就像人类走路一样，自动驾驶汽车要想完成出行过程，就需要有独立的思考能力和对交通环境的判断和决策能力。随着先进驾驶辅助系统技术的提升，驾驶员驾驶汽车的安全性不断提高，驾驶员参与驾驶决策的程度逐渐降低，自动驾驶离我们越来越近。自动驾驶汽车，又称无人驾驶汽车，本质上是一种高度智能的机器人，仅需驾驶员辅助或完全无需驾驶员操作即可完成出行行为。自动驾驶主要通过感知层、决策层和执行层实现。作为自动驾驶汽车，自动驾驶汽车可以配备雷达（毫米波雷达、激光雷达）、车载摄像头、全球导航卫星系统（GNSS）、实时动态（PTK）、惯性测量单元（IMU）和其他硬件设备感知交通环境，判断检测到的交通环境。自动驾驶汽车可以根据检测到的交通环境做出行为决策和路径规划，然后发送执行单元命令来控制自动驾驶汽车的行驶。自动驾驶汽车的实现并不像我们想象的那么简单。为了让自动驾驶汽车达到有经验司机的驾驶能力，除了让自动驾驶汽车“看得清楚”（感知层）、“想得清楚”（决策层）之外，还要“认路”和“打腿”（执行层），高精地图是自动驾驶汽车“认路”的法宝！就像人们到了陌生城市后借助地图导航一样，自动驾驶汽车也需要解决去哪里、怎么走、怎么走等问题，实现自动驾驶，给自动驾驶汽车下达出行指令后，首先要做的就是规划道路。人类使用的更注重街道名称和路线等信息，只记录道路形状、坡度、曲率、铺装、方向等数据，人类可以通过这些信息了解自己需要的出行路径。不像导航人类使用的地图，自我博士的高精度地图ivingcars涵盖的信息越来越多，也越来越全面。高精地图是厘米级精度的电子地图（人类使用的导航地图只有米级精度），提供高精度、高维度、高丰富度、高新鲜度、元素更丰富的电子地图以及更快的更新频率，可提供超视距环境感知能力，为车道级最优路径规划提供电子地图，保障自动驾驶汽车在行驶过程中的安全。除了人类导航地图涵盖的信息外，高精度地图还增加了与车道属性相关的数据，如车道线类型、车道宽度等，以及高架物体、护栏、道路边缘信息、路侧障碍物等。.物体（树木、垃圾桶、电线杆等）、路边地标等大量数据。作为自动驾驶汽车“认路”的必备辅助工具，高精地图包含了大量的行车信息，其中最重要的是对路网的精准三维表达。除了道路信息，它还包含很多语义信息，包括信号灯。颜色、道路限速信息、车辆转弯位置等。高精地图的出现和发展将推动智慧交通、智慧城市、智慧交通的布局。随着智能网络技术的发展，高精地图的重要性越来越明显。对于达到L4甚至L3的自动驾驶汽车来说，部署高精度地图是一个必要的选择。高精地图可以为自动驾驶汽车规划行车路线，可以为定位、决策、交通动态信息等提供依据。此外，高精地图还可以保证自动驾驶汽车能够安全行驶，高精度地图可以增强超视距感知能力，提高自动驾驶车辆的规划能力。高精度地图对于自动驾驶汽车来说非常重要，有很多优势。高精度地图可以为自动驾驶汽车提供道路先验信息和冗余定位保障。与车载传感器不同，高精度地图不受天气条件、探测距离等因素的影响和限制，可以为自动驾驶汽车提供安全冗余。由于高精度地图覆盖了车道线、路标、红绿灯等位置信息，可以预测相关信息，提高感知硬件的检测精度和速度。一个研发过程中难以解决的问题，高精地图的辅助可以告诉自动驾驶汽车哪些路口可以左转，左转等候区在哪里，左转停止线在哪里等。此外，作为车联网发展的一部分，高精度地图可以将车辆信息、红绿灯状态信息、道路交通流量信息传输到云端，从而实现智能交通规划布局。高精度地图需要存储静态和动态的车辆环境数据和交通环境数据。如果都放在一层，不利于生产和使用。