高精度地圖對自動駕駛汽車定位、導(dǎo)航與控制，以及數(shù)據(jù)的實時更新，都起到至關(guān)重要的作用，是自動駕駛走進現(xiàn)實的關(guān)鍵一環(huán)。禾多科技地圖及模擬器負(fù)責(zé)人戴震博士在SAE 2019大會報告中，解釋了高精度地圖對于自動駕駛的必要性，并結(jié)合禾多科技的多傳感器融合技術(shù)方案，深度解析如何把高精度地圖應(yīng)用于自動駕駛系統(tǒng)中，以及自動駕駛將怎樣助力高精度地圖實現(xiàn)商業(yè)化。

2019年5月21日，SAE 2019 新能源與智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)大會在安亭上海國際汽車城盛大開幕。新能源汽車和智能網(wǎng)聯(lián)汽車是目前以及未來汽車行業(yè)技術(shù)發(fā)展的兩大核心。本次技術(shù)大會，共設(shè)置2個分會場，分別圍著新能源汽車整車研發(fā)、電池技術(shù)與發(fā)展、燃料電池、電機與驅(qū)動系統(tǒng)，以及智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)、“芯－路－云”、高精地圖測繪、驗證和測試等話題開展。

禾多科技研發(fā)總監(jiān)，地圖及模擬器負(fù)責(zé)人戴震博士在會上，解釋了高精度地圖對于自動駕駛的必要性，并結(jié)合禾多科技的多傳感器融合技術(shù)方案，深度解析如何把高精度地圖應(yīng)用于自動駕駛系統(tǒng)中，以及自動駕駛將怎樣助力高精度地圖實現(xiàn)商業(yè)化。

以下為戴震博士發(fā)言實錄：

主持人：戴震博士是德國錫根大學(xué)的博士，曾任職于德國航空航天中心，為戴姆勒公司研發(fā)了世界上第一套基于NDS地圖的汽車導(dǎo)航系統(tǒng)，現(xiàn)在任禾多科技地圖和模擬器負(fù)責(zé)人。接下來有請戴震博士為大家做主題演講，掌聲有請。

戴震：大家下午好，感謝SAE提供這樣一個機會，讓我可以代表禾多科技跟大家進行交流，今天，我主要是想從自動駕駛的方案提供商這個角度，講一下我們是如何使用高精度導(dǎo)航電子地圖的。

高精度地圖：讓自動駕駛“心中有譜”

未來出行在我們定義當(dāng)中主要分為三個場景。一是高速公路的自動駕駛，第二個是城市工況，也就是說城區(qū)內(nèi)的自動駕駛，第三個就是最后一公里，以泊車場景為代表。

禾多科技目前聚焦在兩個主要場景。首先就是高速公路，我們高速公路自動駕駛解決方案叫做HoloPilot，它是一個L3．5級別的解決方案，HoloPilot使用的是量產(chǎn)化的配置，主要是利用了現(xiàn)有的車規(guī)級傳感器和計算單元，以及高精度地圖來實現(xiàn)在高速公路上的自動駕駛功能。其次是以代客泊車為代表的最后一公里場景，我們的智能代客泊車系統(tǒng)叫做HoloParking，是L4級別的解決方案，駕駛員僅需在固定點交接車輛，即可實現(xiàn)車輛自主尋找車位、停車入庫、取車等代客泊車功能。

剛才我們說到這兩個場景雖然千差萬別，但實際上在應(yīng)用地圖這個角度來講，有很多相似的地方。首先，我們需要先有地圖數(shù)據(jù)，然后根據(jù)定位、感知、控制決策等各個模塊的需求，把地圖數(shù)據(jù)打包，按照特定的內(nèi)容、特定的格式、特定的方式來傳遞給各個模塊。以上這些操作實際上就是我們導(dǎo)航引擎所包含的主要工作范疇。

下面我們先看一下在高速公路場景下高精地圖的基本呈現(xiàn)。就像這幅畫里所展示一樣，我們用的更多是矢量信息和語義信息。大家可以看到清晰的車道線，龍門架，路牌、路桿等地圖要素。我們也主要是利用這些要素來進行諸如定位、感知、控制決策等等操作。

接下來，這是一個停車場的高精度地圖的呈現(xiàn)，除了常見的車道信息以外，我們也可以看到關(guān)于停車位的幾何描述，很多大型周邊建筑物的幾何描述，還有關(guān)于路口的信息等等。利用這些信息我們可以實現(xiàn)點到點的定位和導(dǎo)航。

自動駕駛實際上是一個多模塊融合的系統(tǒng)。地圖在系統(tǒng)當(dāng)中需要與其他模塊產(chǎn)生交流、產(chǎn)生碰撞，自動駕駛系統(tǒng)中的各個模塊，比如說定位、規(guī)劃、控制、感知等等，每個模塊都有其獨特的需求，我們地圖模塊需要給這些模塊提供定制化的服務(wù)，傳遞它們需要的數(shù)據(jù)，幫助各個模塊能夠更安全地完成自己的工作。

