前言：高精地圖的發展與自動駕駛汽車緊密相關，自從自動駕駛汽車開始上路公開測試以來，高精地圖產業就應勢而生并飛速發展。相對于以往的導航地圖，高精地圖是專為自動駕駛而生的，其服務的對象并非人類駕駛員，而是自動駕駛汽車。對于L3級別以上的自動駕駛汽車而言，高精地圖是必備選項。

一方面，高精地圖是為自動駕駛汽車規劃道路行徑的重要基礎，能夠為車輛提供定位、決策、交通動態信息等依據。另一方面，在自動駕駛汽車傳感器出現故障或者周圍環境較為惡劣時，高精地圖也能確保車輛的基本行駛安全。

如今， *** 、行業協會、高校、圖商、車企等各方均認識到高精地圖和高精定位對于自動駕駛的好處。但是中國高精地圖的政策，法規，技術標準面臨什么瓶頸，需要怎么解決和規劃，仍未有一個系統和完整的解答。

國際高精度地圖產業發展現狀

1、概述

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發達國家從20世紀70年代就開始進行自動駕駛汽車研究，在可行性和實用性方面，美國和德國走在前列。早在20世紀80年代，美國就提出了自主地面車輛(ALV)計劃。在自動駕駛汽車研究位于世界前列的德國漢堡Ibeo公司，推出了可以在復雜的城市道路系統中實現無人駕駛的汽車，借助于隱藏在前燈和尾燈附近的激光掃描儀觀察周圍183m內的道路狀況，識別各種道路交通標識，并實時構建三維道路模型匹配先驗的內置地圖。

國內外主要高精度地圖廠商發展現狀進行分析如下：

數據來源：億歐

美國在自動駕駛領域的研究處于世界領先地位，對于自動駕駛所必須的高精度地圖，美國自動駕駛相關企業很早就開始了布局與研發。其中的參與者除了有諸如Mapbox這樣的傳統導航地圖企業，還有Waymo、Uber、Mobileye等公司，福特也在參與自動駕駛地圖的測繪與研發中。由于美國政策法規對自動駕駛的包容與開放，美國也成為擁有自動駕駛技術、高精度地圖初創企業最多的國家。

2013年，日本啟動了名為SIP的項目，自動駕駛是它的核心之一。為了將SIP成果（基礎地圖的數據格式，精度管理方式）產業化，設立了“Dynamic Map

Planning Co.， Ltd.”（以下稱DMP）公司。DMP成立代表日本動態高精度地圖開始走向產業化。他們的目標是在2020年，也就是東京奧運會之前，實現日本高精度地圖的覆蓋。DMP公司2016年6月成立， DMP公司2016年12月開始提供高速公路樣本數據（約500Km）；2018年1月開始提供部分高速公路數據（約14，000Km/半程）；預計2019年3月開始提供高速公路數據（約30，000Km/全程）。

2、Waymo

Waymo是谷歌旗下自動駕駛公司，目前具有全球更先進的自動駕駛技術。Waymo在2009年開始為自動駕駛創建地圖，目前以滿足美國多個城市的L4級別自動駕駛。

Waymo的高精度地圖由谷歌地圖發展而來，有強大的數據與技術背景，目前其制作的高精度地圖僅用于自己的自動駕駛，并不作為商業化產品。其采集地圖的手段為激光雷達加組合導航定位系統，并擁有一支龐大的測繪車隊一起集中創建高精度地圖。

3、Carmera

Carmera是一家要在車輛上安攝像頭的公司。而在地圖數據的采集形式上，Carmera也引入了眾包模式，發動第三方來幫助繪制高精地圖。不過與lvl5不同，他們的合作對象不是打車平臺的司機，而是各物流公司的物流車。Carmera通過在各物流車上安裝其傳感器套件，采集高精地圖。同時基于實時數據的挖掘，為物流車隊提供安全以及能效方面的建議作為“回報”。不過在商業模式上，Carmera認為其采集的數據不僅可為自動駕駛所用，還可以輔助工程測量，以及實時分析區域內的人、車流量，為城市規劃提供依據。

4、Mobileye

Mobileye 是以色列一家生產協助駕駛員在駕駛過程中保障乘客安全和減少交通事故的視覺系統的公司。已投身研發 12 年并收獲了前所未有的技術知識。公司在單目視覺高級駕駛輔助系統 (ADAS) 的開發方面走在世界前列，提供芯片搭載系統和計算機視覺算法運行客戶端功能。2017年3月13日，英特爾正式宣布收購Mobileye。

Mobileye本身不涉及高精度地圖的制作，但Mobileye的每一個攝像頭都可以采集到前面的路況。例如，攝像頭可以把路面中的車道線或者是限速塊的距離可以定位出來，把每一個圖像解析成數據，再把數據打包成數據包進行上傳，并且在圖商的底圖上進行實時的疊加。通過Mobileye和大眾、日產以及通用的合作，會有越來越多的車搭載Mobileye的攝像頭。通過圖像+智能+網聯的結合方案，可以做到10cm級的高精度。

