高精舆图导航：让自动驾驶心中有谱

高精度地图对自动驾驶汽车的定位、导航和掌握，以及数据的及时更新起着至关重要的作用，这也是自动驾驶变为现实的关键。和多科技地图及模拟器负责人戴震博士在SAE 2019大会宣言中阐述了高精度地图用于自动驾驶的必要性，并结合和多科技多传感器融合技术计划，深入分析了高精度地图如何应用于自动驾驶系统，以及自动驾驶将如何助力高精度地图商业化。

2019年5月21日，SAE 2019 新能源与智能网联汽车手艺大会在安亭上海国际汽车城落幕。新能源汽车和智能联网汽车是当前和未来汽车行业的两大技术增长中心。本次工艺大会有两个分会场，告别会围绕新能源汽车研发的话题进行；d、电池技术和增长、燃料电池、机电和驱动系统以及智能网联汽车手艺、“芯路云”、高精舆图测绘、考证和测试.

会上，戴震博士，研发；和多科技d总监、地图与模拟器负责人，讲解了高精度地图对自动驾驶的必要性，并结合和多科技的多传感器融合技术方案，深入分析了高精度地图如何应用于自动驾驶系统，自动驾驶将如何助力高精度地图商业化。

以下为戴震博士谈话实录：

德国西根大学博士主持人：戴震博士曾在德国航空航天中心工作，为戴姆勒开发了世界上第一个基于NDS地图的汽车导航系统。现在他是和多科技地图和模拟器的负责人。接下来有请戴震博士为大家做主题演讲。请大家鼓掌。

戴震：的每个人都有美好的一天。感谢SAE为我提供这样一个机会，让我代表和多科技与大家交流意见。今天如果我师傅想从自动驾驶计划供应商的角度谈谈我们如何使用高精度导航电子地图。

高精度舆图：让自动驾驶“心中有谱”

未来的旅行在我们的定义中可以分为三个场景。一是高速公路的自动驾驶，第二个是都市工况，也就是说城区内的自动驾驶，第三个就是末了一公里，以泊车场景为代表。

禾多科技如今聚焦在两个主要场景。从高速公路起步，我们的高速公路自动驾驶处理方案叫HoloPilot，是L3.5级别的剩余处理方案。HoloPilot采用量产设置设备，主要利用现有的车规传感器和计算单元，以及高精度地图，完成高速公路上的自动驾驶功能。其次是以停车服务为代表的最后一公里场景，我们的智能停车服务系统叫做HoloParking，是L4处理计划的剩余部分。驾驶员只需在移动点交接车辆，即可自行完成寻找车位、入库停车、取车等停车服务功能。

刚才我们说这两个场景虽然差别很大，但从使用地图的角度来看，其实有很多相似的地方。首先我们需要先有地图数据，然后根据定位、感知、把握分辨率方案等各个模块的要求对地图数据进行打包。并根据具体内容、具体模式、具体姿势告知各模块。这些操作实际上是我们导航引擎覆盖的主要领域。

g>下面我们先看一下在高速公路场景下高精舆图的基础显现。就像这幅画里所展现一样，我们用的更多是矢量信息和语义信息。人人可以或许看到清楚的车道线，龙门架，路牌、路杆等舆图要素。我们也主若是应用这些要夙来举行诸如定位、感知、掌握决议计划等等操纵。

接下来，这是一个泊车场的高精度舆图的显现，除罕见的车道信息以外，我们也可以或许看到关于泊车位的多少形貌，许多大型周边建筑物的多少形貌，另有关于路口的信息等等。应用这些信息我们可以或许完成点到点的定位和导航。

自动驾驶实际上是一个多模块融会的体系。舆图在体系傍边须要与其他模块发生交换、发生碰撞，自动驾驶体系中的各个模块，好比说定位、计划、掌握、感知等等，每一个模块都有其奇特的需求，我们舆图模块须要给这些模块供应定制化的效劳，通报它们须要的数据，资助各个模块可以或许更平安地完成本身的事情。

高速公路场景下的高精度舆图导航

高精度舆图在高速公路自动驾驶体系中的导航有三个主要事情，途径计划、舆图婚配、导航指令。这与传统车载舆图导航的内容基础一致，然则从详细的完成上会有一些延长，由于在自动驾驶体系中，舆图导航的受众从人变成了盘算机，以是每一个模块的内容、体量也都邑有转变。

接下来我会经由过程跟传统导航的对照来引见，我们是怎么做途径计划、舆图婚配等操纵的。

舆图婚配

舆图婚配的功用在于给出定位点，然后须要把这个定位的点对应到高精度舆图中，盘算出地点车道的编号以及车辆在以后车道中的相对地位。

从自动驾驶的角度来讲，高精度舆图供应的导航信息须要从街道级别升级到车道级别。我们必需具有在种种场景之下都能做到车道定位的才能。这些场景包罗在车道中间行驶、车辆变道等。

途径计划

途径计划也须要做到车道级别。我们日常平凡用的导航中有一些对照规范通用的战略，好比说最快途径、最短途径、亨衢优先等准绳。但作为自动驾驶体系中车道级其余导航或许途径计划，如今还没有最优途径如许的通用界说。换句话讲，没有所谓的最优途径，只要最相符各自的处理计划的途径。若是某个途径可以或许运用于你的计划，成功地将车辆从A点导航到B点，那末这就是最适合你的途径，这须要连系每家的计划来制订。举个例子，好比说有的自动驾驶车辆能够配速不是很高，只能抵达80公里每小时。那末在这类状况之下，最左边的车道明显不能在途径计划中常常涌现，由于那样能够会延缓交通流的顺畅。

