無(wú)論是L2+還是L5都離不開(kāi)高精度激光雷達(dá)地圖。一家不到50人的公司已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了高精度地圖全球首次量產(chǎn)車搭載，這就是卡迪拉克的超級(jí)巡航。這家小公司就是Ushr。

　　這家小公司足以令全球任何一家圖商汗顏，HERE、TOMTOM和谷歌都得在USHR面前俯首稱臣。這家小公司用一年半的時(shí)間，覆蓋了北美超過(guò)22萬(wàn)英里高速公路的高精度激光雷達(dá)地圖，基本上覆蓋了北美的主干道。不過(guò)這些激光雷達(dá)地圖并非USHR采集的，USHR是一家地圖軟件公司，而非采集公司，USHR也只有40個(gè)人，USHR的核心業(yè)務(wù)是設(shè)計(jì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理軟件，抽出道路特征，繪制道路模型，同時(shí)壓縮激光雷達(dá)數(shù)據(jù)以達(dá)到車用級(jí)體積。

　　USHR的前身GeoDigital主要業(yè)務(wù)是給各地政府提供激光雷達(dá)地圖或DEM數(shù)字高程模型，擁有很多免費(fèi)的激光雷達(dá)地圖資源。2017年9月，USHR獲得了1000萬(wàn)美元的A 輪投資。USHR是一家加拿大公司，前身是GeoDigital International公司，成立自1987年，主要從事LIDAR測(cè)繪分析軟件的開(kāi)發(fā)。在2015年，公司看到無(wú)人駕駛的機(jī)遇，特別成立了無(wú)人駕駛事業(yè)部，并在2015年9月邀請(qǐng)到哈曼國(guó)際Infotainment事業(yè)部總經(jīng)理Chris Thibodeau來(lái)領(lǐng)導(dǎo)無(wú)人駕駛事業(yè)部。Chris Thibodeau之前在福特和通用都任職過(guò)，在福特任車聯(lián)網(wǎng)用戶界面規(guī)劃，在通用任車聯(lián)網(wǎng)電子電器總架構(gòu)師。

　　GeoDigital International 2014年底就與通用接觸探討使用激光雷達(dá)高精度地圖，2015年9月正式開(kāi)始為通用服務(wù)，一年半完成了北美主要高速公路的激光雷達(dá)高精度地圖。2017年9月得到通用的投資，2017年12月獲得第二個(gè)大客戶，就是瑞薩。

　　

 

　　USHR的技術(shù)路線跟三菱的MMS非常接近。

　　

　　上圖為日本三菱的MMS系統(tǒng)，其內(nèi)容和USHR高度重合，都是利用激光雷達(dá)生成道路級(jí)拓?fù)涞貓D，同時(shí)用深度學(xué)習(xí)識(shí)別路標(biāo)，USHR做到每隔0.5米檢測(cè)一次路標(biāo)。MMS系統(tǒng)已經(jīng)商業(yè)化大量推廣，日本在2016年6月成立了DynamicMap Planning公司，該公司股東包括日本9大汽車公司，三菱電機(jī)和地圖開(kāi)發(fā)商Zerin。其中核心技術(shù)源自三菱電機(jī)的MMS(Mobile MappingSystem)。2017年6月日本政府機(jī)構(gòu)INCJ加入并成為第一大股東，持股比例達(dá)33.5%，三菱電機(jī)持股14%，地圖開(kāi)發(fā)商Zenrin公司持股12%，地圖開(kāi)發(fā)商PASCO持股12%，地圖發(fā)行商為AisanTechnology持股10%，Increment持股8%，豐田地圖大師持股8%，其余股份為9大車廠，公司也更名為Dynamic Map Platform。

　　

 

　　高精度地圖或者說(shuō)L3級(jí)智能汽車需要的地圖應(yīng)該是什么樣的地圖?相比服務(wù)于GPS導(dǎo)航系統(tǒng)的傳統(tǒng)地圖而言，高精地圖首先是要路面特征的高度精準(zhǔn)，其次是路沿、隔離柵、人行道、交通標(biāo)志等道路附屬物的盡量全面的信息。最后是實(shí)時(shí)性，要盡可能地升級(jí)地圖信息。L5級(jí)則需要V2X地圖配合，V2X將是地圖的一部分，如上圖所示。

