假如有人問你，駕車出門走失了該怎么辦？在十幾年前，你或許會去尋覓鄰近的路途標識，也或許向路人尋求協助；而在現在，你一定會拿出手機，打開其間的地圖功能，依托導航來走出困境。
確實，在咱們駕車出行的時候，地圖標注通常不是一項必備品，但卻經常會在一些緊急狀況，幫咱們處理當務之急。但是，當轎車替代咱們變成駕駛員時，誰又能確保它們在走失后，不想尋求地圖的協助呢？最少從現在來看，地圖現已開端被自動駕駛轎車所寵愛，而精度更高的地圖更是逐步變成公司布置有關技能計劃時的必要條件。 高精度怎么輔佐自動駕駛？
步入正題之前，有必要先了解一下啥是高精度地圖。
顧名思義，高精度地圖相較當下平時運用的電子地圖，其精度更高，但卻不僅僅體現在顯現的圖畫更為明晰，而是能夠供給愈加精準的坐標方位。一般來說，傳統的電子地圖首要用于我們平時出行，其精準度處在米級的水平，即便存在十余米的差錯，也并不會給用戶帶來多大的影響；而高精度地圖，精準度則減小在1米范圍內，甚至關于車道線、路肩等方位，其精度能夠到達公分級。
因而，依托這一精準定位的潛力，使得高精度地圖越來越受各家公司的喜愛，而公司在布置自動駕駛轎車的技能計劃時，也開端轉變思路向其靠攏。此前長安選擇與百度地圖標注進行協作，并在后者的協助下，完成了上一年重慶到北京的自動駕駛測試；而近期，博世宣告與高德、baidu、四維圖新三家地圖廠商協作，旨在聯系本身的技能優勢與高精度地圖的作用，進步自動駕駛轎車的定位水平。
上海交通大學教授、轎車節能研究所所長殷承良向《新能源轎車新聞》解釋，自動駕駛轎車運用攝像頭、雷達等傳感器來勘探周圍的路況，再與高精度地圖中的數據進行地勢匹配，就能夠斷定轎車所在的當時方位。
簡略來說，這是與調查周圍指向型路標、象征性建筑來斷定方位的辦法相似，但自動駕駛轎車的作業原理要復雜的多。由于高精度地圖能夠供給更為詳細的路途信息，除了描寫周圍路途的形狀、人行橫道、路途信息指示牌、限速象征等交通參照物，還能對每條車道的斜度、曲率、歪斜程度，以及轎車與車道線間的間隔等信息進行描寫，這使得自動駕駛轎車不僅能夠精確地找到自個的方位，也能在行進軌道的計劃和跟蹤上進行更多細節的優化。
自動駕駛轎車的數據反哺
實際上，高精度地圖之所以被我們所看好，并不在于其完成定位的水平怎么之高，而是出于技能本錢甚至將來自動駕駛轎車商業化量產的思考。
客觀地講，要想完成車輛的精準定位，并不只一種手法。例如經過運用激光雷達、毫米波雷達等很多傳感器進行路途信息的收集，再聯系高精度的慣性導航技能，也徹底能夠完成車輛在靜態及運動過程中方位的判斷。不過，這些技能的運用，關于一輛轎車來講，本錢仍是太高了。殷承良談道，比較而言，運用高精度地圖完成地勢匹配，即便自動駕駛轎車搭載運用低本錢傳感器，也能得到較好的定位作用。
尤其是在高速公路這類的結構化程度較好的路途上，能夠極好地應對相似于SEA分級規范中L3等級的場景。在殷承良看來，高精度地圖是一種較低本錢的技能路途，也是自動駕駛轎車中較為必要的技能手法。
現在，高德現已對外免費敞開了高精度地圖的數據，為自動駕駛轎車的開發供給技能支持；而近期baidu宣告敞開的自動駕駛平臺中，也包含了地圖這一子項目，這無疑給車企帶來杰出的資本條件。不過，殷承良也表明說，盡管如此，但車企也要有必要把握地圖增量在線升級的技能。
