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當(dāng)自動(dòng)駕駛從實(shí)驗(yàn)室走向真實(shí)道路，從L2輔助駕駛向L4全場(chǎng)景自動(dòng)駕駛穩(wěn)步邁進(jìn)，一個(gè)共識(shí)逐漸明晰：高精地圖絕非傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖的“高精度升級(jí)”，而是串聯(lián)“人-車-路”全域協(xié)同的核心數(shù)字基座。它既承載著靜態(tài)道路特征的精準(zhǔn)還原，也支撐著動(dòng)態(tài)交通信息的實(shí)時(shí)傳遞，更服務(wù)于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的決策推理與安全冗余，成為破解復(fù)雜路況下“感知-決策-控制”難題的關(guān)鍵支點(diǎn)。

為什么需要“人-車-路-圖”一體化模型？

傳統(tǒng)高精地圖多聚焦于靜態(tài)車道級(jí)表達(dá)，而自動(dòng)駕駛在真實(shí)路況中面臨的是動(dòng)態(tài)、多主體協(xié)同的復(fù)雜系統(tǒng)?！度?車-路-圖高精地圖模型與組織》一書創(chuàng)新性提出“人-車-路-圖高精地圖模型”，將車輛動(dòng)態(tài)信息、道路實(shí)時(shí)狀態(tài)、用戶行為與靜態(tài)地圖深度融合，構(gòu)建四層一體化架構(gòu)。

靜態(tài)數(shù)據(jù)層：道路網(wǎng)、車道網(wǎng)、交通設(shè)施等高精度數(shù)據(jù)，為自動(dòng)駕駛提供厘米級(jí)環(huán)境認(rèn)知基礎(chǔ)。

道路實(shí)時(shí)信息層：交通限制信息、流量信息等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，確保地圖的現(xiàn)勢(shì)性。

車輛動(dòng)態(tài)信息層：實(shí)時(shí)車輛狀態(tài)與傳感器數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)車與圖的動(dòng)態(tài)交互。

用戶模型層：個(gè)性化駕駛策略，滿足不同場(chǎng)景需求。

這一模型首次系統(tǒng)性地將中國道路特征納入高精地圖體系，有效地解決了國際模型（如NDS、OpenDRIVE）在中國特色道路場(chǎng)景下的適配問題，實(shí)現(xiàn)了"動(dòng)靜態(tài)數(shù)據(jù)強(qiáng)/弱關(guān)聯(lián)"機(jī)制的重大突破，實(shí)現(xiàn)了從“數(shù)據(jù)載體”向“決策引擎”的范式升級(jí)，為車路云協(xié)同的智能網(wǎng)聯(lián)方案提供了核心支撐。

創(chuàng)新一：構(gòu)建“人-車-路-圖”高精地圖模型

構(gòu)建兼顧中國道路特征和道路元素（路）進(jìn)行邏輯組織的高精地圖模型，依據(jù)中國交通規(guī)則構(gòu)建拓?fù)湟?guī)則，區(qū)分以道路全局為主的宏觀實(shí)時(shí)信息（路）和以車輛及周邊局部行車環(huán)境為主的中微觀動(dòng)態(tài)信息（車），構(gòu)建更完備的用戶（人、車）模型數(shù)據(jù)集，力圖服務(wù)于更安全、更舒適的自動(dòng)駕駛?！叭?車-路-圖”高精地圖作為信息集成匯總平臺(tái)，充當(dāng)自動(dòng)駕駛大腦的角色，能夠直接參與車輛控制。高精地圖平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)多類型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢、信息更新與跨層索引，支持高精地圖知識(shí)圖譜構(gòu)建和車路云多主體數(shù)據(jù)交互，指導(dǎo)交通事件驅(qū)動(dòng)的導(dǎo)航?jīng)Q策，實(shí)時(shí)調(diào)整局部路徑規(guī)劃和駕駛行為。

