行業(yè)前沿：自動(dòng)駕駛與測繪地理信息行業(yè)

毫無疑問，自動(dòng)駕駛帶來的移動(dòng)革命將極大解放人類，深刻改變未來人們的生活方式，而地理信息是這場革命中的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。盡管自動(dòng)駕駛技術(shù)還處于發(fā)展初期階段，距離真正商用尚需時(shí)日，但“凡事預(yù)則立，不預(yù)則廢?！庇捎谧詣?dòng)駕駛與測繪地理信息的密切聯(lián)系，自動(dòng)駕駛的發(fā)展對于地理信息產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和結(jié)構(gòu)調(diào)整，具有巨大的帶動(dòng)效應(yīng)，值得廣泛探討相關(guān)法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)業(yè)政策的發(fā)展方向，從而未雨綢繆，超前布局，及早占領(lǐng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展制高點(diǎn)。

雖然自動(dòng)駕駛研究正如火如荼，各門派的技術(shù)路線還有所不同，但還是基本達(dá)成了一些共識，即自動(dòng)駕駛主要包括“環(huán)境感知、分析決策、行動(dòng)控制”三大系統(tǒng)。具體到技術(shù)層面，根據(jù)麥肯錫的報(bào)告，傳感器、處理器、算法軟件和高精地圖是自動(dòng)駕駛的四大關(guān)鍵技術(shù)。從目前的研究情況來看，地理信息在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中不可或缺，對推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要。

(一)從技術(shù)路線看

自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)離不開測繪地理信息的支撐。要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，自動(dòng)駕駛車輛必須能夠?qū)崟r(shí)地感知其在哪里、周圍有什么，這些都離不開高精地圖和移動(dòng)測量的支撐。其中，高精地圖主要負(fù)責(zé)車輛的全局定位和全局感知，移動(dòng)測量主要負(fù)責(zé)車輛的局部定位和局部感知，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在此基礎(chǔ)上對車輛的行進(jìn)狀態(tài)進(jìn)行分析，并據(jù)此決策進(jìn)一步的控制。實(shí)際運(yùn)作中，實(shí)時(shí)移動(dòng)測量和高精地圖的形成更多時(shí)候是合為一體的。從目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)演進(jìn)路徑看，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)高度依賴激光雷達(dá)等傳感數(shù)據(jù)、衛(wèi)星導(dǎo)航定位數(shù)據(jù)和高精地圖，對自動(dòng)駕駛車輛進(jìn)行感知和定位。2016 年中國汽車工程協(xié)會(huì)發(fā)布的智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖，也把精準(zhǔn)定位和高精地圖作為自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)支撐技術(shù)?？梢哉f，測繪地理信息技術(shù)正在使自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)成為可能，是未來自動(dòng)駕駛革命的關(guān)鍵因素。

(二)從硬件支撐看

自動(dòng)駕駛感知離不開多種傳感器的移動(dòng)測量。自動(dòng)駕駛汽車主要配備 GPS/北斗、激光/毫米波雷達(dá)、光學(xué)相機(jī)、慣性導(dǎo)航裝置等一整套的傳感器， 利用這些傳感器對汽車周邊物體的形狀、大小、空間位置及其屬性等信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，工作原理與測量原理基本相同，采集過程與移動(dòng)測量高度類似。特別是被譽(yù)為“自動(dòng)駕駛的眼睛”的激光雷達(dá)，最早就應(yīng)用在測繪領(lǐng)域。上世紀(jì)七十年代，美國航天局利用空載激光雷達(dá)測繪三維地形，隨后廣泛應(yīng)用于獲取精確地面三維空間地理信息，構(gòu)建數(shù)字城市三維模型等。法國市場研究與戰(zhàn)略咨詢公司 Yole Development 預(yù)計(jì)，到 2022 年包括激光雷達(dá)在內(nèi)的自動(dòng)駕駛傳感器市場規(guī)模將達(dá) 230 億美元。目前禾賽科技、北科天繪、數(shù)字綠土等國內(nèi)廠商已經(jīng)開始布局，并在激光雷達(dá)集成化、小型化方面取得了長足進(jìn)步。

