吕晓成

(沐城测绘(北京)有限公司, 北京 100102)

0 引言

高精地图(high definition Map)是为适应交通领域智慧化需求而从传统导航电子地图衍生出的新的地图形式,其精度较传统导航电子地图更高,并且各类交通场景中要素都能以标准格式存储[1]。现阶段高精地图的应用主要在高级别汽车辅助驾驶领域,在超视距规划、感知补充、地理围栏、辅助控制(纵横坡度、曲率)[2]及标牌辅助识别等方面具有重要应用,并且对于3级及以上自动驾驶技术,设备必须配备高精地图。根据国家相关部委的发展规划,2025年前后会落实自动驾驶技术的配套技术标准、法规及安全体系等[3]。

欧美等国在高精地图矢量模型表达方面起步比较早,比较典型的有导航数据标准(navigation data standard，NDS)[4]、OpenDRIVE[5]、lanelet[6]等格式,国内张攀等人也提出Whu map model高精地图模型[7]。其中NDS格式无车道概念，车道范围是通过道路参考线的偏移量来表达的，对实际路况中车道复杂变化的表达处理非常困难;lanelet格式虽具备独立车道模型,但没有道路关联,仅用车道表达,实际应用中不利于车道变道使用;Whu map model模型对道路、车道及交通标志物的表达非常成熟,但对路侧各类杆件对车辆的定位功能未有涉及。本文将道路各元素分三类表达,并且大类中的子元素均对车辆行驶具有使用意义。高精地图应用层面,虽然众多车企及自动驾驶公司都开始生产并使用,但尚未有统一规格,多是自定义格式或对既有格式进行拓展,只满足特定需求。基于此种情况,统一高精地图产品的制作标准,明确相关概念及道路表达模型,助力高精地图量化生产,促进高精地图生产的市场化快速发展,需求尤为迫切。

1 高精地图生产流程

高精地图生产过程主要分为外业采集、点云预处理及高精地图制作三个阶段。外业采集过程中受自然或人工地物影响,造成全球定位系统(global positioning system,GPS)信号失锁,会影响测量系统精度稳定性,对此,要考虑在失锁时段加测控制点[8]。数据预处理阶段进行相应参数设置后采用紧耦合[9]方式进行解算。外业采集及点云数据预处理等技术现已成熟应用,在此不再赘述。高精地图内业生产在外业采集合格点云基础上,基于点云进行模型测绘,提取线要素[10],然后生产出道路平面要素及地物要素,经拓扑关系建立各要素之间的关系,生产出可供自动驾驶使用的地图产品。

2 路网模型建立与表达规则

高精地图中道路标线、标牌为其关键要素,能够对使用者提供明确的引导信息,同时道路信息的矢量化及拓扑建立为车道级导航的核心[11]。对于高精地图使用来讲,对道路信息数字化是远不能进行实际应用的,道路的矢量化表达是其真正诉求。高精地图数据按描述层次分为道路、车道、附属物等[12],将不同层次的内容进行模型化分析,进而进行表达规则制定,实现路网模型的矢量化表达。下面就将道路模型及拓扑、车道模型及拓扑、地物模型表达进行探讨。

2.1 道路模型及拓扑

道路按服务对象分为都市间高速、都市内封闭路和一般道路。各类道路形式、设施、属性等不尽相同。综合要表达的要素,将现实世界中道路以道路向量、道路特征变化点、路口及车道增加减区间作为核心要素建立道路矢量化模型。

2.1.1 道路向量

道路向量是现实道路面抽象而成的矢量线段,按车辆行进方定义其方向,双向通行的道路需建立两条道路向量进行完整表达。根据道路向量矢量化生成的线状成果,主要用于路径规划。

道路向量的表达规则如下：①几何取道路最左侧车道线的右轮廓线;②道路向量数字化方向始终与车行方向保持一致;③道路向量需在交叉路口、分歧/汇流处打断;④道路向量不允许出现自相交。

道路向量属性如表1所示。

表1 道路向量属性表

2.1.2 道路特征变化点

道路特征变化点描述道路向量的属性特征,沿道路向量行驶方向,在道路向量起点处或基本属性特征(如道路种别、道路类别、道路状态、路面材质等)发生变化时,以“点”形式记录定区间范围内道路属性。

2.1.3 路口

两条以上(含)道路汇集,并且允许或强制车辆驾驶者进行路权选择(即可从当前道路驶离,并驶入其他道路)的区域称为“路口”。路口模型的建立能够提示车辆减速慢行,确保车辆安全通过。根据交通流的特点,可分为分歧、汇流和交叉路口。路口模型的几何要求为由进入路口位置点、退出路口位置点构成道路交汇区域面。

路口的表达首先判断驶入/驶出路口的位置点,根据地面引导线形变点确定。由驶入路口的地面引导线的起点位置做车道隔离线的垂线,由驶出道路的车道外侧线起点的位置做车道隔离线的垂线,两垂线与道路外侧线所构成的区域为路口表达范围。

