高精地图
图片封面来自HERE。
HERE是什么呢？
https://www.here.com/en
神奇的NOKIA，不正经做手机，做这么高端的东西。。。
NOKIA还与百度达成了合作。如下
2014年12月，诺基亚与百度达成一项合作协议，诺基亚地图及导航业务Here将向百度提供中国内地以外的地图数据服务。
百度的好伙伴啊。
高精地图定义
- 高精地图的英语有两种。如下
- HD Map=high definition map
- HAD Map=highly automated driving map
- 第一种是高解析度地图，第二种称之为高度自动驾驶地图。
- 高精地图最显著的特点是其表征路面特征的精准全面性，高精地图要求有更高的实时性。更准确到什么程度呢？ 就是在线下，人为的去修正计算机标注错误的部分。同时还需要人去构建车辆行驶线路，周边路标语义，道路线等等。不仅如此，他还需要很高的实时性。因为车载计算机的计算能力有限，需要复杂度较小的，响应较快的地图。所以，高精地图基本就等于自动驾驶地图。
高精地图与导航地图
导航地图提供的是一段车道的长度和相关路程的大概路况。 而高精地图提供的是非常详细的道路情况。比如路标，倾斜度，车道线还有车道线所处的位置。这些都会在高精地图上标记。高精地图中连某个交通灯的位置都有高精度的GPS数据标注。 所以在无人车在道路上行驶的时候只要有全局路径规划中做出来的路径，再把这些路径转换为每个车道线级别的路径的时候，无人车就可以根据高清地图上标记的每个车道线的中心线行驶。
高精地图与其他模块的联系
高精地图和无人车的其他模块都有联系，定位，预测，感知，规划，安全，模拟，控制，人机交互，这些都需要高精地图帮助。 有的模块倒不是说没有高精的图就不可以实现这些功能而是有了高精地图的帮助他们可以获得更准确的信息同时也能做出更加适合当时路况的决策。
这里不对更详细的技术东西进行阐述， 只是对他们大体的思路进行一个解释
高精地图和定位
高精地图在定位的主要作用就是，它为定位提供了已经确定好的静态物体的信息。 那么无人车就可以根据这些静态物体的信息，反过来找到自己在整个地图中的相对位置。 如果这些静态物体有自己本身标注好的高精度的经纬坐标的时候，无人车就可以根据这些经纬度坐标来反向求自身的经纬度坐标，从而实现基于高精地图和激光雷达摄像机等感测器融合的定位方法。通过这种方式就可以摆脱依赖GPS的数据。因为GPS的数据在有数据阻挡的情况下他的噪音是非常强的。 当然现在这个阶段基于雷达跟视觉的感测器融合的定位方法的精度没有差分GPS提供的数据准确，但是也不失为一种定位方法。毕竟在没有GPS信号的时候，车辆不可能是在没有自身定位信息的情况下行驶， 这时候只能依赖其他的定位方式。
高精地图和决策
那高精地图跟决策模块的关系就更简单了。因为车辆如果知道以后自己要走的路线和自己要走的路线相关的路标交通灯道路信息，那么决策模块就可以做出更加匹配当时路况的决策。 就相当于我们如果知道未来会有什么事情的时候，就可以及时调整现在的行为以应对未来会发生的情况。
高精地图和模拟模块
高清地图和模拟模块的关系就比较好理解因为我们只要在有高精地图标准的地图上，对车辆进行定位或者是其他演算法的验证的话，那么在实际应用当中车辆获取的信息跟我们在模拟中获取的信息是一样的。也就是说我们在模拟环境中搭建的代码，很大程度上在现实环境中也可以使用。
高精地图和感知模块
无人驾驶当中感知模块是一个比较复杂的模块。因为它涉及到很多很多现实中的问题。但实际上我们感知的大部分环境里很多东西都是静态的。那么在这种静态的环境中我们不需要用额外的计算能力去计算可以事先存在资料库中的东西。就比如某一个大楼他在某一个位置那么不管车辆行驶到这个位置多少次，每次看到的大楼都是在那一个点上。不管感知方式是什么这大楼的位置都不会随著车辆的感知发生变化。那么这种东西就可以由高精地图采集车先采集它的具体位置，然后把这些数据存到无人车的本地硬碟上。那么无人车就可以根据这个资料库，每次行驶到那个大楼面前的时候，不经过识别就知道那边有一个建筑物。跟定位模块一样，如果我们知道这个建筑物的高精度坐标的时候，我们可以根据这个坐标反求自身所在的位置。而且也可以根据事先做好的大楼的形态还有它的物理特征， 集中计算能力去识别除了这个大楼以外的动态的物体。
高清地图和控制模块
控制的具体内容很多详细的内容，我也不是很清楚。但是如果是为了控制转向角的话，那么高精地图所提供的车道线的中间线的数据是必不可少的。 因为虽然会基于摄像头来识别车道线，然后根据这个车道线来识别中心线的位置。但是这些东西还是没有高精地图提供的数据准确。毕竟基于摄像头的车道线识别都是实时的， 肯定会偶尔出错 。或者车道线因为长时间没有维护而变得看不清的时候，那么摄像机就不能识别到相应的车道线信息，这时候就需要高精地图。 车道线是人驾驶中非常重要的一个数据，所以现阶段的基于摄像机的自动驾驶只能在高速公路上实现。因为只有高速公路上的车道线的保养状态比较好。可以比较容易被识别出来。相反，在城市环境中的车道线维护的就不是很好。所以在城市道路当中基于摄像头的自动驾驶方式暂时还不可取。
高精地图的制作工艺
这边说实话我也没有涉及过但是听老师说是这样的。 高清地图是先由装有的各种感测器的车辆进行扫街。 这种车辆在扫过每一条街之后，他可以获取相关的点云信息和摄像机信息还有其他高精度的经纬度信息。之后工作人员会基于这些信息，线下对它们进行进一步的编辑。这里涉及到的就是点云拼接，摄像机识别的道路信息，比如车道线，比如斑马线，比如交通信号灯。这些静态物体都是要由工作人员进行进一步确认并标注好的。 虽然采集车辆上的摄像机会进行初步的特征识别提取这些道路相关的特征。但是毕竟是基于计算机视觉的，提取的并不是100%正确的信息，也有可能是错的，也有可能是某些标注没有标好。所以最后一步还是要有工作人员进行最终确认并标注的。
今天先更新到这里~
谢谢支持，各位看官的关注就是持续更新的动力~
看完就别吝啬点赞加关注啦~
同时也希望朋友往咱们专栏投稿，让我们在无人车演算法的造诣上不停的成长~！
20180902
林明
推荐阅读：
