华为在美国不能使用_为什么自动驾驶汽车不能使用普通地图导航？

自动驾驶汽车的地图和我们日常接触的高德地图、百度地图等公司的地图有什么不同也许有疑问

高德和百度制作人的地图，高精度地图公司制作机器人使用的地图。 两个地图都是有助于用户根据地理位置确定的工具，但最终用户的差异很大。 根据最终用户，其类型和信息量是千差万别的。

人和机器使用的地图:什么是本质上不同的？

首先回答人类使用的地图是什么这个问题吧

智能手机的地图应用程序现在可以包罗一切了。 打开地图应用程序，展示蓝点在哪里。 设定目的地后，你的路线就会浮现在画面上。

手机地图确实很方便，只需要简单的GPS芯片，手机就能在地图上定位你，误差只有几米。

此外，还有追踪上班习惯、推荐汽车路线、提供折扣信息等数百万个应用场景。

在这些地图上有用的语义学数据包括兴趣点( POIs )、町名、住址等。

在车里，地图发出“在某条街上向右拐”等路线指示。

像谷歌地图这样成熟的产品还包含车道数等更详细的信息，这也是开车时听到“在左侧的两条车道上行驶”的提示的理由。

人类使用的地图是非常好的资源，但编入代码并不容易。 结果，它是人类数百万年进化的产物，是人类大脑消化吸收周边无数信息的结晶。

简而言之，人的常识比计算机的模式匹配能力强得多。

常识的力量增强了，即使人的地图不是那么正确，即使GPS无法识别其差异，也可以保证在蓝色的小点不会朝着转盘花坛开车。

在隧道和高层建筑之间，GPS信号有时可能会消失，但在蓝色的小点出现之前按常识可以继续运行。

即使没有常识，在机器的地图上加上强大的计算能力也能做出正确的决策。 机器人的地图中“信息”很多，可以为计算机提供更多的补充资源。

和人脑一样，搭载在自动驾驶车上的超级计算机也可以在驾驶时实时决定，但是由于缺乏常识，很难理解周边环境。

因此，机器地图必须非常准确，其精度必须达到10厘米级。

不仅更正确，而且其信息非常直观，命令更细致。

例如

车辆现在在哪个车道上，那个车道需要注意哪个交通标志和信号灯。

车辆和道路的高度也很重要，这是自动驾驶汽车在城市高架桥上行驶时必要的数据(需要知道车辆是否在高架桥上)。

机器地图必须永远在线，当GPS信号变得不稳定或完全消失时，继续提供正确的信息。

说到这里，所谓机械地图，大家都很清楚。

和人类不同，机器不需要美丽的界面，也不需要选择夜间模式和精致的字体。

简而言之，机械地图是信息仓库，足够机械导航。

周边环境的3D模型和3D数据上的语义信息层是自动驾驶汽车的“常识”

2、3D点云图

关注自动驾驶车的人不知道3D点的云图。

点云是空间数据，本质上是三维高程点的集合。

准确的实时三维点云地图是自动驾驶汽车执行各种基本任务的必要条件

首先，让车辆找到自己的位置。

使用激光雷达的自动驾驶车实时生成点云图，将点云图叠加在现有地图上，车辆就能找到自己的正确位置(即使当时的GPS不可靠)。

激光雷达实时运行，帮助车辆探测和退避物体。 准确的点云图是环境的基线图。

点云信息越丰富，车载计算机就越容易，能够将更多的计算能力集中到移动物体上。

3、简要含义信息:各车道的行驶路线

在点云图上叠加意义信息，告诉我自动驾驶员应该遵守什么样的规则。

此外，语义信息为车辆AI提供周边环境状况，成为这个世界的蓝图。

不管怎样，意义信息的水平越多，车载计算机的导航就越容易，将来有计划的环境越多。

这些含义信息如下:

1 .车道标线

2 .行驶方向

3 .交通信号和标志

4 .人行横道

5 .道路牙齿标记和停车规则

6 .“高信赖路线”(最容易行驶的道路)

7 .建筑工地和任何临时规则

如果能融合这个水平的信息，我们就能得到强有力的点云图。

当然，哪个意思信息对自动驾驶业最有用呢，现在也充满了变量，但是今后几年这些意思信息肯定会持续受到关注。

另外，这意味着图商必须在自己的地图上追加语义信息层。