(三)從軟件支持看

自動(dòng)駕駛決策離不開高精地圖和空間分析算法。高精地圖直接決定自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的安全、可靠以及效率，對自動(dòng)駕駛車輛的定位、導(dǎo)航與控制至關(guān)重要。高精地圖能夠幫助識別車輛、行人及未知障礙物。如果自動(dòng)駕駛車輛在行駛過程中發(fā)現(xiàn)當(dāng)前高精地圖中沒有的物體，便有很大幾率是車輛、行人或障礙物，以提高自動(dòng)駕駛車輛發(fā)現(xiàn)并鑒別障礙物的能力。同時(shí)，自動(dòng)駕駛車輛上的各類傳感器所獲取的空間大數(shù)據(jù)，需要空間分析方法提供算法支持，處理相互間的拓?fù)潢P(guān)系、方位和距離等，支持自動(dòng)駕駛路線規(guī)劃，以及大規(guī)模實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛后的智能交通統(tǒng)籌，在自動(dòng)駕駛決策和管理系統(tǒng)中發(fā)揮重要作用。目前，百度、高德、四維圖新等多家具有導(dǎo)航電子地圖制作測繪資質(zhì)的企業(yè)已經(jīng)進(jìn)入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，提供全面的空間位置信息服務(wù)，并日益成為推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展的重要力量。

自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展離不開地理信息的支撐，地理信息產(chǎn)業(yè)在自動(dòng)駕駛時(shí)代迎來前所未有機(jī)遇的同時(shí)，也面臨前所未有的挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

(一)自動(dòng)化基礎(chǔ)上的智能測繪挑戰(zhàn)

地理信息產(chǎn)業(yè)是天生的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。在攝影測量與遙感等測繪活動(dòng)中，對道路網(wǎng)的提取、地物的精細(xì)分類、車牌和交通標(biāo)志的識別等，早已普遍通過機(jī)器自動(dòng)提取提高作業(yè)效率和準(zhǔn)確度。對于自動(dòng)駕駛而言，自動(dòng)駕駛車輛需要通過各類傳感器不間斷自動(dòng)采集車輛周邊各類地理信息，并通過云端實(shí)時(shí)的大數(shù)據(jù)分析、處理和分發(fā)，以極高現(xiàn)勢性和新鮮度的地理信息確保安全、高效的自動(dòng)駕駛。在將來的完全自動(dòng)駕駛時(shí)代，每一輛自動(dòng)駕駛車同時(shí)也是一輛移動(dòng)測量車，這種智能化的采集方式具有成本低、效率高、時(shí)效性好的優(yōu)勢，能夠真正做到自動(dòng)駕駛所需地理信息的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)更新。

在自動(dòng)駕駛技術(shù)演進(jìn)路徑中，機(jī)器學(xué)習(xí)已屬主流技術(shù)，但機(jī)器學(xué)習(xí)需要大數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)才能達(dá)到高性能和高可靠性。為實(shí)現(xiàn)這一目的，走“群眾路線”的眾包模式是自動(dòng)駕駛的必由之路。目前，很多自動(dòng)駕駛技術(shù)都采取眾包模式，通過眾多自動(dòng)駕駛車獲取的數(shù)據(jù)，處理形成高精地圖支持自動(dòng)駕駛。地圖公司 HERE 與汽車廠商合作，每年有 700 萬輛車在路上實(shí)時(shí)采集并升級高清地圖。特斯拉的中央數(shù)據(jù)庫每天平均增加一百萬英里的駕駛數(shù)據(jù)。摩根士丹利的研究報(bào)告稱， 優(yōu)步在 24 分鐘內(nèi)收集到的數(shù)據(jù)，就相當(dāng)于谷歌自動(dòng)駕駛車自誕生以來記錄下的所有數(shù)據(jù)。正是有了這些自動(dòng)化智能采集的地理信息大數(shù)據(jù)，才為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了海量樣本，使得自動(dòng)駕駛車輛的感知能力越來越強(qiáng)大。