5、Civil Maps

Civil Maps成立于2014年，位于美國加州。2018年5月與AWare背后的軟件技術公司Renovo合作，使高度自動化汽車制造商和技術提供商可無縫接入Civil Maps的車輛認知堆棧。Civil Maps主要路線為開發高精度地圖與定位解決方案，通過提供給車廠軟件和硬件系統進行車端數據收集、3D地圖繪制以及自車定位。

Civil Maps的測繪方式是與車廠合作，利用攝像頭或者雷達進行眾包采集。其軟件可將客戶端收集到的數據進行處理，將有效數據上傳到云平臺，依靠強大的人工智能技術，它能高效的從龐大的點云數據中提取有用要素，將1T大小的點云圖壓縮至8MB，極大提高了傳輸與存儲效率。

6、DeepMap

高精度地圖初創公司DeepMap與2016年成立于美國，其創始團隊有著谷歌地圖、谷歌地球、蘋果地圖、百度無人車等強大背景。DeepMap的技術路線是提供高精度地圖完整的解決方案，包括地圖的構建、更新、維護和云端服務，同時也提供高精度定位、仿真等服務。DeepMap的地圖和定位模塊已應用到多種車型和車隊中，進行自動駕駛訓練。在各種復雜路況、天氣條件與駕駛速度下均展現了良好的性能。它獲得了諸如博世風投、英偉達、高盛等大型企業與資本的投資，在2018年7月，獲得了來中國的阿里巴巴、滴滴與北汽約6000萬美元投資，DeepMap在中國的發展布局愈發明顯。

DeepMap的收集地圖數據的主要方式是利用激光雷達與組合導航定位系統的多傳感器融合方案，以眾包的模式進行數據采集。其開發的軟件可以將眾包車輛傳感器收集到的數據轉化成詳細的地圖。DeepMap提供可嵌入車輛的軟件，解決定位、數據更新、路線規劃和數據收集等問題，可以高效處理大規模數據。其高精度地圖有著三維厘米級的道路信息，且可以提供實時的道路動態信息。

7、Lvl5

Lvl5由前特斯拉工程師創辦，主要為自動駕駛車輛提供高精度地圖，以極低的傳感器成本――手機攝像頭加上App來眾包生產地圖。這家公司開發了一款名為Payver的IOS應用，Payver上傳的是行駛視頻、GPS以及加速計信息，只要同一路段有多個用戶行駛過后，就能制作高精度地圖。

現在Lvl5已經能生成擁有交通標志、交通燈和車道線等特征的高精度地圖。雖然不用激光雷達會面臨特別的挑戰，比如使用消費級硬件會讓定位精度受到影響，而且整個過程很耗時，需要不少的加工處理。但Lvl5通過多輛車收集到的信息，用自己獨特的方式克服了這一困難。而錄制的視頻在經過Lvl5后臺處理后，能生成自動駕駛所需的高精度地圖。

Lvl5已經覆蓋了美國超過90%的高速公路，而到逐步在覆蓋大部分的普通道路。這一地圖范圍比任何其它公司高出好幾個數量級。

8、Here

Here前身為美國地圖公司NAVTEQ，2008年被諾基亞收購并入自己的Here地圖部門。2015年4月，諾基亞宣布剝離Here部門。最終奔馳、寶馬、奧迪臨時組成的聯合體全資收購Here。與博世、大陸、先鋒合作，使用他們的車載傳感器（激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等）來實時更新地圖。

Here的自動駕駛地圖是傳統導航地圖的延伸。地圖精度至少要達到亞米級，信息也更加豐富。道路基礎信息（車道線、道路中心線等）、特征物（紅綠燈、標志牌等）以及動態信息層（實時交通路況、天氣等）分別由不同的圖層，可以根據主機廠需要做個性化疊加。

2018年5月，Here，四維圖新，Increment P (IPC)/Pioneer，SK Telecom宣布共同成立OneMap聯盟，旨在制定全球地圖標準。從2020年開始向行業提供統一標準的高精度地圖產品與服務，為全球OEM自動駕駛方案的落地提供支撐。

9、TomTom

TomTom 是一家主營業務為地圖、導航和GPS設備的荷蘭公司，總部位于阿姆斯特丹。TomTom是全球少數擁有數字地圖資產的公司之一，TomTom是Facebook、蘋果等公司地圖業務最重要的數據提供商。

TomTom的核心業務是在靜態地圖方面有著多年的開發經驗，但這類地圖產品是嵌入到車輛的導航裝置當中的，近年來的需求量正在迅速下滑。為了轉型，TomTom已經開始將重點放在對無人駕駛所需要的高精地圖進行投資上。

2017年7月，TomTom宣布與百度達成合作協議，共同研發用于自動駕駛技術的高精地圖。

中國高精度地圖產業發展現狀

高精度地圖作為汽車自動駕駛系統的重要組成部分，相較于傳統的導航電子地圖更專注于自動駕駛場景，讓自動駕駛車輛人性化的理解不斷變化的道路現實環境，通過云端實時更新的高精度動態地圖數據，在自動駕駛車感知、定位、決策、規劃等環節起到重要作用，是自動駕駛解決方案不可或缺的一環。

