高精度测图

高精度地图，通俗来讲就是精度更高、数据维度更多的电子地图。精度更高体现在精确到厘米级别，数据维度更多体现在其包括了除道路信息之外的与交通相关的周围静态信息。高精度地图作为实现自动驾驶的关键能力之一，其将成为对自动驾驶现传感器的有效补充，为车辆提供了更加可靠的感知能力。与传统的导航地图相比，服务于自动驾驶的高精度地图在各方面要求更高，并能配合传感器和算法，为决策层提供支持。高精度地图将大量的行车辅助信息存储为结构化数据，这些信息可以分为两类：

●道路数据，比如车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率等车道信息。

●车道周边的固定对象信息，比如交通标志、交通信号灯等信息、车道限高、下水道口、障碍物及其他道路细节，还包括高架物体、防护栏、数目、道路边缘类型、路边地标等基础设施信息。

高精地图中信息都有地理编码，导航系统可以准确定位地形、物体和道路轮廓，从而引导车辆行驶。其中最重要的是对路网精确的三维表征（厘米级精度），比如路面的几何结构、道路标示线的位置、周边道路环境的点云模型等。有了这些高精度的三维表征，自动驾驶系统可以通过比对车载的GPS、IMU、LiDAR或摄像头的数据精确确认自己当前的位置。另外，高精度地图中包含有丰富的语义信息，比如交通信号灯的位置和类型、道路标示线的类型、以及哪些路面是可以行使等。

惯性导航系统（简称惯导）是一种不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量的自主式导航系统。工作环境不仅包括空中、地面，还可以在水下。惯导的基本工作原理是以牛顿力学定律为基础，通过测量载体在惯性参考系的加速度，将它对时间进行积分，且把它变换到导航坐标系中，就能够得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息，被广泛应用在军事、测绘、资源勘探、机器人、自动驾驶等领域。当卫星信号丢失时，通过惯导积分可以获取较为准确的实时位姿推算。对于不要求实时性的测绘应用，通过平滑算法能获取更高的定位精度。

在移动测绘领域，惯导的另一个作用是配合激光和相机等外部传感器。通过与GNSS耦合得到的载体位姿，可为图片姿态及激光脉冲发射姿态提供高精高频定位，经过传感器间的外部标定，将对应的信息投射到全局三维坐标系。融合惯导数据能提高整体定位精度和连续性。多传感器融合的定位导航方案已经成为趋势， 惯导系统首先与GNSS组合，再结合图像、激光雷达等传感器构成的组合导航系统是目前自动驾驶及高精地图制作领域的研究热点和发展方向。