汽車在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域?qū)⒚媾R前所未有的變革，這一變革不僅與駕駛過程中要求的功能更新有巨大的聯(lián)系，也包含了對于整個(gè)駕駛系統(tǒng)開發(fā)過程中的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案所將產(chǎn)生的重大變革。其中，高精地圖作為其定位、導(dǎo)航的重要方面，也將發(fā)生重大的設(shè)計(jì)變革。這主要體現(xiàn)在如下幾個(gè)重要的方面：
1）路側(cè)地圖的部署需要具備更多來自政府基建部門的強(qiáng)力支持，其中包括類似V2I的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，提供V2X場景渲染SDK，支撐自定義渲染風(fēng)格，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化車端V2X應(yīng)用。利用路側(cè)信息通路（PC5），可以解決由于蜂窩網(wǎng)絡(luò)覆蓋盲點(diǎn)對地圖服務(wù)影響的問題。
2）對于地圖的實(shí)時(shí)分發(fā)也從原來的秒級(jí)升級(jí)為毫秒級(jí)別，高精地圖更新與分發(fā)能力趨向于邊緣部署，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)地圖更新與毫秒級(jí)數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)，意在提高其傳輸數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性。
3）自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)高精地圖平臺(tái)也從原來的分布式系統(tǒng)逐漸向集中式系統(tǒng)進(jìn)行過度。高精地圖引擎可為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)高精地圖應(yīng)用服務(wù)，助力自動(dòng)駕駛車端應(yīng)用。
4）地圖需要建立更多的自學(xué)習(xí)機(jī)制，包含建立影子模式下的自學(xué)習(xí)地圖，不斷地更新地圖對于環(huán)境的認(rèn)知和學(xué)習(xí)。
5）由優(yōu)化的地圖重新定義自動(dòng)駕駛功能，這個(gè)過程實(shí)際是基于地圖不斷的對自動(dòng)駕駛功能進(jìn)行迭代的過程。
未來高精地圖將通過不斷的優(yōu)化更新使其具備相應(yīng)的管理服務(wù)及技術(shù)優(yōu)勢，包含完善的功能迭代、系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全、多類型數(shù)據(jù)支持、多端授權(quán)支持、高質(zhì)量服務(wù)與運(yùn)維體系以及數(shù)據(jù)在線升級(jí)服務(wù)幾方面。
其中功能完善指標(biāo)項(xiàng)包括：數(shù)據(jù)分發(fā)、收集、訂閱、通知功能，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)在線編譯、可視化在線顯示編輯、Campaign, Map Learning眾包更新、數(shù)據(jù)仿真平臺(tái)等。
多數(shù)據(jù)支持方面包含：版本靜態(tài)圖層、有效動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)支持、流數(shù)據(jù)支持、OSO自定義數(shù)據(jù)支持、增量數(shù)據(jù)發(fā)布更新，Map數(shù)據(jù)完整性保證。
系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全包括：完善的網(wǎng)絡(luò)安全配置，防火墻，VPC、多級(jí)系統(tǒng)權(quán)限管理，用戶、角色、權(quán)限、資源、https雙向加密、數(shù)據(jù)簽名，HSM設(shè)備集成。