與美國不同，我國高精地圖的門檻非常高，首先是因為我國的國情決定。地理數據涉及國家安全，需要甲級測繪資質。其次，高精地圖涉及的外采和內業，都有非常高的技術含量。尤其是采集數據處理方面，需要利用深度學習、自動化提取。另外，數據采集和處理以及地圖的生產，都需要耗費巨大的資金，動輒數億甚至數十億元的投入。

截止2019年5月，中國有19家企業獲得導航電子地圖制作甲級測繪資質。分別是百度、長地萬方、四維圖新、高德、凱立德、易圖通、城際高科、國家基礎地理信息中心、科菱航睿、光庭信息、浙江省之一測繪院、江蘇省基礎地理信息中心、靈圖、立德空間信息、滴圖科技、中海庭、初速度、寬凳科技、江蘇晶眾、江蘇智途

1、高精度地圖采集狀況

國內對于高精度地圖應用與采集的研究集中在傳統圖商與高校。我國高精度地圖總體已經完成高速道路的全部覆蓋，開始場景驗證，以及商業化應用階段。但國內的地圖行業呈現三足鼎立的狀況，長地萬方（是百度旗下的子公司）、高德（是阿里巴巴旗下的子公司）、四維圖新（騰訊是第二大股東），其背后是互聯網巨頭對地圖入口的爭奪。

國內主流圖商采集設備通過自制或購買成熟設備自采并上傳制作高精地圖，自動駕駛地圖格式尚未統一，暫未建立合作采集平臺。主流圖商采集進展目前基本相當，基本完成30萬公里高速路采集，預計2020年左右完成城市道路采集。初創公司以眾包制圖為主。具體如下表：

眾包制圖對于動態地圖信息（比如道路是否擁堵、是否有交通事故、交通管制情況、天氣情況等）的實時更新相比專業采集模式有極大的優勢。一方面，高精地圖采集生產成本高，初創公司難以承受。自動駕駛所需要的高精地圖，需要極高的專業設備和專業采集能力，這也意味著極高的投入和成本。另一方面，高精地圖采集資質門檻高，初創公司沒有資質。地圖公司要想在國內進行高精地圖的采集制作，必須擁有“導航電子地圖資質”甲級測繪資質。

2、高精地圖企業簡介

1）長地萬方

百度地圖已經完成30萬公里的高速公路和部分城市道路測繪，相對精度達到10-20厘米。這些收集到的道路數據通過人工智能自動識別，并由人工驗證信息后再上傳至云端，目前百度自動駕駛地圖數據自動化處理程度達到90%以上。

百度也利用Learning-Map平臺以眾包模式收集更新道路數據，只要安裝了百度地圖和傳感器，車內手機、后裝硬件和車端傳感器采集到的環境數據，都會發送到該平臺。

百度現已和福田、一汽、比亞迪、大眾等諸多車企達成合作，共同研發自動駕駛地圖。人們很快就能看到百度自動駕駛地圖出現在江淮明年下半年推出自動駕駛量產車型上，未來也將應用在寶馬、大眾汽車上。近期，百度和博世集團、TomTom等相關產業巨頭打造起一個“AIbased Map”，融匯基礎數據、出行方式、智慧交通等信息，共同構建起“地圖大腦”。

2）四維圖新

2013年，四維圖新開始了在自動駕駛地圖領域的技術研究和探索。2015年成立智能地圖事業部，正式開啟面向Level3及以上自動駕駛系統的自動駕駛地圖產品化研發與商業化落地工作。如今，四維圖新已經掌握了從數據采集、自動化制圖到眾包更新以及快速迭代的自動駕駛地圖完整產品能力解決方案。

目前，四維圖新已于2019年初與寶馬簽署自動駕駛地圖及相關服務許可協議，將為寶馬集團所屬品牌在中國2021 年至2024 年量產上市的新平臺提供面向 L3 及以上自動駕駛系統的自動駕駛地圖產品及服務。

3）高德地圖

高德地圖在2014年被阿里巴巴收購，并于同年開始自動駕駛地圖研發。2016年10月高德宣布在自動駕駛汽車開發測試期間，將免費向汽車行業的合作伙伴提供自動駕駛地圖數據。2017年8月，高德與千尋位置合作研發自動駕駛地圖+高精度定位。

目前高德已經完成了超過32萬公里的自動駕駛高精地圖采集。高德專門用于HAD級別自動駕駛地圖的采集車主要通過2個激光雷達和4個攝像頭采集道路信息，精度可達10厘米。高德和精準位置服務商千尋位置合作，提供“自動駕駛地圖+高精度定位”綜合解決方案。目前雙方在車道級定位上的解決方案可以實現普通道路條件下橫向誤差和縱向誤差在7cm以內，高速/城市環路條件下橫向誤差6cm，縱向誤差5cm以內。

