上周我們開始帶領(lǐng)小白開發(fā)者學(xué)習(xí)“Udacity X Apollo自動駕駛入門課程”，也收到了很多社區(qū)開發(fā)者的學(xué)習(xí)筆記，讓我們看到他們熱愛自動駕駛、努力學(xué)習(xí)的信心。希望有更多開發(fā)者在學(xué)習(xí)課程的同時，記錄下學(xué)習(xí)要點，更快掌握Apollo自動駕駛知識。

開發(fā)者筆記

本周我們將介紹高精地圖部分的主要內(nèi)容，這是Apollo定位、感知、規(guī)劃模塊的基礎(chǔ)。

與普通地圖不同，高精地圖主要服務(wù)于自動駕駛車輛，通過一套獨特的導(dǎo)航體系，幫助自動駕駛解決系統(tǒng)性能問題，擴展傳感器檢測邊界。目前 Apollo 內(nèi)部高精地圖主要應(yīng)用在高精定位、環(huán)境感知、決策規(guī)劃、仿真運行四大場景，幫助解決林蔭道路GPS信號弱、紅綠燈是定位與感知以及十字路口復(fù)雜等導(dǎo)航難題。

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高精地圖與傳統(tǒng)地圖

當(dāng)我們開車時，打開導(dǎo)航地圖通常會給我們推薦幾條路線，甚至?xí)@示道路是否擁堵以及每條路線將花費多長時間、交通管制，例如交通信號燈或限速標(biāo)志等，我們會根據(jù)地圖提供的信息來決定是在行駛中直行、左轉(zhuǎn)還是右轉(zhuǎn)以及對周圍駕駛環(huán)境的評估。

而無人駕駛車缺乏人類駕駛員固有的視覺和邏輯能力。如我們可以利用所看到的東西和GPS來確定自己的位置，還可以輕松準確地識別障礙物、其他車輛、行人、交通信號燈等，但要想讓無人車變得和人類一樣聰明，可是一項非常艱巨的任務(wù)。

這時就需要高精地圖了，高精地圖是當(dāng)前無人駕駛車技術(shù)不可或缺的一部分。它包含了大量的駕駛輔助信息，最重要是包含道路網(wǎng)的精確三維表征，例如交叉路口布局和路標(biāo)位置。

高精地圖還包含很多語義信息，地圖上可能會報告交通燈不同顏色的含義，也可能指示道路的速度限制，及左轉(zhuǎn)車道開始的位置。

高精地圖最重要特征之一是精度，手機上的導(dǎo)航地圖只能達到米級精度，而高精地圖可以使車輛能夠達到厘米級的精度，這對確保無人車的安全性至關(guān)重要。

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高精地圖與定位、感知規(guī)劃的關(guān)系

高精地圖用于定位

高精地圖是Apollo平臺的核心，許多無人駕駛車模塊都有賴于高精地圖，有了高精地圖我們就需要在該地圖上進行自定位。這意味，需要弄清我們在地圖上的位置，這就是定位——無人駕駛車輛在地圖上的確切位置。

首先車輛可能會尋找地標(biāo)，我們可以使用從各類傳感器收集的數(shù)據(jù)，如攝像機圖像數(shù)據(jù)、激光雷達收集的三維點云數(shù)據(jù)來查找地標(biāo)。車輛將其收集的數(shù)據(jù)與其在高精地圖上的已知地標(biāo)進行比較，這一匹配過程是需要預(yù)處理、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜過程。

無人車的整個地位過程取決于高精地圖，所以車輛需要通過高精地圖明確它處于什么位置。

高精地圖用于感知

無人車也可以使用高精地圖來幫助感知，就像人的眼睛和耳朵會受到環(huán)境因素的影響一樣，無人車的傳感器也是如此。攝像機、激光雷達、雷達探測物體的能力，在超過一定距離后都會受到限制。在惡劣的天氣條件下或在夜間，傳感器識別障礙物的能力可能會受到進一步限制。另外當(dāng)車輛遇到障礙物時，傳感器無法透過障礙物來確定障礙物后面的物體。這時，就需要借助高精地圖的幫助了。