多終端權(quán)限支持包括：基于OAuth2授權(quán)管理，海量并發(fā)相應(yīng)，Auto Scaling動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮、完善的API SDK開發(fā)包支持、2V終端開發(fā)包與功能集成，OTA更新、VCDN，保證數(shù)據(jù)安全與速度。
7）支持邊緣計(jì)算的V2X高精度地圖服務(wù)
未來自動(dòng)駕駛的發(fā)展主要走向智能化、網(wǎng)聯(lián)化兩大方向，其重點(diǎn)是從車端智能化逐漸過渡到路端甚至云端智能化的方向。而針對高精地圖部署來說，最重要的幾個(gè)點(diǎn)是其云端、路端和車端上所產(chǎn)生的一系列升級(jí)和變革。其中，云端變革主要涉及高精度地圖服務(wù)、分片數(shù)據(jù)聚合、數(shù)據(jù)接邊、數(shù)據(jù)分片幾個(gè)方面。而路側(cè)端主要涉及分片地圖眾包更新、地圖版本管理、地圖分包、路側(cè)動(dòng)態(tài)信息優(yōu)化、地圖消息服務(wù)等幾個(gè)方面。應(yīng)用到車端時(shí)，要求在分包數(shù)據(jù)融合、V2X場景還原、高精地圖引擎也隨之更新。
地圖的如上迭代更新過程可應(yīng)用于實(shí)現(xiàn)L4/L5級(jí)無人駕駛功能，生成相關(guān)的機(jī)器人控制模式，也可在商用車的實(shí)現(xiàn)中發(fā)力，最終實(shí)現(xiàn)無人駕駛甚至遠(yuǎn)程駕駛。
很顯然，高精地圖要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位和不斷向前延展提升其功能性能就必須通過不斷的優(yōu)化自身的融合定位方案來獲得。這一過程包含兩個(gè)主要的軟件算法。其一是通過全狀態(tài)-擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行車輛位姿的動(dòng)態(tài)最優(yōu)估計(jì)；其二是使用視覺傳感器獲取道路環(huán)境的語義信息，通過[敏感詞]地圖匹配算法獲取[敏感詞]位置。此外，需要提高經(jīng)濟(jì)性、適配度及整體性能。通過選擇配置工業(yè)級(jí)車載終端RTK：采用高性能工業(yè)級(jí)32位處理器，內(nèi)置高精度RTK板卡；通過3G/4G/5G與千尋平臺(tái)建立通道，把GGA信息發(fā)給差分服務(wù)器，同時(shí)接收差分信息后，再通過 RS232輸出精準(zhǔn)位置信息。
通過選擇消費(fèi)級(jí)傳感器，即已經(jīng)在車上搭載完成的傳感器（如適用于智能駕駛系統(tǒng)的攝像頭、激光雷達(dá)雷達(dá)等信息）用于定位融合（如視覺SLAM、激光SLAM）提升定位性能。對于高適配性方案主要采用了獨(dú)有硬件適配層（如獨(dú)立的域控制器系統(tǒng)）及軟件適配層（如標(biāo)準(zhǔn)的C語言接口）避免對于平臺(tái)的依賴性。在高性能的需求中主要涉及對于橫向、縱向兩者定位的需求結(jié)果輸出。一般的，橫向定位誤差要求為20cm，縱向定位誤差要求為1m，航向角定位誤差為0.5°。同時(shí)，對于GNSS在縱向定位誤差上的信號(hào)丟失率應(yīng)該小于0.3%。此外，還需要支持1000Hz的外置IMU及50Hz頻率的攝像頭輸入方案。
除開地圖整體架構(gòu)設(shè)置外，對于其數(shù)據(jù)發(fā)布模式也要求具備最小流量成本來完成高精度地圖更新，支持流式增量發(fā)布。這一過程包括流式發(fā)布適量瓦片、增量更新數(shù)據(jù)，瀏覽豐富數(shù)據(jù)集并區(qū)分目錄、層級(jí)、瓦片，做到能夠分層查詢。最后按需檢索云端歷史數(shù)據(jù)，隨時(shí)追溯到任意版本信息。
高精地圖最重要的過程是包含地圖眾包的采集與分發(fā)。關(guān)于眾包式地圖數(shù)據(jù)的采集，實(shí)際上可以理解為用戶通過自動(dòng)駕駛車輛自身的傳感器，或其他低成本的傳感器硬件，收集的道路數(shù)據(jù)傳到云端進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，并通過數(shù)據(jù)聚合的方式提高數(shù)據(jù)精度，來完成高精地圖的制作。整個(gè)眾包流程實(shí)際是包括物理傳感器報(bào)告、地圖場景匹配、場景聚類、改變檢測與更新。
