高精度地图国内外发展现状及对策

■文/梁宗正 童杨(科技部高技术研究发展中心)

高精度地图作为无人驾驶领域中重要环节，包含丰富的动态信息，可以为无人驾驶提供精准的定位、辅助环境感知，同时提高无人驾驶的安全性。随着无人驾驶的普及，高精度地图迎来爆发时期，强烈的需求推动高精度地图产业蓬勃发展。本文梳理了国内外高精度地图发展现状，并提出我国进一步发展预测和建议，以期为智能网联汽车、智能驾驶、智慧交通等提供参考。

一、关于高精度地图

高精度地图也称三维高精度地图，是指非常精准且不断更新的空间三维模型，绝对精度和相对精度均在分米级甚至厘米级的高精度、高丰富度的导航地图，简 称HD map（High Definition Map）。

高精度地图一方面是说地图的绝对坐标精度更高，达到亚米级的绝对精度；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，能准确地描绘道路形状、车道线、车道中心线和交通标志等，同时还包括车道限速、道路材质等信息。此外，高精地图还具有更高的实时性。由于路网每天都有变化，如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等，这些变化需要及时反映在高精地图上以确保无人车行驶安全。

高精度地图的生产基于移动测绘车前期数据采集，需要进行点云数据的分区、去噪、拼接等预处理，进而进行矢量化、几何调整、增加属性和拓扑结构建立等加工处理；无人机航测高精度地图生产，基于校正、拼接等预处理得到的高精度正射影像图，采用自动与人工相结合的方式进行数据矢量化加工处理；1 ∶500地形图测绘基于外业采集的数据进行内业地图编绘，通过格式转换、地物分类等进行加工处理。对采集的数据进行点云处理、三维重建和正射校正等处理，可获取厘米级精度的数字正射影像图，基于影像图数据可生产绝对精度优于10cm 的高精地图。在利用图像解译的方法提取地物信息的过程中，需要保证数据的绝对定位精度要求、要素类别的完整性以及属性信息的正确完整。同时对提取的数据进行拓扑结构调整，并通过多级质检保证最终成果数据的可靠性。

高精度地图在无人驾驶中的应用具体作用表现在以下几个方面（见表1）：一是提供高精度定位信息以及道路先验信息。高精度地图不受天气环境、障碍物和探测距离等限制，面向机器作为先验信息供无人驾驶汽车决策用的地图数据，包含更多维度的交通数据，通过更高维数的数据结合高效率的匹配算法，能够实现更高尺度的定位与匹配。二是高精度地图辅助无人驾驶环境感知。通过高精度地图模型提取，将车辆位置周边的对象及对象之间的关系提取出来。对传感器无法探测的部分进行补充，进行实时状况的监测及外部信息的反馈，即通过丰富的语义信息提高无人车鉴别周围环境的能力。三是高精度地图实现无人驾驶智能路径规划。交通信息的实时更新导致最优路径也随时会发生变化，高精度地图在此基础上，基于云计算的辅助进一步处理相关信息，能有效地为无人车提供最新的路况，帮助无人车重新制定最优路径，辅助无人驾驶汽车路径规划和决策。四是无人驾驶车辆的精细化管理。车道级高精度地图，结合高精定位、云计算和视频监控等技术，搭建智慧交通监管平台，在特殊车辆监控、精准导航、公交优先等一些重要的场景中，有利于交通管理单位对无人驾驶车辆的精细监控管理。

二、高精度地图技术国际发展现状

随着人工智能技术的成熟以及各方面技术的全面发展，高精度地图强大的空间分析能力和决策支持功能，在具有强烈空间位置需求的无人驾驶领域具有广阔的应用空间，也是未来车路协同的重要载体。

（一）高精度地图技术发展现状

建立高精度地图的方法研究也有很多，例如：通过配备GPSRTK 的采集车沿特定线路采集数据；使用激光雷达与广角摄像头结合的方法提取道路信息，加上配备高精度全球卫星导航系统（GNSS）则能够达到10cm 精度，但这种采集方案成本较高；也有研究者提出使用低成本传感器创建车道级地图的方法，通过全球定位系统+惯性导航系统（GPS/INS）紧耦合进行定位，从正射影像图中获取相关地图信息。