2.1.4 车道增加减区间

道路上车道数发生变化的区间,以发生变化的开始位置点及结束位置点定义其几何范围。通过该区间拓扑构建,具备车辆行驶提醒功能,在车道增加减位置,提示车道数发生变化,注意变道。

根据车道数变化特征可分为渐变式车道增加减、直接式车道增加减。

渐变式车道增加减判定变化的特征为：在车道数变化位置,车道线外侧线发生弯曲,向道路内侧弯曲表示车道数减少,反之表示车道数增加。车道数变化路段的车道边界线是连续的,且在车道数变化的一侧的车道边界线的延长线与车道外侧线重叠。渐变式车道增加减区间位置判定规则为：以变化一侧的车道边界线的起、终点做垂线,与车道隔离线相交的交点构成的范围为渐变式车道增加减区间。

直接式车道增加减判定变化的特征为：在车道数变化开始处车道边界线断开,在车道数变化结束处车道边界线重新生成。直接式车道增加减区间位置判定规则为：车道隔离线断开的位置为车道数变化实际开始位置,但车道隔离线断开位置与车道隔离线重新开始位置间距小于10 m时,以新生成的车道边界线的起点回退10 m作为车道数变化开始位置点,以起始/终止点做车道线垂线,所构成的范围为直接式车道增加减区间。

车道增加减区间如图1所示。

(a)渐变式车道增加

2.1.5 道路拓扑

道路拓扑关系主要指道路的前后连接关系,道路拓扑关系主要发生在路口,路网中的每一条道路都不能孤立存在,需要与其他道路连通。道路拓扑由进入路口道路向量、驶出路口道路向量及连接两者的路口内道路向量构成。道路拓扑关系建立后,根据设定道路的起终点,结合其他信息可规划出合理且可通行的路径。拓扑关系建立时,按照道路连通情况,通过路口内道路向量进行连接。道路模型各要素表达如图2所示。

图2 道路模型要素表达示意

2.2 车道模型及拓扑

车道的数字化范围是由各类车道隔离线经矢量化提取所形成的面状范围。数字化的车道同样也不能满足车道级导航的实际应用。利用车道隔离线、车道向量及车道特征属性变化点构建的车道模型能够充分表现车道的使用特点。通过车道拓扑建立,对道路的矢量表达层次更加清晰,能够达到车道级的表现粒度。

2.2.1 车道隔离线

车道隔离线为车道印刷线的抽象表达,根据车道印刷线的左右轮廓生成。车道隔离线的类型主要有：车道外侧线、车道边界线、中央隔离线、待转区域线。车道隔离线能够在车辆不进行变道操作时,规定车辆的行使范围。

车道隔离线为具有一定宽度的条状对象,需采集器左、右轮廓线,但左、右轮廓线不能交叉。其表达规则如下：①车道隔离线矢量化方向与车行方向保持一致;②连续的车道隔离线上若存在线型(单双属性、虚实、逻辑线特征)和颜色变化,几何表达不中断,在变化位置建立车道隔离线变化点,表达属性变化;③路口处车道隔离线建立需考虑停止线位置,不论二者是否有交叉,均以停止线位置为准建立车道隔离线;④路面无印刷线或印刷线不连续的情况,需建立逻辑车道隔离线。

2.2.2 车道向量

高精度数据中使用车道向量作为一条车道的矢量化表达,是车道的精细化表达,以实现自动驾驶过程中的厘米级定位、车道级导航、车道级引导以及车道保持、速度控制等自动决策控制。

车道向量表达规则如下：①车道向量不能与左右车道隔离线相交;②车道向量在车道数变化、分歧、汇流、路口的位置打断;③车道向量数字化方向与行车方向保持一致;④非路口内车道向量不允许自相交,路口内车道向量无此限制;⑤路口内的车道向量的形状无要求,只需确保拓扑关系正确。车道向量属性如表2所示。

2.2.3 车道特征属性变化点

车道特征属性变化点是指在车道功能类型、加减速属性发生变化的位置,设置的承载变化记录的点。车道特征属性变化点的建立规则如下：①车道向量的起点,若功能为非普通车道或者加减速车道,则需要在起点建立车道特征属性变化点;②车道向量上非起点的位置,若发生功能类型或者加减速属性的变化,则需要在发生变化的位置建立车道特征属性变化点。

2.2.4 车道拓扑

车道拓扑是根据每个车道向量的可通行方向进行拓扑连接生成,主要指路口处/车道增加减处的车道拓扑关系。车道拓扑由进入车道向量和驶出车道向量构成。车道拓扑能够根据路径规划结果,指导车辆选择正确的车道行驶。

车道拓扑一项重要工作就是对进入车道向量、驶离车道向量进行拓扑连接。连接原则：①有车道边界线时,参考前后车道边界线构建,且同一道路拓扑关系关联的车道拓扑几何不允许相交(即无冲突原则);②无车道边界线时,遵循均衡、无冲突原则。