基于地圖開發(fā)的自動(dòng)駕駛的全新架構(gòu)將面向何方？
當(dāng)前自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的高精地圖架構(gòu)仍然面向分布式方式，其重點(diǎn)關(guān)注項(xiàng)包含地圖眾包采集，地圖盒子對于高精地圖原始信息的解析，地圖如何對其他傳感器輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行融合等方面。這里我們注意一點(diǎn)，未來的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)架構(gòu)中將不斷的從分布式的開發(fā)方式進(jìn)化為集中式。集中式的方式可以被看成分三兩步走：
即，將智能行車ADS、智能泊車AVP系統(tǒng)進(jìn)行全集中控制，采用一套中央預(yù)處理裝置將兩大系統(tǒng)中索要處理的信息進(jìn)行融合、預(yù)測、規(guī)劃等處理方式。而與智能行車和智能泊車相關(guān)的所有傳感及數(shù)據(jù)單元的處理方式（高精地圖、激光雷達(dá)、全分布式攝像頭、毫米波雷達(dá)等）都會(huì)相應(yīng)的被融合進(jìn)入中央域控制單元。
Step2：智能駕駛域與智能座艙域全集中式控制方案
這種方式是實(shí)現(xiàn)全集中式分布方式的第二個(gè)階段，即將智能駕駛域控制器所涵蓋的所有功能開發(fā)（如自動(dòng)駕駛、自動(dòng)泊車）與智能座艙域所涵蓋的所有功能開發(fā)（包含駕駛員監(jiān)控DMS、影音娛樂系統(tǒng)iHU、儀表顯示系統(tǒng)IP）進(jìn)行融合覆蓋。
這里是實(shí)現(xiàn)包含智能駕駛、智能座艙與智能底盤域的全融合控制方式。即三大主體功能并入整車中央控制單元，后期對于該數(shù)據(jù)的處理將對域控制器產(chǎn)生更多的性能（算力、帶寬、存儲(chǔ)量等）需求。
這里我們所關(guān)注的高精地圖定位開發(fā)在未來將更多的面向集中式的設(shè)計(jì)方式。我們將進(jìn)行詳述。
如上圖表示了針對高精地圖在未來自動(dòng)駕駛系統(tǒng)控制中的架構(gòu)發(fā)展趨勢。未來自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將致力于將感知單元、決策單元及定圖定位單元等全部并入中央域控制單元，意在從底層減少對于高精地圖盒子的依賴。其域控制器的設(shè)計(jì)中充分考慮對于AI運(yùn)算芯片SOC、邏輯運(yùn)算芯片MCU、高精地圖盒子的充分融合。
如上圖表示了整個(gè)云端控制邏輯下相應(yīng)的高精地圖傳感數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、AI訓(xùn)練、高精地圖服務(wù)、仿真等方面的業(yè)務(wù)，同時(shí)在車端的移動(dòng)和驗(yàn)證過程中會(huì)通過物理感知、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)感知、地圖目標(biāo)感知、定位、路徑規(guī)劃等內(nèi)容不斷更新地圖數(shù)據(jù)并進(jìn)行OTA上傳至云端更新整體的眾包數(shù)據(jù)。
前文所述了關(guān)于高精地圖數(shù)據(jù)如何生成可以為自動(dòng)駕駛控制器處理的相關(guān)數(shù)據(jù)方式流程，我們知道高精地圖所處理的原始數(shù)據(jù)為EHP數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)實(shí)際包含如下主要的數(shù)據(jù)支撐：
3：建立路網(wǎng)拓?fù)湫畔ⅲ?/span>
4：通過CAN發(fā)送數(shù)據(jù)；
5：融合部分導(dǎo)航數(shù)據(jù)；
該數(shù)據(jù)一般是通過千兆以太網(wǎng)從HDMap感知端直接處理完成后輸入至高精地圖中央處理單元的，該中央處理單元我們稱之為“高精地圖盒子”。通過地圖盒子對數(shù)據(jù)的進(jìn)一步處理（這個(gè)實(shí)際的處理過程我們將在后續(xù)的文章中進(jìn)行具體說明），可以轉(zhuǎn)化為可以滿足自動(dòng)駕駛控制器處理的EHR（實(shí)際為CanFD）數(shù)據(jù)。
