一汽陳雪娟：主機廠量產之前為什么要自研L4高精地圖？

駕駛哥

2021年5月12日 14:16

在【首屆焉知智車年會】上，一汽（南京）科技有限公司/一汽人工智能研究所高精地圖負責人陳雪娟以“主機廠L4高精地圖研發之路”為主題，分享了作為主機廠的一汽在高精地圖方向的打法，作為主機廠為什么需要有自己的地圖自研團隊以及團隊的業務方向，不失為一種值得主機廠借鑒的模式。她在演講中介紹了兩個方面：一是適合小范圍前瞻研究性的建圖技術；二是特色創新業務地圖檢查，從而更好地支持整個團隊自動駕駛算法的開發。

換個視角看高精度地圖

陳雪娟介紹說，一汽南京公司是一汽集團一個非常重要的分支，是公司提出的“三國五地”全球戰略的重要一環。集團為了抓住自動駕駛的風口，更好地吸引人才投入國產研發，去年4月份，將長春人工智能所分離出來，在南京成立了分公司。經過市場分析與集團資源匹配，公司在有條不紊的擴張過程中，確立了前中后三期發展目標。前期是主要聚焦兩個方面：AI感知和AI大數據。

在AI感知方面，公司有非常明確的目標，即打造純視覺自動駕駛量產路線，在研發迭代過程中將其他輔助技術形成技術積累，同時落地產出核心軟件，計劃在視覺、雷達、定位、融合等方面有所研究，在整個研發過程中產出13款核心軟件，賦能一汽智能駕駛業務，同時希望南京的研發不僅對紅旗品牌，甚至對奔騰的量產有所幫助。

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南京公司自動駕駛開發業務

換個視角看高精度地圖

常規情況下，主機廠高精地圖部門僅僅是需求提出方，向各類圖商提出自家要求，并不具備自主建圖的能力，甚至修改地圖的能力也不具備。由于高精地圖目前沒有行業統一標注標準，各家對高精地圖元素信息的利用率不同，因而造成千人千面，需求各不相同，業務重點也不盡相同。另外，圖商雖有信息豐富的高精地圖原始數據，卻多根據需求開放指定元素信息。

一汽南京公司對高精地圖業務的定位十分清晰，也與圖商以及其他主機廠形成了明顯的不同。在公司戰略規劃中，高精度地圖模塊旨在輔助整個公司的自動駕駛，不僅僅是大多數主機廠理解的購買高精地圖，或是購買高精地圖軟件，而是要做高精度地圖定制軟件，根據自家不同研發階段的需求，在短時間內隨時豐富道路屬性以及快速對現有地圖進行修改。整個地圖部門的三大板塊業務包括：地圖制作、地圖引擎、地圖質量檢查。

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三大業務板塊

地圖制作： 具備自己的小規模地圖制作能力。但這樣的地圖制作與晶眾或四維圖新這樣的大廠商的發展方式不同，圖商需要的是自動化建圖，規模化的自動化建圖能力，更小的地圖精度誤差，以及更重要的合法合規生產交付地圖周期。法規的限制決定了把地圖交給圖商制作周期比較長，在快速迭代，不斷嘗試的研發上半場，這種購買方式不能及時響應自己的需求，所以需要自己內部有一個非常小的建圖團隊，以支撐感知、定位、控制規劃提出的需求，快速響應。

陳雪娟舉例說，根據需求實現的難易程度，目前做到了最快2小時完成一版專用功能的測試地圖交付使用，基本上達到了上午需求提出方和地圖團隊碰頭，理解雙方意圖，接下來開發功能和地圖，下午便可以完成地圖制作，開始上線測試。即使是稍復雜的功能，也差不多能在兩周左右時間完成。這種迭代的速度，走購買地圖的路子是沒有辦法實現的。