高德先后和博世、英偉達、凱迪拉克合作研發自動駕駛地圖中定位圖層和數據更新方案。其自動駕駛高精地圖已經應用在凱迪拉克的SuperCruise系統上。

4）滴圖科技

滴圖（北京）科技有限公司成立于2016年02月，是北京小桔科技有限公司的全資子公司，后者就是我們常說的“滴滴出行”。不同于BAT收購現成的測繪公司。

2017年11月，滴圖科技獲得了導航電子地圖制作的甲級測繪資質。龐大的快車、專車、出租車隊伍對于滴滴來說是一筆財富，公司可以通過眾包模式，利用滴滴運營車輛收集各地道路信息，數據量也是不可想象的。眾包車輛的配置會決定回傳哪些數據，決定更新哪些地圖要素，未來滴滴就有能力參與到定義車輛的環節中去，利用自動駕駛功能和地圖測繪結合，實現最終的理想更新模式。

5）立得空間

立得空間信息技術股份有限公司（簡稱立得空間）成立于1999年9月，是由武漢大學、兩院院士李德仁、國內知名科技投資公司等共同組建的高科技企業，立得空間的主營業務由移動測量、智慧城市大數據及行業應用、物聯網地圖三大板塊鼎足而成。立得空間是中國移動測量系統（MMS：Mobile Mapping System）的發明人，致力于運用“天-空-地”移動測量技術推動測繪產業變革，促進地理空間大數據的快速獲取與利用。

6）初速度

北京初速度科技有限公司（Momenta）成立于2016年，致力于“打造自動駕駛大腦”，其核心技術是基于深度學習的環境感知、高精度地圖、駕駛決策算法，致力于建設以機器視覺為主的自動駕駛導航地圖的完整技術方案，大幅提升高精地圖的建圖效率，降低建圖成本，實現自動駕駛的高精度定位和導航。產品包括不同級別的自動駕駛方案，以及衍生出的大數據服務。

Momenta高精地圖主要通過提取眾包車輛拍攝的2D圖像語義點(車道標線、標牌等地標點），鑒于多張圖像存在視差，Momenta利用點的對應關系，融合來自GPS和IMU的數據，可創建更高精度的地圖，即可重建道路、交通標志及周圍環境的3D位置。其成本據說可到使用激光雷達方案的1/10甚至1/100。

7）寬凳科技

寬凳（北京）科技有限公司成立于2016年03月，致力于通過智能眾包高精度地圖商業模式推動自動駕駛的廣泛應用。核心技術包括深度學習、圖像識別、三維視覺、智能機器人、地圖構建以及基于此的大數據云服務。

在地圖采集上，傳統地圖企業多采用激光雷達的方案，寬凳科技則更重視視覺方案，其地圖采集設備并沒有裝備激光雷達。

隨著自動駕駛技術和高精地圖產業的發展，市場空間加大，勢必會有更多的企業爭取獲得甲級測繪資質并進入自動駕駛用高精地圖產業。

8）DeepMotion

DeepMotion目前未獲得甲級測繪資質，成立于2017年7月，為無人駕駛汽車提供基于多傳感器融合的3D環境感知、高精定位、以及高精地圖構建的解決方案。以高精地圖為核心，強調三維視覺與深度學習的結合、以及解決方案的可部署與可量產化。產品將包括硬件設備、軟件算法以及相關的數據服務，并且注重針對中國交通道路環境特點的適配與優化。目前DeepMotion已經能達到前后30-40cm、左右10-20cm的定位精度。

3、面臨的挑戰

近幾年，國內外科研機構和企業等開始了對高精度地圖進行了大量研究，并準備商業化應用。國內外已經對高精度地圖的使用 *** 進行了框架性的設計。

但現階段高精地圖還存在以下問題：

1）絕大多數高精度地圖數據采集更新慢、采集成本較高等問題。

2）高精度地圖中不僅僅需要傳感器采集的精確數據，還需要標準的數據地圖格式。目前，針對高精度地圖主流的地圖數據格式有OpenDRIVE和Navigation Data Standard（簡稱，NDS）等。OpenDRIVE主要面向交通與駕駛仿真，將車道、道路、信號燈以及路面屬性均標準化；NDS則由汽車制造商和供應商共同開發，旨在面向無人駕駛導航應用，采用模塊化的分層結構，目前已經有超過60家企業、供應商和高校機構加入該標準，包括百度、高德、Here、TomTom等。但是上述主流的地圖標準中的數據存儲格式均是基于歐洲道路設計，難以完全覆蓋國內復雜多變的交通環境以及道路特征及交通規制。

3）目前國內研究高精度地圖的企業、機構很多，陸續發布高精度地圖相關調研報告，但并未形成統一的標準。

智能網聯汽車定位技術發展現狀

1、國際主流衛星導航系統

全球導航衛星系統（GNSS）是能在地球表面或近地空間的任何地點為用戶提供全天候的3維坐標和速度以及時間信息的空基無線電導航定位系統。目前全球GNSS市場基本形成“1+3”格局，即美國的GPS、俄羅斯的格洛納斯衛星導航系統（GLONASS）、歐洲的伽利略系統（GALILEO）和中國的北斗系統（BDS）。

