自动驾驶，除了传感器、软件定义汽车，还有什么？高精地图，全称高分辨率地图（High Definition Map，HD Map），在当前主流的自动驾驶发展路径中，处于不可或缺的位置。

本文为读者分享有关高精地图的最热点问题，从定义、模型、制作、定位、量产五个角度，让大家对高精地图有一个全面的了解。需要说明的是，特斯拉的FSD并不依赖于高精地图，这是为什么？本文共2419个字，阅读时间约5-8分钟。

“高精”在什么地方？

我们平时所使用的导航地图，服务的对象是人，主要作用是导航和搜索，属于信息娱乐的范畴。数据的主体是道路，包含道路形状和各种信息点等内容，分辨率在5到10米。

而高精地图，服务的对象是机器，被汽车用于定位、感知、规划辅助，属于安全系统。数据的主体更加丰富，需要精确到车道线、道路设施等，往往要求分辨率达到厘米级别。

高精地图的主要作用贯穿于自动驾驶汽车定位、感知、决策三个重要环节之中，总结起来就是回答“我在哪里？”、“我前方有什么？”“我该怎么走”三个基础而又重要的问题。

高精地图的“高精”体现在这三个层面：

1. 精度提升，需要高精地图实现精确定位；

2. 激光雷达、摄像头等传感器受气候光线变化及感知距离的限制，需要高精地图感知更全面的环境信息；

3. 路径规划和决策，在需要换道、避让等场景，需要高精地图提供先验信息。

尽管高精地图很重要，但是特斯拉也走出了另外一条路。

坚持“第一性原理”的马斯克，回到事情本质，认为实现完全无人驾驶，只要机器和人一样智能，并不需要高精地图。

细想这个逻辑没有错误，不过基于现有人工智能的发展水平，业界主流地认为，高精地图是自动驾驶的标配。

高精地图模型，业界分歧依然大

高精地图的模型依然处于“百家争鸣”阶段，也反映了当前技术发展处于早期。

大体来看，高精地图由道路图层、车道图层、附属设施、定位图层、动态图层五个部分组成。

道路图层，仅仅保留汽车需要用到的元素，如道路方向、类型、车道数量等。

车道图层，是相比于导航地图的新图层，该图层对驾驶员没有任何意义，但是它却是自动驾驶汽车90%的信息来源，是必备图层。

道路设施，包括了障碍物，交通信号灯等信息。

道路图层、车道图层、道路设施主要是提供各种无轨车辆和行人通行的基础设施，它们所包含的元素现在业界比较统一。

定位图层，概念相对比较抽象，类似于路标，给汽车参考。

动态图层，主要包含实时更新的动态信息，但目前业界实现得并不多，主要问题是精度准度都不太理想。目前实现了天气、道路施工状况等，它们是通过网络进行信息传输。

无论是动态图层还是定位图层，目前业界对其应该包含的信息要素分歧还很大，尚无定论。

高精地图制作，集中和众包相互融合

高精地图主要由两种制作方式，一是集中制图方式，目前由百度、高德、四维图新等具有丰富采集经验和昂贵采集设备的地图商所垄断。

第二种制图方式是讨论比较火的众包制图，受众多初创公司青睐。

集中制图有很大的先发优势，主要采用自动化的生产线，包括了设备采集，云端后处理以及测试验证。

但是，我们在大街上看到百度或者高德的地图采集车，搭载了非常先进昂贵的地图采集设备，据悉，一台车造价超800万人民币。

英特尔旗下Mobileye为代表众包制图企业，采用比较廉价的设备，依靠自身的摄像头和车内芯片，其最大的优势是通过云，实现快速数据更新迭代，但同时在精度上却打了折扣。

采用集中制图还是众包制图，业界也没有定论。

最好的方式是在量产初期，采用集中的方式迅速绘制出第一版“底图”，之后再采用众包的方式，实现数据实时更新。蛋糕够大，大家一起做一起吃才更香。

高精地图如何定位，惯性导航是中心

定位是汽车实现自动驾驶的先决条件，定位要求达到厘米级的定位精度，要支持极端条件和天气的稳定输出，还要有低于毫秒的定位延迟，以降低对传感器的影响。另外，定位最好能够降低对芯片算力的要求。

目前，有三种定位方法，即基于无线信号，基于航位推算，或者基于感知和地图的匹配。

在这三种定位方法中，最靠谱的不是GPS，不是激光雷达，也不是Wifi，而是惯性导航IMU。

IMU是自动驾驶定位信息融合的中心，因为IMU直接搭载在车上，它的数据实时存在，永不消失，性能稳定，连续100Hz高频工作，信息多。

目前定位主流采用的是GPS+IMU的方式，但只能覆盖65%的场景。

而在未来，真正的高精定位，需要依靠天上的GPS或北斗，再加上车上的IMU和激光雷达，再辅以高精度地图，这三大系统相互融合，能覆盖97.5%的定位场景。

高精地图量产？还需突破这六个瓶颈

目前高精度地图还存在定位层缺失、导航功能缺失、人机交互缺失、众包更新缺失、动态图层缺失、置信度缺失这六个瓶颈。

比较特别的是，尽管高精地图服务于机器，但是在量产过程中，用户期望高精地图能实现人机互动，拥有导航功能。

主要原因是长时间内自动驾驶依然是人机共驾形态，拥有交互功能的高精地图能帮助人更好接管汽车。

另外还有一个挑战是保证数据的更新，要保持高精地图的新鲜度。

目前第一梯队的地图厂家能够做到每季度进行一次更新，但是考虑到中国道路情况多变，这样的更新频率还是不够。

总体而言，第一代的高精地图还处于开发早期，离量产期望还有很长的距离。

特斯拉FSD，并不依赖高精地图

最后我们说一说特斯拉。

马斯克不止一次表示过，Waymo所代表的自动驾驶技术路线，严重依赖传感器的性能以及高精地图的先验信息，这种解决方案太过于针对明确且具体的路况。

一旦自动驾驶汽车去到高精地图没有覆盖的区域，或因施工、事故导致的道路调整，就完全失去了作用，从另外一个角度来说，就失去了自动驾驶的意义。

特斯拉通过自身百万汽车的数据，在自家的Dojo超级计算机中通过不断筛选、清洗、标注，让自动驾驶软件FSD算法不断升级进化，以取代高精地图，也能实现L5级别的完全无人驾驶。

参考资料

高炳涛，小鹏汽车，自动驾驶高精度地图

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