1.高精地图和自动驾驶

自动驾驶与高精地图的关系

L3以上的自动驾驶阶段若没有高精地图，是很难实现的。

高精地图与自动驾驶其他模块的关系

从图中可以看到，高精地图处于自动驾驶的核心位置。
1.与定位的关系：
目前两种主流定位方法：点云定位、视觉定位。不管是基于点云还是视觉都是对周围环境的感知，然后进行特征提取、与高精度地图里的特征进行匹配，得到一个精确的定位结果。

2.与感知的关系
高精度地图可以弥补感知传感器的局限性：距离的局限性（如激光雷达在一定距离之外点云稀疏，摄像头在恶劣环境下的情况）；雷达穿透能力强，精度不高；激光雷达穿透能力弱，遇到雾霾等天气会有较大误差；遮挡情况
高精度地图的先验提高识别率，缩小检测范围。

3.与规划、预测、决策的关系
规划模块主要包括两部分：
（1）长距离规划（路由选择）：类似于导航，主要针对于静态环境，但会考虑车道级别的规划。
（2）短距离规划（轨迹选择）：通过高精度地图决定短距离规划的目的地（车道）
预测：底层依赖于高精度地图，根据障碍物所在车道位置或者红绿灯等信息预测障碍物可能的运行轨迹。

4.与安全的关系
无人车可能受到的四个维度的攻击：
（1）针对传感器的攻击
（2）针对操作系统的攻击
（3）针对控制系统的攻击
（4）针对通讯系统的攻击
如图展示了对于传感器的攻击：

无人车的传感器、操作系统、控制系统、通信系统可能会被攻击、被干扰或者发生故障。目前很难避免这些情况的发生。而高精度地图的存在，提供了一个离线的标准，与实时探测到的进行匹配，比对，判断无人驾驶车是否遭到攻击、干扰。

5.与仿真系统的关系
基于高精地图构建仿真系统，保证测试时候的场景和实际道路运行的差别不会很大。高精地图为仿真地图提供了最底层的基础结构，能让仿真系统更好的去模拟真实道路的场景。

2.高精度地图的采集与生产

采集所用传感器

（1）GPS：通过观测卫星（四颗及以上）得到地球上的点位置
优点：空旷地带，如高速，精度很高
缺点：遮挡地带，如城市环境高楼，定位偏差大
（2）IMU：
优点：计算的精度很高
缺点：在丢失GPS信号的情况下，维持准确的时间比较短

（3）轮速计：通过分析每个时间段里左右轮的总转数，可以得出车走了多远。
优点：操作简单
缺点：地面、车型不同导致不准确
（4）激光雷达
优点：精度非常高
缺点：信息少，价格高

生产地图：基于计算模型

生产地图：基于视觉制图

目前视觉制图有两种主流方案：基于激光雷达的和基于摄像头的

激光雷达准确但信息少，摄像头信息更多，将摄像头与激光雷达融合使用，生成非常好的高精地图。

英伟达的方案：通过在线实时检测，实时生成高精地图
宽凳、DeepMotion的方案：纯视觉制图，精度达能做到厘米级

高精度地图的格式规范

NDS

NDS支持局部更新，提供一些描述功能，较为复杂，但信息很全面。

OpenDRIVE

OpenDRIVE中，道路被切分成多个section，车道线变化、虚实线变化、道路属性变化都是其划分原则。规定了参考车道（Reference Line），基于参考车道向左向右的车道ID分别递加递减。规定了路口概念（Junction），包含红色线（虚拟路），用于连接可通行方向。

tracking坐标系：S相对于参考车道的起点的纵向偏移量；T基于参考车道的横向偏移量。所有车道线的描述都基于这个参考车道偏移描述。

所有车道线的描述都是基于Reference Line的偏移量