GNSS定位過程中，其廣播訊號受到許多因素的影響，如大氣層折射、衛星軌道位置偏差及時鐘誤差等等，而會使其定位精確度受到影響。目前使用GPS廣播的P碼（PPS：Precise Positioning Service），由于精確度較高，因此受到嚴格限制，只有美國軍方及特殊授權者才能使用。C/A碼的使用則沒有限制（SPS：Standard

Positioning Service），但其精確度較低，若 SA（Selective Availability）也被開啟后，則誤差會更加劇，因此對需要較高精確度的實時定位而言，便需要一套使用C/A碼，但卻可以大幅提高精確度的系統。

除了上述4大全球系統外，還包括區域系統和增強系統，其中區域系統有日本的QZSS和印度的IRNSS，增強系統有美國的WAAS、日本的MSAS、歐盟的EGNOS、印度的GAGAN以及尼日尼亞的NIG-GOMSAT-1等。

2、中國高精度定位技術發展現狀

中國高精度衛星導航定位應用始于上世紀末，外資企業攜其成熟的高精度GPS產品與方案向中國市場推廣。高精度衛星導航定位產品主要應用于工程測量、測繪工程、地理信息、災害監測、精準農業應用、氣象預測、飛行器控制等專業領域。通過引進國外技術和自主研發，國產廠商已經具備自主創新，產品升級換代的能力。經過10多年的發展，我國高精定位行業已經主導了國內市場，并積極參與國際市場的競爭。

按照規劃，北斗系統正在按從國內覆蓋、到亞太區域覆蓋、再到全球覆蓋“三步走”的規劃穩步推進。預計到2018年底前后面向一帶一路沿線國家和地區提供基本服務，到2020年將實現35顆北斗衛星全球組網，具備服務全球的能力。2014年9月，我國北斗地基增強系統正式啟動研制建設。截至目前，我國已初步建成由超過2200個增強站組成的北斗地基增強“全國一張網”，可在全國范圍內提供實時米級、亞米級精準定位服務，在中東部17個省市提供實時厘米級和后處理毫米級高精度服務。

目前在國內用的最多的是GPS+北斗+GLONASS三套衛星導航系統。通過接收多個導航體系的衛星以及多個衛星導航體系下的不同頻段來做聯合結算，使得定位精度更高、性能更穩定。這樣三套系統的匹配運行能很好地解決定位問題。

如下是汽車廠商對于高精度地圖與定位的需求：

按照《關于導航電子地圖管理有關規定的通知》、《關于加強自動駕駛地圖生產測試與應用管理的通知》規定，高精度定位數據使用之前需要對數據坐標做加密偏轉處理，加密偏轉處理對自動駕駛高精度定位的影響還在測試和探索中。

2017年11月09日，在中國衛星導航定位協會主辦的“高精度地圖座談會”，全國13家圖商與測繪局共同參加，國家局領導針對新版偏轉插件做了以下幾個方面的介紹：

① 新版偏轉插件能夠滿足現階段自動駕駛需求。

② 新版偏轉插件可以保證偏轉后的信號與加密后的地圖匹配精度在中誤差±10cm范圍之內，更大誤差不明確。

③ 新版偏轉插件在明確審圖標準后可投放市場使用。

由于自動駕駛控制系統的復雜性，以及對安全極高的要求，定位模塊 ASIL等級的降低將給車輛行駛安全、可靠性帶來隱患。通過「改善偏移算法，使高精地圖的相對精度滿足自動駕駛規范」這一解決方案，雖然有可能滿足自動駕駛技術規范的要求，但是不符合功能安全技術要求的偏移插件仍存在，使安全的可靠性要求無法滿足。ASIL變化后對應失效率對比：HIGH RISK。

3、自動駕駛的高精度定位技術

行駛安全是車輛駕駛的底限，高可用的定位能力是L3+級別自動駕駛安全行駛的前提。定位的高可用性包含定位結果的精準性、定位頻率的實時性、定位架構的穩定性、定位場景的包容性等。

L3以下的輔助駕駛需要駕駛員在駕駛過程中全程參與，采用"人+算法局部定位"和"算法全局定位"相結合的策略。由于算法只是駕駛輔助，人作為系統安全的最后一道防線，所以對于局部定位和全局定位的可用性要求較高，在算法部分不可用，甚至完全不可用的極端場景，也能夠基本保證駕駛行為的安全。

L3級別的自動駕駛中，人的參與程度降低，由自動駕駛系統替代原本由駕駛員參與的環境觀察、駕駛決策等功能，對定位的可用性的要求升高。

L4/L5級別自動駕駛要求定位系統在限定區域實現全天候、全天時、穩定可靠的定位能力，也就意味這自動駕駛定位系統需要在衛星信號丟失、無4G/WIFI *** 、雨雪天氣、道路環境巨大變化等的場景下，依然能夠高可靠的保證定位的精度。

