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高精度道路導航地圖標注的進展與思考
發布時間：2018-07-04作者：地圖標注來源：地圖標注點擊：
傳統導航地圖標注在日常日子中首要被用于導航和查詢地理信息，出行的人群是其首要效勞方針。依據人類本身的視覺辨認才能和邏輯思維才能，許多路途信息都被精簡。跟著互聯網年代的高速展開，更多依據方位的新式效勞和職業被提出，例如「互聯網+」智能交通、無人系統等。
國家展開和變革委員會提出的促進智能交通展開的「互聯網+」快捷交通施行計劃現已正式發布。這些效勞都是依托互聯網來展開的，因而地圖的效勞方針不再僅僅是人類，而是漸漸向機器過渡，這對地圖的精度、內容結構和核算方式等都提出了新的要求。
（一）地圖精度
一般導航地圖的精度在5m左右，只描繪了路途的方位和形狀，沒有反映路途的細節信息，無法精確知道車輛所在方位。
而高精度路途導航地圖的肯定精度要求優于1m，相對精度到達10-20cm，包含了車道、車道鴻溝、車道中心線、車道約束信息等非常豐厚的信息，如圖1所示。
（二）地圖內容結構
高精度路途導航地圖愈加真實地反映路途的實踐款式，因而包含更多的圖層數量和路途數據，圖層描繪也愈加細致。高精度路途導航地圖不只具有更高精度的坐標，還擁有愈加精確的路途形狀。一起，每個車道的斜度、曲率、航向、高程等數據也被添加進來。
別的，車道之間的車道線情況（虛線、實線、單線和雙線）、車道線色彩（白色、黃色）、路途隔離帶、隔離帶原料、路途箭頭、文字內容和所在方位在高精度路途導航地圖中都需求詳盡描繪。
（三）核算方式
高精度路途導航地圖的數據量是一般地圖的10^5倍乃至更多，現在以云核算為中心的集中式大數據處理方式現已滿意不了需求。
跟著物聯網和5G通訊技能的快速展開，云端協同的核算辦法——邊際核算被提出，一起眾包的使命發布方式也被運用于多個職業。因而高精度路途導航地圖的大數據處理方式能夠選用「眾包+邊際核算」的方式。
相關現狀
跟著智能交通和自動駕馭范疇的飛速展開，現有的一般導航地圖在內容、精度和完好性方面都無法滿意高層次的運用需求。針對路途的高精度電子地圖被逐步提出并得到了廣泛的認同。
現在在輔佐駕馭系統和自動駕馭范疇運用高精度路途導航地圖數據的研討較多。例如依據高精度路途導航地圖進行信息行為和車輛定位的研討，在輔佐駕馭和自動駕馭系統中運用高精度路途導航地圖信息并在其上進行自動駕馭車道軌道引導辦法的研討。
而關于樹立高精度路途導航地圖的辦法研討也有許多，例如經過裝備GPS-RTK的收集車沿特定線路收集數據；運用激光雷達與廣角攝像頭結合的辦法提取路途信息，加上裝備高精度全球衛星導航系統（GNSS）則能夠到達10cm精度，但這種收集計劃本錢較高；也有研討者提出運用低本錢傳感器創立車道級地圖的辦法，經過全球定位系統+慣性導航系統（GPS/INS）緊耦合進行定位，從正射印象圖中獲取相關地圖信息。
現在國內外從事高精度電子地圖的測繪和出產的單位也逐步增多。在Google以及Daimler的無人駕馭轎車的研發過程中，高精度電子地圖都是重要的組成部分[12]。2015年，奧迪、寶馬、Daimler 聯合起來斥資31億美元購買諾基亞Here地圖，為研發高精度路途導航地圖做準備。
2015年，高精度路途導航地圖現已運用于特定場景，2011年寶馬的3系Track Trainer，2014年奧迪的RS7都利用高精度路途導航地圖技能在Laguna Seca和Hockenheim成功跑完了賽道。
從2016年開端，許多互聯網企業經過收購的方法獲取地圖數據資源，然后結合本身算法、云核算才能出產高精度路途導航地圖，如Google、Uber、百度、阿里等。一起，車企也開端依靠第三方地圖效勞，2017年初，Mobileye與大眾、寶馬和日產簽署協議，前者將為三家轎車巨子供給地圖產品，而轎車廠商將負責為Mobileye供給更多的地圖數據。
