自动驾驶的三个核心模块：感知———思考———行动
感知：
利用各类传感器，如摄像头、雷达、超声波来感知和认识周围的环境。通常需要360°的全环境视图和高精地图配合GPS等来进行精准的定位，并能够检测驾驶员能否有能力控制车辆。
思考:
通过车辆计算机的软件和智能算法执行，处理和解释感知得到的数据。整个过程必须要在非常短的时间内完成，因为如果时速120公里/小时，一秒的时间就足够车辆窜三十几米远了。所以，得要求车辆电脑在毫秒级别就要思考完毕，并得出可靠的预测，规划下一步合适的驾驶策略。
行动：
考虑到周围环境的所有感知数据和定位，能独立、快速、安全、精确地使用动力系统、转向系统和制动系统来移动车辆，使得思考的驾驶策略付诸实践。
就说下感知里面的高精地图吧，因为无论是我试驾小鹏还是理想，智能驾驶（自动变道等）都离不开高精地图的覆盖。
汽车能够自动驾驶，不仅仅在于现在看到了什么，更重要的是要能提前知道什么。
高精地图会存储交通场景中的各种交通要素，包括传统地图的道路网数据，车道网络数据、车道线和交通标志等数据。
和传统人类使用的普通地图导航不同，对于自动驾驶软件来说，先天缺乏视觉识别和逻辑分析的能力，但借助高精地图能够扩展车辆的静态环境感知能力和全局视野（车载传感器之外的道路设施）。
高分辨率的3D地图是车辆导航和安全的基本要素，现在的高精地图精确到了分米，而未来的高精地图必须要达到厘米级别，这样有助于车辆精准定位，避让碰撞、检测障碍物，引导车辆的下一步驾驶动作。
举个例子，通过复杂红绿灯的时候，车辆利用计算机视觉进行红绿灯检测时，在图形中搜索，思考，反馈到决策上面。但是如果是下述图片那种红绿灯，车载电脑是不能知道所在确定位置的红绿灯是在哪个方位的，是需要算法去判断的，而且很容易判断错误。
但是如果有了高精度地图信息，车载电脑可以通过高精度的立体定位（用GNSS/IMU/Lidar来确定自身精确位置，对应红绿灯的精准位置坐标）和高精度地图进行对比。对比之后能很快确定自己所处的道路需要看哪个红绿灯，这样就可以避免出错，还能大幅降低算法的复杂度，减少计算负荷。
另外，高精地图也会告诉车辆该处有红绿灯，这样即便有大车遮挡，树木遮挡红绿灯，车载电脑也不会忽略红绿灯，而是会反复确定红绿灯的位置和状态，从而提高驾驶的安全性。
除了交通标识的精准定位，高精地图还能告诉车辆前方的坡度，弯度，地面是否有破损、凸起，护栏的位置、马路牙子的高度等。这种固定的路况信息，能极大提高自动驾驶对路况的辨别速度和能力。要知道，有些特殊的固定路况，比如地面有个大的凹坑，还有积水遮挡，光靠车辆本身的感知设备，如激光雷达、毫米波雷达，摄像头是极难在瞬间感知准确并绕开的。
所以高精地图不仅可以用作定位，关键它大幅减少了车辆软件识别环境所需的工作量，通过将实际环境与地图中的环境相比较（高精地图只提供固定的道路细节，如交通标志、信号灯、防护栏，周边树木，道路边缘类型），车载电脑就可以将更多的注意力（算力）集中在那些地图里面没有的物体，比如移动的人、车、动物等，能极大提高软件识别周围环境的能力。
高精地图在自动驾驶中的应用如下：
- 地图精确计算匹配，商业GNSS精度仅有5米，利用高精地图、传感器协作，可以让车辆定位精确到厘米级别。
- 实时路径规划导航，高精地图在云计算的辅助下，可以给出软件能够理解的抽象信息地图，帮助自动驾驶确定路径规划。
- 辅助环境感知，对传感器无法探测的部分进行补充，如恶劣天气影响下，依旧可以知道前方道路的具体状况。在某种程度上，高精地图也可以当做传感器，一切和高精地图不一致的物体均有可能是车辆、行人、障碍物等。
- 驾驶决策辅助，高精地图会覆盖道路细节，包括限速、限高等交通标识，包括防护栏、下水道口等基础设施。这些对车辆的行驶，如提前变道，障碍物避让，车辆提前减速都有着辅助作用。
- 智能控制辅助，有效帮助自动驾驶进行精准预判，提前选择合适驾驶策略，能大幅减少计算压力和控制系统的成本。
现在国际上采集自动驾驶高精地图数据的方式通常有两种。
一种就是通过配置专业感知设备的专用车辆。用专业的传感器，如高清摄像头、激光雷达、导航定位系统进行道路测绘。收集位置、原始图像，激光点云和其他数据，然后在数据中心进行传输、存储和处理。
一种就是通过高分辨率的卫星地图+普通消费级摄像头。
丰田研究院高级开发公司（TRIAD），丰田自动驾驶软件开发公司Maxar技术，IT服务提供商NTT数据集团，三家公司正在使用高分辨率卫星图像进行无人驾驶高分辨率地图的概念验证。
基于云地理空间大数据平台（GBDX），Maxar把光学卫星图像库中的图像输入到NTT数据集团的专业算法中，人工智能将去掉图像中的干扰物（汽车、人），提取图像中的道路标记，生成详细道路网所需要的信息。
该方法成功运用在了东京和多个城市的区域内，提供了相对精度为25厘米-40厘米的高精地图。
这种运用卫星绘制高精地图的的方式，成功运用在了丰田的测试车上。
TRIAD和HERE,TomTom,Carmera均有合作，来实施基于卫星地图、摄像头、定位的高精地图功能，使得自动驾驶汽车可以使用快速更新的高精地图。
未来随着航空的快速发展，近地卫星的频繁上天，通过这种卫星拍摄精度到厘米级别的高清图片，利用软件算法来生成自动驾驶的高精地图，将会越来越成为一种实用化的趋势。
因为第一种方法需要专业车辆配置专业感知设备，即便道路上的交通标识有了变化，比如换了红绿灯的位置，行道线有所更改，第一种采集方式是无法及时更新高精度地图的。
无论是国内还是国外的智能驾驶发展，高精地图基本都是绕不开的一个领域，而国家对于高精地图的绘制监管也是非常的严格。这里也说下，因为某些众所周知的特殊原因，滴滴出行在2021年没能获得国家的审批通过，无法进行对国内道路进行高精采集、测绘以及绘制高精地图，这也基本宣告了滴滴出行自动驾驶的版块出现了重大缺失，基本无缘自动驾驶企业的前列。要知道滴滴早在2016年就创建了自动驾驶的研发团队，和多家车企进行深度合作，一度官宣要做国内自动驾驶领域的第一，国际智能交通的引导者……
国内的新势力理想和小鹏基本在2021年开始了布局高精地图。理想汽车直接和高德地图合作，使用其高精地图导航。小鹏汽车花2.5亿收购了智途科技（高精地图），获得了甲级地图测绘资质，开发自己的NGP。蔚来汽车则晚一步，在2022年2月，蔚来汽车和腾讯在高精地图合作，研发自动驾驶/智能驾驶。
（图片来源网络，侵删！）
来源：知乎 www.zhihu.com
作者：Will.liu
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