车载导航到自动驾驶电子地图发展综述_赵明姝.pdf

测绘通报2023 年第 6 期引文格式:赵明姝 车载导航到自动驾驶电子地图发展综述 J 测绘通报，2023(6):6-10 DOI:10 13474/j cnki 11-2246 2023 0160车载导航到自动驾驶电子地图发展综述赵明姝(高德软件有限公司，北京 100012)摘要:本文首先以电子地图在车载导航与自动驾驶领域的数据形态为研究对象，深入剖析了电子地图形态更递与驾驶技术发展的密切联系，伴随驾驶技术的发展，阐述各阶段地图数据内容和模型结构的显著特点;近年来自动驾驶技术迭代对地图数据不断提出全新要求，促使地图内容进一步丰富，甚至超越传统地理信息范畴，需要将环境感知数据、传感器数据、驾驶经验数据等也纳入空间数据体系，依托空间信息实现海量信息综合管理、查询、共享等，然后讨论了地理信息传输模型的拓展，证明以上需求的合理性和必然性，并以导航数据标准(NDS)为例，介绍这一理论实践;最后简要总结了相关技术发展，提出本领域的一些展望。关键词:电子地图;高级辅助驾驶;自动驾驶;数据模型;NDS中图分类号:P28文献标识码:A文章编号:0494-0911(2023)06-0006-05Review from vehicle navigation to autonomous driving:the evolution of electronic mapZHAO Mingshu(Amap Software Co，Ltd，Beijing 100012，China)Abstract:Taking the implement of electronic map in vehicle navigation and autonomous driving as the research object，this paperdeeply analyzes the closd relationship between the evolution of electronic map and the development of driving technologyThesignificant characteristics of map data content and model structure at each stage are discussed along with the development of drivingtechnology In recent years，the iteration of autonomous driving technology has continuously puts forward new requirements for mapdata，which has further enriched the map content to extent even beyond the scope of traditional geographic information It requires addmore information to spatial dataframe，including environmental perception data，sensor data，driving experience data and so on Whichenables comprehensive management，query and sharing on massive information This paper proves the rationality and inevitability of theabove requirements by reviewing the geographic information transmission model extension The international data standard NDS is takenas an example to introduce one of the practices Finally，summarize the relevant progress in brief and presents an outlook of this fieldKey words:electronic map;advanced driving assistance system;autonomous driving;data model;navigation data standard数字地图(digital maps)是地理信息的数字化表达，它广泛应用于工程技术、自然科学、人文社科等各个领域。导航电子地图(navigation electronicmaps)诞生于20 世纪90 年代，是数字地图产品中最主流的类型之一，它是按照“任何时间、任何地点的立即通信”移动计算理念，在移动定位技术支持下，以提供导航服务为目的的电子地图系统，是计算机地图制图技术、GIS 技术、嵌入式技术、通信技术、移动定位技术综合应用的产物1。本文按地图数据在驾驶过程中的参与度，将电子地图划分为 4 个阶段，即传统导航地图、高级驾驶辅助系统(advanced driving assistance system，ADAS)地图、高精地图、自动驾驶业务数据。首先，介绍不同阶段地图数据内容和模型结构的显著特点，分析电子地图形态与驾驶技术发展的密切联系;然后，通过地理信息传输模型，将各阶段不同形态纳入统一理论框架，并以通用数据标准导航数据标准(navigation data standard，NDS)为例，介绍这一理论实践;最后，综合通信、应用、法规等环境，展望电子地图技术未来发展方向。1电子地图形态按照车辆动态驾驶任务不同完成度(dynamicdriving task，DDT)，美国汽车工程师学会(Society ofAutomotive Engineers，SAE)将车辆驾驶系统自动化程度划分为 6 个等级2。