高速公路場景下的高精度地圖導(dǎo)航

高精度地圖在高速公路自動駕駛系統(tǒng)中的導(dǎo)航有三個主要工作，路徑規(guī)劃、地圖匹配、導(dǎo)航指令。這與傳統(tǒng)車載地圖導(dǎo)航的內(nèi)容基本一致，但是從具體的實現(xiàn)上會有一些延伸，因為在自動駕駛系統(tǒng)中，地圖導(dǎo)航的受眾從人變成了計算機，所以每個模塊的內(nèi)容、體量也都會有變化。

接下來我會通過跟傳統(tǒng)導(dǎo)航的比較來介紹，我們是怎么做路徑規(guī)劃、地圖匹配等操作的。

地圖匹配

地圖匹配的功能在于給出定位點，然后需要把這個定位的點對應(yīng)到高精度地圖中，計算出所在車道的編號以及車輛在當(dāng)前車道中的相對位置。

從自動駕駛的角度來說，高精度地圖提供的導(dǎo)航信息需要從街道級別升級到車道級別。我們必須擁有在各種場景之下都能做到車道定位的能力。這些場景包括在車道中心行駛、車輛變道等。

路徑規(guī)劃

路徑規(guī)劃也需要做到車道級別。我們平時用的導(dǎo)航中有一些比較標(biāo)準(zhǔn)通用的策略，比如說最快路徑、最短路徑、大路優(yōu)先等原則。但作為自動駕駛系統(tǒng)中車道級別的導(dǎo)航或者路徑規(guī)劃，目前還沒有最優(yōu)路徑這樣的通用定義。換句話講，沒有所謂的最優(yōu)路徑，只有最符合各自的解決方案的路徑。如果某個路徑能夠應(yīng)用于你的方案，成功地將車輛從A點導(dǎo)航到B點，那么這就是最適合你的路徑，這需要結(jié)合每家的方案來制定。舉個例子，比如說有的自動駕駛車輛可能配速不是很高，只能達(dá)到80公里每小時。那么在這種情況之下，最左側(cè)的車道顯然不能在路徑規(guī)劃中經(jīng)常出現(xiàn)，因為那樣可能會延緩交通流的順暢。

導(dǎo)航指令

導(dǎo)航指令的意義在于通過給車輛發(fā)送實時執(zhí)行的指令，讓車輛能夠在既定路徑上行駛。實現(xiàn)這個功能的前提是，我們需要對前方路口的類型進行精確描述，比如前方是主路還是匝道分岔，是否在封路，是否有合流處或分流處等等，通過這些場景描述，再判斷這個動作點應(yīng)該做如何反應(yīng)。

導(dǎo)航指令主要分兩類。第一類是指示型指令，往往清晰簡單，就像我們平時導(dǎo)航一樣，比如說向左變道、向右變道等等。當(dāng)控制器收到這些指令時，會結(jié)合當(dāng)時的路況，選擇合適的時機來執(zhí)行這些動作，這和傳統(tǒng)導(dǎo)航非常相似。第二類指令是引導(dǎo)型指令，是傳統(tǒng)導(dǎo)航中沒有的。引導(dǎo)型指令更多出現(xiàn)在路口交匯處、匝道等復(fù)雜區(qū)域，這些區(qū)域的車道線一般比較復(fù)雜，這會對感知產(chǎn)生很大的挑戰(zhàn)。所以在這種情況之下，地圖可以產(chǎn)生軌跡的引導(dǎo)線，讓車輛沿著引導(dǎo)線通過復(fù)雜的路口，到達(dá)指定區(qū)域。

高精度地圖如何應(yīng)用于自動駕駛系統(tǒng)

剛才我通過跟傳統(tǒng)導(dǎo)航的比較，介紹了自動駕駛中的導(dǎo)航。接下來，我會介紹高精度地圖是如何應(yīng)用于高速公路自動駕駛系統(tǒng)的，主要分定位、感知跟控制決策這三個模塊來說明。

輔助定位

首先介紹一下高精地圖是如何來輔助自動駕駛定位模塊的。禾多科技的定位模塊使用了多傳感器融合的方案，摒棄了昂貴而不符合車規(guī)的高線束激光雷達(dá)，而是使用了視覺、毫米波雷達(dá)等符合量產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)的傳感器，通過傳感器結(jié)果和高精度地圖的匹配來實現(xiàn)橫向、縱向的高精度定位。

