高精地图，高德地图

高精地图和普通的导航地图有什么区别?科普一下国内高精地图专业...

高精度地图是普通导航地图的延伸，在精度、使用对象、时效性及数据维度等方面与普通导航地图有如下不同。（1） 精度：普通导航地图精度一般达到米级；高精度地图精度达到厘米级。（2） 使用对象：普通导航地图面向人类驾驶员；高精度地图面向机器。

普通导航地图和高精度地图的主要区别体现在使用对象、信息精度和信息维度上。首先，普通导航地图主要是为人类驾驶员设计的，提供基本的道路和交通信息，帮助驾驶员规划路线和导航。这类地图通常描绘出道路 *** ，部分道路会区分车道，但信息的详细程度有限，不能完全展现道路形状的细节。

在路线规划上，高精地图能够实现车道级别的精细化导航，让车辆在复杂的道路环境中游刃有余。更重要的是，高精地图在增强系统安全性方面表现出色，能够有效对抗传感器的干扰和攻击，提供准确的先验数据，保障驾驶过程的安全。两种常见的高精地图规格，NDS和OpenDrive，各有千秋。

高精度地图与传统导航电子地图更大区别在于精度。普通车载电子导航地图的精度一般在10米左右，而高精地图的精度需要达到20厘米。这样的精度基本上是一个车道边线的宽度，在20厘米精度情况下才能保证不会发生侧面碰撞。

地图知识:什么是高精地图,以及和传统电子地图的区别

首先，二者的使用对象不同。传统导航电子地图的使用者主要为驾驶员，而高精地图的主要使用者为汽车自动驾驶系统；其次，二者的数据维度不同。传统导航电子地图只记录道路级别的数据，比如道路形状、坡度、曲率、铺设、方向等。

简单地，从用户角度来说，高精地图与传统电子地图的主要区别是：高精地图的使用者是自动驾驶系统，传统电子地图的用户则是人类驾驶员。传统的导航电子地图会描绘出道路，部分道路会区分车道，而高精度地图不仅会描绘道路，对一条道路上有多少条车道也会精确描绘，会真实地反映出道路的实际样式。

高精度地图与传统地图的主要区别在于精度和细节表现。传统地图主要关注道路 *** 的整体结构和大致位置，适用于导航和路线规划等一般需求。而高精度地图则能够提供更精确、更细致的道路信息，适用于自动驾驶、智能交通等需要高精度定位和决策支持的场景。

高精度地图是普通导航地图的延伸，在精度、使用对象、时效性及数据维度等方面与普通导航地图有如下不同。（1） 精度：普通导航地图精度一般达到米级；高精度地图精度达到厘米级。（2） 使用对象：普通导航地图面向人类驾驶员；高精度地图面向机器。

高精地图有哪些应用?如何使用?

HDMapNetHDMapNet是清华大学团队的成果，旨在根据相机图像特征和LiDAR点云构建高清矢量化地图。它通过鸟瞰图中的预测实现地图元素的编码，并在nuScenes数据集上表现出优越性能，相较于基线 *** 提升50%以上。此外，HDMapNet还提出了语义和实例级别的度量来评估地图学习性能。

精度：普通导航地图精度一般达到米级；高精度地图精度达到厘米级。（2） 使用对象：普通导航地图面向人类驾驶员；高精度地图面向机器。（3） 时效性：对于静态数据，普通导航地图更新要求一般在月度或季度级别；高精度地图为保证自动驾驶的安全性，一般要求周级或天级更新。

例如，在自动驾驶系统中，高精度地图可以提供车辆定位、路径规划、障碍物检测等关键功能。通过与车辆上的传感器数据融合，高精度地图可以帮助自动驾驶车辆更准确地感知周围环境，从而实现更安全、更可靠的自动驾驶。此外，高精度地图的 *** 和维护也需要更高的技术要求和成本投入。

