自動駕駛，除了感測器、軟體定義汽車，還有什麼？高精地圖，全稱高解析度地圖（High Definition Map，HD Map），在當前主流的自動駕駛發展路徑中，處於不可或缺的位置。
本文為讀者分享有關高精地圖的最熱點問題，從定義、模型、製作、定位、量產五個角度，讓大家對高精地圖有一個全面的瞭解。需要說明的是，特斯拉的FSD並不依賴於高精地圖，這是為什麼？本文共2419個字，閱讀時間約5-8分鐘。
01
“高精”在什麼地方？
我們平時所使用的導航地圖，服務的物件是
人
，主要作用是導航和搜尋，屬於資訊娛樂的範疇。資料的主體是道路，包含道路形狀和各種資訊點等內容，解析度在5到10米。
而高精地圖，服務的物件是
機器
，被汽車用於定位、感知、規劃輔助，屬於
安全系統。
資料的主體更加豐富，需要精確到車道線、道路設施等，往往要求解析度達到釐米級別。
高精地圖的主要作用貫穿於自動駕駛汽車定位、感知、決策三個重要環節之中，總結起來就是回答
“我在哪裡？”、“我前方有什麼？”“我該怎麼走”
三個基礎而又重要的問題。
高精地圖的“高精”體現在這三個層面：
1。 精度提升，需要高精地圖實現精確定位；
2。 鐳射雷達、攝像頭等感測器受氣候光線變化及感知距離的限制，需要高精地圖感知更全面的環境資訊；
3。 路徑規劃和決策，在需要換道、避讓等場景，需要高精地圖提供先驗資訊。
儘管高精地圖很重要，但是特斯拉也走出了另外一條路。
堅持“第一性原理”的馬斯克，回到事情本質，認為實現完全無人駕駛，只要機器和人一樣智慧，並不需要高精地圖。
細想這個邏輯沒有錯誤，不過基於現有人工智慧的發展水平，業界主流地認為，高精地圖是自動駕駛的標配。
02
高精地圖模型，業界分歧依然大
高精地圖的模型依然處於“百家爭鳴”階段，也反映了當前技術發展處於早期。
大體來看，高精地圖由
道路圖層、車道圖層、附屬設施、定點陣圖層、動態圖層
五個部分組成。
道路圖層
，僅僅保留汽車需要用到的元素，如道路方向、型別、車道數量等。
車道圖層
，是相比於導航地圖的新圖層，該圖層對駕駛員沒有任何意義，但是它卻是自動駕駛汽車
90%的資訊來源
，是必備圖層。
道路設施
，包括了障礙物，交通訊號燈等資訊。
道路圖層、車道圖層、道路設施主要是提供各種無軌車輛和行人通行的基礎設施，它們所包含的元素現在業界比較統一。
定點陣圖層
，概念相對比較抽象，類似於路標，給汽車參考。
動態圖層，
主要包含實時更新的動態資訊，但目前業界實現得並不多，主要問題是精度準度都不太理想。目前實現了天氣、道路施工狀況等，它們是透過網路進行資訊傳輸。
無論是動態圖層還是定點陣圖層，目前業界對其應該包含的資訊要素分歧還很大，尚無定論。
03
高精地圖製作，集中和眾包相互融合
高精地圖主要由兩種製作方式，一是
集中製圖方式
，目前由百度、高德、四維圖新等具有豐富採集經驗和昂貴採集裝置的地圖商所壟斷。
第二種製圖方式是討論比較火的
眾包製圖，
受眾多初創公司青睞。
集中製圖有很大的先發優勢，主要採用自動化的生產線，包括了裝置採集，雲端後處理以及測試驗證。
但是，我們在大街上看到百度或者高德的地圖採集車，搭載了非常先進昂貴的地圖採集裝置，據悉，一臺車造價超800萬人民幣。
英特爾旗下Mobileye為代表眾包製圖企業，採用比較廉價的裝置，依靠自身的攝像頭和車內晶片，其最大的優勢是透過雲，實現快速資料更新迭代，但同時在精度上卻打了折扣。
採用集中製圖還是眾包製圖，業界也沒有定論。
最好的方式是在
量產初期
，採用
集中
的方式迅速繪製出
第一版“底圖”
，之後再採用
眾包
的方式，實現資料
實時更新。
蛋糕夠大，大家一起做一起吃才更香。
04
高精地圖如何定位，慣性導航是中心
定位是汽車實現自動駕駛的先決條件，定位要求達到釐米級的定位精度，要支援極端條件和天氣的穩定輸出，還要有低於毫秒的定位延遲，以降低對感測器的影響。另外，定位最好能夠降低對晶片算力的要求。
目前，有三種定位方法，即基於無線訊號，基於航位推算，或者基於感知和地圖的匹配。
在這三種定位方法中，最靠譜的不是GPS，不是鐳射雷達，也不是Wifi，而是
慣性導航IMU。
IMU是自動駕駛定位資訊融合的中心，因為IMU直接搭載在車上，它的資料實時存在，永不消失，效能穩定，連續100Hz高頻工作，資訊多。
目前定位主流採用的是GPS+IMU的方式，但只能覆蓋
65%的場景
。
而在未來，真正的高精定位，
需要依靠天上的GPS或北斗，再加上車上的IMU和鐳射雷達，再輔以高精度地圖
，這三大系統相互融合，能覆蓋97。5%的定位場景。
05
高精地圖量產？還需突破這六個瓶頸
目前高精度地圖還存在
定位層缺失、導航功能缺失、人機互動缺失、眾包更新缺失、動態圖層缺失、置信度缺失
這六個瓶頸。
比較特別的是，儘管高精地圖服務於機器，但是在量產過程中，使用者期望高精地圖能實現人機互動，擁有導航功能。
主要原因是長時間內自動駕駛依然是人機共駕形態，擁有互動功能的高精地圖能幫助人更好接管汽車。
另外還有一個挑戰是保證資料的更新，要保持高精地圖的新鮮度。
目前第一梯隊的地圖廠家能夠做到每季度進行一次更新，但是考慮到中國道路情況多變，這樣的更新頻率還是不夠。
總體而言，第一代的高精地圖還處於開發早期，離量產期望還有很長的距離。
06
特斯拉FSD，並不依賴高精地圖
最後我們說一說特斯拉。
馬斯克不止一次表示過，Waymo所代表的自動駕駛技術路線，嚴重依賴感測器的效能以及高精地圖的先驗資訊，這種解決方案太過於針對明確且具體的路況。
一旦自動駕駛汽車去到高精地圖沒有覆蓋的區域，或因施工、事故導致的道路調整，就完全失去了作用，從另外一個角度來說，就失去了自動駕駛的意義。
特斯拉透過自身百萬汽車的資料，在自家的Dojo超級計算機中透過不斷篩選、清洗、標註，讓自動駕駛軟體FSD演算法不斷升級進化，以取代高精地圖，也能實現L5級別的完全無人駕駛。
參考資料
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