先說橫向定位，我們可以獲取到車身坐標(biāo)系里關(guān)于車道線的幾何描述，同時也可以從高精度地圖里提取關(guān)于車道的先驗信息。把這兩個信息進行匹配就可以做到橫向糾偏。這跟人類駕駛習(xí)慣是一樣的，我們也是通過眼睛來找尋車道線，讓車輛保持在車道的中心，以這樣的方式來駕駛車輛的。

在縱向上，可以通過對路牌的識別來實現(xiàn)定位�；�于語義分割、2D／3D轉(zhuǎn)換、邊緣檢測等技術(shù)，我們能夠分期把3D的路牌從圖像中提取出來，然后把邊緣信息或者角點信息和高精度地圖預(yù)留的先驗信息進行比較，就可以糾正縱向上定位的偏差。

輔助控制決策

控制決策是自動駕駛系統(tǒng)非常核心的模塊，需要整合各模塊資源，其中也少不了高精度地圖，比如說我們經(jīng)常說到的像地圖的曲率、坡度、側(cè)傾角度等等這些要素都是控制決策模塊需要考慮的。舉一個簡單例子來表達(dá)高精度地圖對于控制模塊的作用，當(dāng)車輛位于主路，馬上要進入匝道時，車道會從一道直接分成兩道，出現(xiàn)一條新的車道線，對于車道線感知的挑戰(zhàn)非常大。而當(dāng)車輛到達(dá)匝道分流區(qū)域之前，高精度地圖會發(fā)出一條引導(dǎo)線，車輛會沿著引導(dǎo)線一直通過這個區(qū)域，直到進入車道線清晰的位置為止。

輔助感知

高精度地圖對于感知模塊也有很多幫助，感知是自動駕駛系統(tǒng)中計算量最大的一個模塊，因為它需要處理大量周邊靜態(tài)動態(tài)障礙物的信息。在高速公路場景下，得益于結(jié)構(gòu)化的道路設(shè)計，實際上能夠真正對行駛產(chǎn)生安全影響的都是同方向車道上的車輛，所以我們可以利用地圖以及當(dāng)前的位置對前方可行駛的區(qū)域做預(yù)測。比如行駛時，系統(tǒng)可以基于車輛當(dāng)前位置，對前方一二百米感知范圍內(nèi)會出現(xiàn)的車輛進行集中排查，而無需過多關(guān)注在這個范圍之外的車輛，很大程度上降低了對于計算資源的消耗。

同時，高精度地圖里有很多先驗信息能夠?qū)Ω兄�的分割、識別提供重要輔助，比如我們常見的引流帶或隔離帶這些突兀的路況變化，以及經(jīng)常遇到的匝道、高架橋、隧道等。有了地圖的先驗信息，就可以很好地輔助感知模塊進行判斷。

眾包地圖更新

和傳統(tǒng)導(dǎo)航相比，自動駕駛對于高精度地圖的應(yīng)用的另一個區(qū)別是，傳統(tǒng)導(dǎo)航更多是簡簡單單的地圖使用，而自動駕駛更多還要承擔(dān)地圖信息反饋的角色。

我們能夠利用視覺傳感器，對于像車道線、路牌等道路信息進行感知，然后與已有的高精度地圖進行對比，把差異化的信息按照既定格式上傳給圖商，圖商就能夠?qū)�這些海量數(shù)據(jù)進行深度學(xué)習(xí)，作為高精地圖的更新。

智能代客泊車自動駕駛系統(tǒng)中的高精度地圖應(yīng)用

剛才說的是關(guān)于高速公路自動駕駛系統(tǒng)的地圖導(dǎo)航的一些工作，下面我簡要介紹一下我們在停車場內(nèi)是如何使用高精度地圖的。禾多科技的智能代客泊車系統(tǒng) HoloParking 采用了車端、停車場端和高精地圖端“三端合一”的技術(shù)方案，一方面，我們將激光雷達(dá)和大部分算力轉(zhuǎn)移到了場端，解決了過車規(guī)的問題。另一方面，通過三端協(xié)作，實現(xiàn)多傳感器、多角度的冗余，提高停車周圍環(huán)境的感知能力，能夠支持全天候、全場景下的真實運營。無論是在光線嚴(yán)重不足的環(huán)境下，還是在人車混流、突發(fā)狀況較多的復(fù)雜停車場，或者是遇上雨雪、大風(fēng)等惡劣的天氣，HoloParking 都能正常運行，為用戶提供安全、穩(wěn)定的代客泊車服務(wù)。

在高精地圖端，我們主要是利用車道之間的拓?fù)潢P(guān)系來進行點到點、多路徑的路徑計算，保證能夠?qū)崿F(xiàn)多車調(diào)度的算法。同時車輛也可以利用車道的寬度信息，在車道內(nèi)進行合理避障。剛才大家看到的這個視頻實際上就是我們HoloParking 在真實運營時進行多車調(diào)度的表現(xiàn)。

這就是我今天要分享的內(nèi)容。