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高精度地圖對(duì)于自動(dòng)駕駛來說真的很有必要嗎?

智駕最前沿 ? 來源:智駕最前沿 ? 作者:智駕最前沿 ? 2025-09-09 09:20 ? 次閱讀
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[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的逐步落地,曾經(jīng)高度依賴的高精度地圖似乎不再火熱,行業(yè)的注意點(diǎn)更多轉(zhuǎn)移到了端到端大模型、AI等前沿領(lǐng)域。那高精度地圖在自動(dòng)駕駛中到底承擔(dān)的是什么角色?它有哪些不可替代的作用?

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什么是“高精度地圖”,它要解決什么問題?

高精度地圖不是我們手機(jī)里常用的那種導(dǎo)航地圖,它的設(shè)計(jì)目標(biāo)是為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供“機(jī)器能用的、可精確定位和決策的先驗(yàn)世界模型”。這類地圖要把道路從“人能看懂”的層面,提升到“車可以用來定位、預(yù)測(cè)和規(guī)劃”的層面。

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高精度地圖的坐標(biāo)精度要達(dá)到米以下、通常是厘米級(jí);語義信息要細(xì)到車道線、停止線、人行橫道、交通信號(hào)燈與其對(duì)應(yīng)的受控車道、路側(cè)護(hù)欄、路沿、坡度、曲率等;同時(shí)要把道路網(wǎng)絡(luò)抽象成帶語義的拓?fù)鋱D,說明哪些車道可以直行、左轉(zhuǎn)、掉頭,哪里有強(qiáng)制停車、哪里有限速、線型變化等。

高精度地圖不僅包含幾何(3D點(diǎn)云、線、面),還包含“語義”與“規(guī)則”兩類信息,這些信息是自動(dòng)駕駛在傳感器觀測(cè)受限時(shí)的重要先驗(yàn)。高精度地圖是幾何層(精確的三維重建)、語義層(車道、標(biāo)志、信號(hào)等)、拓?fù)?連通性層(lanegraph)、本地化錨點(diǎn)(用于精確定位)的混合體,只有將這些信息進(jìn)行融合,才可以確保自動(dòng)駕駛汽車“看”到更遠(yuǎn)的路。

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高精度地圖應(yīng)該包含哪些“要素”?

高精度地圖需要把一條道路的“規(guī)則”和“長(zhǎng)相”都要“寫”清楚,其需要的要素遠(yuǎn)比普通導(dǎo)航地圖多得多。首先是用于精確定位的幾何基準(zhǔn),三維點(diǎn)云或精確的道路中心線與車道邊界,可以提供厘米級(jí)的位置參考,幫助車輛把傳感器感知的物體掛到地圖坐標(biāo)系上,從而實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的位姿估計(jì)與多幀融合。

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還有就是車道語義,像是車道編號(hào)、車道寬度、車道功能(轉(zhuǎn)彎車道、直行車道、公交專用等)、車道連通性(相鄰車道能否并入/換道)、以及合并點(diǎn)、分叉點(diǎn)的拓?fù)潢P(guān)系等信息,這對(duì)軌跡預(yù)測(cè)和行為決策至關(guān)重要。

再有就是如停止線、人行橫道位置、斑馬線延伸、減速帶、路緣、路沿、護(hù)欄、中央分隔帶位置、受限停車區(qū)等靜態(tài)交通設(shè)施信息。信號(hào)化信息也要映射到車道上,哪盞交通燈控制哪條車道、信號(hào)燈的位置(不是僅僅在路口附近標(biāo)注一個(gè)“紅綠燈”),以及可能的信號(hào)相位和時(shí)序(如果有的話)。

除了上面說的這些,高精度地圖還會(huì)包含限速、道路曲率與坡度、路面材料、夜間照明、GPS可見性指數(shù)、常見遮擋區(qū)域(比如樹蔭會(huì)干擾傳感器)等道路屬性。

當(dāng)然,有些高精度地圖還包含“歷史行為層”或“統(tǒng)計(jì)層”,用于記錄某個(gè)路段常見行人/非機(jī)動(dòng)車行為、車流分布或擁堵模式,這些對(duì)于規(guī)劃器做風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估也很有用。Waymo、Mobileye、HERE等把這些要素做成既能用于定位又能用于規(guī)劃的多層結(jié)構(gòu)。

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與傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖的本質(zhì)區(qū)別在哪里?

