第4章
高精地图与定位传感器建模技术

侯涛1
（北京五一视界数字孪生科技股份有限公司（51WORLD）1）

4.1　引言

高精地图，通俗来讲就是精度更高、数据维度更多的电子地图。一方面，高精地图的绝对坐标精度更高，达到厘米级的绝对精度；另一方面，高精地图所含的道路交通信息元素及其属性更加丰富和细致，与普通导航电子地图相比，高精地图不仅有准确的坐标，还能准确地描绘道路形状、车道线、车道中心线和交通标志、车道限速、道路材质等。

有人认为高精地图有四大特点[1]。第一，高精地图是服务于机器的。高精地图不需要给人看，它是服务于人工智能、服务于机器视觉的。第二，高精地图可改变尺度。在不同的应用场景下，对于不同的车辆，高精地图的精度需求是可变的。第三，高精地图是动态和多维的。高精地图在服务于自动驾驶时，对数据的精度和内容的需求都是变化的，并且移动车辆周围的地物和环境是按照不同的时间单位变化的。第四，高精地图的很多内容信息具有非测量性。

有人认为应把高精地图定义为全语义三维地图。“高精地图既包含道路上的车道详细信息，也包含道路两边的附属设施。更重要的是，高精地图提供车道级别的动态信息。这种地图的优势在于既能支持视觉的定位技术，也能支持激光雷达和毫米波雷达定位的技术。”[2]高精地图元素展示参见图4-1。

图4-1　高精地图元素展示

通常说来，高精地图具备三大功能[3]。

4.1.1　功能1：地图匹配

传统地图的匹配依赖于GPS定位，定位准确性取决于GPS的精度、信号强弱及定位传感器的误差。高精地图相对于传统地图有着更多维度的数据，如道路和车道的形状、坡度、曲率、横坡角等。通过高维数据结合对应的匹配算法，高精地图能够实现更高尺度的定位与匹配。

4.1.2　功能2：辅助环境感知

通过对高精地图信息的提取，可以将车辆位置周边的道路、交通、基础设施等对象及其之间的关系提取出来，依此提高车辆对周围环境的判别能力。相比传统硬件传感器（雷达、激光雷达或摄像头），在检测静态物体方面，高精地图具有的优势包括：各方向都可以实现较广的范围；不受环境、障碍或干扰的影响；可以“检测”所有的静态物体；不占用过多的处理能力；保存待检测物体的逻辑关系。

4.1.3　功能3：路径规划

高精地图的规划能力到达了车道级别。传统导航地图的路径规划功能往往基于最短路算法，并结合路况为驾驶员提供最快/短的道路级别路径。但高精地图在道路和车道属性信息、几何信息及标识物信息、障碍物信息等基础上，可精确完成点到点的车道级别路径规划。

在自动驾驶应用中，结合高精地图和用户定位传感器信息，就可推算出用户位于地图数据中的哪条道路的哪条车道上及其在车道上的准确位置。

定位传感器通常包括GNSS（全球导航卫星系统）传感器、IMU（惯性测量单元）传感器和视觉传感器。GNSS传感器使用卫星定位模块，通过接收太空中的卫星信号，多星交会，完成当前位置定位。IMU传感器包括陀螺仪和加速度计。陀螺仪可测量物体三轴的角速率，用于计算载体姿态；加速度计可测量物体三轴的线加速度，用于计算载体速度和位置。IMU传感器的优点是不要求通视，定位范围为全场景；缺点是定位精度不高，且误差随时间发散。视觉传感器是利用摄像头提供的视觉信息进行定位的，虽然会受到光照、天气影响，但是成本低、内容丰富，是目前辅助驾驶方案主要数据源，在地图定位方面也具有很大潜力。目前，实践中最常用的视觉定位算法为基于特征点的全局定位算法，利用已建的地图，匹配历史中最相似的地图子集（图像/点云/特征点），根据匹配到的地图子集所提供的历史位姿真值、特征点坐标真值，计算点对间的变换矩阵，求解当前位置和姿态。总体说来，没有哪种传感器方案是完美的，GNSS传感器、IMU传感器和视觉传感器是互补的定位技术。