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新志佳(微信搜索“新志佳”)出版社:本文内容来源于武汉大学教授、武汉广亭信息科技董事长朱敦耀在汽车创新港微格教室的分享(删除)。
1、高精度地图的定义和特点
什么是高精度地图，高精度地图的功能是什么？目前，还没有明确的定义。
工业上一直都是这样。从实用主义和应用的角度来看，他们首先制造产品和技术，然后对它们进行总结和提炼，然后将它们提升和升华到一个更高的层次，给出一个更加专业化和相对完整的定义。
学术界不同。首先，我们应该从理论模型和逻辑结构上思考这个问题。
我认为这两个方面并不矛盾。我们相信高精度地图可以用不同的方式表达。就我个人而言，我更喜欢使用“驾驶安全地图”或“驾驶辅助”的限制性属性来描述高精度地图。
当然，高精度地图有更高的精度和一些特殊的内容。高精度地图有两点:
首先，定义仍在形成；
第二，特征仍在探索中。
从我的个人经历来看，我在大学里第一次学习了纸质地图的制作，然后研究生们开始接触早期的电子地图，然后在20世纪90年代早期参与了地图导航，现在我们有了另一个团队在研究高精度地图。
地图本身的定义是不断变化的。如果我们现在还不能给高精度地图一个好的、完整的定义，我们能从几个特征中总结出高精度地图的一些特征吗？
我想从以下三个方面总结一下高精度地图与传统导航地图和其他地图的区别。
首先，高精度地图将为机器服务。传统的纸质地图可以用作测量工具、视觉感知载体和科学研究工具。导航电子地图可以用作导航、导航等。然而，我们的高精度地图不需要展示给人们。它服务于机器、人工智能、机器视觉和机器理解，因此它在这方面与传统的导航电子地图有很大不同。；
其次，高精度地图是可扩展的。也就是说，“高精度”，什么是“高”？你什么时候需要“高”？什么样的场景需要什么样的高精度？这张地图可以缩放。事实上，对于不同应用场景中的不同车辆，对地图精度的要求是可变的。
第三，高精度地图的动态和多维概念。为什么日本在高精度地图的研究中使用“动态地图”这个词而不是“曾经”这个词，也显示了他们自己对这个东西和市场的独特理解。他们认为，当地图服务于自动驾驶时，对数据准确性和内容的需求正在改变。简单地说，移动车辆周围的地面物体和环境根据不同的时间单位而变化。
多维意味着如果每一项内容信息(如驾驶员的血压、疲劳程度、雾霾程度等。)作为一个维度叠加在二维地图上，当物体在车辆的移动过程中改变时，具有其自身位置(x，y)的N维向量的维度。
第四，高精度地图的许多内容是不可测量的。
2.高精度地图的研究现状及趋势
几个主要的汽车发达国家应该率先研究和生产高精度地图。
日本在sip委员会的领导下，率先成立了动态地图公司(Dynamic Map Company)，联系国内汽车制造商、地图制作公司和零部件供应商，讨论地图的标准，如何快速制作高精度地图，获得低成本，避免重复投资和建设。
据我们所知:
日本丰田公司自己已经完成了高精度的国家公路网地图，这是三年前完成的；
德国还完成了该国大多数高速公路和主干道的高精度地图，宝马也向我们展示了这样的示范；
美国和欧洲的情况主要是这里的公司和汤姆公司进行的。我们可以从他们的年度用户和技术交流会议上看到他们提供的最准确的数据；
中国的许多公司都在努力进行高精度地图的开创性研究和示范应用。不仅如此，谷歌和优步还涉足地图布局和高精度地图行业。
应该说，在高精度地图的探索和技术的研发方面，中国与外国并没有太大的差距。但是，考虑到我国的特殊情况:一是国土辽阔，高速公路总里程较大，加之我国建设速度较快，道路变化较快。
因此，国内公司制作高精度地图的过程、时间和投资可能要比美国、欧洲和日本的大。
3.高精度地图和高精度定位
高精度地图和高精度定位是互动话题。事实上，在导航中地图和定位是有关系的。没有地图，就没有定位，而定位又必须与地图相匹配。
在高精度地图和高精度定位的相互作用中，它也继承了一个传统，但必须说的是，定位精度的问题也是自动驾驶领域中一个非常特殊的问题。
