高精地圖與普通地圖不同，高精地圖主要服務于自動駕駛車輛，通過一套獨特的導航體系，幫助自動駕駛解決系統性能問題，擴展傳感器檢測邊界。

目前 Apollo 內部高精地圖主要應用在高精定位、環境感知、決策規劃、仿真運行四大場景，幫助解決林蔭道路GPS信號弱、紅綠燈定位與感知以及十字路口復雜等導航難題。

上周阿波君為大家詳細介紹了「Apollo進階課程?丨Apollo地圖生產技術」。

詳細講解了高精地圖生產的四個環節：數據采集、數據處理、元素識別、人工驗證。通過全自動數據融合加工和基于深度學習的地圖要素識別方法，最后進行人工驗證生產的全部過程。

本周阿波君將與大家分享Apollo高精地圖（高精地圖的表征和規范）。下面，我們一起進入進階課程第12期。

以下，ENJOY

Apollo高精地圖能夠表征的元素如下圖所示，包括道路、路口、交通信號燈、邏輯關系元素以及其他的道路對象元素。

高精地圖的數據元素

道路包括左邊界右邊界。它可分為兩個層次，一是道路級別，一是Lane(車道)級別。

每個Lane都有左邊、右邊界；道路也有道路邊界，而且道路邊界是強約束，即自動駕駛的時候，道路邊界是永遠不能壓的。

車道線理論上也是不能壓的，但是如果在緊急情況下可以壓車道線，比如說可以越過虛黃線進行借道超車。

路口是一個相對復雜的場景，可以進一步細分為路口邊界和虛擬車道。路口邊界主要用于感知。

可以通過路口的邊界，對感知進行過濾。如果感知識別到的靜態物體不在地圖的路口邊界之內，就可以暫時忽略它。虛擬車道主要是用來路口的行駛引導。

交通信號燈可以分為紅綠燈和其他道路標志。高精地圖會為紅綠燈提供一個三維空間位置，其次也會提供紅綠燈跟車道之間的關聯關系，即告知當前所在車道，應該看哪個燈。

道路標志主要包括人行橫道，停止線以及一些路上的文字信息。這些信息可以用于各個模塊，例如感知、PNC等。

邏輯關系表述。當前，地圖中各個元素之間的關系并沒有嵌入到元素的表述中，而是使用overlap來表述兩個元素之間的關系。

Overlap主要是用來描述兩個元素的空間關系。

如下圖所示，Lane和Junction在空間上有重疊，它們之間就會有Overlap。

Overlap關系

高精地圖的車道模型

上圖給出了Apollo的車道模型及其相關描述元素。它與openDRIVE大致的規則是一樣的，把縱向切成Section，橫向還是使用Lane分割。

該車道模型包含了很多元素屬性。其中Left road_sample主要用來描述中心線到兩個邊界的距離，該邊界指的是車道線邊界。

Left road sample和Right road sample主要用來表述車道中心線到道路的物理邊界的距離。

路口表述：路口分為真實路口和十字路口。在實踐過程中，發現除了真實路口之外，在車道數變化的時候，比如從兩車道變到三車道，需要感知周圍有沒有車輛，在Apollo高精地圖里面也把這種情況處理成一個路口。

這也是In road和Cross road的區別。

高精地圖的Junction模型

高精地圖的UTM坐標系

UTM坐標系把全球分成60個區域帶（Zone），每個Zone里面都是相當于Zone中心的一個局部坐標系，如上所示。

UTM坐標系描述的位置十分精確。目前，Apollo內部主要采用UTM坐標系。

84坐標系是一套全球經緯度，也是高精地圖里面使用的坐標系。

在該坐標系中，把整個地球想象成是一個橢球，地面的高度是相對于橢球面的一個偏移。高由正數表示，低由負數表示。

高精地圖的Track坐標系

Track坐標系是基于st的，如上圖所示。s是縱向，t是橫向。這個坐標系用來表述一個元素跟Lane之間關系，描述它位于Lane的什么位置，相對于Lane起點的偏移量是多少。

Apollo OpenDRIVE把所有元素做了歸類。

類似于Road和Junction。路上的所有的地面標識都歸屬為Objects，所有的標牌都歸屬為Signal，并通過Overlap把它們關聯起來，如下圖所示。

Apollo的OpenDrive規范

Apollo的OpenDRIVE跟標準OpenDRIVE的區別主要有以下四點。

首先，元素形狀的表達方式不同。

標準OpenDRIVE是基于參考線加偏移，并采用方程來描述。

Apollo里面的OpenDRIVE，都是坐標點，沒有采用方程的方式。采用方程方式的好處在于數據量非常小，通過三四個參數就可以描述一個非常長的線。

采用坐標點的方式，數據量會稍微大一點。但是也有很多的好處。第一，用點表示對于下游的計算非常友好，不需要再重新通過線去做點的采樣。

第二，在道路急于轉彎的地方，原始的OpenDRIVE把基于Reference Line的方式還原成點的方式，會導致道路上存在毛刺。這種處理方式對于無人駕駛來說非常危險。

一旦道路出現毛刺，就會導致無人駕駛車猛打方向盤，可能直接沖到路邊上去。

其次，Apollo對OpenDRIVE進行了元素類型的擴展。比如增加了禁停區，人行橫道、減速帶等元素的藐視。

第三是增加了一些道路元素關系的表述。比如新增了Junction與Junction內元素的關聯關系。

最后還增加了諸如停止線與紅綠燈的關聯關系，中心線到邊界的距離等的描述。

高精地圖引擎

HDMAP引擎是Apollo里面用于從HDMAP里面提取相關元素給下游的一個模塊。它的結構框圖如上圖所示。

HDMAP 引擎可以通過ID去檢索一個元素，也可以通過空間位置查找元素，比如給定一個點和半徑，可以把這個范圍之內所有的紅綠燈都提出來。

在國內，采集地圖屬于國家機密事項。并不是任何人都可以做測繪，并不是每一家廠商或者公司都有資格采集地圖。

采集地圖，必須要經過國家測繪部門/安全部門的審批。

同時，測繪得到的數據需要進行加密。高程、曲率、坡度等在高精地圖里面是不允許表述的，但這些數據對于無人駕駛又是必須的。如何在符合國家安全要求和技術需求之間找到平衡，這仍是自動駕駛發展所需要正視、解決的問題。