地圖引擎： 為滿足其他模塊讀取地圖元素的需求提供一個接口。這也是如何使用地圖的問題。地圖團隊不僅僅需要制作地圖，保證地圖質量，也需要給其他模塊開放讀取地圖元素信息的接口，指導其他模塊順利使用地圖。

地圖質量檢查： 這是非常重要的一個環節，也是一汽南京公司提出的創新性領域，從研發到量產的整個周期都可能涉及。在研發階段，因為是自己建圖，需要檢查自己做的地圖有沒有什么缺陷，自己做質保；在量產階段，如何評判圖商交付的地圖是否符合其他模塊的要求，地圖質量是否過關，不能憑圖商一面之詞無限信任，圖商拿來的地圖還需要自己檢驗心里才有底。這個環節是去年向公司管理層提出的想法，也是區別其他主機廠的特色。今年1月份開始著手研究系統，現在還處于初級階段，但是也有很明確的發展方向，雖然時間很短，成果已很顯著，在該方向上不僅僅有實際的輸出，查出了一些地圖問題并且在下次出圖時予以避免，其相關專利也在陸續申請中，非常有希望將此前瞻性研究應用到量產當中。

建圖流程和圖商有什么不同？

陳雪娟介紹說，其地圖的制作、遵循的原則和圖商不一樣。圖商會重點考慮建圖效率有多高，速度有多快，追求自動化率的極致等。但是，作為主機廠，建圖并不是主業，地圖部門作為一個支撐部門，只需要做到建一些簡單的場景，比如一兩公里的范圍，供測試使用。

舉個例子，如果控制規劃部門提出想建立一個環島區域，幫他建一個環島區域就可以了。一般情況下，特殊場景特殊處理，目前還沒有能力去考慮高架上下匝道、隧道等比較常見的城市場景，這些場景都需要感知模塊、定位模塊、控制規劃等模塊初步具備相應的能力以后慢慢研發。反而圖商重視的效率和規模在自己建圖時都不必考慮，因為圖商是每天都有建圖任務，而支撐部門都是按月、按季度的建圖需求。

每次建圖時，范圍、難易程度、道路元素的種類都會事先計劃，留有充足的時間。由于建圖頻率低、范圍小，人工標注也未嘗不可。目前使用全人工標注同樣也能滿足業務部門的需求。考慮到標注同學一直做車道線標注，重復率高，比較辛苦，目前車道線識別也已經很成熟，正在考慮將這一部分自動化，減輕標注同學的工作量。當然，后期是否需要實現接近全自動化標注，還需要進行進一步考量。重點不僅僅在于實現的技術難度，也在于是否有必要耗費人力對地圖中出現頻率較低的元素進行識別。比如減速帶，出現的頻率低，純人工標注工作量也不大，準確性也高，可能就不需要花費大量研發精力做算法和寫代碼自動識別標注。

據介紹，一汽南京公司目前使用的是二維標注系統，并不是三維點云系統。這種非常基礎的標注系統也能夠滿足基本需求，畢竟大部分元素都是附著于地面，對于紅綠燈是額外處理的。這方面確實有些局限性，所以后期升級考慮開發基于三維點云的標注系統。

即使是將標注系統維度從二維換到三維，也難免遇到激光雷達地面反射率相近的情況，此時更靠譜的是引入圖像，依賴圖像+點云融合的數據進行標注，這也是日后技術的拓展方向。

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建圖技術路線

建圖的流程和業內主流建圖方案一樣，分為五大步驟：采集數據、數據拼接與處理、標注、生成最終的地圖文件、地圖檢驗。現在是直接使用自動駕駛車輛來建圖，有兩個車型，一輛是是長春一汽集團總部提供的安裝機械式激光雷達的車，另一輛是南京研發的安裝固態激光雷達的車，后者是為量產化做的方案。之所以有不同的建圖車輛，是因為車輛所在的地域不同，車輛最初的設計方案不同。一汽集團目前僅在有自己研發機構的地方建圖，目前國內只有長春、南京、海南三地。三地均有自己不同類型的自動駕駛車輛在做測試。地圖團隊是服務于其他模塊，盡量做到現場有什么資源就利用什么資源，避免車輛的運輸，降低成本。