把高精度地圖和我們常用的“地圖”(例如手機(jī)導(dǎo)航、百度/高德地圖或OpenStreetMap)放在一起比較,差別不僅僅是“精度更高”那么簡(jiǎn)單。傳統(tǒng)地圖的目標(biāo)是解決人類駕駛者的“從A到B怎么走”的問題,它注重道路走向、路名、路口類型、POI(興趣點(diǎn))、大致限速和路網(wǎng)連通性,通常精度在米級(jí)或更粗,數(shù)據(jù)更新以周/月為單位,且很多語義信息是為人呈現(xiàn)的文字與圖標(biāo)。

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高精度地圖的目標(biāo)是“讓車知道前方幾米內(nèi)的每個(gè)東西在什么地方、如何影響決策”,因此它關(guān)注的是局部幾厘米內(nèi)的幾何細(xì)節(jié)與機(jī)器可讀的語義關(guān)系。傳統(tǒng)地圖可以告訴你“前方右轉(zhuǎn)進(jìn)入X路”,但高精度地圖要告訴自動(dòng)駕駛“在前方12.4米處,右側(cè)車道在0.3米處轉(zhuǎn)為右轉(zhuǎn)專用車道,停止線在13.2米處,與之對(duì)應(yīng)的信號(hào)燈位于左側(cè)1.1米高,且該信號(hào)相位控制直行和右轉(zhuǎn)兩個(gè)車道”。

此外,傳統(tǒng)地圖通常為平面表示,而高精度地圖常常包含3D點(diǎn)云、曲率與高程信息,這些對(duì)車輛動(dòng)力學(xué)與縱橫向控制很關(guān)鍵。高精度地圖的語義精細(xì)化和本地化錨點(diǎn)是其與普通地圖的核心差別。

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與“實(shí)時(shí)生成式地圖”的區(qū)別與互補(bǔ)

近幾年行業(yè)內(nèi)還有另一個(gè)熱門話題是“能不能在車上實(shí)時(shí)生成地圖,把高精度地圖的工作都交給車載SLAM/感知?”實(shí)時(shí)生成式地圖(或稱為在線地圖、局部地圖、即時(shí)SLAM)是把車輛的傳感器輸出在行駛過程中拼接成即時(shí)的地圖或語義圖,并用于定位與規(guī)劃。

高精度地圖與實(shí)時(shí)生成式地圖其實(shí)有明顯的差別,“范圍與一致性”就是其中一個(gè),車載實(shí)時(shí)地圖所覆蓋的是車輛所在的局部區(qū)域,并依賴當(dāng)前觀測(cè),它能很好應(yīng)對(duì)臨時(shí)障礙(比如施工、臨時(shí)停車)和動(dòng)態(tài)目標(biāo),但在全局一致性、長(zhǎng)期靜態(tài)幾何精度和語義完整性上往往不如離線制作的高精度地圖。離線高精度地圖通過多車次、多時(shí)刻的點(diǎn)云與影像融合,利用后處理來消除噪聲,生成更穩(wěn)定、更完整的三維幾何和語義標(biāo)簽;而在線方法在傳感器噪聲、遮擋和天氣影響下,容易出現(xiàn)位姿漂移、語義錯(cuò)判或圖譜碎片化的問題。實(shí)時(shí)地圖的優(yōu)勢(shì)在于低成本和對(duì)動(dòng)態(tài)變化的適應(yīng)性,它不需要昂貴的外部測(cè)繪車隊(duì)或集中化更新流程,能馬上感知路上的臨時(shí)變化。

其實(shí)在實(shí)時(shí)生成式地圖與高精度地圖之間,最佳路徑不是“二選一”的問題,而是把二者當(dāng)作互補(bǔ),用離線高精度地圖提供高可信度的先驗(yàn)(尤其在遮擋或遠(yuǎn)距情況),同時(shí)用在線生成的地圖或感知來修正實(shí)時(shí)高精度地圖的短期變化,甚至把在線觀測(cè)回傳到云端做增量更新,形成“半實(shí)時(shí)”的地圖生態(tài)。這種混合方案也是很多廠商關(guān)注的焦點(diǎn)。

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要不要放棄高精度地圖?

