TomTom的中国高精地图的之路

03 机器人导航
高精地图可为机器人提供详细的室内环境信息， 使其能够精确导航，执行各种任务。
高精地图的发展趋势
多模态数据融合
未来高精地图将融合更多类型的数据 ，如雷达、激光雷达（LiDAR）、摄 像头等传感器的数据，以提供更丰富
和准确的环境信息。
语义理解和AI赋能
借助人工智能技术，高精地图将进一 步提升语义理解能力，更准确地解读
数据加密
在高精地图知识图谱的构建和 应用过程中，必须采取严格的 数据加密措施，确保数据在传
输和存储过程中的安全性。
隐私保护政策
应制定完善的隐私保护政策，明确 数据收集、处理和使用的范围，尊 重用户隐私，防止数据泄露和滥用 。
访问控制
通过对不同用户和应用程序设置不 同的访问权限，确保敏感数据只能 被授权人员访问，降低数据泄露风 险。
和理解道路环境。
实时动态更新
随着5G和云计算技术的发展，高精 地图将能够实现实时动态更新，以适 应不断变化的路况。
标准化和法规完善
随着高精地图的广泛应用，相关标准 和法规将不断完善，以确保数据的安 全性和隐私保护。
02
知识图谱基础
知识图谱的定义与结构
定义
知识图谱是一种基于图的知识表示方法，将实体、属性、关系等多种类型的信息组织成一张巨 大的图网络，以描述现实世界中的各种概念和关系。
特点
高精度的测量和定位，详细的道路信息，丰富的语义信 息，实时更新和云端存储。
高精地图的应用场景
01 自动驾驶
高精地图为自动驾驶车辆提供了准确的路况信息 和定位，是自动驾驶技术的重要组成部分。
02 智能交通系统（ITS）
通过高精地图，ITS可以实时获取和分享交通信息 ，提高交通效率，减少交通拥堵。

高德的高精地图技术路线图近期，高德地图首次对外界展示了基于高精地图和高精定位的一体化解决方案的实际定位效果，并宣布了未来高德在高精地图技术上的发展路线图。

高德汽车总裁韦东表示：“高德是目前国内唯一拥有高精地图商业化经验的地图厂商，未来高德将基于高精地图、高精定位以及高德交通大脑的能力，为汽车合作伙伴提供精准、实时、多元的高精地图数据和高精定位服务，助力自动驾驶商业化进程。

”从高精地图到高精定位随着汽车智能化的不断深入，高精地图作为实现自动驾驶商业化所不可或缺的一项“基础设施”，受到越来越多的关注。

根据韦东的判断：“在基础设施的推动下，汽车行业发生了明显的变化。

智能化的基础设施是什么？我认为很重要的一个点是高精地图。

我相信未来的智能化、未来的移动互联网或者车联网，一定越来越倚重于高精地图。

”而高精地图作为基础设施到底要到达什么样的服务目的？高德地图认为答案的关键词之一就是高精定位。

无论是用户的普通出行还是自动驾驶，定位都是最基础和最关键的一个环节。

“当定位能力改变的时候，不管是导航的体验，还是车辆自动驾驶控制的体验，都会得到显著的提升和改变。

”高德地图定位产品总监张天毅表示，“定位分为绝对定位和相对定位两个环节。

绝对定位输出的是位置坐标信息，目前更多用于导航领域。

由于位置坐标信息只是一个没有任何含义的数字，所以车辆没有方法直接应用绝对定位的位置坐标信息。

而对于相对定位，更多输出的是特征识别以及距离关系，车辆通过特征识别和距离关系将自己的车辆控制在安全的行驶范围之内。

”高德结合自身的优势，将高精地图与高精定位紧密结合起来，通过应用好相对定位和绝对定位，对外输出精准的自车位置、行驶路线和环境信息，帮助自动驾驶系统进行辅助决策和定位。