高精地圖相當于人類大腦記憶中的路線，也就是對大腦中物理空間的記憶，GNSS定位相當于人類對空間位置和時空判斷的感知，通過二者結合從而知道去哪里、怎么去，目前自動駕駛或者機器人也是往著這方向在發展。自動駕駛系統廣泛采用的了基于GNSS的定位技術。

自動駕駛中高精度定位技術大體上可以分為三類：基于信號的定位、基于航跡推算的定位、基于環境特征匹配的定位。

1）基于信號的定位技術

普通的多星(GPS、北斗、伽利略)定位精度大約能做到1-2米，不能滿足L3+級別無人駕駛厘米級定位的要求。為了達到更好的定位精度，目前自動駕駛中普遍采用RTK的衛星定位技術。RTK定位的優點是全球可達、全天候全天時可用、定位精度高、使用簡便等，在空曠無遮擋的區域能夠實現對車輛的厘米級定位。但是也存在一些問題，比如基站布設成本高，易受電磁環境干擾、易受環境遮擋、信號多徑效應、4G/5G/WIFI *** 環境差的影響等，從而影響定位精度和定位系統的可用性。

2）基于航跡推算的定位技術

航跡推算(dead reckoning)通過測量運動主體移動的距離和方位，與原位置疊加，從而推算出當前位置的 *** 。在其位精度降低或不可用的情況下，例如當車輛在無法接收GPS/GNSS信號的區域(隧道或地下通道)或發生非常強烈的多徑傳播(被高層玻璃覆蓋的建筑物環繞的區域)中移動時，通過使用來自各種傳感器（陀螺儀傳感器，加速度計，速度脈沖等）的信息來計算當前位置。

IMU(Inertial measurement unit， 慣性測量單元)是常用的航跡推算系統，優勢在于沒有外部依賴，可以提供短時高精度的定位結果，缺點在于在連續的位置和方向的測量中誤差會不斷累積，導致位置和姿態的測量結果偏離實際位置，因而無法做長時間的高精度定位。航位推算解決方案廣泛應用于汽車導航系統。

3）基于環境特征匹配的定位技術

環境特征匹配技術通過實時測量提取環境特征，并與預先采集的基準數據進行匹配，從而獲取確定自動駕駛車輛的當前位置。在實際的應用中，環境特征的定位系統都需要其它定位系統輔助給出初始位置，從而實現在限定區域中匹配環境特征，達到降低計算量、減少特征測量值與預采集基準數據之間可能發生的多重匹配，實現更優的定位結果匹配的目的。

在自動駕駛系統中，常用的環境匹配的定位方案是基于激光點云匹配的定位方案和基于圖像匹配的定位方案。

智能網聯汽車對于高精地圖的技術需求

汽車自動駕駛系統包括環境感知與定位、智能規劃與決策、控制執行三大核心模塊，先進的自身位置評估和感知周邊環境是自動駕駛汽車可上路行駛的基礎，包括高精地圖、通信、各類傳感器在內的感知系統，在感知各種道路和復雜的道路交通環境中各自發揮不可或缺的作用。

高精地圖又是各類感知系統中尤為關鍵的一環。高精地圖可以不受各種氣候環境的影響為車輛縱向加減速和橫向轉向、變道等決策提供精確定位以及精準車道預測，可避免因傳感器在沙塵暴、濃霧等極端氣候下發生誤判致使自動駕駛系統失效誘發交通事故，保證自動駕駛車輛在任何環境下的安全。高精地圖同時也可以提供動態實時交通信息，可以為自動駕駛車輛提前規劃行駛路徑，躲避擁堵和交通障礙提供支持。高精地圖的應用可以極大的降低自動駕駛車輛對于昂貴傳感器的依賴，有利于降低成本，更快的進入批量產業化。

1、對于高精地圖需求

1）要素和精度要求

高精度地圖包括靜態地圖和動態地圖兩部分。其中高精度靜態地圖主要包括道路線、車道邊線、車道中心線、車道節點、道路坡度/曲率/航向，道路設施等，主要用于自動駕駛時基于車道導航、變道提醒等。高精度動態地圖主要包括道路交通管制信息、實時交通信息、道路圍邊氣象服務信息、潮汐車道信息等，動態信息具有實時性，動態性、可變性，主要用于路徑規劃時參考信息。不同級別自動駕駛對高精度地圖要素內容要求不同。

相比一般普通導航地圖的精度是以米為單位，高精地圖可以做到厘米級別，其國內主流圖商公布的采集精度能夠達到5-10cm。

由于自動駕駛級別的不同，對于高精地圖的要素和精度的要求也不同。隨著地圖采集和定位精度等技術的進步，高精地圖要素和精度的要求也會發生改變。

2）加密插件安全性需求

按照《關于加強自動駕駛地圖生產測試與應用管理的通知》，我國自動駕駛地圖參照導航電子地圖法規進行管理。而依據現行國家強制標準《導航電子地圖安全處理技術基本要求（GB 20263-2006）》，用于傳統車輛的導航電子地圖需進行加密處理。同時，為補償地圖加密處理造成的坐標系變化，使導航功能得到應用，在車端引入了衛星定位信號加密插件。