需求剖析與建模
本文從「互聯網+」智能交通運用及未來20年無人系統職業展開的典型運用場景出發，將高精度路途導航地圖區分為6層樹立需求模型，如圖2所示。
（一）「互聯網+」智能導航
跟著城市環境的不斷建造，為了進步路途運用效率、緩解擁堵，許多新的交通辦理辦法不斷被施行。
HOV車道僅供乘坐至少某一規則乘客數的車輛通行。潮汐車道是指可變車道，即某一條車道在不一起段內行進方向會發生變化。這些新的交通辦理計劃的施行首要是經過車道來完成的，而高精度路途導航地圖能夠精準反映這些信息，為人們供給智能導航效勞。
（二）「互聯網+」智能交管
路途交通法律辦理具有許多難題，尤其是在法律取證和事端應急處理方面。而高精度路途導航地圖能夠供給新的技能手法來處理交通法律辦理中的困難。
1.交警法律范疇
車道級違法行為法律取證是路途法律范疇的一個難點問題。車道級違法行為指移動方針相對于地上車道或其他移動方針而言，相對方位移動在一個車道等級內的、違背交通法規的行為 [13]，如不按規則車道行進等。
因為數據收集困難和現場復原困難導致這些行為現在難以法律取證。而高精度路途導航地圖能夠精準反映車輛行進在哪一條車道上，因而能夠對車輛是否有車道級違法行為做出精確判別，滿意車道級違法行為法律取證的需求。
2.穩妥理賠范疇
車險理賠職業長時刻遭到騙保行為的困擾，耗費了許多的人力物力。這是因為穩妥人員往往只能查勘過后證據，無法判別事端的全過程。高精度路途導航地圖包含豐厚細致的車道信息，因而能夠精準反映車輛的行進狀態，而且在地圖大將事端的全過程進行復原，然后能夠協助穩妥人員對事端進行精確判別。
（三）「互聯網+」輔佐駕馭/無人駕馭
無人駕馭范疇要求地圖在幾許上具有更細的粒度，細致地描寫路途上每個車道的詳細信息。而在拓撲網絡上，也要求精確表達車道之間的銜接聯系。高精度路途導航地圖包含多個層次的幾許拓撲數據，能夠滿意面向輔佐駕馭和自動駕馭的不同層次的運用需求。
除此以外，高精度路途導航地圖還包含動態要素。動態要素包含兩種，一種是半實時的動態要素，它在自動駕馭范疇首要用于進行大局的途徑規劃；另一種是實時的動態要素，首要指動態障礙物，它首要運用于自動駕馭系統完成部分途徑規劃。
高精度路途導航地圖的結構與核算
（一）高精度路途導航地圖結構
路途地圖是對實踐路途進行反映，經過特定圖層來描繪特定類別，然后將圖層疊加進行路面表達。終端上顯現的導航地圖往往由10多層乃至20多層不同分辨率的圖片組成，當用戶進行縮放時，程序依據縮放級數，選擇不同分辨率的瓦片圖（用方格來模仿實體），拼接成一幅完好的地圖。高精度路途導航地圖也是如此，僅僅它在一般電子地圖的根底上包含了更多的圖層數量，且每一圖層的描繪愈加精密。
高精度路途導航地圖由四個部分的數據構成，分別是路途網數據、車道網數據、安全輔佐數據和路途交通設備數據。這四類數據構成的地圖結構內容依據地圖精度不同顯現的內容也就不同，其根本結構區分和顯現內容示例，如圖4所示。
路途網首要是由路途基準線網絡構成，用于描繪路途的幾許形狀、表達與路途設備間的聯系。高精度路途導航地圖路途網示意圖，如圖 5 所示，它包含路途基準線、路途基準線銜接點和路口等圖層。
車道網記錄路網中每個獨立車道的相關特點，用于車道級的路途顯現、定位、途徑規劃和駕馭戰略輔佐。它包含車道級路途、車道級路途銜接點、車道級路途形狀點等圖層，如圖6所示。
安全輔佐數據和路途交通設備數據是對車道安全數據和車道上的其他交通設備進行描繪，用于輔佐車道級定位和顯現，例如曲率、航向、縱橫斜度等。
路途交通設備數據則包含交通標識、路側設備和固定地物等信息。
（二）核算方式
