自动驾驶汽车里的地图

技术Ｔｅｃｈｎ０１０９ｙ
即环境感知、行为决策和运动控制。系统的构成类 似于人的驾驶行为决策过程。环境感知模块，人类 用眼睛观察路况，而自动驾驶系统则是借助激光雷 达、毫米波雷达、超声波雷达、摄像头等传感器来 获取道路环境信息，用ＧＰｓ（全球定位系统）和 ＩＭＵ（惯性测量单元）获取车身定位信息。行为决策 模块，人类用大脑处理环境信息结合驾驶经验作出 判断，自动驾驶系统通过算法提取传感器中的有用 信息，将信息转换至统一坐标系下进行信息融合， 并根据融合信息、路网信息和自身行驶状态，按照 一定规则产生驾驶决策。运动控制模块，人类根据
早在２０世纪２０年代，美国一家无线电控制 公司在纽约大街上展示了一辆名为“Ｌｉｎｒｒｉｃａｎ ｗｏｎｄｅｒ”的无线电控制自动驾驶汽车，汽车上 装载了无线电接收装置和控制单元。随后半个 世纪里，美国、英国等国家纷纷提出了自动驾 驶汽车的设想，通过在路面铺设电路、磁条等 方式引导和控制车辆按照一定轨迹和速率行 进。这类自动驾驶技术被称为引导式自动驾 驶，是实现自动驾驶目标的早期路径，但受限 于自动化交通环境改造成本过大，引导式自动 驾驶研究在２０世纪７０年代逐渐搁浅。
决策通过手脚控制车辆方向盘、加速和刹车，自动 驾驶系统则是根据产生的驾驶决策输出至控制器来 控制车辆。
自动驾驶的分级
自动驾驶技术的研发是渐进式的，都有相应的 规范和标准，需要明确的分级标准来引导行业发 展。目前对于自动驾驶分级最为权威的标准是美国 汽车工程师协会（ｓＡＥ）的Ｊ３０１６标准，将自动驾驶 分为６个等级，并明确了不同级别间的差异，如表 １所示。
２０世纪８０年代，德国和美国都推出了配备 摄像头、微处理器和其他传感器等部件的自动 驾驶汽车，能够在封闭环境下实现一定程度的 自动驾驶。进入２１世纪以后，得益于人工智 能、云计算、大数据等新技术的飞速发展，自 动驾驶技术的研究才真正取得突破性进展。 ２００４年，美国国防部高级研究计划局（ＤＡＲＰＡ）
目前，主流的自动驾驶技术方案分为两类技 术路径：一是“强地图”，依赖地图等提供先 验知识，传感器将感知的环境信息模型与地图 匹配以确定车辆位置，并探测障碍；二是“强 感知”，降低地图精度、地图要素等方面要 求，将其作为传感器的补充，传感器感知周边 环境并建立实时环境模型，依靠深度学习理解 传感器信息并做出反应控制车辆。目前业内对 于地图是自动驾驶不可或缺的认识是统一的， 但对于“自动驾驶需要什么样的地图”的认识
身周边环境，凭借道路记忆或传统导航地图， 依靠驾驶经验及技巧保证汽车安全行驶并到达 目的地。自动驾驶系统用传感器替代了人类感 官，用地图替换了人的道路记忆，用软件、云 计算、深度学习等替代了驾驶经验及技巧。地 图之于自动驾驶的核心作用在于降低环境感知 的难度，提供更加完善的周边环境以及更精准 的定位精度和可靠性，供自动驾驶汽车进行行 为决策。
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人类驾驶者
由自动驾驶系统完成所有的驾
部分
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高度
由自动驾驶系统完成所有的驾
Ｌｖ４
自动化
驶操作，根据系统要求，人类驾
驶者不一定需要对所有的系统
请求做出应答，包括限定道路和
Ｌｖ５
完全
在所有人类驾驶者可以应付的
自动化
道路和环境条件下，均可以由自
系统 系统
自动驾驶依赖于“高精地图” 人类驾驶是通过眼睛、耳朵等器官去感知车
尚存在分歧。从实际应用来看，“强地图”方 案在当前技术水平下可行性更高， “强感知” 方案在技术和可靠性上尚待突破，走在自动驾 驶技术前沿的公司采用的方案均为搭配高精地 图的方案。
自动驾驶汽车里的地图是什么样的 自动驾驶汽车里的地图的名称有多种说
法，例如高精地图，它是从国外Ｈ ｉ ｇ ｈ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍａｐ（皿Ｍａｐ）的说法直译过来的 名词，此外还有高度自动驾驶地图（Ｈｉｇｈｌｙ Ａｕｔｏ衄ｔｅｄ ｄｒｉｖｉｎｇ ｍａｐ，ＨＡＤ Ｍａｐ），高可信 地图（Ｈｏｃｈ Ｇｅｎａｕｅ Ｋａｒｔｅ，德语）等说法。 上述说法都不太严谨，准确来说，应该称为 “自动驾驶地图”或“自动驾驶专题地图”， 即用于自动驾驶汽车的专题地图，类似于地形 图、行政区划图等用于某一专题功能的地图。
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自动驾驶汽车里的地图
文、图／贾宗仁（自然资源部测绘发展研究中心）
中团测徐
１０Ａｐ ｒ．Ｉ ２０１９
自汽车诞生以来，人类对于能够自动驾驶 的汽车的想象就从未停止，在科幻小说和科幻 电影中，总能看到自动驾驶汽车的身影。现实 中，人类对于自动驾驶技术的实现一直在付诸 行动。
前世今生
开始每年举办比赛吸引各科技团队来建造自动 驾驶汽车。正是这场赛事，开启了自动驾驶新 革命，当时参加此项赛事的众多工程师们，已 经成为自动驾驶汽车行业的中流砥柱，例如被 誉为“谷歌自动驾驶汽车之父”的斯坦福大学 终身教授、人工智能专家Ｓｅｂａｓｔｉａｎ Ｔｈｒｕｎ，他 领导的团队获得了２００５年赛事冠军。在高德纳 咨询公司（Ｔｈｅ Ｇａｒｔｎｅｒ）推出的技术成熟度曲 线中，自动驾驶技术于２０１３年初次登上技术成 熟度曲线，并于２０１５年上升至曲线顶峰位置， 己成为当下最炙手可热的新技术之一。越来越 多的研究机构和企业开始研发自动驾驶技术， 其中不但有传统汽车制造商，也有互联网企 业。
表ｌ：ＳＡＥ自动驾驶的分类
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由人类驾驶员全权操控汽车，可以
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其他的驾驶动作都由人类驾驶
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其他的驾驶动作都由人类驾驶
如今，在美国硅谷的Ｇｏｏｇｌｅ总部附近，常 常能看到方向盘前没有人的汽车在路上行驶， 这在当地已经不是什么新鲜事。部分低速或封 闭环境下的自动驾驶汽车已经投入商用。曾经 存在于人类想象中的自动驾驶汽车正在离人们 的生活越来越近。
技术原理
自动驾驶汽车是一个复杂的系统工程，须 由多种硬件、软件协同发挥作用。一般而言， 所有的自动驾驶系统均可大致分为三大部分，