高精地图现状剖析与完成计划研讨

　　跟着主动驾驭技能研讨的逐步深化和智能轿车精密化监管需求的不断添加，高精地图的重要性逐步凸显。高精地图是近几年鼓起的产品，国内外有关高精地图数据收集、出产、可视化表达等许多研讨取得了一系列的作用，该文首要就高精地图现在的研讨进展进行了较为体系地总结与论述。在此根底上提出了一种二维高精地图完成计划，运用无人机航拍、差分定位技能、遥感、GIS和互联网等相关技能，构成从数据收集、数据处理与地图制图、地图烘托、地图服务发布到渠道功用规划的完好技能服务计划，为智能网联轿车、智能驾驭、才智交通等的研讨供给参阅。

　　在轿车产业智能化、联网化不断推动的大布景下，高精地图作为未来智能出行的关键因素之一，遭到广泛重视。高精地图是主动驾驭中心技能之一，精准的地图对无人车定位、导航、操控以及安全至关重要，而车道等级的高精地图在一些重要的场景中可以满意精密监控办理的需求。高德是国内最早进行高精度地图数据收集和技能研制的企业之一，在 2014 年 8月之前，高德就已经在预研高精地图，随后百度、四维图新、易图通等很多图商和车企纷繁投入高精地图研制中，他们各自树立起了高精地图量产的出产线，大数据、深度学习、人工智能等技能也逐步运用到高精地图的出产中。高精地图经过近几年的展开，为主动驾驭、智能网联轿车、才智交通等方面供给了重要的技能支撑，取得了一系列重要研讨作用。因而，本文从多个方面对该高精地图的研讨现状进行总结和讨论，并对高精地图的完成流程计划进行研讨，为交通职业智能化的研讨作业展开供给科学的参阅资料。

　　所谓的高精地图相较一般导航电子地图而言，具有高精度、地图元素愈加详细、特色愈加丰厚的特色。高精度，一方面是说地图的肯定坐标精度更高，到达亚米级的肯定精度；另一方面高精地图所含的路途交通信息元素及其特色愈加丰厚和详尽，与一般导航电子地图比较，高精地图不只有精确的坐标，还能精确的描绘路途形状、车道线、车道中心线和交通标志等，此外，还包含车道限速、路途原料等信息。在路途交通范畴，依照面向对象不同，高精地图分为主动驾驭用高精地图和交通监管用高精地图，主动驾驭用高精地图是面向机器的作为先验信息供无人驾驭轿车决议计划用的地图数据，包含每个车道的斜度、曲率、航向、高程、侧倾等数据；交通监管用高精地图是面向交通监管人员的二三维可视化地图数据，为交通监管供给车道级的精密地图数据支撑。

　　数据收集是高精地图的根底与中心，数据收集办法对高精地图的精度和地物丰厚程度起决定性作用。现在，高精地图数据收集首要有3种完成计划：移动测绘车收集、无人机航测和1:500地形图测绘。百度、高德、四维图新等干流图商均选用移动测绘车的办法进行数据收集，这种办法具有作业效率高、路途信息收集全面的优势，需求搭载激光雷达、惯导、RTK、全景相机等，这些设备集成起来造价适当高。也有一些图商选用无人机航测与地上打点补测相结合的办法，根据获取的厘米级数字正射印象图可出产肯定精度到达分米级的高精度地图，具有作业灵敏、高效、不受路况约束的优势，可是请求空域周期较长。在1:500地形图测绘中，选用数字化测图的作业办法更能确保地图的精度，但它需求操控网布设、逐条路途测绘、后期编绘等很多作业，作业周期很长。

　　高精地图需求获取的地物首要包含车道线、路途交通设备（人行横道、转向标志、交通设备等）、车道拓扑网络数据以及其他地物等。根据数据收集办法的不同，高精地图出产办法有所差异。根据移动测绘车收集的数据，前期需求进行点云数据的分区、去噪、拼接等预处理，从而进行矢量化、几许调整、添加特色和拓扑结构树立等加工处理；无人机航测高精度地图出产，根据校对、拼接等预处理得到的高精度正射印象图，选用主动与人工相结合的办法进行数据矢量化加工处理；1:500地形图测绘根据外业收集的数据进行内业地图编绘，经过格局转化、地物分类等进行加工处理。三种高精地图出产过程均需求经过多级质检确保终究作用数据的可靠性。移动测绘车出产办法现在正在构成一种“专业收集+众包保护”的地图动态更新方8式，无人机航测数据更新则需求从头进行航测，1:500地形图测绘选用部分补测的办法完成数据更新，此外，政府职业数据也是地图更新的重要数据来历。

　　经过可视化表达将车道线与交通设备等高精地图地物信息生动直观的展现出来，根据地图展现办法的不同，高精地图可视化表达分为二维和三维两种表达办法。二维地图表达根据干流的GIS软件进行地图符号化，经过GIS软件渠道供给各类空间数据服务，或将获取的高精度矢量数据经过空间数据库引擎导入联系型数据库，运用js开发包调取相应数据并设置参数进行地图烘托。三维地图表达根据提取的路途矢量图制造精密化三维高精度路途模型，运用歪斜拍摄丈量技能或建模技能树立三维场景，集成建筑物、设备小品、其他地物等三维模型，构成三维高精度地图。

