高德谷小丰：高精地图是自动驾驶的必由之路 | 未来汽车大讲堂互联网+
雷锋网（公众号：雷锋网）新智驾按：从6月开始，新智驾联合雷锋网・ AI慕课学院、网易云课堂企业版举办了智能驾驶系列讲座，邀请业界、学界顶尖专家一起分享关于自动驾驶现在与未来的多样见解。6月21日，“未来汽车大讲堂”邀请到来自高德地图的谷小丰为学
雷锋网（公众号：雷锋网）新智驾按：从6月开始，新智驾联合雷锋网・ AI慕课学院、网易云课堂企业版举办了智能驾驶系列讲座，邀请业界、学界顶尖专家一起分享关于自动驾驶现在与未来的多样见解。6月21日，“未来汽车大讲堂”邀请到来自高德地图的谷小丰为学员讲解了主题为《高精地图：自动驾驶的必由之路？》的课程。新智驾对课程内容进行了整理，并做了不改变原意的调整。
嘉宾介绍
谷小丰，高德高精地图团队负责人。具有10年的地图数据产品经验，2.5年量产高精地图数据经验。带领高德高精地图团队获得亚太地区第一个高精地图商业订单，并建设了完整的高精地图生产线。
前言高德在2014年便开始了高精地图的研发，当年11月，这家公司还拿下了全球第二个高精地图商业化订单。有了订单的驱动，高德在高精地图上的步伐走得很快，从深度学习技术的使用到量产生产线的建设，进展不断加快。将近3年时间过去，高德在高精地图方面积累的数据量也非常可观。
和高德地图的整体策略一样，高德高精地图也是要为产业“赋能”，具体点说，就是要为自动驾驶提供地图支持。在大家大谈特谈自动驾驶的时候，高德默默耕耘高精地图，打造一条通往自动驾驶的必由之路。
本期，讲师谷小丰将会着重介绍什么是高精地图、高精地图与自动驾驶的关系、高精地图是如何打造的、高精地图开发中存在的挑战和思考。当然，还会提及高德在这方面的实践。
一、什么是高精地图？在讲什么是高精地图之前，先来了解一下高精地图与自动驾驶的关系。
业界大多数企业都将自动驾驶实现的时间节点定在了2020年，当然，很多厂商仍在不断将这个时间往后延。根据目前相关的新闻报道看，可以发现的一个问题是同一家厂商内部对于自动驾驶的实现时间都存在一些矛盾，当然这完全可以理解，毕竟自动驾驶是比较新的技术，所以变数很多。
根据SAE（美国汽车工程师协会）的划分，自动驾驶级别分为5级，也就是L1-L5。到达L3的话，车辆就可以在高度公路上实现比较全面的自动驾驶。
从这个级别来看，业内的共识是，从L3往上，便需要高精地图的支持，而在L3以下的辅助驾驶阶段，对于高精地图没有刚需。比如市场上一些已经具备自动驾驶功能的车型都是依靠摄像头、毫米波雷达等传感器实现自动巡航和自动跟车这样的功能。
1、定义回到高精地图本身，这个名称的提法本身就不是很严谨。比如说，大家在提导航地图的时候，你很难说它就是“低精地图”。
其实，高精地图是从国外引进的一个名词，最早的提法是HD Map，英文直译过来就是高分辨率地图（High Definition Map）。
还有人将这种类型的地图命名为HAD Map，直译过来就是高度自动驾驶地图（Highly AutoMATed Driving Map）。其实这个名称也不是很准确，因为很难说高度自动驾驶是从L3开始的还是从L4开始的。
还存在一种德文的命名：Hoch GEnaue Karte，意为高可信度地图。
命名就有这么多，可以想见业内人士在提高精地图的时候实际上也不是一个概念，所以需要来定义一下到底什么是高精地图。在谷小丰看来，高精地图其实最准确的叫法应该是“自动驾驶专题图”。
2、内容构成
换句话说，高精地图其实是提供了一个自动驾驶环境的模型。也就是说，车辆要想顺利进行自动驾驶，必须对其周边的环境进行构建，该环境中，包含了：
移动物体：行人、车辆；
互联设施：V2V、V2X等通信设施；
高精动态驾驶环境：是否拥堵、哪里在施工、哪里有事故、哪里有交通管制、哪里有雨雪等；
最底层的静态高精地图，也是目前阶段图商重点工作的层面。
在静态高精地图中，包含了车道模型、道路部件、道路属性和其他的定位图层：
车道模型主要是引导车辆从A地开到B地，包含路面的结构是如何的；
道路部件则是路上的各种物体，包括标志标牌、路面标志、龙门架、桥之类；
道路属性则包括某个地点GPS信号消失，那么需要把这些特殊的点标注出来。
现在的高精地图是矢量地图，以上的每一个大分类下又有许许多多小的内容。
在车道模型中，也有很多重要的细节信息需要体现在高精地图中，包括车道中心线、车道线、车道变化属性点以及道路分离点和车道分离点。
比如在车道变化属性点，车辆可以通过传感器探测到相关信息，然后再对比地图，便可清晰地知道自身处在什么样的位置。而且在路径规划的时候，车辆也知道在哪个位置进行并线是合理的。此外，为了方便计算道路连接关系，还会将道路分成多个组（Sections）。
车道模型还包含车道连接关系，也就是说车辆要去往一个目的地，需要经过哪几个车道的转换才能到达。
高精地图中还有一些比较特殊的数学属性，包括道路的曲率、航向、坡度以及横坡。这几个属性可以指导车辆以什么样的速度和角度进行转向而不至于出现事故。这也是高精地图重要的构成部分。
此外，还有很多的道路部件（Object）是用于定位的。
车辆在定位时一个基本的方案是用车端的传感器识别各种物体，然后将这些物体与地图上记录的物体进行对比，一对比之后车辆就知道自身处在什么位置。当然还有一些特殊的地物如斑马线、停止线、红绿灯等，控制着不同的路口和不同的方向，那么在数据中，我们就需要把这些关联关系表达进去，让自动驾驶汽车在这些地方可以顺利做出决策。
当然，有了自动驾驶以后，导航地图依然会存在，但可能会变得比今天更简单一些。比如用户乘坐一辆自动驾驶汽车去往某个目的地，那么导航会规划一条行车路径交给自动驾驶系统，自动驾驶系统会依靠高精地图再规划出一条更为精细的路线图，实现从A地到B地。其中包括在哪个地方需要并线，在哪个地方需要出匝道。
所以，在导航地图和高精地图之间会建议起一个连接关系，可以让导航系统和自动驾驶系统协同工作。
3、高精地图的形态、部件和业界进度高精地图诞生初期，有一个业内非常重要的组织叫做NDS协会，一直在定义导航地图，制定相关的国际标准，可以为车厂节省成本，图商的适配成本也会更低，竞争将更充分。大概从2011年左右开始，NDS协会也开始定义高精地图、自动驾驶地图。在NDS的定义中，高精地图更多还是矢量地图的形态。
随着传感器的更广泛使用以及成本越来越低越来越低，对不同传感器也产生了不同高精定位的图层；同时随着很多新技术的产生，比如深度学习，自动驾驶地图也变得越来越多样化。