一般來說，高精度地圖會在前期將根本的地圖離線數據儲存在轎車內，但由于實際中經常出現筑路、車道線調整等狀況，使得離線地圖不能徹底滿足自動駕駛轎車的請求，而這也就需求后者在行進中將收集到的數據反哺給地圖的云端。
殷承良通知《新能源轎車新聞》，自動駕駛轎車運用攝像頭、雷達等傳感器收集周圍的數據，經過算法以及數據模型將其規范化，以此將生成的增量信息在本來的地圖上進行有些的在線重構，以使得轎車能夠愈加精準地完成地勢的匹配。
經過這種方法，不僅能實時確保高精度地圖的靜態信息，還能為之參加更多的動態特點。比如交通擁堵狀況、紅綠燈狀況，甚至雨、雪、路途結冰等實時性的惡劣環境，也會在動態信息收會集得以反應。
地圖測繪成難點
高精度地圖似乎描寫了一幅非常夸姣的畫面，既然如此，各家公司為何不瞄準這一點加大投入開發的力度？話雖如此，但談何容易。出于地圖信息關系到國家安全，并不是任何人都有地圖測繪的資歷，而從事高精度地圖的收集也通常需求比較傳統地圖更為精細的專業設備，而滿足這些條件的也只要為數不多的幾家地圖廠商。
此外，電子地圖在被運用之前，均需求進行加密，即經過加密算法，在坐標體系上參加一定量的隨機偏差。而若要運用于自動駕駛轎車上時，其導航、傳感器等體系也需求進行一次坐標偏轉的處理，才干合作高精度地圖進行定位作業。要知道，自動駕駛轎車對數據精確性、實時性的請求較高，行進過程中體系對路況及車輛動作的決斷是不是會遭到坐標偏轉的影響，無形之中為其穩定性加了一個問號。
而這也使得浙江吉祥控股集團董事長李書福在本年的兩會上提交提案，審慎對進行自動駕駛開發技能的公司提前、有條件地敞開地圖測繪天資，并進行有用監管。希望在確保國家信息安全的前提下有條件地向有些公司敞開地圖測繪天資，以下降自動駕駛技能的開展壁壘。
此前馭勢科技CEO吳甘沙也在承受有關媒體時表明，敞開測繪天資確實是個實際的需求，而依照傳統地圖的測繪方法，即便數據精度有所進步，但卻不是活的地圖，盡管依托自動駕駛轎車的數據收集能夠完成路途信息的不斷更新，但在國內現在的法律法規下，這種思路似乎是行不通的。
據交通部發布的數據，截至2016年，全國公路總路程到達469.63公里，而高速公路的總路程現已打破13萬公里。而面臨巨大的交通網絡，要想堅持路途信息時刻處于新鮮狀況，僅靠地圖廠商的才干來保持，仍是比較艱難的。
在筆者看來，自動駕駛轎車不是公司悶頭苦干就能做好的商品，而是一個集大成的商品，需求聯系產業鏈中方方面面的人來貢獻力量。
傳統轎車公司自不必說，而零部件供貨商所把握的傳感器技能也同樣是自動駕駛轎車的中心所在。與此同時，跟著深度學習以及神經網絡算法的逐步老練，從IT范疇跨界而來的科技公司，也逐步變成自動駕駛轎車陣營中的主力軍。而現在，高精度地圖也被各家公司所覬覦，并作為計劃技能路途時的必要條件，這也使得各大地圖廠商變成業界的主要人物。
正如一些報導所描寫的那樣，當自動駕駛轎車完成商用、大面積普及于商場，其轎車的身份將會從私有物品轉變成我們同享運用的交通工具。盡管此種說法頗受認同，但值得一提的是，這種同享的理念，不僅始于商品上路之時，更是要體現在前期的技能研制期間。各范疇公司活躍同享技能作用，互相揚長避短，穿插驗證技能的可行性、穩定性，才干盡快地將自動駕駛轎車推向商場。