　　高精地图具有强壮的空间剖析才能和决议计划支撑功用，关于具有天然空间方位特色的交通范畴，高精地图具有宽广的运用空间。关于主动驾驭高精地图的作用十分清晰，最重要的是高精定位，可以对路网进行精确地三维表征；其次是环境感知辅佐，比方路途上红绿灯、摄像头的方位和类型，路途标明线的类型，经过丰厚的语义信息进步无人车辨别周围环境的才能，辅佐主动驾驭轿车行车途径规划和决议计划；此外，高精地图还能协助无人车辨认车辆、行人及其他障碍物，假如行进过程中发现当时高精地图中没有的地物，便很可能是车辆、行人或障碍物。在才智交通范畴，高精地图的运用具有重要的含义。根据车道级高精度地图，结合高精定位、云核算和视频监控等技能，树立才智交通监管渠道，在特别车辆监控、精准导航、公交优先、车道自在流一些重要的场景中，有利于交通办理单位对车辆的精密监控办理，又有利于标准司机的驾驭行为。

　　跟着主动驾驭和智能网联轿车的展开，更多的轿车厂家、风投越来越认识到高精地图的重要性。BBA出资了Here地图，福特、上汽出资了Civil Maps ，软银出资Mapbox等。一起，BAT经过收买、控股或入股的办法将几大数据商悉数分割，在国内要抢占高精度地图或导航电子地图资质的门槛，这些都给高精地图带来十分好的展开机会。可是高精地图的展开还面对一些应战，高精地图的精度要求没有精确的答案、怎么经过众包办法完成地图动态更新、地图出产成本跟着地图精度要求不断攀升、削减方针问题对地图精度发生的影响等，都是高精地图未来要面对的很大的课题。

　　选用航拍手法进行高精度地图收集，具有收集效率高、主动化程度高、实时性得以确保等优势，因而选取无人机高精度航拍合作地上打点的办法进行高精地图的数据收集。运用搭载移动激光丈量体系的无人机，在间隔地上约 80-200m的高空进行点云和印象数据收集，选用自建静态基站与后处理差分方式对无人机定位体系进行差分化算，获取小于10cm的肯定方位坐标。航线规划和航高设定运用无人机相机配套软件规划，像控点挑选路途标牌角点、方体建筑物角点等在特征显着、易于辨认的点位，布设密度不小于1个/100 平方米。选用RTK+全站仪联测的方式进行地上补采，首要用于高精度航拍无法获取的区域数据，如被行道树遮挡的路途边线数据处理与地图制图

　　经过对收集的数据进行点云处理、三维重建和正射校对等处理，可获取厘米级精度的数字正射印象图（DOM，Digital Orthophoto Map），根据DOM数据可出产肯定精度优于10cm的高精地图。运用ArcGIS桌面端软件进行数字线划图（DLG，Digital Line Graphic）出产，运用图画解译的办法别离创立点、线、面文件进行相应地物提取。需求提取的地物包含路途、车道线、转向标志、人行道、路途标识、红绿灯、道闸、摄像头、建筑物、绿化带、水域以及停车场、地名地址信息，包括路途、路途链接设备、其他地物和POI点四个类别。几许提取完成后进行特色的录入：如特色信息分类、路途宽度、杆状物高度、建筑物称号等。在矢量化过程中需求确保数据的肯定定位精度要求、要素类别的完好性以及特色信息的正确完好。别的对提取的数据进行拓扑结构调整，并经过多级质检确保终究作用数据的可靠性。

　　根据提取的高精度矢量格局数据，选用ArcGIS桌面端软件进行不同类别地物的符号化烘托。对路途的路途面、车道线、人行道、斑马线、中心分隔带进行别离烘托，红绿灯、摄像头、POI点选用定制化图标在地图上进行表明，建筑物经过矢量制作技能烘托出3D作用，其他地物则根据图元特色信息和几许信息，经过调整色彩、线宽、巨细等地图上进行符号化表达。在地图表达过程中，应根据易读性、平衡性、层次性、漂亮性等准则，确保图元高质量、高精度显现。根据用户关怀的字段，进行路名和POI点的标示。经过设定比例尺操控不同等级图层的显现，确保用户体会的友好性和地图显现的漂亮度。

　　树立车道等级的车辆实时监控体系，有利于完成对车辆愈加精密的监控办理。根据高精地图首要完成对车辆的实时监控、前史轨道回放、车辆行进路程计算、报警预警等，详细功用规划如下：运用车载终端回传数据实时展现车辆在地图上的方位信息，并动态显现车辆实时移动；经过前史轨道东西选定时刻可进行车辆运转轨道的回放，支撑播映速度的挑选；车辆在不同行进路面可进行分类路程计算，使车辆行进路程计算精度进步至亚米级；当车辆处于违规或许毛病报警状况时，可经过地图上呈现报警图标或发出声音来进行实时提示。可别离规划在PC端和手机端完成对车辆的监控办理。

　　跟着我国经济与社会的日益展开，轿车的社会拥有量急剧添加，轿车的运用和监管不断往智能化方向展开，主动驾驭需求为其供给更精准的决议计划支撑根据，车辆监控办理需求为其供给更精密化的技能支撑，这些都离不开高精地图的支撑。本文对现在高精地图的研讨进展进行了较为体系地总结与论述，而且在此根底上提出了一种二维高精地图完成计划，以期为智能网联轿车、智能驾驭、才智交通等的研讨供给参阅。文章来自：智能座舱与主动驾驭