(二)泛在化基礎(chǔ)上的精準(zhǔn)測繪挑戰(zhàn)

自動(dòng)駕駛要求更豐富、更真實(shí)、更高精度的地理信息，因而測繪的對象更加全面，道路上的機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車、行人及其他一切交通參與者，以及車道標(biāo)志線、交通標(biāo)志、信號燈等自動(dòng)駕駛車輛周邊的一切交通要素都要測繪。傳統(tǒng)導(dǎo)航電子地圖不用采集的比如道路的坡度、曲率、高程、側(cè)傾等信息，車道標(biāo)志線的虛線、實(shí)線、雙黃線等，都是自動(dòng)駕駛車決策和控制的重要信息，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)都必須采集，可謂“無時(shí)不測、無所不測?！蓖瑫r(shí)，自動(dòng)駕駛車輛對于位置服務(wù)的精度要求更高，所有交通參與方的位置信息都需要更加準(zhǔn)確，方能實(shí)現(xiàn)更加安全的自動(dòng)駕駛。因此，更高精度的地圖和更加精準(zhǔn)的定位導(dǎo)航服務(wù)，是自動(dòng)駕駛的重要支撐， 由此要求自動(dòng)駕駛相關(guān)測繪更加泛在和精準(zhǔn)。

(三)網(wǎng)絡(luò)化基礎(chǔ)上的共享測繪挑戰(zhàn)

自動(dòng)駕駛車輛環(huán)境感知的海量數(shù)據(jù)和決策分析、行動(dòng)控制對網(wǎng)絡(luò)的依賴程度非常高。借助信息通信技術(shù)來實(shí)現(xiàn)車與車、車與路、車與云端服務(wù)平臺等全方位網(wǎng)絡(luò)鏈接的車聯(lián)網(wǎng)，是實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)駕駛的必要前提。在這個(gè)意義上講，沒有車聯(lián)網(wǎng)就沒有真正意義上的自動(dòng)駕駛，更不用說未來智慧交通的實(shí)現(xiàn)。這也是為何 Google、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛投身自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，憑借其強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)優(yōu)勢占得市場先機(jī)是重要原因之一。自動(dòng)駕駛對信息共享的需求更加迫切。

自動(dòng)駕駛車輛需要通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車車交互，并通過云服務(wù)提供車輛遠(yuǎn)端的交通信息。比如一輛自動(dòng)駕駛車發(fā)現(xiàn)前方路面發(fā)生交通事故、有井蓋丟失或者路面結(jié)冰等突發(fā)信息，應(yīng)該所有的車或者附近一定區(qū)域的車都立刻知道這個(gè)信息。同時(shí)，政府部門關(guān)于交通的臨時(shí)管理措施等也應(yīng)當(dāng)通過網(wǎng)絡(luò)第一時(shí)間發(fā)布，使得自動(dòng)駕駛汽車第一時(shí)間對交通管制、道路施工、交通擁堵、交通事故、天氣等信息做出回應(yīng)，而這些信息的實(shí)時(shí)共享對于實(shí)現(xiàn)安全可靠的自動(dòng)駕駛至關(guān)重要。

文章內(nèi)容來源：《測繪學(xué)報(bào)》

文末溫馨提示：根據(jù)《人力資源社會(huì)保障部辦公廳關(guān)于2019年度專業(yè)技術(shù)人員資格考試計(jì)劃及有關(guān)事項(xiàng)的通知》，2019年注冊測繪師考試時(shí)間是2019年9月7日—8日。

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（責(zé)任編輯：gx）

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