　　

 

 

　　不僅有真實(shí)的特征，還有虛擬的特征。

　　卡迪拉克超級(jí)巡航里的高精度地圖實(shí)際主要作用非常有限，主要是提供車前方道路的曲率和海拔高度變化信息，配合車載的GPS和IMU達(dá)到隨道路曲率自動(dòng)調(diào)整駕駛方向角的效果，使車一直保持車道中間，當(dāng)然也根據(jù)道路曲率調(diào)整車速。不過(guò)即便是這點(diǎn)足以秒殺特斯拉了，特斯拉是用LKA車道保持系統(tǒng)，被動(dòng)做出調(diào)整，調(diào)整的幅度有限，曲率比較小的路段就無(wú)法使用，并且高度依賴車道線，車道線痕跡不明顯，道路有積水或積雪覆蓋，林蔭道等無(wú)法識(shí)別出車道線的道路無(wú)法使用LKA和自適應(yīng)巡航。而超級(jí)巡航可以在無(wú)法識(shí)別車道線的情況下主動(dòng)調(diào)整航向角。

　　通用卡迪拉克的超級(jí)巡航特別使用了天寶的專業(yè)級(jí)GPS，可以確保精度達(dá)到3米。用攝像頭加激光雷達(dá)地圖做車道線級(jí)定位的研究自1997年就開(kāi)始了，2007年斯坦福的Map- d Precision VehicleLocalization in Urban Environments。福特贊助的，Ryan W.Wolcott 和 Ryan M. Eustice的VisualLocalization within LIDAR Maps for Automated Urban Driving，這兩篇的知名度頗高，都是利用攝像頭在激光雷達(dá)地圖里高精度定位。

　　定位需要使用大量的概率運(yùn)算，如蒙地卡羅定位法，對(duì)運(yùn)算資源需求比較多，超級(jí)巡航上應(yīng)該沒(méi)有使用，畢竟超級(jí)巡航只是L2階段，只做自適應(yīng)巡航，不需要做車道線級(jí)定位，不過(guò)無(wú)人車就需要了。蒙地卡羅定位法是可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)定位的，關(guān)于蒙地卡羅定位法最詳細(xì)的解釋莫過(guò)于1999年的F. Dellaert，D. Fox，W.Burgard和 S. Thrun.的 Monte Carlolocalization for mobile robots這篇論文。

　　The particlefilter maintains a three-dimensional pose vector (x, y, and yaw); roll andpitch are assumed to be sufficiently accurate as is. The motion prediction inthe particle filter is d on inertial velocity measurements, as stated inSect. II-A.

　　Measurementsare integrated in the usual way, by affecting the importance weight that setsthe resampling probability. As in the mapping step, a local ground planeanalysis removes measurement that correspond to non-ground s. Further, measurementsare only incorporated for which the corresponding map is defined, that is, forwhich a prior reflectivity value is available in the map. For each measurementupdate, the importance weight of the k-th particle is given by.

　　簡(jiǎn)單地說(shuō)，蒙地卡羅定位法是一個(gè)Particle濾波器，濾波器保留一個(gè)3D的姿態(tài)向量(x、y、Yaw)。車輛急剎車、急加速、急拐彎形成的Roll和Pitch由IMU獲得，并假定它是正確可靠的。濾波器中的移動(dòng)預(yù)測(cè)來(lái)自IMU。建圖測(cè)量和定位通常是集成在一起的，由重要性權(quán)值設(shè)置再取樣的概率。每建圖一步，利用一個(gè)內(nèi)部的已經(jīng)完成的高清地圖數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)分析對(duì)應(yīng)的移除的地面上物體的測(cè)量值，高清地圖數(shù)據(jù)庫(kù)中激光雷達(dá)對(duì)路面的反射強(qiáng)度值是必須提供的。重要權(quán)值為：