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建圖數據采集車輛

獲取數據包后的數據的處理采用從上到下投影的方式，利用激光雷達的信息生成高精度地圖，數據包可以支持三種格式，因為集團不同版本自動駕駛車輛用的是不同的系統，所以會有不同的數據格式，要被動適應這些格式。

其過程很簡單，讀取點云信息直接拼接處理就可完成，能夠滿足大部分場景的需求，當然也會有缺陷，比如轉彎處容易有重影，有時會用NDT算法看看是不是能夠改善；又如依賴激光雷達反射率，當車道線和地面反射率相近時就沒有辦法做區分，因為使用粗糙方法做圖，一些閉環場景效果不太好。這些問題目前都存在，有待陸續解決。

目前標注層面是純人工做，所有元素類型與車道關系都需要人工標注。底圖上面的線、點都需要人工去畫，比如道路關系左轉也需要人工標注，紅綠燈也是一樣。因為建圖的范圍很小，比如5公里，不可能有20幾個紅綠燈，如果有幾個紅綠燈，可以人工一一處理，這樣不會占用開發人員的太多時間，完成標注即可滿足其他部門的需求。這個標注系統前期用過供應商的系統，后來發現不能滿足日益增長的研發需求，只能自己開發，以隨時拓展和豐富道路信息。

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人工標注地圖

標注完成后是生成最終文件，一汽南京公司L4是基于阿波羅系統做的，所以地圖需要輸出兩種格式，一個是阿波羅的Opendrive，一個是標準的Opendrive，標準Opendrive是給仿真同事使用，他們需要用到這樣的格式。標注完生成的地圖可以根據需求做一些調整，一些小的問題是通過后面打補丁的方式快速迭代，以避免改系統浪費時間。

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生成最終地圖文件

目前南京公司建過兩張較大范圍地圖，一個是長春的總部園區，這張圖是自己建的。另一個是南京示范區公開的道路，它是整個南京市政府劃的一片自動駕駛區域，類似于上海安亭的自動駕駛示范區，大概5平方公里。其他還有一些公司附近的小圖，供專門的測試項目使用。從這里可以看起出，建圖的里程數與圖商是不能比的，也印證了前面的說法，自己具備基礎建圖能力只是為了支撐公司其他模塊的需求，并不是要搶圖商飯碗。

建圖完成后是要檢查的，去年還沒有意識到這個問題的重要性，地圖文件出來之后，直接開始路試，各個部門拿去試有什么問題再返回來修改，這樣代價非常大，一是在剛開始并不知道做出的圖有什么問題，其他業務部門提出疑問后很難跟蹤查找問題；二是路試的人力開銷非常大，大家準備了一陣子到測試場地，發現地圖存在問題，又開始反饋修改。這種情況對整體團隊不好，也讓地圖團隊隨時面對挑戰，其他團隊會因為等待查找問題和修改時有埋怨。

陳雪娟表示，經過摸索，現在已經形成了三級地圖檢查體系，首先是地圖文件出來后會進行代碼級測試，直接去查找或檢查地圖文件有沒有什么問題，比如實際有紅綠燈，但卻因為疏忽漏標了。然后再通過仿真的方式看有什么問題，最后才是路試，最后交付出去的時候已經對關鍵性問題進行了檢查修改，不容易出現常見錯誤，交付出去地圖質量比之前高了很多，至少其他團隊不會頻繁遇到問題，相應的抱怨變少了。在特別著急的時候，這三類檢查可以并行，這樣會大大減少實地等待時間和相應的修改，節省人力物力。

