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地图是依据一定的绘制法则，使用制图方法，通过制图综合在一定的载体上，为表达地球（或其他天体）上各种事物的空间分布、联系及时间中的发展变化状态而绘制的图形。
电子地图是存储于计算机可识别的介质上，具有确定坐标和属性特征，按特殊数学法则构成的地理现象离散数据的有序组合，并可通过可视化在屏幕上显示的地图种类。
电子地图产品主要包括导航电子地图、辅助驾驶地图、高精度电子地图、动态高精度地图、高精度特征地图几类，主要针对不同级别的智能汽车。其中，导航电子地图和辅助驾驶地图产品形态较为成熟，而高精度电子地图和动态高精度地图的产品形态仍在探索。
1.数据概况
导航电子地图是由道路、背景、注记和兴趣点组成的矢量地图，用于实现导航软件定位、索引、路径规划和引导功能。
导航电子地图以人类用户作为服务对象，除了上述的矢量数据外，也有辅助驾驶人进行判断的一些附加数据，如路口实景放大图、三维建筑物、引导语音等。
导航电子地图产品形态如图4-1所示。
2.基本参数
导航电子地图的主要参数指标如下：
图4-1 导航电子地图产品形态
1）数据精度：10m。
2）源数据：GPS（全球定位系统）轨迹。
3）主要数据内容：道路网数据、兴趣点数据、背景数据、引导数据。
4）适用智能车级别：L0。
3.主要数据内容
（1）道路网数据
道路网由道路序列（Link）和节点（Node）构成，用于描述道路属性并表达道路之间的连接关系，是支持导航系统端路径计算功能的基础数据。
1）Link。Link主要用来描述道路。现实中的道路按照一定的规则抽象成一段或多段矢量线状对象，通过Link对道路的形状、属性等信息在地图上进行表达，如图4-2所示。
2）Node。Node用于表达道路间的连接关系，多用于路径计算。导航软件中路径规划经典的迪杰斯特拉（Dijkstra）算法主要是基于节点的运算。导航电子地图基本路网如图4-3所示。
导航电子地图中没有对路口实体进行描述，路口是通过道路Link相交而成的节点构成的。一个路口可能由一个Node点或一个Node点集构成，如图4-4所示。
3）交通规制。交通规制数据主要用于干预路径计算和指导驾驶人行为。根据应用场景不同，交通规制主要包含以下四类信息：
①禁止通行：禁止车辆从一条Link驶入另一条Link。
图4-2 导航电子地图道路Link
图4-3 导航电子地图基本路网
图4-4 导航电子地图中的路口
②有条件通行：在满足一定条件的情况下允许通行，常用于小区大门等有门禁的场所。
③引导通行：可以正常通行，但路况特殊，需要语音指引，如分歧合流路口、道路分叉路口处，配合语音引导数据使用。
④驾驶行为提示：用于提示驾驶人行为，如限速、上下坡等。
（2）兴趣点数据
兴趣点（Point of Interest, POI），是指一些酒店、商场等人们经常出入的目的地。可以通过导航软件的搜索功能在地图上进行定位显示，并通常被设置为导航的起止点。
在导航数据中，一个独立的POI通常用一个点来表示。而大型的POI，如商场、机场、地铁站等，也会对出入口进行独立描述。对于用多个点来表示的大型POI来说，有一个主点可用于显示，出入口点可用作检索。
导航电子地图POI的表达如图4-5所示。
（3）背景数据
背景数据主要用于引擎端的地图显示功能，由于导航软件的用户群体是驾驶人（即人类），所以对导航数据产品的显示效果有美观的要求。
图4-5 导航电子地图POI的表达
从数据的几何特点上分，背景数据可以分为三类：点状数据、线状数据和面状数据。
1）点状数据：主要指注记数据，用来表示一些重要地理要素的名称，如省会名称、道路名称、水系名称、POI名称等。
2）线状数据：主要用来表达低等级的水系和行政区划线。
3）面状数据：背景数据的主要表现形式，可用来表示行政区域、水系、绿地、建筑物轮廓等。
（4）引导数据
引导数据主要用于导航功能中，在道路分歧口等容易给驾驶人带来困扰的地方，给驾驶人更直观的引导指令，通常为路口模式图或路口实景图。
导航电子地图中常见的路口模式图如图4-6所示。
图4-6 导航电子地图中常见的路口模式图
1.数据概况
辅助驾驶地图是导航电子地图到高精度电子地图之间的过渡产品。其数据精度和粒度介于两者之间，主要服务于L3级别以下的辅助驾驶系统。