創(chuàng)新二：設(shè)計(jì)動(dòng)靜態(tài)信息強(qiáng)/弱關(guān)聯(lián)方法

針對(duì)自動(dòng)駕駛應(yīng)用需求和高精地圖的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，提出了高精地圖動(dòng)靜態(tài)數(shù)據(jù)的三個(gè)關(guān)聯(lián)原則，即應(yīng)用導(dǎo)向、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)關(guān)系基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)更新便捷性?；陉P(guān)聯(lián)原則，根據(jù)不同類型的數(shù)據(jù)特征、關(guān)系數(shù)據(jù)理論和屬性屬地更新機(jī)制，設(shè)計(jì)了強(qiáng)關(guān)聯(lián)和弱關(guān)聯(lián)兩種不同的高精地圖數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法。強(qiáng)關(guān)聯(lián)方法即從車輛動(dòng)態(tài)信息層和道路實(shí)時(shí)信息層獲取到動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)后，將其作為與之關(guān)聯(lián)的靜態(tài)數(shù)據(jù)的一個(gè)動(dòng)態(tài)屬性進(jìn)行存儲(chǔ)，來建立動(dòng)靜態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。弱關(guān)聯(lián)方法即在靜態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中存儲(chǔ)指向與之關(guān)聯(lián)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的指針，便于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)相關(guān)的動(dòng)靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合調(diào)用。

創(chuàng)新三：提出高精地圖的數(shù)據(jù)交互方法

以高精地圖為數(shù)據(jù)載體，基于交互主體形成車云、車車、云車三種交互模式。針對(duì)不同交互模式，明確其交互的具體內(nèi)容以及數(shù)據(jù)流向，定義高精地圖數(shù)據(jù)交互的具體格式，并基于Protocol Buffer協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)交互接口設(shè)計(jì)，形成高精地圖的數(shù)據(jù)交互協(xié)議。協(xié)議中的每個(gè)消息對(duì)象都包含消息頭（Header）和消息體（Body）兩部分。鑒于數(shù)據(jù)變化頻率的顯著差異會(huì)直接影響接口文件調(diào)用的頻次，將數(shù)據(jù)分為靜態(tài)數(shù)據(jù)包和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)包，并據(jù)此設(shè)計(jì)了靜態(tài)消息頭（StaticDataHeader）和動(dòng)態(tài)消息頭（DynamicHeader）。靜態(tài)消息頭既包含了靜態(tài)數(shù)據(jù)特有的信息，如數(shù)據(jù)版本號(hào)、數(shù)據(jù)范圍、生成時(shí)間等，又融合了動(dòng)態(tài)消息頭的一些關(guān)鍵內(nèi)容，如發(fā)送者標(biāo)識(shí)、接收者標(biāo)識(shí)和時(shí)間戳等。

《人-車-路-圖高精地圖模型與組織》科學(xué)出版社

作者：應(yīng)申、蔣躍文、李必軍 等

ISBN: 978-7-03-083323-5

本書內(nèi)容涵蓋基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)，既可作為地圖學(xué)、地理信息系統(tǒng)、測(cè)繪、人工智能、智能交通等領(lǐng)域的教學(xué)參考，也為行業(yè)從業(yè)者提供前沿技術(shù)解決方案。

《高精地圖知識(shí)圖譜》

尹章才 應(yīng)申 翟亮 郭圓 著

科學(xué)出版社 2025年6月

ISBN: 978-7-03-082406-6

內(nèi)容簡(jiǎn)介

自動(dòng)駕駛技術(shù)可以視為一種基于人工智能實(shí)現(xiàn)的類人駕駛系統(tǒng)，它依賴于環(huán)境感知和規(guī)劃決策控制兩大核心能力。高精地圖與知識(shí)圖譜分別在信息層和知識(shí)層為上層的自動(dòng)駕駛智能提供關(guān)鍵支持。本書全面介紹高精地圖知識(shí)圖譜的建模方法，內(nèi)容分為三個(gè)部分：第一部分詳細(xì)解釋高精地圖和知識(shí)圖譜的基本概念；第二部分深入探討如何構(gòu)建高精地圖及其包含的實(shí)時(shí)圖層和動(dòng)態(tài)圖層的知識(shí)圖譜；第三部分則進(jìn)一步探索高精地圖與知識(shí)圖譜之間的協(xié)同作用及動(dòng)態(tài)交互機(jī)制。通過這三個(gè)部分的闡述，本書旨在為讀者提供一個(gè)全面理解高精地圖知識(shí)圖譜的方法論框架，以及如何將其應(yīng)用于提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的智能化水平。這不僅是對(duì)技術(shù)原理的剖析，也是對(duì)未來出行解決方案的一種深度思考與探索。

本書可供高等院校地理、測(cè)繪、地質(zhì)、城市規(guī)劃、環(huán)境等專業(yè)的本科生和研究生閱讀，也可供相關(guān)專業(yè)的科技工作者參考。

本文摘自科學(xué)出版社2025年11月出版《人-車-路-圖高精地圖模型與組織》一書，內(nèi)容有刪節(jié)。標(biāo)題為編者所加。

本文編輯：孫寓明 sunyuming@mail.sciencep.com

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