所谓定位精度，一般不太在乎绝对定位精度，尤其在导航领域，主要是关于相对定位精度或匹配定位精度。
几天前，几位专家告诉我，自动驾驶要解决的问题不是高精度地图的问题，也不是高精度定位的问题，而是车辆不需要碰撞的问题。
只要汽车不与其他物体相撞，一切都没问题。所以我们不要混淆目的和手段。高精度测绘和高精度定位是手段，而不是目的，但目的是防止汽车相撞。在这种情况下，从这个角度来看，所有这些概念可以有一些不同的理解，从而得出不同的技术方法来解决问题。
综上所述，在自动驾驶领域，我刚才谈到了对相对定位的理解，但同时我们必须强调高精度定位是基础，高精度定位和高精度地图之间的相互作用是自动驾驶领域非常重要的技术保证。
4.高精度地图与自动驾驶的关系。我们的团队总结了它。我们视高精度地图为服务于自动驾驶系统的其他传感器的补充和增强。
如果你看过沃尔沃和奥迪的一些宣传视频，你一定会有非常深刻的印象:在下雪天、雾霾天和恶劣天气，一些传感器的作用范围比正常情况下大大缩小。在这种情况下，地图传感器有其不可替代的优势。此时，它服务于主动安全和自动驾驶，地图的功能大大突出。
其次，高精度地图可以作为驾驶个人行为和驾驶个人经验的累积器，可以服务于多维时间空数据的挖掘，以及危险区域的识别等其他事情。
例如，大型卡车和普通客车对高精度地图有不同的要求，尤其是在十字路口转弯时。由于两个车轮的内轮半径不同，不同的驾驶员在控制汽车转弯时有不同的驾驶特性。当地图提供这种安全的驾驶帮助时，地图可以有效地帮助他们。
同时，我想强调的是，在迈向全自动驾驶的过程中，我们在相当长的一段时间内仍处于l3和l4阶段。分析和挖掘个人驾驶行为与高精度地图之间的相互作用，将为我们的主动安全和自动驾驶服务。
例如，不同的司机在十字路口有不同的转弯特性。通过轨迹学习和高精度地图匹配，即使其他传感器系统不太复杂，匹配结果也可以应用于主动安全系统，以辅助驾驶安全。
第三，我们认为高精度地图在自动驾驶、自动决策和执行过程中也能起到很好的作用。
除了一些adas功能之外，让我举一个例子，那就是在日本东京的核心区域，居民区非常密集，道路只有大约3.5米宽，很多地方都是单向行驶，十字路口没有红绿灯，老太太和小孩突然穿过小巷，拐过弯后，在一些非常复杂的道路前面突然有一个电线杆。
在这种情况下，有必要依靠高精度地图而不是传感器。因此，在这个时候做决定的时候，我们可以提前有先见之明和经验来控制我们的控制者。
最后，与普通导航相比，高精度地图具有车道级的道路数据和基于车道级的拓扑网络，能够提供更合理、更详细、更精确的路径规划。对于车道级导航，可以实现传统导航无法实现的导航功能，使驾驶更加安全。
5.高精度地图的现状及未来发展趋势
关于制作高精度地图的过程，大家可能都很关心如何制作高精度地图。制造过程的中间过程和制造过程的成本等。
严格来说，我们认为目前的测绘技术已经完全为制作高精度地图提供了技术保证，但问题只是如何提高成本、精度和速度。
刚才，我们谈到了静态高精度地图，它也是动态的。
在不同的时间空和不同的场景下，对地图精度和车辆内容的要求是不同的。在不同的驾驶条件下，地图精度和警告信息可能会有所不同。
因此，这张地图清楚地反映了地图的四个层次，这四个层次与时间尺度有关，而最低的层次是基础地图数据库。
这基本上意味着不随时间变化的相对静态的信息；第二层是一些可预测和有计划的信息；第三层是一些在几小时或几分钟内更新的动态信息，比如天气和交通。最高级别是v2x信息，我们经常说它直接服务于自动驾驶。该信息的时间要求通常以秒为单位。
事实上，“更新”从导航地图开始就是一个永恒的话题，也是所有汽车制造商和地图经销商头疼的问题。
动态信息的更新也可以从三个方面来看，即源数据的收集、数据标准化和终端应用。
高精度地图将形成一个新的大产业，它不仅服务于自主驾驶，还服务于未来人们对整条道路和整个物联网的理解。
今天，我们进行了一些探索，这些探索远远不能满足汽车制造商对我们的需求，也不能满足自动驾驶技术的需求。我相信会有更多的同事在这个领域进行探索，他们会有更好的发现和智慧，为未来的行业做出贡献。
