「高精地圖+高精定位」對自動駕駛意味著什麼？

如果將自動駕駛視為最終目標，那麼在實現這一目標過程中的基礎力量，往往被人忽視。

近年來，業內關於自動駕駛的討論不絕耳語，包括車企、供應商、互聯網公司、創業公司在內的產業鏈各方，均將自動駕駛掛在嘴邊，唯恐被行業甩在身後。然而，如果將自動駕駛視為最終目標，那麼在實現這一目標過程中的基礎力量，往往被人忽視。這其中，作為自動駕駛重要「基礎設施」的高精地圖+高精定位，首當其衝。

高精地圖，自動駕駛進階的基礎能力

眾所周知，根據SAE International（國際自動機工程師學會，原美國汽車工程師學會）的劃分，自動駕駛級別分為5級，也就是L1-L5。從目前的落地量產產品看，基本介於L2和L3之間，典型的應用場景包括高級巡航、自動跟車、自動轉向、自動剎車、緊急剎停等，在高速公路車況好的情況下可以實現一定意義上的自動駕駛場景。

不過，雖然自動駕駛技術從硬體到軟體都取得了很大的進步，但從具體的技術實現方式看，大多數量產車產品是依託於感測器（攝像頭+雷達）和控制系統，感測器監測周圍環境，控制系統處理數據並控制車輛駕駛動作。

這種技術解決方案有一定的局限性，短期來看雖然效果不錯，但長期而言，隨著自動駕駛級別的不斷增高，道路複雜情況的不斷增強，數據量的不斷攀升，都會對整體的自動駕駛實現成本和效果穩定性產生影響。

這時候，高精度地圖會發揮明顯作用。高精地圖可以為車輛環境感知提供輔助，提供超視距路況信息，並幫助車輛進行規劃決策。按照高德汽車總裁韋東的說法，高精度地圖就像自動駕駛汽車的記憶，「離開了記憶，無論眼睛和思考（攝像頭及雷達+控制系統）速度有多麼發達，還是無法對事件有全局把控」。

目前，HAD級別高精度地圖的精度則能達到厘米量級，除了基礎地圖的道路形狀、坡度、曲率、鋪設、方向等數據外，還包括車道線類型、車道寬度，以及路邊地標、防護欄、樹木、道路邊緣類型等數據。

從技術上看，當自動駕駛車調用高精度地圖時，等於提前對所處環境有了精準預判，優先形成了行駛策略，而攝像頭和雷達以及控制系統的作用就可以放在突發情況的監控上。在這種多維解決方案下，一方面自動駕駛效果有所提高，一方面有利於車企綜合成本的控制。

高精定位，未來出行可能性的基礎保障

值得注意的是，與高精度地圖一併而來的是高精度定位，除了全局性的了解道路狀況外，自動駕駛也需要實時確定車輛自身的確切位置，定位精度越高，自動駕駛的可靠性越高。

從方法上看，高精定位將自動駕駛汽車的環境感知結果與高精地圖進行對比，得到車輛在高精地圖中的精確位置和姿態。由此可見，實現高精定位是自動駕駛汽車路徑規劃的前提條件。

從分類上看，高精定位除了一般而言更常用的相對定位外，還有絕對定位。效果方面，在系統進行環境感知的過程中，絕對定位可以幫助其縮小範圍，大幅提高系統效率，當然也可以提供系統冗餘。值得注意的是，絕對定位結合基站還有慣導系統，在隧道、地下車庫等衛星信號無法覆蓋的地方也能實現很好的效果。

總結而言，較高的絕對定位精度除了可以提高地圖匹配的搜索效率，在感測器被遮擋的時候也可能提供一定的備份功能。作為絕對定位解決方案的代表，千尋位置通過建設北斗定位系統的地基增強系統，目前已經可以為車輛提供米級精度的實時定位，並且未來將升級到厘米精度。

隨著高精定位技術的不斷發展，定位精度不斷提升，一些過去很難實現的應用場景也會出現，這些場景不僅僅局限於自動駕駛領域，這裡舉兩個例子：

第一、打車案例：目前用戶手機叫車時的典型使用場景是先與司機溝通上車地點，由於定位精度不夠，司機看到的目的地可能不是用戶真正上車的目的地。但是隨著定位精度的上升，到米級甚至未來的厘米級別，電話溝通完全會成為多餘的工序。

第二、導航案例：目前不論是手機還是車機導航，最多只能把用戶導航到「目的地附近」，這種模式下車主很有可能在複雜周邊環境中仍找不到目的地。但是，隨著定位精度的不斷提升，未來的車輛導航模式一定是直接將車輛導航進目的地停車位才算結束，車輛導航無疑會更加好用和高效。

最後提一點，在高精度地圖和高精度定位發揮作用的過程中，雲計算平台的匹配也至關重要，直接決定了系統的實時更新和實時同步能力，前者反映道路真實情況，後者則將最新數據傳遞給每個交通參與者，因此這其中需要有專業公司之間的協同過程。

小結：

通過上文的梳理不難看出，想要為用戶帶來真正意義上有效且好用的自動駕駛體驗，高精度地圖和高精度定位技術的應用不可缺少。並且，高精准地圖+高精定位的解決方案應用場景還不僅限於自動駕駛技術領域，更關乎整個大交通領域，關於未來出行的整體場景優化。試想，未來打車時不用在和司機溝通地點，未來導航時不再提示「到達目的地附近」，而是直接把你帶入停車位，這是怎樣一種美妙的體驗。