高精度地图定位在自动驾驶系统中的应用

摘要 当前自动驾驶是国内外汽车和高科技企业热门的研究主题，经过数十年的发展，现在的自动驾驶系统已经趋于成熟，在相关法律法规允许的前提下已经可以进行量产。高精度地图定位是自动驾驶系统的关键技术，文章通过阐述自动驾驶系统、高精度地图定位系统的概念，提出高精度地图定位提供前方道路信息和传感器作用、地理围栏判定和相关指令两项高精度地图定位在自动驾驶系统中的应用。

关键词 高精度地图定位;自动驾驶系统;应用

中图分类号 U463.6 文献标识码 A 文章编号 2096-8949（2022）11-0016-03

引言

随着人们生活水平的提升，汽车已经成为基本的出行方式之一，汽车的保有量越来越高，各大车企和相关专家学者提出自动驾驶的概念。在自动驾驶系统研究过程中，传统地图精度不足、定位准确性较低、实时数据更新频率较低等缺陷限制了自动驾驶系统的发展，由此提出高精度地图定位来解决自动驾驶系统的地图应用需求，将高精度地图定位应用于自动驾驶系统后，自动驾驶系统的控制能力得到进一步增强，自动驾驶的安全等级显著提升。自动驾驶技术是全球汽车产业一致认为的未来汽车行业发展方向，高精度地图定位在自动驾驶系统中应用，可以为自动驾驶在社会层面加速应用进行赋能。

1 自动驾驶和高精度地图定位系统概述

1.1 自动驾驶系统

自动驾驶系统由自动驾驶控制器、传感器感知系统、控制执行系统、人机交互系统、车载供电系统等组成，均是目前比较前沿的高科技技术[1]。经过持续的研究和国内外工程师的努力，自动驾驶系统已经有了长足的进步，国际自动机械工程师协会将汽车驾驶自动化水平进行详细分级，汽车驾驶自动化分级如表1所示。

汽车自动驾驶系统分为L0～L5五级，从完全驾驶员控制驾驶到完全系统控制驾驶，当前国内外关于自动驾驶系统的主流研究方向分为两类：

1.1.1 应用于高速公路的L3级自动驾驶系统

L3级自动驾驶系统是当前车企研究自动驾驶的主要研发方向，主要针对高速公路路况单一、驾驶环境相对封闭、道路的坡度和宽度有统一规定等特点，更容易保证自动驾驶的安全性和应用性[2]。L3级自动驾驶系统属于有条件的自动驾驶，当L3级自动驾驶系统接管车辆控制权时，需要驾驶员授权。L3级自动驾驶系统已经趋于成熟，例如2017年奥迪就宣布应用于高速公路场景的L3级自动驾驶Traffic Jam Pilot，行驶速度最高可达60 km/h。

1.1.2 应用于城郊固定区域的L4级自动驾驶系统

L4級自动驾驶系统属于高度自动驾驶，即在指定环境下可以实现完全自动驾驶，不需要驾驶员进行操控，遇到特殊情况和紧急情况可以实现独立解决，对系统的智能化程度要求更高，相比于L3级自动驾驶系统可以应对更复杂的驾驶情况，但行驶速度较低[3]。当前L4级自动驾驶系统研发水平较高的企业有谷歌、百度、福特等，其中谷歌应用L4级自动驾驶系统实车测试里程已达

56 327.04万km。

1.2 高精度地图定位系统

高精度地图定位系统由高精度地图和高精度定位两项技术结合形成，是自动驾驶系统工作的基础性关键技术，高精度地图和高精度定位在自动驾驶系统中工作的基本原理如图1所示，根据工作原理图可以得知高精度地图和高精度定位对提升自动驾驶系统可靠性、安全性具有巨大意义，该文根据高精度地图技术和高精定位技术在自动驾驶系统中的应用特点分别进行阐述：