符合自動駕駛需求的加密插件，在設計之初即應考慮全面滿足精準性、完整性、連續性和實時性等技術指標。同時，作為自動駕駛車輛安全相關組件，加密插件應符合 GB/T 34590-2007 (ISO 26262:2011) 的功能安全相關要求

2、高精度地圖測繪資質問題

依據《中華人民共和國測繪法》的規定，沒有測繪資質的汽車企業無法采集最基本的地理位置信息和道路標線標牌等。但自動駕駛地圖要求地理位置和路況高時效性，如道路信息、車道信息、三維結構物等信息更新要求＜1個月（基礎地圖），對交通管制、道路施工等信息更新要求＜1小時（準靜態地圖）。僅依靠地圖公司專業采集車無法實現全國范圍內道路的及時更新，需要汽車企業在開發調試和大量車輛上路行駛過程中收集數據，實現自動駕駛地圖數據的及時更新，滿足功能測試和車輛自動駕駛要求。現有審圖模式無法滿足基礎地圖和準靜態地圖更新周期要求，更無法滿足信息更新＜1秒的要求（周邊車輛、行人信息信號信息等），同時對于大量采用眾包模式的初創企業帶來極高的準入門檻和極大的政策風險。

因為地圖勘測本就涉及國家機密，所以明令禁止外資企業開展地圖采集工作，即使是針對互聯網服務和信息服務業務也實施了嚴格的外資準入制度。

3、眾包采集時數據傳輸需求

眾包模式作為采集和更新的一種手段，在高精地圖產業中占據很重要的地位。一方面，高精地圖采集生產成本高，初創公司難以承受。自動駕駛所需要的高精地圖，需要極高的專業設備和專業采集能力，這也意味著極高的投入和成本。，另一方面，高精地圖采集資質門檻高，初創公司沒有資質。地圖公司要想在國內進行高精地圖的采集制作，必須擁有“導航電子地圖資質”甲級測繪資質。

眾包模式對于動態地圖信息（比如道路是否擁堵、是否有交通事故、交通管制情況、天氣情況等）的實時更新相比專業采集模式有極大的優勢。而對于眾包模式采集的數據和這些數據傳輸的標準化更是有強烈的需求。

4、對信息安全需求

高精地圖作為車輛超視距感知和決策的關鍵手段，在線升級和實時動態交通信息更新的要求非常關鍵。而在車載軟硬件系統日益受到 *** 黑客攻擊的情況下，信息安全的管理尤為重要。

地圖繪制階段需要考慮安全需求，測繪階段地理數據需要安全管理，不可經過公網傳輸，否則危及國家安全；地圖數據上傳階段，需要在隔離 *** 中經過安全的傳輸通道進行上傳到云端，防止數據泄露；云端地圖數據需要加密存儲，對地圖數據的訪問需要進行身份認證和授權過程，防止越權訪問；高精地圖生產環節需增加訪問控制機制，保證 *** 隔離，防止制圖階段數據外泄；審圖環節需要增加審圖偏轉，防止數據泄露。

隨著高精地圖對于自動駕駛決策變得日益重要，高精地圖的信息安全也提到一個很高的需求層面。

5、在線升級需求

L3/L4/L5級別的自動駕駛對于高精地圖的依賴非常強，但是高精地圖是對物理世界的數字三維化，物理世界時時刻刻都在發生著變化，如何應對快速變化的道路環境在自動駕駛時代是一個迫切需要解決的問題。

在基于環境匹配的定位中，如果道路環境變化，就可能會影響到匹配算法的準確度，進而出現定位偏移，影響自動駕駛汽車對于周圍環境的判斷，最終影響到駕駛的安全性。

對于路徑規劃、行為預測、系統決策等也存在同樣的問題。自動駕駛往往都是車道級的路徑規劃，如果實際道路環境中，車道數量、位置發生了變化，與實際環境不匹配的道路信息對各個功能模塊都會提供錯誤的信息輸入，最終影響到駕駛系統的可靠性和穩定性。

所以在自動駕駛的時代，能夠快速更新高精地圖數據OTA系統不可或缺。高精地圖的在線升級（OTA）技術要求也是亟需確定的.

