是一蹴而就的。也歡迎大家關(guān)注智駕最前沿微信公眾號，智駕最前沿將繼續(xù)深耕自動駕駛領(lǐng)域技術(shù)，與大家聊聊關(guān)于自動駕駛發(fā)展的技術(shù)與趨勢，歡迎大家關(guān)注支持！