表1 高精度地图与传统电子地图的特点对比

HD live maps 是美国公司开发的面向无人驾驶及网联用途的云地图数据库，可以存储车载传感器所采集的所有数据。该地图应用将所存储的数据进行升级并向需要该数据的车辆发送实时地图数据。该系统最重要的部件是云端，所有技术都存储在该处，所有车辆的车载系统也是从该处进行数据读取的。云端平台使得区域地图的精度达到厘米级，当有新信息需要传输到车辆时，可立即更新地图，凡是配置该系统的车辆可实现车间通信并共享信息。该系统还能从其它车辆、道路网络传感器、车队及探头等处提取数据。

德国Ibeo 公司,推出了可以在复杂的城市道路系统中实现无人驾驶的汽车，借助于隐藏在前灯和尾灯附近的激光扫描仪观察周围的道路状况，识别各种道路交通标识，并实时构建三维道路模型匹配内置地图。

美国Civil Maps 公司开发过一种简单、可直接使用的地图工具Atlas DevKit。该工具通过一系列传感器套件，更快、更经济地定位车辆，实时地生产自动驾驶所需的高精度地图，极大降低数据量和数据处理难度。其硬件设备包括摄像头、光学探测设备以及激光雷达等一系列传感器，能够将车辆传感器获取的海量数据转换成车辆可读的地图。而软件系统则会帮助整合3D 地图制造过程中产生的海量数据，并去除不必要的冗余数据，以节省存储空间。

荷 兰TomTom 的Road DNA 技术来配合高精度地图使用，可以将原本的3D 地图Point 数据转换成2D 视图，在对地图数据进行压缩的同时，还能保留道路上的关键要素（计算传感器获得的实时数据与Road DNA 之间的相关系数来判断实时的车辆位置），从而节省空间，还能使自动驾驶汽车对道路信息的处理速度更快。

（二）高精度地图行业发展现状

国外地图行业由于政策监管较松，因此发展速度较快。当前国外高精度地图竞争格局呈现两极分化的态势。一方面是大型互联网科技巨头、车企，如谷歌、英特尔、宝马等，他们的合作伙伴相对更多而且更稳定，市场影响力更强；另一方面则是行业算法集成层面的初创公司，此类公司成本预算有限，对现金流的需求较为迫切，因此基本采用成本较低的众包采集模式，并且更积极地探索高精度地图的商业化变现。

因美国政策法规对自动驾驶的包容与开放，美国也成为拥有无人驾驶技术和初创企业最多的国家。美国相关企业很早就开始了布局与研发，除了传统导航地图企业，汽车公司也在参与自动驾驶地图的测绘与研发。

日本DMP 公司成立代表日本高精度地图走向产业化，已经完成约3 万公里高速公路高精度地图采集，计划2020 年能实现高精度地图的全覆盖。同时积极开展地图现场试验，并开展半动态和动态数据的采集和测试验证。

德国通用汽车投资的地图公司Ushr 采用激光雷达、摄像头等完成21 万公里高速公路高精度地图绘制。通用汽车公司将与高德合作，进行国内高速公路高精度地图的制图。

三、我国高精度地图发展现状与问题

随着我国经济与社会的日益发展以及无人驾驶技术研究的逐渐深入，汽车的社会拥有量急剧增长，高精度地图的重要性逐渐凸显，整个产业迎来黄金发展期。

（一）我国高精度地图技术与行业发展现状

随着高精度地图的发展，国内越来越多的企业开始进行高精度地图的规划与布局。百度无人车项目研发，采用了与谷歌公司相似的“激光雷达为主+高精度地图+人工智能控制系统”路线，并将自己的数据积累结合Apollo平台，提供完整的自动驾驶解决方案；高德地图宣布在自动驾驶开发测试期间，免费向行业合作伙伴提供高精度地图数据，并与千寻位置合作提供“高精度地图+高精定位”的一体化解决方案，通过推出顺风车业务，期望形成出行生态闭环；四维图新继续定位图商角色，通过自主设计的高精度地图采集车和编辑平台，目前可生产出绝对精度20cm 的地图数据，整体处于准备量产阶段。不同于地图厂商，国内众多初创企业通过差异化产品路线，建立各自在高精度地图方面的技术优势，如宽凳科技、滴滴出行在数据采集上引入众包模式。

