深度解析渡众在自动驾驶中的高精地图技术

视频中多传感器融合技术构建的是地下车库、地面场景的高精地图，橘色部分为地下室高精地图，绿色部分为地面高精地图。

北京渡众机器人利用多传感器融合技术，机身配备了激光雷达、陀螺仪、轮速记、相机等多种传感器，激光雷达可时刻扫描周围环境，提供地图数据，构建出分辨率高、信息丰富、厘米级别的地图。基于多传感器融合技术可实现室内场景地图、室外场景地图，以及室内室外无缝兼容的场景地图。

一、什么是高精地图

高精度地图，通俗来讲就是精度更高、数据维度更多的电子地图。渡众多传感器融合技术构建的地图精度更高体现在精确到厘米级别，数据维度更多体现在其包括了除道路信息之外的与交通相关的周围静态信息。

园区局部高精地图

高精度地图将大量的行车辅助信息存储为结构化数据，这些信息可以分为两类。第一类是道路数据，比如车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率等车道信息。

第二类是车道周边的固定对象信息，比如交通标志、交通信号灯等信息、车道限高、下水道口、障碍物及其他道路细节，还包括高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。

另外，高精度地图中包含有丰富的语义信息，比如交通信号灯的位置和类型、道路标示线的类型、以及哪些路面是可以行使等。

二、高精度地图作用

1、地图匹配。高精地图相对于传统地图有着更多维度的数据，比如道路形状、坡度、曲率、航向、横坡角等。通过更高维数的数据结合高效率的匹配算法，高精度地图能够实现更高尺度的定位与匹配。

功能2：辅助环境感知。高精度地图可以看做是无人驾驶的传感器，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，高精度地图具有的优势包括：所有方向都可以实现无限广的范围；不受环境、障碍或者干扰的影响；可以“检测”所有的静态及半静态的物体。

功能3：路径规划。长距离规划（路由选择）：类似于导航，主要针对于静态环境，但会考虑车道级别的规划。短距离规划（轨迹选择）：通过高精度地图决定短距离规划的目的地（车道）

三、高精地图采集

随着顺丰、京东高精度地图资质的批复，越来越多的公司开始布局地图领域。高精度地图不仅有高精度的坐标，同时还有准确的道路形状，并且每个车道的坡度、曲率、航向、高程，侧倾的数据也都含有。

高精度地图为今后的自动驾驶、无人配送等方方面面的应用打下了基础。比之传统地图包含更多属性信息，对于数据的采集提出了更高的要求。

数据采集

1.     渡众机器人高精地图制作的第一步，通过地图采集车的实地采集完成。采集的核心设备为激光雷达，通过激光的反射形成环境点云从而完成对环境各对象的识别。

2.     第二步，采集数据后续处理：包括人工处理、深度学习的感知算法（图像识别）等。采集的设备越精密，采集的数据越完整，所需要算法去降低的不确定性就越低。元素识别，车的自动化程度不够 ，无法解决道路上没有车道线的部分以及无法理解逻辑信息（比如停止线和红绿灯的关联关系）。人工验证：车道线识别是否正确，补充关联处理。比如路口虚拟线的处理，这种虚拟线的处理依赖于半自动化的处理。

数据采集车

高精度地图采集车。高精度地图采集车的装备较为复杂，包括了多种传感器，来进行道路和周边环境数据的采集。渡众机器人高精度地图采集车的配置情况，如下：

工控机、 GPS、 IMU、激光雷达

四、高精地图实际应用

目前，我司主要为内蒙某国营矿企提供智慧矿区解决方案，基于高精地图离线匹配定位，测量测绘。因为矿区道路没有明显的马路牙子、车道线等标识，尤其是在雨雪天气，更加难以判断道路位置。可直接可行驶区域，车在这一区域拥有道路优先权可以保持行驶，而选择的通行区域车辆可以行驶但需要十分小心，注意其他拥有道路优先权的车辆。

高精地图能给矿区运输车提供整体的路径规划，包括道路的斜率和曲率、车道标识等，并提高精度的车道模型，以协助车辆调整间距和速度等。基于高精地图标注、识别车道线，可以对车辆进行横向定位，特别是在GPS和地图不够精确的时候。