6、自動駕駛同步定位與地圖構建(SLAM)

自動駕駛同步定位與地圖構建（Simultaneous Localization and mapping 簡稱SLAM）指在自動駕駛的自身位置不確定的條件下，在完全未知的環境中創建地圖，同時利用地圖進行自主定位和導航。汽車從未知環境的未知地點出發，在運動過程中通過重復觀測到的地圖特征（比如，道路、路口等）定位自身位置和姿態，再根據自身位置增量式的構建地圖，從而達到同時定位和地圖構建的目的。在定位的同時構建地圖其基本原理是通過概率統計的 *** ，通過多特性匹配來達到定位和減少定位誤差的，并在定位的同時通過多傳感器獲得的信息構建高精度地圖。

現有的采用64線激光雷達同步定位與地圖構建技術對車輛進行高精度定位與地圖構建，但成本太高，難以實現產品化。現有的視覺SLAM技術多應用于室內機器人導航，無法滿足車輛室外大場景視覺定位與地圖構建的穩定性和魯棒性要求。同時現有單車輛SLAM技術依賴于多傳感器融合方案，整體硬件成本較高，并且單車輛SLAM的地圖構建效率較低，只能對可觀測的環境進行SLAM，無法對未知環境進行導航，降低了車輛定位與地圖構建系統的環境適應性

中國自動駕駛地圖政策法規現狀

我國現行相關法律法規，涉及自動駕駛地圖數據采集、要素表達、數據加密、數據更新、審圖、發布、成果保密等方面。國家出于安全的考慮，測繪政策對于高精地圖的生產，使用做了諸多規定。

我們從事自動駕駛地圖產業需要遵守國家法律法規政策，同時需要滿足自動駕駛對高精度地圖數據的要求，仍然需要嘗試做很多嘗試和努力。

1、高精地圖數據需加密的規定

現行國家強制標準《導航電子地圖安全處理技術基本要求（GB 20263-2006）》規定：導航電子地圖在公開出版、銷售、傳播、展示和使用前，必須由測繪行政主管部門指定的機構采用國家規定的 *** 統一進行空間位置技術處理。為補償地圖空間位置加密處理造成的坐標系變化，使導航功能得到應用，車端引入了衛星定位信號加密插件。

《關于加強自動駕駛地圖生產測試與應用管理的通知》、《關于導航電子地圖管理有關規定的通知》中規定我國自動駕駛地圖參照導航電子地圖法規進行管理，需按規定加密。

2、地理要素限制表達的規定

按照國家《測繪管理工作國家秘密范圍管理規定》（2003年印發）、導航電子地圖安全處理技術基本要求（GB 20263-2006）》（2006年印發）、《關于導航電子地圖管理有關規定的通知》（2007年印發）、《公開地圖內容表示補充規定（試行）》（2009年印發）、《基礎地理信息公開表示內容的規定》（2010年印發）等法規標準的要求，公開的導航電子地圖數據產品中，不得表達道路的更大縱坡、車行橋坡度、更大（小）曲率半徑、平面坐標、高程等信息（國家正式公布的信息除外）。

3、高精地圖數據必須保密的規定

國家測繪地理信息局《關于加強自動駕駛地圖生產測試與應用管理的通知》規定：各單位、企業用于自動駕駛技術試驗、道路測試的地圖數據（包括在傳統導航電子地圖基礎上增添內容、要素或精度提升的），應當按照涉密測繪成果進行管理，并采取有效措施確保數據安全，未經省級以上測繪地理信息行政主管部門批準，不得向外國的組織和個人以及在我國注冊的外商獨資和中外合資、合作企業提供、共享地圖數據，不得在相關技術試驗或道路測試中允許超出范圍的人員接觸地圖數據。

4、測繪資質限制規定

我國對從事測繪活動的單位實行測繪資質管理制度。《中華人民共和國測繪法》第五章第二十七條規定：從事測繪活動的單位應當具備響應條件，并依法取得相應等級的測繪資質證書，方可從事測繪活動；第二十九條規定：測繪單位不得超越資質等級許可的范圍從事測繪活動，不得以其他測繪單位的名義從事測繪活動，不得允許其他單位以本單位的名義從事測繪活動。

國家測繪地理信息局2016年下發的《關于加強自動駕駛地圖生產測試與應用管理的通知》中規定：自動駕駛地圖屬于導航電子地圖的新型種類和重要組成部分，其數據采集、編輯加工和生產制作必須由具有導航電子地圖制作測繪資質的單位承擔，導航電子地圖制作單位在與汽車企業合作開展自動駕駛地圖的研發測試時，必須由導航電子地圖制作單位單獨從事所涉及的測繪活動。

因此，根據相關法律法規，未有測繪資質的汽車企業不得采集地理位置和道路標線標牌等信息，不得制作導航電子地圖。

由于自動駕駛對于高精地圖的強烈需求，主機廠和圖商均在與 *** 相關監管機構密切溝通，希望在政策法規方面有一些突破。現有的政策法規也會對高精地圖的技術標準產生決定性的效果。

（清華大學 楊殿閣；國汽（北京）智能網聯汽車研究院有限公司李慶建；北京百度網訊科技有限公司 彭偉；清華大學 江昆；北京四維圖新科技股份有限公司 朱大偉；通用汽車（中國）投資有限公司 李金隆；華為技術有限公司 伍勇；戴姆勒大中華區投資有限公司呂明；國汽（北京）智能網聯汽車研究院有限公司 王艷）