高德提供与地图紧密结合的多元融合定位解决方案，通过融合车身的所有传感器信息，提供更高精度和更高可靠度的定位能力。

据了解，高德在高精地图方面的研发已经投入了大量精力和资源。

不久前，凯迪拉克发布的全球首个实现高速公路释放双手驾驶的量产智能驾驶系统――Super Cruise，就使用了由高德地图提供的高精度地图数据。

高精度地图制作的流程和方法介绍地图是人们在生活中常常使用的工具之一，它能够帮助我们寻找地理位置，规划路线，了解周围环境。

然而，传统的地图存在一定的不足，例如准确性不高，更新不及时等。

为了解决这些问题，高精度地图的制作成为了一个重要的研究领域。

本文将介绍高精度地图制作的流程和方法。

一、数据采集高精度地图制作的第一步是进行数据采集。

数据采集可以通过多种方式进行，例如卫星影像、无人机航拍、街景车等。

这些数据采集方式有各自的优缺点，根据实际需求选择合适的方式来获取数据。

数据采集的目标是获取尽可能准确的地理信息，包括道路、建筑、地形等各种要素。

二、数据处理采集到的原始数据需要进行处理，以提高地图准确性和可用性。

数据处理的过程包括图像拼接、特征提取、数据清洗等。

图像拼接是将多个采集到的图像按照一定的算法合并成一个完整的图像。

特征提取是通过计算机视觉算法提取图像中的道路、建筑等特征。

数据清洗是对采集到的数据进行筛选和修正，去除错误和冗余的信息。

三、地理信息提取在数据处理的基础上，需要从原始数据中提取出有用的地理信息。

地理信息提取的目标是将复杂的地理环境转化为易于理解和使用的数据。

这一步骤需要用到图像处理、计算机视觉和机器学习等技术。

例如，通过图像分割算法可以将道路和建筑物从原始图像中提取出来，通过文本识别算法可以从图像中提取出道路名称和建筑物名称等信息。

四、地图生成地图生成是高精度地图最关键的一步。

在地理信息提取的基础上，需要将提取到的信息进行整合和可视化，生成最终的地图。

地图生成的过程包括地理信息数据库的构建、地理信息的符号化和排版等。

地理信息数据库是将提取到的地理信息进行组织和存储的结构，可以用来快速检索和更新地理信息。

符号化是将地理信息转化为地图上的符号和标识，使得用户能够直观地理解地图上的信息。

排版是将符号化的地理信息进行布局和组织，使得地图看起来更加美观和易读。

五、地图更新高精度地图是一个动态的系统，需要定期进行更新。

672019 No.1在2018年12月举办的Telematics@China车联网大会上，TomTom展示了高精度地图定位技术，以及面向智能网联车辆的软硬件导航解决方案。

随着互联技术的快速发展，有着近30年历史的TomTom近年来正加速软件业务开发，从一家以导航仪为主的硬件供应商，慢慢转型为具有软硬件开发能力的集成供应商。

成立于1991年的TomTom公司，其业务始于PDA消费电子软件。

2004年随着GPS技术的开放，TomTom推出了PND便携式导航设备，成为导航仪市场的鼻祖。

2007年，车载导航业务从后市场转向OE，整个车联网生态开始萌芽。

也正是在这一年，TomTom并购了制图公司TeleAtlas，从而拥有了完备的导航、软件和地图开发业务，为日后的业务发展奠定基础。

如今，在TomTom的现有业务中，软件占据很大业务比重，产品也从高精地图、导航软件，延伸到互联服务，开发与驾驶辅助、自动驾驶相关的软件功能，提供交通信息服务等。

考虑到未来自动驾驶的需求，TomTom致力于开发高精定位技术。

“对于自动驾驶研发来说，精准的定位是确保自动驾驶安全的关键要素。

如何实现精准定位，就需要高精地图以及车载传感器的配合。

”TomTom汽车导航部门总经理Antoine Saucier 说道。

首先，地图绘制技术正在不断完善中。

通过信息层的细化以及3D采集技术，可实现更高的地图精确度。

而地图层中更多辅助信息的指引，有助于车载系统优化路径规划。

此外，车辆上安装的各类传感器，如摄像头、雷达等，可实时捕捉环境信息，能进一步提高定位的精确度。

据悉，TomTom与博世、英伟达、高通等公司在高精地图领域已经展开合作，其产品可与不同传感器兼容，从而实现“厘米”等级的精确度，而过去传统的GPS数据只能实现“米”等级精确度。

过去车载地图是一个批量内容数据库，定期更新地图即可。

但现在随着智能网连功能的增加，以及未来自动驾驶技术的发展，车辆所需的是一个实时的生产平台，需要持续的地图内容输出。