即使傳感器尚未檢測到交通信號燈，高精地圖也可以將交通信號燈的位置提供給軟件棧的其余部分，幫助車輛做下一個決策。

另一個好處在于，高精地圖可幫助傳感器縮小檢測范圍，如高精地圖可能會告知我們在特定位置尋找停車標(biāo)志，傳感器就可以集中在該位置檢測停車標(biāo)志，被稱為感興趣區(qū)域ROI。ROI可幫助我們提高檢測精確度和速度，并節(jié)約計算資源。

高精地圖用于規(guī)劃

正如定位和感知依賴高精地圖那樣，規(guī)劃也是如此。高精地圖可幫助車輛找到合適的行車空間，還可以幫助規(guī)劃器確定不同的路線選擇，來幫助預(yù)測模塊預(yù)測道路上其他車輛將來的位置。

如高精地圖可幫助車輛識別車道的確切中心線，這樣車輛可以盡可能地靠近中心行駛。在具有低速限制、人行橫道或減速帶的區(qū)域，高精地圖可以使車輛能夠提前查看并預(yù)先減速。如果前方有障礙物，車輛可能需要變道，可幫助車輛縮小選擇范圍，以便選擇最佳方案。

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Apollo高精度地圖與構(gòu)建

Apollo高精地圖

Apollo高精地圖專為無人車設(shè)計，里面包含了道路定義、交叉路口、交通信號、車道規(guī)則，及用于汽車導(dǎo)航的其他元素。

高精度地圖可在許多方面為無人車提供幫助，如高精度地圖通常會記錄交通信號燈的精確位置和高度，從而大大降低了感知難度。

高精地圖不僅可以減少計算需求，還可以通過提供有關(guān)駕駛環(huán)境的詳細信息，來確保無人車的安全。保持這些地圖的更新是一項重大任務(wù)，測試車隊需要不斷地對高精度地圖進行驗證和更新。此外，這些地圖可能達到幾厘米的精度，這是水準最高的制圖精度。

Apollo 高精地圖是最懂自動駕駛的高精地圖，也是業(yè)界精細化程度最高、生產(chǎn)率最高、覆蓋面最廣的高精地圖。目前，Apollo 高精地圖的自動化程度已經(jīng)達到了90%、準確識別率達到了95%以上，預(yù)計2020年可以覆蓋全國所有的重點道路。

高精地圖有很多種格式，為了方便數(shù)據(jù)共享，Apollo高精地圖采用了OpenDRIVE格式，這是一種行業(yè)制圖標(biāo)準。同時，Apollo也對OpenDRIVE做出了改進，進而產(chǎn)生了ApolloOpenDRIVE標(biāo)準，以便更適合無人車。

Apollo高精地圖的構(gòu)建

高精度地圖的構(gòu)建由五個過程組成：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、對象檢測、手動驗證和地圖發(fā)布。

數(shù)據(jù)采集是一項龐大的密集型任務(wù)，近300輛Apollo測試車輛負責(zé)收集用于制作地圖的源數(shù)據(jù)，以便確保每次道路發(fā)生改變時，地圖均會得到快速更新。測試車輛使用了多種傳感器，如GPS、IMU、激光雷達、攝像機。Apollo定義了一個硬件框架，將這些傳感器集成到單個自主系統(tǒng)中，通過支持多種類的傳感器，Apollo收集各類數(shù)據(jù)將這些數(shù)據(jù)融合，最終生成高精度地圖。

數(shù)據(jù)處理指的是Apollo如何對收集到的數(shù)據(jù)進行整理、分類和精簡，以獲得沒有任何語義信息或注釋的初始地圖模板。

對于對象檢測，Apollo使用人工智能來檢測靜態(tài)對象并對其進行分類，其中包括車道線、交通標(biāo)志、甚至是電線桿，手動驗證可確保自動地圖創(chuàng)建過程正確進行并及時發(fā)現(xiàn)問題。Apollo使手動驗證團隊能夠高效標(biāo)記和編輯地圖，在經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、對象檢測、手動驗證之后，高精地圖才能發(fā)布。

除高精地圖外，Apollo還發(fā)布了采用自上而下視圖的相應(yīng)定位地圖、三維點云地圖。

在構(gòu)建和更新地圖的過程中，Apollo使用眾包向公眾發(fā)布其數(shù)據(jù)采集工具，以便任何人都可以參與制作高精度地圖的任務(wù)，這加快了高精地圖制作和維護的過程。