高精地图主要利用的技术包括：GNSS定位技术、SLAM技术、4G/5G *** 通信技术、高精度传感器技术、以及深度学习等人工智能技术。GNSS（全球导航卫星系统）是高精地图定位的基础，它包括GPS（全球定位系统）、GLONASS（格洛纳斯）、Galileo（伽利略）等。

高精地图在自动驾驶中的应用 首先，高精地图与感知系统相结合，帮助自动驾驶车辆识别红绿灯位置，提高路口行驶的安全性和可靠性。其次，决策规划方面，高精地图的语义信息指导车辆在复杂场景下提前做出决策，如识别绿化带，预判行人和车辆动态，减少计算负担，提升性能。

高精地图是如何生产的?

高精地图的生产始于数据采集阶段。这一阶段主要通过卫星遥感、航空摄影、激光雷达扫描等技术获取地理空间数据。这些技术能够捕捉到地表的各种细节，如道路、建筑物、植被等。数据处理 采集到的数据进入处理阶段。在此阶段，通过对原始数据进行滤波、定位、匹配和融合等处理，生成高精度的数字地图。

高精度地图是指通过激光雷达等传感器获取道路信息，然后 *** 而成的具有高精度、高分辨率的地图数据。这些数据不仅包含了道路的位置、形状、宽度、坡度等基本信息，还可能包括车道线、交通标志、交通信号灯、路边设施等各类道路元素的详细三维信息。高精度地图与传统地图的主要区别在于精度和细节表现。

地图加工：测绘股份在高精地图数据采集、实时道路信息更新以及地理信息系统集成方面具备技术和实施经验。 后续更新：此外，人工智能、互联网和大数据的发展极大地拓展了职业种类，人工智能训练师、数字孪生应用技术员和商务数据分析师等职位不断涌现，并且这些新职业正向数字化经济的发展推动。

高精地图主要利用的技术包括：GNSS定位技术、SLAM技术、4G/5G *** 通信技术、高精度传感器技术、以及深度学习等人工智能技术。GNSS（全球导航卫星系统）是高精地图定位的基础，它包括GPS（全球定位系统）、GLONASS（格洛纳斯）、Galileo（伽利略）等。

实地采集是 *** 高精度地图的之一步，主要通过采集车的现场采集来完成。采集的核心设备是激光雷达、高精度差分-惯导-卫星定位系统，它通过激光反射形成点云，完成对环境中各种物体的采集，并通过高精度定位系统记录行驶轨迹和环境中物体的高精度位置信息。

生产方面，高精度地图采用专业与众包相结合的方式，通过多源数据融合确保实时性。生产流程包括原始数据采集（如激光雷达、影像等）、预处理、检测识别、质量检验和发布，技术 *** 包括传统移动测绘车、无人机航测和非传统影像数据处理等。在功能应用上，高精度地图在自动驾驶中的核心作用是匹配定位和导航规划。

重感知,轻地图,高精地图就要被抛弃了?

这说的很婉约了，其实就是要抛弃高精地图了。 犹记得，基于高精地图的高速/城市导航辅助驾驶功能还没有推出多久，怎么这就已经落伍了吗？ 高精度地图相比于传统地图，顾名思义，精度更高，一般地图对于道路信息的精度在米级别，而高精度地图的精度在厘米级别，一般绝对精度低于1米，相对精度在10~20厘米。

因此，随着高算力芯片、激光雷达的加速发展，以高级别感知模块+高算力芯片+更成熟的决策优化的组合方案，在一定程度上，就可以逐渐摆脱高精度图的限制。越来越多的车企、驾驶辅助解决方案企业，都不约而同的选择了逐渐摆脱高精地图。综上所述，高精地图虽好，但成本高、受限制，并且存在政策不确定性。

促更新、降成本、鲜度更高，品质接近高精地图的“轻量化地图”的出现，既是图商们对于本次争执的积极回应，也预示着尽管技术路线仍有争议，但在追求更加智能化、安全性更高的前提下，如何从内卷中寻求性价比，是未来车企们提升竞争力的重要课题。

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