均衡原则：驶入的车道向量或驶出的车道向量与路口/车道增加减区间内车道向量连接数量相等。具体表达规则为：设在某区间上,驶入的道路向量包含n个驶入的车道向量,驶出的道路向量内包含m个驶出的车道向量,则当n=m时,进出车道一一配对,每条进入车道上有1条连接车道;当nm时,进入每条驶出车道的连接路径数量相同。均衡原则车道向量的连接如表3所示。车道模型各要素表达如图3所示。

表3 均衡原则车道向量的连接表

图3 车道模型要素表达示意

2.3 地物模型表达

道路地物主要作为交通辅助类设施存在,能够在车辆行驶时给驾驶者提供更为详尽的道路通行信息。道路地物主要有杆件、交通信号灯、交通看板，等等。在高精地图使用中,根据地物属性信息控制车辆按相应规则行驶,同时能够使用矢量Object做地图匹配高精定位。

2.3.1 杆件

杆件类地物指道路两旁或中间的立柱,其上一般有交通标志牌、摄像头、路灯、信号灯等。杆件的几何表达规则如下：①存储底面三个形点(构成唯一圆形、矩形或三角形)+顶部圆心点+高度属性;②若杆件的圆柱体横截面半径随高度渐变,一般随高度增加半径减少,则在能识别到的最大半径处采集杆子的形状面;③若杆件竖立在底座上或栏杆上,杆子的形状面选取杆件圆柱主体的横截面即可;④若杆件弯曲,表达从底部开始笔直的部分,上面弯曲部分不表达。

2.3.2 交通信号灯

交通信号灯是指挥交通运行的信号灯,一般由红灯、绿灯、黄灯组成。红灯表示禁止通行,绿灯表示准许通行,黄灯表示警示。交通信号灯的规则图形中,一般为矩形,通过确定 三个角点的坐标来确定矩形的长、宽、高及中心点坐标进行表达;不规则图形的几何形状为其外接矩形,按照顺时针方向制作采集三个角点，生成矩形。其属性为地物与路网关联级别,关联至车道。

2.3.3 交通看板

交通看板指的是直立在路旁或路上方的给道路使用者提供各类信息的标志物。交通看板几何表达规则如下：①常见的规则图形包括矩形、圆形、三角形(正三角、倒三角)、菱形等,通过制作交通看板的三个相邻角点,计算出交通看板的中心点坐标和标志牌长度、宽度;②不规则图形的几何形状为其轮廓多边形,按其外轮廓,连续顺时针采集每个角点;③对于形状变形的标志牌,按照变形后的形状进行采集。

交通看板属性中,看板主属分类Kind字段与看板内容Content字段至关重要,对于车辆的通行规制[13]有明确的控制意义。交通看板需根据标志牌内容所作用的道路或车道进行属性关联。高精地图地物表达与实景对应如图4所示。

(a)实景地物示意

3 结论

通过对现实世界中道路所包含要素进行分解,分别建立道路模型、车道模型、地物模型,并探讨模型表达规则,使高精地图的表达层次更加清晰,生产过程中依据性更强。将道路要素数字后采用车道向量、道路向量进行矢量化表达,进而完成道路及车道向量的拓扑构建,使得各向量关联关系更为明确,为车辆进行路径规划及车道选择奠定了基础;地物模型化表达一方面能够利用其位置进行高精度定位,另外依据地物属性表内容更加完备展示道路通行规制,使车辆能够获取更全面的通行信息,保证安全的辅助驾驶功能。当然,道路情况千差万别,道路要素中的小类暂不能穷尽,本文只做大类及特殊种类的讨论,更多细节规则可在本框架之下进行扩充[14-17]。

4 结束语

高精地图是自动驾驶背景下的产物,设计初衷是作为自动驾驶的核心技术使用。同传统导航电子地图相比，在数据内容、数据组织方法、定位精度、地图模型等方面存在差异。传统导航电子地图使用主体是人,要求展示直观,通俗易懂;高精地图使用主体是车机,要求精准,信息完整,通过准确的路网几何形状及交通属性的详细描述服务于自动驾驶技术。作为高度信息化并具备智能化辅助决策的基础,高精地图要符合机器判读的数据要求,标准的道路模型建立及表达规则的设立,使得高精地图的使用范围更加明确,生产过程更加流畅。实际应用中,高精地图表达规则及格式的不统一使其应用范围过小,图商所生产的高精地图彼此互为保密数据;相应法律规范建设不全面,高精地图在使用过程中保障性不强;另外,受现有技术限制,高精地图的更新仍需大量人工进行比对,更新并不及时,期望依托专包结合众包方式完成数据采集,自动化匹配技术完成高精地图更新工作,使高精地图现势性更强。我们期待通用化的高精地图表达规则能够应用于行业生产,业界去除技术壁垒,高精地图也能够一测多用。

未来,随着高精地图的数据标准的规范化及政策法规的完善,高精地图所表达的内容也会更完整,当标准化的高精地图数据涵盖全国各等级道路时,自动驾驶就真的能够到来。同时,随着智慧城市与智能网联汽车技术互联互通,高精地图的应用除自动驾驶领域,在智慧交通、路产管理及数字孪生城市等方面定会有更重要的应用。