高精度路途導航地圖描繪的路途信息愈加豐厚，包含的細節更多，因而它的數據量也愈加巨大。傳統導航電子地圖每千米的數據量約是1KB，而高精度路途導航地圖每千米的數據量大約是100MB，是傳統導航地圖的10^5倍。而且高精度路途導航地圖中的數據類型雜亂多樣，數據量急劇添加，而且數據處理的實時性要求較高。
所以現在以云核算模型為中心的集中式大數據處理方法現已不能滿意高精度路途導航地圖的數據核算要求，需求樹立新的核算模型。本文提出「眾包+邊際核算」模型作為高精度路途導航地圖核算方式。
高精度路途導航地圖的數據收集使命很艱巨，需求收集車跑過每一條路途，然后上傳數據繪圖。首要，這需求花費許多的時刻；其次，路途上的一些信息會發生變化，高精度路途導航地圖需求堅持周期性數據更新，再次收集許多信息又是重復的，且耗費更多的資源。
筆者以為能夠選用眾包的方法處理這些問題，高精度路途導航地圖的用圖者一起也能夠是繪圖者。經過眾包的方法，將數據收集設備裝在運用高精度路途導航地圖的車輛上，其在行進時邊用圖邊收集數據，而且將獲取到的數據上傳。這種方法能夠很好地滿意城市街道需求一周更新一次來反映其構造和新的交通方式的需求。美國的Mapper公司現已選用這種方法來獲取地圖數據。
跟著物聯網和5G通訊技能的快速展開，有別于傳統云核算的全新核算方式——邊際核算被研討者們提出。邊際核算是指在網絡邊際履行核算的一種核算模型，邊際核算中邊際的下行數據表示云效勞，上行數據表示高精度路途導航地圖效勞，而邊際核算的邊際是指從數據源到云核算中心途徑之間的恣意核算和網絡資源[14,15]。
該核算辦法是一種在接近物或數據源頭的網絡邊際側，交融網絡、核算、存儲、運用中心才能的敞開渠道，就近供給邊際智能效勞，滿意職業數字化在靈敏聯接、實時事務、數據優化、運用智能、安全與隱私維護等方面的關鍵需求。
圖7高精度路途導航地圖邊際核算模型參閱結構
針對高精度路途導航地圖的情況，在邊際式核算中，因為數據量的添加以及對實時性的需求，需將原有云中心的核算使命部分遷移到網絡邊際設備上，以進步數據傳輸性能，確保處理的實時性，一起降低云核算中心的核算負載。本文研發了高精度路途導航地圖邊際核算模型參閱結構，如圖7所示。
考慮
（一）標準系統結構
現在國內外從事高精度路途導航地圖的測繪和出產的單位逐步增多，但各作業單位的技能水平、選用的儀器設備、作業辦法、數據處理和效果方式各不相同。不同企事業單位選用的標準也不一致。
圖8高精度電子地圖標準系統結構
這對高精度路途導航地圖的辦理和同享帶來了問題，因而亟需加強高精度路途導航地圖標準系統結構的擬定。高精度電子地圖標準系統結構是構成高精度電子地圖標準系統的根本單元。它包含地圖根底標準、云整合標準、運用效勞標準和檢測鑒定標準四個部分，如圖8所示。
（二）隱私與安全
出于對國家安全的考慮，許多國家對公共地圖的信息收集與制作也有諸多規則，包含精確度、測繪區域、組織和人員等諸多約束條件。因而需求進一步標準公共地圖信息收集與高精度路途導航地圖數據維護方針，在保證信息安全和鼓舞高精度路途導航地圖技能展開之間，找到最佳平衡點和處理計劃。
（三）坐標系統的敞開問題
傳統導航地圖都有約定俗成的電子地圖版本檢查和加偏移辦法等加密手法，可是現在這些地圖加密手法與高精度路途導航地圖之間存在矛盾。因而，在未來的展開中要對高精度路途導航地圖懷有立異性思維，實踐運用的導航定位效勞都是部分的，或許能夠嘗試用相對坐標系處理定位精度安全問題。
（四）及時精確地進行數據更新
傳統導航地圖因其商業地圖公司及時、精確地進行數據更新，然后保證導航效勞的精確性。而高精度路途導航地圖的更新過程除了路途/車道的幾許信息外，還包含交通要素在內的許多數據更新。而且，高精度路途導航地圖本身就包含巨大的數據量，假如每次都經過原始收集手法進行數據更新，將會導致過多冗余數據和過高的本錢。因而在未來的高精度路途導航地圖展開中，選用眾包手法取得用戶手上的許多及時數據，是一種愈加快捷、低廉、牢靠的數據更新手法。