1.2.1 高精度地图技术

高精度地图的概念最早由美国提出，包括Mapbox、Ushr、福特汽车、通用汽车等企业联合研发，后通过日本政企联合成立Dynamic Map Planning公司实现产业化推广，目前我国对高精度地图技术完成度较高的企业有高德地图、百度、四维图新等[4]。高精度地图与传统导航地图存在主要区别的技术特征在于更高级别的几何精度，绝对精度可以达到5～20 cm之间，从而实现自动驾驶车辆定位误差的有效控制;更加丰富的属性信息和语义信息，传统导航地图通常采用2D地图，高精度地图采用3D地图，能够更加详细地显示道路限制信息、车道信息、静态道路元素等自动驾驶车辆需要的关键数据信息;更强的现势性，高精地图的频率更新速度最高可以达到以秒为单位实时更新，即时性更强的瞬时动态数据和高度动态数据能够实现自动驾驶车辆在行驶过程中应对不同级别的突发情况。

1.2.2 高精度定位技术

传统定位技术由于卫星星历存在误差、电离层和对流层对卫星信号产生消耗、多路径传输消耗、接受设备精准程度的因素的影响，精度基本在4～12 m之内，可以满足普通定位需求，但自动驾驶系统对于定位精度要求在20～50 cm之内，需要精确度更高的高精度定位技术[5]。目前主要提升精度的方法是使用实时动态载波相位差分技术，实时动态载波相位差分技术可以通过直接对车辆定位信息算法的改变来实现高精度定位，在指定的场景下可以将定位精度缩小至10 cm，不过单独使用实时动态载波相位差分技术在自动驾驶行驶过程中可能会出现传输信息滞后的现象，需要车辆装载前置摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备配合，实现满足自动驾驶需求的高精度定位的同时，还可以实现对车辆前方车道线、障碍物、交通标志等道路上主体的识别，进一步提升自动驾驶的安全性。

2 高精度地图定位在自动驾驶系统中的应用

2.1 提供前方道路信息和传感器作用

高精度地图定位系统可以实现将自动驾驶需求的道路要素实时传送到自动驾驶系统内，为自动驾驶系统对道路信息判断提供数据基础，对后续展开的动作进行控制，高精度地图可以实现四类数据的体现，具体分为：持续静态数据（更新频率为1个月，针对道路网络、定位数据等因素）、瞬时静态数据（更新频率为1 h，针对路侧的基础设施的信息）、瞬时动态数据（更新频率为1 min，针对红绿灯的相位、交通拥堵等路况信息）、高度动态数据（更新频率为1 s，针对车辆、行人等交通参与者）[6]。可以实现从高频到低频数据实时显示道路不同因素，具体道路因素如表2所示。例如在自动驾驶过程中，前方经过分岔路口，高精度地图定位系统会将前方分岔路口的不同道路信息传送至自动驾驶系统，使自动驾驶系统提前获知前方道路信息，实现行驶问题的前置化、决策指令的及时性。高精度地图定位系统可以起到自动驾驶系统外部传感器的作用，具有极强的抗干扰性和稳定性，在遭遇不确定因素影响、车载传感器作用受到限制时，高精度地图定位系统可以通过对前方路况高精度的探测和实时传送，达到传感器的检测效果，增强自动驾驶系统的可靠性，降低车载硬件设施对行驶的影响，其主要作用场景包括：E1D95BC9-9586-4421-9904-D3C99C4F49C0

（1）自动驾驶过程中遭遇强降雨、暴雪、大雾等极端恶劣天气，受温度、风沙等因素的影响，车载传感器可能会出现失灵现象。

（2）車载摄像头、毫米波雷达、夜视设备遭到人为破坏导致无法进行工作时。

（3）车载摄像头、毫米波雷达、夜视设备被前车遮挡导致探测出现较大误差时。

2.2 地理围栏判定和相关指令

自动驾驶车辆在相关法律法规和自动驾驶技术的限制下，需要在指定的地理围栏范围内行驶，地理围栏的判定基于高精度地图定位系统实现，分为道路级和车道级地理围栏两类，其中车道级的精确度、完整性需求更高[7]，具体如表3所示，该文选取具有代表性的集中地理围栏进行阐述。