从行业发展来看，由于技术壁垒较高，截至2020 年3 月，我国具备甲级测绘资质企业仅22 家，相对领先的主要有三家公司，四维图新（腾讯控股）、高德（阿里巴巴收购）和百度，基本完成我国30 多万公里高速公路和城市快速路的地图采集工作，已经形成三足鼎立的局面。但现阶段尚未实现动态信息采集，局限于基础地图信息收集的工作。

国内最早研究高精度地图的是百度公司，百度获得长城汽车的高精度地图订单，并与诸多品牌签署了商业协议。阿里先后拿下了凯迪拉克和吉利两个高精度地图商业订单，腾讯则拿下了宝马中国的量产订单。未来随着大型企业强势进军地图服务，BAT 称霸的高精地图行业竞争格局或将重塑。

（二）我国高精度地图发展需要注意的问题

一是数据安全问题。测绘活动关乎国家秘密和国防安全，需要对高精度地图数据采集进行限制。企业从事高精度地图数据采集、制作等活动应依法取得测绘资质，并根据测绘相关法律要求规范测绘行为。目前外资企业不能作为自动驾驶测绘的主体，必须选择与有资质的图商合作。随着外资企业的纷纷加入，如何进一步加强地理信息的安全管理，是一个需要注意的问题。

二是数据收集方式问题。现阶段我国还难以采用众包模式，只能采用集中收集模式。但由于目前还没有标准的数据格式，缺少统一的数据管理平台，因此，存在更新慢、采集成本高等问题。

三是高精度数据审核问题。目前电子地图实行的是许可制，在出版发行之前需经过地理信息主管部门的审核，地图数据也仅限于静态基础信息。但未来高精度地图是以数字串的形式来表达相关信息，且有很高的更新频率和周期，现有的审图模式难以满足这些需求，审核模式需要进一步优化。

四、对策建议

一是完善相关法律政策。随着无人驾驶等相关技术的发展，对高精度地图的各方面需求也不断提高，由于地图提供的数据过于详细，涉及到空间信息安全，甚至涉及到国家安全，现有的法律政策主要针对常用的普通地图，在高精度地图数据收集、传输、储存、使用以及表达等方面的规定还不够明确。因此，需要进一步完善相关法规与技术手段，在保障信息安全的同时，实现高精度地图的发展应用。

二是及时准确更新数据。高精度道路导航地图需要及时、准确地进行数据更新，才能有效保障导航服务的准确性。除了道路几何信息外，高精度道路导航地图还需要更新包括交通要素在内的大量数据，如果每次都通过原始采集手段进行数据更新，将会导致过多冗余数据和过高的成本。因此，在未来的高精度道路导航地图发展中，采用众包手段获得大量即时数据，是一种更加便捷、低廉、可靠的数据更新手段。

三是优化高精度地图资质管理。调整和改革行业监督方式，以包容审慎的态度，在尊重技术规律的基础上，支持创新，激发市场活力，促进企业良性竞争。优化和规范企业与有资质图商的合作模式，规范其数据采集和研发测试行为，确保资质安全可控。建立高精度地图专属云平台，严格管理数据访问权限，保证地理信息安全，使众包采集和更新成为可能。

四是建立数据标准与共享平台。统一的数据标准有助于提升企业间协同性，避免产生数据孤岛效应，降低数据采集成本。目前数据标准基本是基于欧美道路设计，要以采集式样、交换格式和物理存储格式的标准化为重点，完善建立符合我国道路场景的数据标准，从而促进我国无人驾驶技术的快速发展。采用统一的数据管理平台，用于自动驾驶的数据采集、诊断、评估，可以实现更加高效的数据共享。