基于SD+地图如何实现车道级导航？

2022年12月5日，由盖世汽车主办，中国（上海）自由贸易试验区临港新片区管理委员会指导，上海金桥临港综合区投资开发有限公司协办的2022第四届智能座舱与用户体验大会中，上汽大众用户体验设计中心负责人陈朝军以《基于SD+的车道级导航》为题发表了演讲。

(相关资料图)

在陈朝军看来，城市普通道路是高频的用户场景，SD+车道级数据相比HD数据方案，对于城市道路的覆盖范围更广：既覆盖全国高速城快道路，又能覆盖全国主要城市的主干道路，而HD数据方案目前仅覆盖全国的高速城快道路。

上汽大众最初对车道级定位设计的目标准确率是95%，而根据实测，目前上汽大众在高速、城快上和普通道路上都达到了高于96%的定位准确率。

陈朝军| 上汽大众用户体验设计中心负责人

以下为演讲内容整理：

基于SD+地图数据车道级导航的优势

上汽大众的导航具备了车道级定位及导航的能力，目前已经在我们的燃油车及电动车上装备。在变道时，导航中的定位也会跟着发生变化，在导航中就能实现变道指引。

图片来源：上汽大众

实际上我们的这个车道级导航并没有用到高精地图以及高精定位，那么相比用纯高精数据及高精定位的导航，它有哪些优势？

首先是覆盖了城市道路。目前的高精数据方案一般仅覆盖高速城快的道路，我们的方案目前已经覆盖了多个城市的城区道路。我们在2020年时覆盖了全国的高速城快以及第一批6个城市，从2021年起以每年十余个城市的速度增加，到2024年预计将支持全国55个城市。

第二是车道级和道路级的无缝融合。我试驾过友商的高速上的高精地图方案，实际上是用了标清和高精的两张地图，在行驶过程中能明显感觉到两种地图之间来回切换的过程。而我们的方案使用的是一张地图，在比例尺大于50米时，和一般的导航没有区别；当比例尺缩到50米以下时，便可以看到车道级的信息。

第三是成本优势。在采集和制作上，高精地图的成本相对更高，而我们的方案则是在SD数据上叠加车道信息，能以更低的成本实现更广的车道级数据覆盖。

如何基于SD+地图数据实现车道级别导航

下面我将从导航的三要素——地图、定位以及引导来为大家介绍我们如何实现基于SD+的车道级导航。

首先是地图数据。我们用的不是高精地图数据，而是使用SD普通地图数据叠加了车道信息，因此首先要对普通地图的数据进行预处理，进行上下线同一路面合并、贯穿路口合并、分歧合流同一路面合并、道路形状优化、T型&二岔路路口优化、环岛优化等工作。在此基础上融合图商的无形状车道属性数据，生成车道级形状数据。

结合ADAS数据的坡度、SD数据的z-level，为车道模型生成虚拟z坐标和桥柱。再结合SD道路属性和HD车道属性，为车道模型生成路沿、路口车道箭头、路中车道箭头、绿地隔离带、导流带、停止线、斑马线等道路附属物。每版数据进行自动化测试、人工测试，错误模型经人工编辑修正后迭代优化。

图片来源：上汽大众

左上角是立体跨压关系的优化示例，标准地图的车道只是一条线，两线相交的交点不存在上下区分；而车道级导航则根据坐标区分出车道的上下关系。

右上角的图中，部分车道会出现车道的压跨，需要进行优化。

左下角的图片显示，如果两条道路连接线在标清地图中距离较近，当描画出两个车道后，两个车道之间也会出现压跨，需要把它们分开。

右下角是车道与非车道效果的过渡，面对这种情况，我们在下面也增加了车道级的测绘。

图片来源：上汽大众

左上角的车道边线形状出现了凹角，需要进行平滑化的处理。右上角出现了车道边线的错误封闭，需要检查并优化。

左下角的分歧合流处道路断开，需要连接起来。右下角的图片中出现了一小段畸形车道，我们也对其进行了优化。

图片来源：上汽大众

接下来，我们还将对复杂的高架、隧道相互之间的立体关系、双线合并、贯穿路口合并、S型车道增减等场景进行持续优化。

再介绍一下车道级定位的原理。我们没有用到差分级的定位，而是利用地图内存储的车道线以及前向摄像头拍到的四条车道线情况来进行车道定位的判断。

车道级定位基本原理图片来源：上汽大众

在路口我们会根据惯导、测向偏转来判断是否有变道。上海的道路情况较为复杂，在路口的定位上会有一些局限性。按照前面的原理，当车辆通过路口后就能快速进行纠偏。面对车道线被遮挡、车道线不清晰的情况，也都需要进行可信度的处理。

我们最初对车道级定位设计的目标准确率是95%，而根据实测，在高速、城快上和普通道路上我们都达到了高于96%的准确率。

关于车道级渲染的原理，首先需加载静态要素，即地图的数据，随后再加载动态要素，也就是交通信息。当获取车道级位置后，再把车辆放到相应的车道中，在导航系统中再加载出引导性的要素，随后再进行分块的要素渲染。

从车道级引导原理来看，通过融合车道数据和路线信息构建车辆行驶方向详细的车道拓扑序列，逐步推导可通行的局部车道级路线。车辆行驶过程中实时结合车道定位信息，提供路线走行方向最优变道方案。在地图上清晰描画车道变更信息，并提供车道级引导。

车道级别导航的用户价值

我们认为车道级导航能为用户带来的使用价值首先是定位增强。过去碰到Y型路口时，一旦在Y型路口定位错误，按照导航自有的偏差算法，需要开出去很远才能纠正回来，而基于我们的车道级定位，在路口就能识别出错误，快速纠偏。

其次是引导增强。以上海的路口为例，有些路口很复杂，甚至可能出现三岔或四岔路口的情况。而基于车道级的导航，能清晰地指引用户应该怎么走。在感官视觉上，它也会更加接近一个真实的世界，提供直观的指引。此外，它还能反向为ADAS功能提供信息数据的支持。

车道级地图不仅仅是车道级导航的基础，更是未来直观呈现地理和空间内容的方式和载体，未来我们可以基于车道级导航进行应用的拓展。

与ADAS和智驾系统深度融合，可以准确表达智驾系统意图，让智驾系统更可信。例如当方向盘脱手时，系统能结合导航信息提醒驾驶员接管方向盘。

另外，集成车道级生态内容，可以呈现精细化的出行生态内容信息和用户易于感知的体验效果。未来如果有供应商能提供路边车道停车位的信息，也可以在车道级导航地图上进行叠加。

未来，如果有施工、路面湿滑等实时的路面信息能叠加到车道级的渲染地图上，也将带来更好的用户体验。

（以上内容来自上汽大众用户体验设计中心负责人陈朝军于2022年12月5日，由盖世汽车主办，中国（上海）自由贸易试验区临港新片区管理委员会指导，上海金桥临港综合区投资开发有限公司协办的2022第四届智能座舱与用户体验大会发表的《基于SD+的车道级导航》主题演讲。）