自動駕駛技術 - 高精地圖 HD map 是由什麼組成的？又是如何繪製的呢？【番外篇】

好的那我們自動駕駛技術LiDAR光達的介紹終於到了最後一篇-番外篇！

番外篇阿財想和各位介紹高精地圖High Definition map(HD map)是如何製作的，我相信大家對高精地圖這個名詞並不陌生，常常在電視新聞或是報章雜誌上都能看見，而高精地圖我這邊舉台灣為例子，向各位介紹高精地圖的架構！

根據2019自駕車用高精地圖國際研討會深入報導，成功大學有許多老師對高精地圖的製作和技術有深入研究，依照台灣目前的標準台灣高精地圖：絕對精確度要求水平方向為20公分(cm)，3D立體方向為30公分，所以高精地圖的繪製誤差要求是非常嚴格，而高精地圖中最重要的兩個成分是-點雲圖(Point cloud map)與向量地圖(Vector map)。

• 點雲圖(Point cloud map)

點雲圖其實就是利用光達或是其他傳感器蒐集到的深度資訊，轉換成點座標(x,y,z)，如下圖可以發現人物和車子由點來表示，當然點的密度和數量是由光達和感測器決定(白話就是光達發射的光點越多，點雲圖可以越精細) 。

圖片來源：FlowNet3D: Learning Scene Flow in 3D Point Clouds

• 向量圖(Vector map)

向量圖可以想像成是一種簡化的地圖，包含局部的語意，例如馬路的邊緣、車道的中心線或是道路指標等，廣義來說向量圖包含了方向性的標誌、道路模型和地圖上的物件。

那阿財幫大家整理了高精地圖的階層，完整的高精地圖其實是由下圖這五大部分所組成：

高精地圖簡介

▼ 詳細的高精地圖繪製流程和說明可以參考阿財的影片(從12分開始看) ▼

當然目前各家車廠都有自己的HD map，由於各個車廠所使用的技術和繪製的算法不同，所以日後也會在各家車廠的解決方案中和大家介紹喔～

終於我們了解了光達自動駕駛的技術，希望大家有收穫，接下來預告一下，下一個系列的影片就是…自動駕駛視覺方案的介紹，如何不靠光達也能獲取深度資訊！

這個系列我會帶大家深入分析特斯拉和waymo的自動駕駛視覺方案，喜歡的朋友一定不要錯過阿財後續的文章喔！