高精度地圖是自動駕駛/無人駕駛的重要組成，那究竟什么是高精度地圖？
網上找了兩個關於高精度地圖的定義，如下：
定義一：高精細地圖是指高精度、精細化定義的地圖，其精度需要達到分米級才能夠區分各個車道，如今隨着定位技術的發展，高精度的定位已經成為可能。而精細化定義，則是需要格式化存儲交通場景中的各種交通要素，包括傳統地圖的道路網數據、車道網絡數據、車道線以和交通標志等數據。
定義二：高精度電子地圖也稱為高分辨率地圖(HD Map，High Definition Map)，是一種專門為無人駕駛服務的地圖。與傳統導航地圖不同的是，高精度地圖除了能提供的道路(Road)級別的導航信息外，還能夠提供車道(Lane)級別的導航信息。無論是在信息的豐富度還是信息的精度方面，都是遠遠高於傳統導航地圖的。
從上面的定義可以了解到，高精度地圖提供了更高精度、更精細化的內容，包括了車道信息和交通標志信息等。那么更高精度+更詳細內容=高精度地圖？
無人駕駛主要包括三個部分：感知-->決策-->執行，其中，決策是自動駕駛的大腦，而感知是信息輸入，包括GPS、雷達、攝像頭等信息輸入，那么高精度地圖更像是存在大腦中的記憶，通過感知加記憶，實現車輛自身的定位。
但車輛自身的定位，理解上又存在兩個分歧，傳統圖商的高精度定位，是基於GPS/IMU甚至RTK等硬件設備獲得的，與高精度地圖匹配的位置信息，而人工智能領域的高精度定位，是基於SLAM的空間位置定位，兩者的區別在於：絕對位置和相對位置。
絕對定位和相對定位在無人駕駛中都非常的重要，任何一種獨立運行都無法實現無人駕駛。
絕對定位無法實現無人駕駛的原因有二：
其一，設備成本、定位的精度和穩定性問題。
GPS+RTK+IMU，可以實現亞米級甚至厘米級的定位，但這些硬件相當的貴，就像激光雷達暫時無法投產到汽車中使用是一樣的道理。
同時，GPS信號容易受干擾，穩定性較差，在高樓林立、玻璃幕牆集中的地方定位會漂移，而RTK又會受到信號覆蓋范圍的影響。
其二，實現定位的方法差異。
絕對定位無法精准確定車輛的位姿(Pose)，所以無人駕駛近距離的定位判斷，均來自基於SLAM的相對定位。
比如車輛和路肩(馬路牙子)之間的距離，絕對定位的誤差是驚人的，而使用攝像頭或雷達實現的相對定位誤差較小，精准度高。
沒有相對定位，就像是一個瞎子，而沒有絕對定位，就是沒有方向感的司機，缺少任一方都不能無人駕駛，無法到達目的地。
我對高精度地圖的定義，分為狹義和廣義兩種。
狹義的高精度地圖即為傳統圖商定義的，更高精度、更詳細內容的地圖。比如定義了車道、交通標識等更多詳細信息的地圖，即為高精度地圖。
而廣義的高精度地圖，直接為我們構建了一個真實的三維世界，除了絕對位置的形狀信息和拓撲關系外，甚至還包括點雲、語義、特征等屬性。
我甚至有一個設想，機器視覺加上高精度地圖記憶，通過高精度地圖中的特征定義，結合機器視覺的解算和判斷，可以直接實現精准位置定位。
詳細定義真實世界的一切，盡可能精准的測量並繪制成數據，最終實現高精度的位置定位，讓機器輕松精准定位，這也許才是高精度地圖的未來。
說了這么多，您是怎么理解高精度地圖的呢？歡迎關注公眾號羅浮傳說(RoverTang_com)一起探討。