辅助驾驶地图作为导航电子地图内容的补充，在导航电子地图路网数据的基础上，为车辆控制系统提供曲率、坡度、高程、航向等更加丰富的道路构造参数，用于加减速、转向控制等辅助驾驶功能。
2.基本参数
辅助驾驶地图的主要参数指标如下：
1）数据精度：2～5m。
2）源数据：GPS轨迹、惯导数据。
3）主要数据内容：曲率、坡度、高程、航向。
4）适用智能车级别：L1、L2。
3.主要数据内容
（1）曲率
曲率取拟合圆弧半径的倒数，通过道路几何或车道几何生成。曲率表示车道形状弯曲的尺度，曲率越大，表示车道形状的弯曲程度越大。曲率点在直线段的密度很小，随着曲率增加，密度逐渐增大。
曲率示意图如图4-7所示，曲率=1/ R 。
图4-7 曲率示意图
（2）坡度
坡度分为纵坡和横坡。纵坡指路面的陡缓程度，横坡指路面的横向倾斜度，通常以坡面的垂直高度h和水平宽度 l 之比表示。坡度示意图如图4-8所示。
图4-8 坡度示意图
a）纵坡 b）横坡
（3）高程
某点沿铅垂线方向到绝对基面的距离称为绝对高程，简称高程。导航电子地图是以经纬度表示的二维地图，辅助驾驶地图中以离散的点补充路面的高程数据，一般以真实值或者区间范围分档进行表示。
任意地面点 P 的高程为 H P ，高程示意图如图4-9所示。
（4）航向
一般用航向角来表达当前车道的航向，取值为正北方向与形状点处（拟合曲率圆）切线顺时针方向的夹角。
航向示意图如图4-10所示，航向角为 α 。
图4-9 高程示意图
图4-10 航向示意图
1.数据概况
高精度电子地图，也被称为高分辨率地图（High-Definition Map, HD Map）或高度自动驾驶地图（Highly-Automated Driving Map, HAD Map），是面向L3及以上级别智能汽车的电子地图产品。相比于导航电子地图和辅助驾驶地图，高精度电子地图拥有更高的精度和更细的粒度，在感知、决策、规划、控制等各环节为智能汽车提供地图服务。
在高精度电子地图发展的初期，对它的应用主要集中在两个方面：①车道级别的路径规划；②高精度辅助定位。高精度电子地图最初主要是以静态的方式对现实中的车道进行模型化表达，并将路侧地理设施进行矢量化。随着研究的深入，高精度电子地图承担起了更多的功能，作为多源异构数据融合的统一时空基准，高精度电子地图正在向云端化、动态化、平台化的方向演变。
高精度电子地图的基本形态如图4-11所示。
图4-11 高精度电子地图的基本形态
2.基本参数
高精度电子地图的主要参数指标如下：
1）数据精度：10～30cm。
2）源数据：点云、图像、高精度定位。
3）主要数据内容：车道网、道路地物。
4）适用智能车级别：L3、L4。
3.主要数据内容
（1）车道网
车道网数据由图4-12所示的4个层次的数据构成，从上到下的数据是依赖关系，上层数据依赖于下层数据。
1）车道区间。车道区间，在欧洲导航地图标准（Navigation Data Standard, NDS）中定义为Lane Group，在ISO智能交通地理数据库标准（Geographic Data Files, GDF）中定义为Lane Section。
图4-12 车道网层次图
一条道路由多个连续的车道区间构成，每个车道区间由车道数保持不变的多条平行车道构成。车道区间根据道路的属性变化进行分割，是独立车道Link的最小管理单元。车道数发生变化时，必须对道路进行分割，生成新的车道区间；如果名称、种类、限速等其他属性发生变化，则应根据需求灵活处理。
车道区间的分割如图4-13所示。
图4-13 车道区间的分割
2）车道对象。车道对象是自动驾驶和高级辅助驾驶系统中实现车道横向定位并保持车辆在车道中央行驶的重要数据参照。高精度电子地图中对车道的描述主要分为形状描述和属性描述两大类。
形状描述：对车道的物理形状进行精准描绘。形状描述有图4-14所示的三种表达方式：①车道边线描绘；②车道中心线描绘；③车道范围描绘。其中前两种表达方式在导航领域较为常用，对车道范围的描绘主要用于智能交通领域。
图4-14 车道形状的描述
属性描述：对车道的属性进行表达，包括车道编号、车道类型、曲率坡度等构造参数以及与道路地物的关联关系。
3）车道拓扑网。车道拓扑网与道路拓扑网一致，是由Link和Node构成的，主要描述车道间的连通关系，常用于车道级别的路径计算。
车道拓扑网的生成依赖于车道区间的分割规则，车道区间的打断处产生节点（Node），从而将一条连续的车道根据属性变化分割成若干条序列（Link）。车道Link在形状上表现为一条车道的中心线，在路口无车道处，使用虚拟连接线保证车道拓扑网的连通。
