1、高精度地图在目前无人驾驶技术中的使用：
高精地图对于无人车来说，具有非同寻常的价值：
第一，高精地图能够给无人车很多预判的空间。当无人车通过高精地图知道前方的路况和交通标识信息后，能够提前做行驶规划，保证了行车的平稳性和经济性。
第二，高精地图能够帮助无人车减少计算量。当无人车需要通过路口时，它需要提前感知前方信号灯的状态，这时高精地图就可以帮助它定位到信号灯所在的特定区域，从而有效降低了全范围扫描识别的计算量。
除此以外，高精地图将道路及周围的所有静态障碍物进行收集，减少无人车对静态障碍物的算法处理。
2、高精度地图与传统地图的区别：
高精度地图和传统地图服务的对象不同所以对其中内容的要求也不同。首先传统地图实际上服务的是人，人可以通过自己的视觉和听觉以及逻辑思维去判断需要怎么计划路线，也就是传统地图只需要提供给驾驶员一个辅助作用就可以。这就要求传统地图只需要有必要交通路线，红绿灯等信息就足够。而高精度地图服务的对象是机器人，或者说是无人驾驶车辆，它最主要的特征是需要描述车道、车道的边界线、道路上各种交通设施和人行横道。也就是说它需要把所有东西、所有人能看到的影响交通驾驶行为的特性全部表述出来。
高精度地图具有两个特性一个是准确性，这里不是只指代精度（厘米级）还指代地图对所有特征的描述;另一个是实时性，实时性是非常关键的指标，因为自动驾驶完全依赖于车辆对于周围环境的处理，如果实时性达不到要求，可能在车辆行驶过程中会有各种各样的问题及危险。
3、高精度地图的格式：
OpenDrive
百度高精度地图使用的OpenDrive的格式标准，在运用到自己的无人驾驶时，做了改进，出了Aopllo OpenDrive标准。
NDS（Navigation Data Standard – Format Specification）
NDS是一个导航系统中地图的标准文件格式，NDS协会由汽车制造商，导航程序和编译开发人员，地图服务供应商组成。
4、高精度地图的制作：
高精度地图制作过程共分五部分：数据采集、数据处理、对象检测、手动验证和地图发布。下面的部分主要介绍地图的数据采集、数据加工（数据处理、对象检测、手动验证）、数据转换。
- 4.1地图数据采集
地图的采集需要使用传感器来获得数据，一般用到的传感器为lidar、相机、gnss、imu，传感器在车体的装备如下图所示：
图4.1 高精度地图数据采集车示意图
lidar主要是来采集点云数据，因为激光雷达可以精确的反应出位置信息，所以激光雷达可以知道路面的宽度，红绿灯的高度，以及一些其他的信息，也有部分厂家（宽凳（北京）科技有限公司）基于视觉SLAM（纯摄像头测距）来制作地图，以纯视觉模式替代激光雷达，解决了高精度和低成本之间的矛盾。
摄像头主要是来采集一些路面的标志，车道线等，因为图像的像素信息更多，而位置信息不太精确，所以采用摄像头来识别车道线，路面的一些标志等。
gnss记录了车辆的位置信息，记录了当前采集点的坐标。
imu用来捕获车辆的角度和加速度信息，用来校正车辆的位置和角度。
地图采集工作一般以bag形式保存可生成高精度地图的原始数据，对所需要用到的传感器进行校准之后再进采集数据的工作。为了保证数据采集的完整性，需要在比较复杂的路段比如路口等地方进行多方位的，多次采集。
- 4.2 地图的加工：
高精度地图在加工和生产当中有一个较为统一的格式，人们一般将高精度地图分为三个图层，地图图层、定位图层、动态图层。
1、地图图层 地图图层主要是道路的信息，比如道路的路沿，车道线，路口信息，主要是道路的一些基本信息。
2、定位图层 定位图层主要是具备独特的目标或特征，比如红绿灯，交通标志，道路的点云数据等。
3、动态图层 动态图层主要是一些实时路况，修路或者封路等需要实时推送或者更新的数据。
地图的加工流程一般为：点云地图校准 -> 地图标注加工 -> 高精度地图。地图加工过程当中使用到点云配准技术，其中有两种算法：ICP和NDT，基于上面的算法，可以把点云的姿态进行变换并且融合。加工过程具体操作为，首先需要先生成一张原始地图，这里使用到的实点云生成的原始数据，激光点云对于距离位置信息的准确性较视觉传感器数据好。且点云数据为0.1s采集一帧，在大部分情况下前后两帧数据有重合的部分，这样就有了点云拼接的基础。将所需要的每一帧数据进行拼接就可以得到一张原始的采集路段的地图。
点云拼接好形成原始地图之后可以在道路上标出路沿、车道线、红绿灯、路口、交通标识等道路信息，这些工作大部分需要深度学习结合图像的方法进行解决，有些部分深度学习场景无法实现需要人工进行标识，例如路口停止和红绿灯关系、一些较为特殊场景的车道线（十字路口）。
- 4.3地图的转换
转换主要是得到一个通用的自动驾驶系统可以使用的高精度地图，上面的高精地图格式可能还是原始的数据格式，需要转换为apollo中高精度地图的格式，apollo中高精度地图采用了opendrive的格式，并且做了改进，总之这是一个通用的标准，这个很重要。
5高精度地图的生产厂家以及生产方式：
国内：百度、四维、高德、Momenta
1.百度地图
▶ 公司名称：北京百度网讯科技有限公司
▶ 成立时间：2005年
▶ 所在地：北京
▶ 主要产品：为用户提供包括智能路线规划、智能导航（驾车、步行、骑行）、实时路况等出行相关服务的平台。
▶ 采集形式：集中制图
▶ 产品优势：语音交互覆盖用户操控全流程 ，还上线了AR步导、AR导游等实用功能。覆盖了全球209个国家和地区。
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高德地图
▶ 公司名称：高德软件有限公司
▶ 成立时间：2002年
▶ 所在地：北京
▶ 采集形式：集中制图
▶ 主要产品：最新地图浏览器、专业地图服务、专业在线导航功能、AR虚拟实景、丰富的出行查询功能、动态导航等。 -
四维图新
▶ 公司名称：北京四维图新科技股份有限公司
▶ 成立时间：2002
▶ 所在地：北京
▶ 主要产品：导航地图、导航软件、动态交通信息以及乘用车和商用车定制化车联网解决方案领域的领导者。
▶ 采集形式：集中制图4.Momenta
▶ 公司名称：北京初速度科技有限公司
▶ 成立时间：2016年
▶ 所在地：北京
▶ 主要产品：包括不同级别的自动驾驶方案，以及衍生出的大数据服务。核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图、驾驶决策算法。
▶ 采集形式：众包制图
▶ 技术线路：环境感知、高精度语义地图、数据驱动的驾驶决策、产品级软件
参考文献：
[1].plc三维点云拼接融合技术：https://blog.csdn.net/dcba2014/article/details/71859375
[2].高精度地图的介绍：https://blog.csdn.net/liuwei200000/article/details/86491431
[3].高精度地图制作：https://zhuanlan.zhihu.com/p/57958859
[4]高精度地图的详细制作： https://zhuanlan.zhihu.com/p/92120009