6.精彩的问答问题:高精度地图完全重绘了吗？在制图中，与传统导航电子地图的关系。高精度地图将来会放在终端还是云上？如果是在终端上，如何解决数据量大和数据更新机制的问题？如果在云中，终端上有地图吗？那是娱乐导航地图？如果是，如何解决娱乐导航地图与高精度地图的匹配问题。
朱敦耀:关于具体的地图制作本身，我们应该从两个层面来回答这个问题。
首先，考虑生产的技术体系、质量体系和工艺体系。传统地图与高精度地图一样，需要更好的制图软件或一些工具软件。然而，传统地图与高精度地图在对地物的理解、认知和应用模式上存在很大差异。例如，传统的导航地图基本上是根据道路中心线数字化的。
高精度地图的数字化需要根据车道线的中心线进行，这是一个典型的例子。至于数字化，技术是一样的，但数字化模式是不同的。特别是我刚才提到的交叉口的情况就更不一样了。我们知道车辆在交叉口的行驶轨迹不同于传统拓扑关系所描述的几何轨迹，这是不同认知模型的问题。
关于数据应该放在云中还是放在终端的问题，我认为两者应该共存相当长的一段时间。终端不可能完全没有数据，终端也不可能拥有所有的数据。在数据负载平衡方面，我相信会找到一个好的解决方案。这方面也是各种汽车制造商相互竞争和相互开发技术的地方。
目前，娱乐导航地图与高精度地图的匹配问题正在被汽车制造商和许多国内外地图供应商解决。总体思路是建立拓扑关系对照表，解决两个数据库之间拓扑关系的映射问题。
问:未来高精度定位的技术途径是什么？
朱敦耀:未来会有很多定位技术的组合。我们同意定位技术来自两个方面:一是绝对定位，二是相对定位。
此外，定位技术必须实现无缝定位网络，以满足我们车辆移动的需求。在任何时间、任何地点，我们的车辆都可以通过绝对定位、相对定位或两者的结合来获得自己车辆的准确位置信息，这是一些下游供应商提出的基本要求。
传统的绝对定位肯定是一些技术，比如我们未来的地基增强型北斗网络，相对定位肯定是惯性导航技术。现在，特别是视觉摄像机，它利用周围的参考物体来匹配高精度的地图，从而获得更精确的停车位置。
在未来，通过通讯的方式，例如地面有更多的传感器，wifi或其他通讯方式，地面的绝对位置坐标信息可以通过通讯直接发送到我们的汽车上，这可以通过物联网和v2x来实现。这样的定位也值得大力发展和推荐。
特别是在未来，每辆车本身都将作为一种测量设备，这就是slam技术，它可以为其他车辆和其他机构提供准确的位置信息。这种位置信息将通过众筹，特别是使用场景进行定位，这是未来非常重要的定位技术，也就是说，相对定位技术将比绝对定位技术发展更快。
问:你如何看待百度自动驾驶演示车上的四台商用电脑占用的乘客空变小的问题(与优步项目相同)？高精度地图能完全摆脱昂贵的高精度定位设备吗？高精度定位设备容易受到外部环境的影响。
朱敦耀:这种测试车只是概念车样机开发过程中的一种现象，并不是最终大规模生产车辆的现象。这是我想回答的第一点。
第二点是高精度地图的成本。这个问题就像一个产品的大规模生产。随着用户数量的增加和时间的流逝，对成本的看法会有所不同。
因此，地图在最初的投资中是很大的，但它是值得拥有的，所以在你投资并拥有它之后，时间成本和用户的增加将帮助你摊销这一巨大的投资。使用这种昂贵的设备收集数据是值得的。
例如，随着未来各种技术的发展，无人机现在不能为我们测量高精度的地图，但这并不意味着它们在未来不能这样做。一旦这种设备的技术将来能满足我们的要求，我们的收藏成本就会大大降低。
因此，我们可以拭目以待，看看将来如何收集高精度的地图数据，以及如何开发和发展收集技术。
问:如何评价现阶段地图上采集的高精度地图与自动驾驶高精度地图之间的关系。
朱敦耀:目前，国内地图供应商与我们汽车制造商的合作还不够深入。我们特别欢迎，特别希望我们的汽车厂商能够引导和带领我们在高精度地图上发展，对高精度地图制作的一些场景、一些规格和一些信息提取给出更多的要求和指导意见。
根据我个人的看法，地图经销商自己对自动驾驶的理解所制作的高精度地图永远无法满足汽车制造厂和自动驾驶的需要。