该分级体系涵盖了从导6收稿日期:2022-11-14作者简介:赵明姝(1983)，女，硕士，工程师，主要从事导航电子地图与高辅地图产品形态、内容研究，以及相关地图规格、模型、表达设计的工作。E-mail:mingshuzhao hot mail com2023 年第 6 期赵明姝:车载导航到自动驾驶电子地图发展综述航到高度自动驾驶的各阶段，国内外公认的地图形态划分多以此为参考。驾驶自动化程度从低到高，对地图有不同的需求:L0L1 级通过传统地图实现基础的道路导航功能3;L2 级引入 ADAS 数据，支撑汽车主动安全;L3 级依赖静态高精地图与动态交通信息，于限定场景中(如高速、封闭园区等)实现自动驾驶4-5;L4 级对地图精度、安全性、动态实时性要求更高，用于辅助构建周边环境模型，实现特定环境下自动驾驶且无须驾驶员介入;L5 级需要地图具备高度智能性，能结合分析数据实现对环境的高度自适应，在任意场景中达到车辆完全自动控制的效果6。本文依据主流应用领域和应用方式的差异，将电子地图形态划分为 4 个阶段，其典型特征、精度要求、主流定位技术和应用领域汇总见表 1。表 1不同应用对地图的需求电子地图形态典型特征地图精度/m主流定位技术应用领域传统导航地图道路、设施、POI、交通信息1020GNSS道路导航、车联网服务ADAS 地图坡度、曲率、航向、速度建议0.51GNSS、IMUADAS、自动驾驶 L0L2高精地图车道级数据、定位信息、动态信息0.10.5GNSS、IMU、VSLM、SLMADAS、自动驾驶 L3L5自动驾驶业务数据传感器数据、环境感知信息、驾驶记录数据、驾驶经验数据等0.10.5GNSS、IMU、VSLM、SLM、V2X自动驾驶、无人驾驶 L4L51.1传统导航地图传统导航电子地图多以 2D 经纬度表达空间位置，能够与空间定位系统相结合，准确引导人或交通工具从出发地到达目的地;支持位置查询、目的地检索、路线规划，反映动态交通信息，完成实时路径计算与引导。部分场景支持 2.5D 伪三维展示重要地标或复杂路况。传统导航地图的主要内容有:导航电子地图中的目的地，如加油站、机场、酒店、商场、餐馆等，以点要素或面要素表达;丰富的道路交通信息，如道路交通规制、道路属性;地图显示信息，如江河、湖泊和绿地;作为路线引导辅助的路口放大图，多为预设图片或示意性渲染效果，侧重于描述宏观意义上的真实世界。1.2ADAS 地图ADAS 地图通常是指在导航地图的基础上，增加坡度、曲率、航向、车道数信息构成的电子地图。它为路线引导外的其他功能提供了增益7，如自适应速度建议(adaptive speed recommendation，ASR)、车道 偏 移 预 警(lane departure warning system，LDWS)、车道保持(lane keeping system，LKS)等。地图数据弥补了车辆内置传感器探测范围较短的缺陷，可沿车辆路径方向，使用数字地图数据“查看”更远处。以车道保持辅助系统为例，摄像头系统作为主要传感器检测车辆是否仍在车道内。为了支持在困难情况下的图像处理(如接近弯道、在恶劣天气或低光照条件下行驶)，电子地平线数据被视为额外的虚拟传感器。图 1(a)为有护栏阴影干扰，右侧车道线不能被相机正确识别。使用来自数字地图的车道宽度信息可以帮助车道跟踪器排除错误信息并正确检测车道标记，如图 1(b)所示。在车辆总线系统上提供地图数据，被称为电子地平线(electronic horizon)。它基于消息播发机制，由车辆总线系统向各个应用系统传输信息，包括预测路径(most probable path，MPP)、道路几何形状、车道数量、速度限制、道路坡度、曲率、航向等信息8。EHP 软件(electronic horizon provided)根据车辆当前位置和行进方向，前后各延伸一定距离，从电子地图中抓取路形和属性信息，构建出电子地平线。图 2 为 ADAS 电子地平线与地图数据对比，可见电子地平线是地图数据的某一子集。图 1车道线检测结果图 2电子地平线与地图数据对比7测绘通报2023 年第 6 期ADAS 地图一般以 3D 坐标为基础，达到亚米级精度(0.51 m)，形状点采样率优于 5 m，支持准确计算曲率、坡度等特征参数。最新的 ADASIS V3 协议也增加了车道分隔线、道路边界、定位地标等信息传输能力，但从地图数据演进角度而言，本文将上述内容归入高精地图而非 ADAS 地图。1.3高精地图国际上的高精地图(high precision map，HDmap)或高度自动驾驶地图(highly automated drivingmap，HAD map)，在国内多被称为自动驾驶地图。相比于标准导航地图，高精地图能够提供大量准确且语义丰富的数据，帮助用户以更精细的尺度了解周边环境的真实状况，辅助车辆感知、定位、驾驶规划与决策控制，满足智能时代多种高层次的应用需求，如高级驾驶辅助系统(ADAS)、高级自动驾驶(highly automated driving，HAD)、互联网交通精细化执法管理等9。地图精度达厘米级，能够区分各车道，包含了机动车道布局及连通关系，人行道、不同类型隔离设施、车道线施画类型等，同时具备丰富的环境信息，如道路交通标志标牌、限速信息、交通灯位置、道路坡度、弯道曲率等，能辅助实现高精度的定位、车道级路线规划、驾驶行为决策与控制。高精地图侧重于描述道路及周边一定范围内的环境状况，以及车道间的拓扑连接关系，尽管拥有更加精确的道路与车道几何数据，但没有标准导航地图丰富的数据内容，尤其是 POI 信息的缺失导致导航功能难以实现10。多数应用中还需建立高精地图与标准导航地图之间的关联关系(crossreference)。1.4自动驾驶业务数据自动驾驶业务数据宽泛的定义为各类感知结果和传感器收集的环境数据，包括摄像头数据、点云数据、汽车总