因此，需要使用标准化图层，每个图层反映一个环境要素或交通要素，所有图层叠加形成可用的高精度地图。现阶段，高精度地图可以分为两层，即静态数据层和动态数据层。静态数据层自下而上可细分为车道模型、道路成分、道路属性三个矢量子层，以及一个道路环境特征子层。动态数据层基于智能网联技术获取实时交通运行数据、交通管理数据集、车辆实时运动数据。因此，自下而上可分为交通运营数据层、交通管理数据层和高动态运动层。高精度地图的制作和采集与人类使用的导航地图有很大的不同。高精地图采集系统已成为“移动测量系统”。与人类使用的导航地图相比，高精度地图更侧重于自动驾驶场景。它是自动驾驶解决方案不可或缺的一部分。由于高精地图对数据实时更新的要求极高，使用采集车采集高精地图既费力又费钱。高精度地图采集车主要配备激光雷达、车载摄像头、陀螺仪、数据存储和计算设备等，高精度地图采集车的采集范围极低。如果要将藏品完全铺好，那将是一笔巨大的成本。高精度地图的编制也非常耗时费力。高精地图的编制过程包括地图绘制、地图修正、更新POI信息、更新网民错误报告等，需要大量的人工成本。针对不同道路环境的高精度地图采集，所需的人力成本和时间成本也不同。例如，高速公路和城市道路的高精度地图采集存在很大差异。与高速公路相比，城市道路更加开阔，场景也更加复杂，覆盖的交通信息也更多，这对自动驾驶能力提出了更高的要求和挑战。这时候，高精地图就会发挥更重要的作用。高精度地图可以解构复杂的交通环境，以自动驾驶汽车可以理解的方式传递人类的出行规则，将复杂的出行动作分解为多个小任务，降低或优化交通检测的感知硬件要求。由于高精度地图覆盖了每条车道的相关信息，自动驾驶汽车可以提前预测其他车道或方向车辆的驾驶行为，确保自动驾驶汽车能够按照交通规则安全行驶。除了为自动驾驶汽车提供导航，高精地图对于自动驾驶汽车的安全驾驶也起到了很大的作用。例如，高精度地图可以为自动驾驶汽车在城市隧道、高架道路等环境中提供辅助，让自动驾驶汽车使用高精地图，通过以高精地图中的交通设备为参考点，结合感知硬件实现自主定位，大大提高了自动驾驶的安全性。对于车道线缺失的长期维护和交通环境，高精度地图可以通过定位和辅助确保自动驾驶汽车在规划的车道内行驶。对于大雾、暴风雪等极端天气，传感硬件的检测精度会进一步降低，高精度地图可以提供更多的辅助交通信息。多变的路况也是使用高精度地图的必要原因之一。例如，很多城市为了优化交通环境，都会设置潮汐车道，在不同的道路上设置限速。这时候可以通过高精度地图提前进行路径规划，让自动驾驶汽车遵守交通规则。现阶段高精地图的发展还存在很多问题。例如，现阶段没有统一的高精地图平台，高精地图信息在停车厂之间不共享，增加了高精地图的采集成本，建立统一的高精地图数据模型和交换格式将有助于减少汽车制造商的开发时间和不必要的成本，同时确保未来跨品牌车辆使用的高清地图能够持续共享刷新数据。高精度地图的采集成本比较高，更新比较慢。现阶段，高精度地图采集测绘数据的技术路线主要有两条。一种是以谷歌的地图测绘车为代表，另一种是以专门的特斯拉“车队学习网络”（FleetLearningNetwork）为代表，相当于用量产车来“众包”测绘任务，调动整个车队的所有传感器采集数据，并通过云技术上传至中央数据库。最后，每辆车既是地图数据的贡献者，也是地图数据的接收者。道路升级、路边设备升级优化等交通环境的变化，需要实时更新高精度地图，难度会很大。如何保证高精度的更新频率也是现阶段高精地图发展的迫切需求。讨论这个问题。
