當前，自動駕駛已經成為全球各大廠商重要的研究熱點和戰略發展方向，高精地圖與自動駕駛密切相關，它需要準确表達現實世界各類要素的空間位置和相對關系，是自動駕駛車輛“腦子”裡的地圖，能夠讓車輛知道接下來"看不見"的路況是什麼樣的。相比傳統電子地圖的10米常規精度要求，高精地圖的精度需要達到20厘米，這樣的精度基本上是一個車道邊線的寬度，在20厘米精度情況下才能保證不會發生側面碰撞。

一、自動駕駛的三大關鍵功能：感知、高精定位、決策規劃，都依靠于高精地圖的支持

感知功能：自動駕駛汽車上的傳感器要代替人類駕駛員觀察和感知車道線、交通牌、杆等道路周邊的物體信息，高精地圖數據可以告知車輛前方道路信息。

高精定位功能：自動駕駛的車要知道自己在地圖中的位置，基于兩個能力，GPS、慣導等定位能力所提供的絕對位置信息和地圖經緯坐标相匹配得到的車輛在地圖中的具體絕對位置，以及在發生遮擋信号特殊區域情況下，自動駕駛系統借助觀察周圍車道線、信号牌等信息和高精地圖中的地圖數據匹配判斷的相對位置定位。

決策規劃：自動駕駛要符合駕駛規則，需要高度依靠車道線、交通限制設施、紅綠燈等道路元素。

二、高精地圖的采集和生成

采集高精地圖需要用到采集車，采集車是由多種先進測量傳感器精密集成的移動采集系統，一般包含Lidar、慣導、相機等設備，根據采集場景不同搭載不同型号的傳感器設備，并且要不間斷地對地圖信息進行采集，從而保證地圖數據始終處于最新狀态。

處理高精地圖數據需要對采集車采集到的原始數據進行整理分類與清洗，從而獲得沒有任何語義信息或注釋的初始地圖模版，經過處理後的數據通常為點雲數據。制作好三維點雲地圖之後需要标注語義信息，提供給自動駕駛車輛使用。車道線标注，一般采用俯視視角根據車道線進行标注、選擇車道材質、繪制車道、調整高度、調整寬度。路口标注，分成十字路口和T型路口兩種情況。斑馬線标注、紅綠燈标注、車道标識标注等。

高精地圖與自動駕駛之間的矛盾

當自動駕駛正在某個場景裡被使用，高精地圖必須要做到真實反映出當下的所有信息量，比如道路标志、車道引導線、道路的坡度、甚至是路面上需要閃避的障礙。至少是為了安全考慮，避免自動駕駛做出錯誤判斷。這就涉及到高精地圖的鮮度問題。如果鮮度不符合要求，地圖更新頻率太低，就很難去服務好自動駕駛。在真實業務場景裡需要在精度和鮮度找到平衡，反複的叠代

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可提供自動駕駛數據标注能力：

Track ID：對特定目标對象如汽車、行人、路障等進行追蹤。

3D點雲标注：3D單幀标注、2D-3D映射單幀标注、3D追蹤标注、2D-3D聯合追蹤。

交通标志：對特定的交通标志如交通标識牌、交通燈标注。

Free space：對可行駛區域進行标注、實體分割及道路語義分割等。

車輛标注：車輛标注、車輛3D标注。

道路線标注：對車道線、邊界線、人行道線等進行标注。

人體标注：人體标框、人體骨骼關鍵點标注、駕駛員行為标注、車内環境語音标注等。

人臉标注：人臉關鍵點、人臉眼睑線标注。

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