2.2.1 地理围栏1：自动驾驶未开放区域

当前的自动驾驶技术尚未完全成熟，需要在指定的区域进行使用，受到相关法律法规和具体路况的影响，部分区域不满足自动驾驶车辆的行驶条件，使用地理围栏进行区分，自动驾驶车辆无法获得未开放地区的路况信息，强行驶入未开放地区会受到系统警告或强制制动。

2.2.2 地理围栏3：车道级直连匝道区域

由于车道级直连匝道区域的道路曲率较大，个别直连匝道还会出现与主干道分离的情况，为保证自动驾驶的安全性，高精度地图定位系统通常将匝道区域划分到地理围栏之外，有驾驶员控制车辆通过匝道，若驾驶员未提前接管车辆控制，系统将会对车辆进行强制制动。

2.2.3 地理围栏5：收费站区域

由于收费站区域的车辆相对密集、车道线复杂、可能会出现其他车辆加塞现象，自动驾驶系统难以实现完全智能化应对，出现交通事故的风险概率较高，高精度地图定位系统通常将收费站区域划分到地理围栏之外。自动驾驶系统在判断前方是收费站信息后会提醒驾驶员接管车辆控制权，保证行驶的连贯性。

2.2.4 地理围栏9：紧急车道区域

我国交通法明确规定紧急车道不允许行车，自动驾驶系统输入国家交通法规数据，利用地理围栏将紧急车道或其他交通法规不允许的区域与自动驾驶车辆进行隔离，自动驾驶车辆无法进入违规地区，强行驶入会进行紧急制动，若自动驾驶过程出现紧急情况需要利用紧急车道进行紧急避险，需要驾驶员提前接管车辆控制权，进入驾驶员完全控制模式，才能进入紧急车道。

3 总结

综上所述，高精度地图定位是自动驾驶系统重要的组成部分，对自动驾驶的安全性、精度、可靠性具有重要的影响。首先自动驾驶系统需要高精度地图定位的准确卫星数据，以实现对周围环境的探测作用和基本位置信息的掌握;其次高精度地图定位可以实现在自动驾驶过程中可靠性的有效提升，在经历不可控因素对车载传感器造成破坏时代替车载传感器进行工作;最后高精度地图定位是建设地理围栏的核心技术，普通的地图和定位难以实现建设地理围栏的精确性。

参考文献

[1]姚海敏， 陈建华. 基于高精度地图及多传感器融合定位的车路协同应用实践[J/OL]. 测绘地理信息： 1-7[2022-04-01].

[2]冯绍权. 基于GNSS/INS/LiDAR-SLAM的高精度地图构建与定位技术研究[D]. 武汉：武汉大学， 2020.

[3]王一文， 钱闯， 唐健， 等. 预建高精度地图的封闭区域UGV自动驾驶导航定位[J]. 测绘通报， 2020（1）： 21-25.

[4]刘峰. 高精度惯性定位定向/地图信息匹配导航技术研究[D]. 长沙：国防科技大学， 2019.

[5]曾凡坤. 基于数字地图的移动端高精度定位技术研究[J]. 工程技术研究， 2019（4）： 114-116.

[6]尚小辉. 适配自动驾驶系统的整车控制器接口软件设计[J]. 机电技术， 2022（1）： 71-74.

[7]王潇屹， 李俊成， 马雪寒. 自动驾驶汽车感知系统测试用例构建方法研究[J]. 质量与标准化， 2022（1）： 51-54.

收稿日期：2022-04-12

作者简介：程修远（1979—），男，硕士研究生，研究方向：人工智能、自动驾驶、车路协同、高精度地图。E1D95BC9-9586-4421-9904-D3C99C4F49C0