无人驾驶（再谈基于camera的高精度地图）
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在我们国家，地图提供商是需要获得测绘资质的。不是所有公司都有资格提供高精地图的，当然技术能力是另外一回事。目前，一般都认为L3及以上的自动驾驶需要高精地图的加持。目前量产的ct6和a8都需要获取高精地图。
高精度地图作用很大。一般来说，首先高精地图可以帮助车辆进行自我定位，其次它还可以帮助车辆进行路径规划和动作规划，当然在感知外来环境方面，高精地图也可以发挥很大的作用。
当前高精地图一般使用lidar + camera + gps + imu来完成的。抛去lidar，其实其他硬件的成本都是可以承受的。但是就是这个激光雷达，成本颇高。目前一个64线的激光雷达，单价成本可以在数万美金，而且我们还不一定能拿到货。这么高的单价在很大程度上影响了激光雷达的普及。
众所周知，高精地图的魅力来自于它的高精度，目前普遍认为10cm精度以内的地图才是高精地图。在高精地图上面，不仅存在道路信息，还有车道信息、转弯信息、掉头信息、限速信息、载重信息、曲率信息等等。如果是复杂的城市道路，lidar或许是必需品，因为城市道路的交通状况往往非常复杂，但是我们有没有思考过如果是高速道路或者内环高架，此时还需要lidar帮助我们纪录如此多的高精地图信息吗？
基于camera的高精地图，或许精度没有那么高，但是可以帮助我们大幅度降低成本。同时，有了这么低成本的硬件，高精度地图的实时更新也开始变成了一种可能。绘制高精地图最好建立在原有地图的基础之上，在普通的线路上增加更多的语义信息，或许精度不够，但是对于汽车在高速上面行驶其实已经足够了。有了深度学习和计算机视觉，通过添加适当的车道、匝道、转弯、速度信息，结合汽车自身的高精度定位功能，自动驾驶才有大规模商用的可能。
绘制地图是一个辛苦活。而更新地图又是一个苦差事，如果说绘制高精度是一个起点，那么实时更新高精地图，这或许才是自动驾驶最最在意的事情。有了实时更新，我们才能知道哪里封路了，哪里开了新路，哪里发生了事故等等。目前看来，除了camera+众包，实在是没有其他更好的办法来完成这件事情了。这就像自动驾驶测试一样，除了仿真测试、内部场地测试和公共道路测试，大批量的测试只能通过影子测试来完成。高精地图众包也是同样的道理。
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