　　

 

　　再利用皮爾森積矩相關(guān)系數(shù)(Pearsonproduct-moment correlation coefficient)分析兩個(gè)變量線性相關(guān)程度。公式如下:

　　

 

　　為減少偏差，實(shí)際再取樣的頻率低于測(cè)量/姿態(tài)數(shù)據(jù)的升級(jí)頻率。為了避免大的錯(cuò)誤，同時(shí)也要引入GPS做補(bǔ)充。當(dāng)然也可以不用GPS，這種方法也適用于雨天。

　　高精度地圖之所以難以應(yīng)用，主要是數(shù)據(jù)壓縮的難題，高精度的地圖是激光雷達(dá)的云點(diǎn)，激光雷達(dá)的3D 云點(diǎn)存儲(chǔ)格式常見(jiàn)的有兩種，一種是國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)組織的ASTM E57，另一種是美國(guó)攝影測(cè)量與遙感協(xié)會(huì)的LAS格式。LAS還有LASzip壓縮格式。這種壓縮格式的壓縮比率大約是10比1。一般激光雷達(dá)可覆蓋方圓100米范圍，假設(shè)每個(gè)反光強(qiáng)度可以用一個(gè)字節(jié)記錄，那么每次典型激光雷達(dá)掃描可產(chǎn)生4MB數(shù)據(jù)。掃描會(huì)包括公路旁邊的樹(shù)木及房屋，但無(wú)人車行駛并不需要這些數(shù)據(jù)，只需記錄公路表面和路兩邊大約5米的數(shù)據(jù)即可。

　　高速公路雙向4車道的寬度大約30米，還要向路邊延伸大約5米，就可以通過(guò)數(shù)據(jù)處理把非公路表面的數(shù)據(jù)過(guò)濾掉，這樣每次掃描的數(shù)據(jù)量會(huì)下降到1.5MB。在過(guò)濾數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，還可以使用無(wú)損壓縮算法。經(jīng)過(guò)這些處理后，1TB硬盤就可以存下大約5萬(wàn)公里的高速公路高精地圖數(shù)據(jù)，而我國(guó)高速公路總里程是13.1萬(wàn)公里，這還沒(méi)計(jì)算非高速公路的道路。即便是1TB也是太大了，ITB的車規(guī)級(jí)固態(tài)硬盤價(jià)格會(huì)是非常驚人的，更何況固態(tài)硬盤的價(jià)格近期一直上漲，短期內(nèi)沒(méi)有降價(jià)的可能。

　　USHR的數(shù)據(jù)壓縮算法不得而知，不過(guò)跟三菱的MMS系統(tǒng)應(yīng)該差別不大。

　　USHR的高精度地圖的第一步是用激光雷達(dá)采集數(shù)據(jù)，可視化或圖形SLAM之后抽出道路特征，繪制道路模型。道路模型包括以下內(nèi)容。

　　

 

　　用激光雷達(dá)構(gòu)建道路模型一般分三步走，第一步識(shí)別道路邊緣，抽出道路，也就是Road Surface Segmentation。第二步，抽出道路表面標(biāo)記，即Road Marking Extraction。第三步，構(gòu)建地圖或模型。也可以參考以下論文，Road Surface Segmentation流程見(jiàn)下圖。

　　

 

　　Road Surface Segmentation最常見(jiàn)的方法就是用激光雷達(dá)來(lái)做，算法非常成熟，魯棒性遠(yuǎn)高于視覺(jué)，消耗運(yùn)算資源也遠(yuǎn)低于視覺(jué)。

　　

 

　　上表為常見(jiàn)的使用激光雷達(dá)做Road SurfaceSegmentation的方法，其中利用點(diǎn)密度與高度濾波器的方法最為成熟，簡(jiǎn)單明了，消耗運(yùn)算資源最小。缺點(diǎn)是在非常陡峭的路段無(wú)法使用，因?yàn)楦叨茸兓^(guò)于劇烈。還好，結(jié)構(gòu)化道路都不會(huì)有陡峭到無(wú)法識(shí)別的地步。