导航指令

导航指令的意义在于经由过程给车辆发送及时实行的指令，让车辆可以或许在既定途径上行驶。完成这个功用的条件是，我们须要对火线路口的范例举行准确形貌，好比火线是主路照样匝道分岔，是不是在封路，是不是有合流处或分流处等等，经由过程这些场景形貌，再推断这个行动点应该做如何回响反映。

导航指令主要分两类。第一类是指导型指令，每每清楚简朴，就像我们日常平凡导航一样，好比说向左变道、向右变道等等。当掌握器收到这些指令时，会连系事先的路况，挑选适宜的机遇来实行这些行动，这和传统导航异常类似。第二类指令是指导型指令，是传统导航中没有的。指导型指令更多出如今路口交汇处、匝道等庞杂地区，这些地区的车道线一样平常对照庞杂，这会对感知发生很大的应战。以是在这类状况之下，舆图可以或许发生轨迹的指导线，让车辆沿着指导线经由过程庞杂的路口，抵达指定地区。

高精度舆图如何运用于自动驾驶体系

适才我经由过程跟传统导航的对照，引见了自动驾驶中的导航。接下来，我会引见高精度舆图是如何运用于高速公路自动驾驶体系的，主要分定位、感知跟掌握决议计划这三个模块来讲明。

辅佐定位

起首引见一下高精舆图是如何来辅佐自动驾驶定位模块的。禾多科技的定位模块运用了多传感器融会的计划，摒弃了高贵而不相符车规的高线束激光雷达，而是运用了视觉、毫米波雷达等相符量产规范的传感器，经由过程传感器效果和高精度舆图的婚配来完成横向、纵向的高精度定位。

先说横向定位，我们可以或许获取到车身坐标系里关于车道线的多少形貌，同时也可以或许从高精度舆图里提取关于车道的先验信息。把这两个信息举行婚配就可以或许做到横向纠偏。这跟人类驾驶习气是一样的，我们也是经由过程眼睛来找寻车道线，让车辆保持在车道的中间，以如许的体式格局来驾驶车辆的。

在纵向上，可以或许经由过程对路牌的辨认来完成定位。基于语义支解、2D／3D转换、边沿检测等手艺，我们可以或许分期把3D的路牌从图象中提取出来，然后把边沿信息或许角点信息和高精度舆图预留的先验信息举行对照，就可以或许改正纵向上定位的误差。

辅佐掌握决议计划

掌握决议计划是自动驾驶体系异常中间的模块，须要整合各模块资本，个中也少不了高精度舆图，好比说我们常常说到的像舆图的曲率、坡度、侧倾角度等等这些要素都是掌握决议计划模块须要斟酌的。举一个简朴例子来表达高精度舆图关于掌握模块的作用，当车辆位于主路，立时要进入匝道时，车道会从一道直接分红两道，涌现一条新的车道线，关于车道线感知的应战异常大。而当车辆抵达匝道分流地区之前，高精度舆图会发出一条指导线，车辆会沿着指导线一向经由过程这个地区，直到进入车道线清楚的地位为止。

辅佐感知

高精度舆图关于感知模块也有许多资助，感知是自动驾驶体系中盘算量最大的一个模块，由于它须要处置惩罚大批周边静态动态障碍物的信息。在高速公路场景下，得益于结构化的途径设计，实际上可以或许真正对行驶发生平安影响的都是同方向车道上的车辆，以是我们可以或许应用舆图以及以后的地位对火线可行驶的地区做展望。好比行驶时，体系可以或许基于车辆以后地位，对火线一二百米感知局限内会涌现的车辆举行集合排查，而无需过量存眷在这个局限以外的车辆，很大程度上降低了关于盘算资本的斲丧。

同时，高精度舆图里有许多先验信息可以或许对感知的支解、辨认供应主要辅佐，好比我们罕见的引流带或隔离带这些高耸的路况转变，以及常常碰到的匝道、高架桥、隧道等。有了舆图的先验信息，就可以或许很好地辅佐感知模块举行推断。

众包舆图更新

和传统导航比拟，自动驾驶关于高精度舆图的运用的另一个区别是，传统导航更多是简简朴单的舆图运用，而自动驾驶更多还要负担舆图信息反馈的脚色。

我们可以或许应用视觉传感器，关于像车道线、路牌等途径信息举行感知，然后与已有的高精度舆图举行对照，把差异化的信息依照既定花样上传给图商，图商就可以或许对这些海量数据举行深度进修，作为高精舆图的更新。

智能代客泊车自动驾驶体系中的高精度舆图运用

适才说的是关于高速公路自动驾驶体系的舆图导航的一些事情，下面我扼要引见一下我们在泊车场内是如何运用高精度舆图的。禾多科技的智能代客泊车体系 HoloParking 采用了车端、泊车场端和高精舆图端“三端合一”的手艺计划，一方面，我们将激光雷达和大部分算力转移到了场端，处理了过车规的题目。另一方面，经由过程三端合作，完成多传感器、多角度的冗余，进步泊车周围情况的感知才能，可以或许支撑全天候、全场景下的实在运营。无论是在光芒严重不足的情况下，照样在人车混流、突发状况较多的庞杂泊车场，或许是赶上雨雪、微风等卑劣的天色，HoloParking 都能一般运转，为用户供应平安、稳固的代客泊车效劳。

在高精舆图端，我们主若是应用车道之间的拓扑干系来举行点到点、多途径的途径盘算，包管可以或许完成多车调理的算法。同时车辆也可以或许应用车道的宽度信息，在车道内举行公道避障。适才人人看到的这个视频实际上就是我们HoloParking 在实在运营时举行多车调理的显示。

这就是我本日要分享的内容。

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