對于下一代自動(dòng)駕駛系統(tǒng)而言，我們致力于將高精地圖的信息綜合接入自動(dòng)駕駛域控制器進(jìn)行整體處理，這一過程意味著我們自動(dòng)駕駛域控制器需要接續(xù)地圖盒子所要進(jìn)行的所有數(shù)據(jù)解析工作，那么我們需要重點(diǎn)考慮以下幾點(diǎn)：
1）自動(dòng)駕駛域控制器AI芯片能否處理包含高精地圖所需要的所有傳感器數(shù)據(jù)？
2）高精定位地圖的邏輯運(yùn)算單元是否具備足夠的算力執(zhí)行傳感器數(shù)據(jù)信息融合？
3）整個(gè)底層操作系統(tǒng)是否滿足功能安全需求？
4）AI芯片與邏輯芯片采用怎樣的連接方式可以確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃裕珽thernet 還是 CanFD？
為了回答如上問題我們需要分析如下圖所示的控制器處理高精地圖數(shù)據(jù)方式。
SOC作為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的AI芯片，在未來高精地圖數(shù)據(jù)處理中主要承擔(dān)傳感數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處理，包含攝像頭數(shù)據(jù)、激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、毫米波數(shù)據(jù)等。在應(yīng)用的處理方法上除開基本的數(shù)據(jù)點(diǎn)云融合、聚類外，還包括了常用的深度學(xué)習(xí)算法，且一般采用ARM核進(jìn)行中央運(yùn)算處理。
MCU作為自動(dòng)駕駛域控制器邏輯運(yùn)算單元后續(xù)會(huì)承擔(dān)將原來高精地圖盒子需要的全部邏輯計(jì)算量。包括前端的矢量聚合、傳感融合定位、建立路網(wǎng)圖，以及最為重要的替代原來的地圖盒子功能，將EHP信息轉(zhuǎn)化為EHR信號(hào)（對于中央處理器MCU如何有效的將EHP信息轉(zhuǎn)化為EHR信息將在后面的文章中進(jìn)行詳述），并通過Can線進(jìn)行有效的信號(hào)傳輸。最終利用AutoBox這一邏輯運(yùn)算單元進(jìn)行路徑規(guī)劃、決策控制等操作。
未來的自動(dòng)駕駛將傾向于將高精地圖所處理的所有數(shù)據(jù)信息從原始地圖盒子中融入到自動(dòng)駕駛域控制器中，旨在建立真正的以整車域控制器為集成單位的中央處理大融合。這樣的方式不僅能夠節(jié)省更多的計(jì)算資源，也能夠使得AI數(shù)據(jù)處理算法更好的應(yīng)用到高精定位中，確保兩者對于環(huán)境認(rèn)知的一致性。我們后續(xù)需要更多的關(guān)注高精度傳感數(shù)據(jù)大融合這個(gè)重要的方向，在芯片算力、接口設(shè)計(jì)、帶寬設(shè)計(jì)及功能安全設(shè)計(jì)上多下功夫。
“Kinghelm”商標(biāo)由金航標(biāo)公司原始注冊，金航標(biāo)是GPS天線北斗天線研發(fā)生產(chǎn)直銷廠家，在北斗GPS導(dǎo)航定位行業(yè)非常高的知名度和美譽(yù)度，研發(fā)生產(chǎn)產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于bds衛(wèi)星導(dǎo)航定位無線通信等領(lǐng)域。主要產(chǎn)品包括：RJ45-RJ45網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)接口連接器、射頻連接器轉(zhuǎn)接線、同軸線纜連接器、type-c連接器、hdmi接口type-c接口、排針排母、SMA、fpc、FFC天線連接器、天線信號(hào)傳輸防水接頭、hdmi接口、usb連接器、端子端子線、端子板接線端子、接線端子排、射頻rfid標(biāo)簽、定位導(dǎo)航天線、通訊天線天線連接線、膠棒天線吸盤天線、433天線4G天線，GPS模塊天線等。廣泛應(yīng)用于航天航空、通信、[敏感詞]、儀器儀表和安防、醫(yī)療等行業(yè)。
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