到目前為止，地圖團隊都認為質量檢查是非常需要的一環，有必要做一個系統，根據不同需求選擇不同的檢查條目。目前質量檢查由一條條規則組成，從1月到3月，已經寫了20幾條規則，還有一部分沒有寫進去，每一條規則都有嚴格的級別，可以分為三類：ERROR、WARNING、INFO。這三種屬性標識了如果違背該規則的嚴重程度。

比如如果一張地圖缺失關鍵元素，那么檢查關鍵元素的條目運行檢查就會不過，而檢查關鍵元素的屬性是error，則意味著本次檢查的地圖違背了1條error屬性的條目，那么大概率這次檢查能給出fail的結論，即本張地圖不合格。

另一個例子是檢查車道過窄，可能車輛某些場景能順利通行，而某些可能因為過窄了沒法通行，這個檢查車道是否過窄的條目被標記的屬性是warning，因為只會引起一部分場景的失效。此時沒法判定地圖質量是否有問題，需要分析具體情況，如果是標注同學標注得不對，則是地圖的質量問題，如果實際場景就是車道很窄，那么標注同學也得依照實際道路情況標注，即使是車道很窄，也應該照現實世界標注得很窄。

還有一些是INFO信息，比如顯示一些元素種類，包括整個地圖范圍，這需要人工查看，因為沒有辦法在規則里說清楚到底這張圖的元素種類有幾種，必須人工去判斷，包括區域方面，也只有人才知道這張地圖對應的的哪里的地圖。所以，這類信息只能從地圖中讀出，再以文字、語義的方式顯示給人工確認查看。

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地圖質量檢查

陳雪娟坦承，目前這個系統做了三個月時間，還是半自動化狀態，用人工執行條目，整個規則庫里面有20、30條檢查規則需要人工挑選執行，現在比較原始，checklist還是人工去填，不太友好，后期如果庫增加到100條，做的人可能要崩潰，此時就需要上線自動化檢查系統了。

半自動化檢查

她說，后期打算借助持續集成的思想做自動化檢測，整個流程是檢查需要的條目，人工挑好了之后，把地圖文件交給系統，然后由系統一條條去檢查，最后生成Report，發送郵件、歸檔，避免了當前人工一條條執行，再去填寫checklist的情況。預計今年年底可能做出一個自動化系統的雛形。除了一個自動化框架，整個檢查系統的核心還是檢查規則庫。這是一個專家系統，沒有資料可以借鑒，在這方面圖商也是需要保密的，不會輕易傳出來，所以需要根據經驗來做。隨著時間推移，這個系統會慢慢變大，變復雜。目前南京公司已經為這個系統申請了專利，相信后續還可能有軟件著作權方面的產出，甚至在成熟后應用到量產項目中，為圖商量產交付的地圖把關。

小范圍建圖能力支持內部需求

陳雪娟總結道，自己具備小范圍建圖能力是為了支撐其他模塊使用，滿足內部團隊需求。如果用圖商的圖，一是交付周期比較長，二是每次只有1、2公里，十來分鐘就采完了，他們從外地過來，成本太高。自己內部建小圖可以節約成本，快速響應。

毫無疑問，后期量產還是要買圖商的地圖，因為并不打算自己去拿甲級資質，這樣不太劃算。

她強調，地圖檢查系統是未來的重點，也是一汽南京公司地圖業務的特色所在，后期將繼續完善這個系統，使之更加自動化，也會不斷加入規則。這樣，在研發階段慢慢做，積累經驗，到后面量產階段也可以把控圖商的地圖，不是不相信圖商，是不能完全相信，被牽著鼻子走。

重要的是，圖商出圖做一次檢查，主機廠驗收時再做一次檢查，雖然檢查會有重疊之處，但會有各自獨立思考的地方，兩次檢查相當于雙保險，讓地圖更加可靠。不僅是L4級別自動駕駛可以用這套系統，做相應的適配更改后L3級別的地圖同樣可以使用。