近年行業(yè)里出現(xiàn)了兩種極端的路線,一派把高精度地圖當(dāng)作關(guān)鍵組件,認(rèn)為它能顯著提升定位、感知魯棒性和規(guī)劃質(zhì)量;另一派在產(chǎn)品層面宣稱盡量少用或不依賴傳統(tǒng)意義上的高精度地圖,轉(zhuǎn)而依靠“純視覺/深度學(xué)習(xí)+海量行駛數(shù)據(jù)”來完成定位與決策。

之所以出現(xiàn)這兩種路線,本質(zhì)上還是從“成本與可擴(kuò)展性”以及“性能與安全冗余”這兩個(gè)方面考慮。支持放棄高精度地圖的論據(jù)多集中在可擴(kuò)展性,制作并保持全球范圍內(nèi)的高精度地圖的成本極高,地圖會(huì)頻繁過時(shí)(施工、臨時(shí)標(biāo)識(shí)改變、道路改造等),如果能把這些信息完全交給車輛通過學(xué)習(xí)和在線感知實(shí)時(shí)判斷,就能顯著降低部署成本并提高可擴(kuò)展速度。

反對(duì)放棄的人則指出,當(dāng)前傳感器感知在很多極端情況(強(qiáng)光、夜間、雨霧、長(zhǎng)期遮擋)下仍然不夠可靠,而高精度地圖提供的“先驗(yàn)”可以彌補(bǔ)傳感器的盲區(qū)并提高安全余量。

其實(shí)從實(shí)際應(yīng)用上來說,“完全放棄高精度地圖”這種說法并不完全準(zhǔn)確,未來或許會(huì)朝著多種策略并存并朝著“更輕量、更動(dòng)態(tài)的地圖”的方向演進(jìn)。比如把高精度地圖的信息拆成“核心的長(zhǎng)期不變信息”和“容易變動(dòng)的動(dòng)態(tài)信息”,只把長(zhǎng)期信息做成離線高可信度的層,把易變信息交給在線感知與云端快速更新;還可以采用眾包/車隊(duì)采集與增量更新機(jī)制,把用戶車或服務(wù)車作為測(cè)繪前端來降低測(cè)繪成本;更可以發(fā)展更緊湊的地圖表示(例如語義圖+拓?fù)鋱D,而非完整的大體素點(diǎn)云),以便在帶寬受限的情況下下發(fā)關(guān)鍵先驗(yàn);還可以探索將生成模型與圖學(xué)習(xí)用于地圖補(bǔ)全或自動(dòng)合成(Waymo的HDMapGen就是把地圖建模為可生成的結(jié)構(gòu)化表示以提高合成與仿真能力)。這些方向的改變意味著高精度地圖的“形態(tài)”會(huì)變化,但在可預(yù)見的中短期內(nèi),其“先驗(yàn)價(jià)值”在多種自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下仍然無法被純粹依賴傳感器的方案完全替代,尤其是對(duì)安全冗余要求高的服務(wù)(像城市內(nèi)的Robotaxi服務(wù)),高精度地圖的重要性則更為顯著。

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未來高精度地圖會(huì)如何發(fā)展?

未來,高精度地圖或會(huì)經(jīng)歷從“靜態(tài)、重量級(jí)”向“多層次、動(dòng)態(tài)、可生成功能化地圖”轉(zhuǎn)變。離線高可信度的幾何/拓?fù)鋵訒?huì)繼續(xù)存在,用于保證定位基線和仿真驗(yàn)證;在線生成與眾包更新會(huì)成為常態(tài),用以處理施工、事故和臨時(shí)變化;云端會(huì)承擔(dān)更復(fù)雜的合并、糾錯(cuò)與版本管理工作;同時(shí),生成式模型與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能在地圖補(bǔ)全、語義推斷與地圖壓縮方面提供新工具。用一句簡(jiǎn)短的話來概括就是,地圖不會(huì)被“拋棄”,而是會(huì)被“重新設(shè)計(jì)”以適應(yīng)規(guī)?;渴鸬慕?jīng)濟(jì)與安全要求。

審核編輯 黃宇

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    從《<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>地圖</b>數(shù)據(jù)規(guī)范》聊高精<b class='flag-5'>地圖</b>在<b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b>中的重要性