车道拓扑网的表现形式如图4-15所示。
图4-15 车道拓扑网的表现形式
4）车道级规制数据。车道级规制数据主要包括车道自身的限制和车道间移动的限制。
车道自身的限制包括：
①条件限制：限高、限重、限速、限宽、限轴承等限制要求。
②车种限制：如公交专用道、快速公交专用道。
③方向限制：常用于路口不允许特定方向通行。
车道间移动的限制包括：
①禁止变道：禁止同向平行车道间的左右移动。
②禁止借道超车：禁止向对向道路借道超车。
（2）道路地物
道路地物是指路侧和路面存在的具有固定位置和形状的地理对象，可以是路面上印刷形成的道路标线或路面以及路侧存在物理性状的交通设施。道路地物主要用于辅助自动驾驶以及高级辅助驾驶车辆进行高精度定位，其中部分沿道路走向连续的链状安全设施数据可以用于紧急情况下的辅助决策。
1）路面印刷标线。国家标准GB 5768—2009《道路交通标志和标线》中规定，印刷在路面的指示标线包含禁止标线、指示标线和警告标线，常见的有车道标线、停止线、导流线、人行横道线、紧急停车线、指示箭头、停车位标线等。
2）物理交通设施。物理交通设施是指设置在路侧或路面用于交通指引或安全防护的设施装备。根据其空间特点以及对道路交通的影响可分为以下5类：
①路侧链状设施：如护栏、路缘石、沟渠、隔音屏等。
②路侧离散装置：如杆、指示牌、信号灯等。
③高起跨越结构：如龙门架、隧道顶、天桥、收费站顶等。
④路面横跨：如减速带。
⑤路面纵向分流：特定区域分流使用，如收费岛、收费岗亭以及闸机。
3）大型道路设施。大型道路设施指路网范围外，车辆可通行的大型区域，如服务区、停车场等。
1.数据概况
动态高精度地图不同于传统的导航电子地图或者高精度电子地图，它采用以数据作为交付的方式提供给客户进行使用。动态高精度地图在高精度电子地图的基础上结合云计算、大数据等技术为用户提供高精度的地图与交通信息服务，同时通过终端用户的众包数据实现云端高精度地图数据的实时更新。
目前动态高精度地图仍在研究阶段，国内尚无统一的认识与标准，日本已研发出了平台原型。该平台可以通过云端发布高精度电子地图数据与车道级交通信息。日本高精度地图数据平台架构如图4-16所示。
日本的动态高精度地图原型如图4-17所示。
图4-16 日本高精度地图数据平台架构
图4-17 日本的动态高精度地图原型
2.基本参数
动态高精度地图的主要参数指标如下：
1）数据精度：10～30cm。
2）源数据：点云、图像、高精度定位、终端轨迹。
3）主要数据内容：车道网、道路地物、交通事件、实时传感器数据。
4）适用智能车级别：L5。
3.主要数据内容
（1）数据框架
动态高精度地图数据内容根据更新频率可分为四层：静态层、准静态层、准动态层、动态层。其中动态层位置数据在整个动态高精度地图框架下，但仅应用于ITS或V2X设备中，数据不会接入云端地图中心。
关于每层数据的内容以及更新频率仍在研讨之中。在现阶段，动态高精度地图数据分层如图4-18所示。
图4-18 动态高精度地图数据分层
（2）数据分层原则
目前关于动态数据分层以及分层数据中包含的数据内容尚无统一的标准，ISO正在针对动态数据的层次与内容进行相关的定义。基于当前的研究状态，对每层数据的相关定义如下：
1）静态层：高精度电子地图，更新频率以月或周为单位。
2）准静态层：点状地物以及部分道路属性（管制、禁行等），更新频率以小时为单位。
3）准动态层：交通事件（拥堵、事故等），更新频率以分钟为单位。
4）动态层：交通参与者实时位置，更新频率以秒为单位。
1.数据概况
通过车辆搭载的传感器提供的数据，进行数据聚合、抽稀、压缩，基于特征定位数据格式，建设特征地图库，为车辆提供辅助定位；研究基于特征地图的动态信息更新技术，实现高精度特征地图的动态更新。基于毫米波雷达的道路特征数据如图4-19所示。
2.数据分层原则
根据高精度特征地图应用功能，可分为以下几层：
1）定位层：自动驾驶车辆通过使用定位层确定其在车道上的位置，并通过定位层的反馈信息将周围传感器接收到的物体信息进行比较。以这种方式，车辆就能确认其与物体的相对位置。
2）规划层：用来计算自动驾驶过程中的各种操作（轨迹规划），包含道路路线、交通指示、最高车速、弯路和坡度等信息。例如，自动驾驶车辆可使用规划层确定何时应该变道。
图4-19 基于毫米波雷达的道路特征数据
3）动态层：实时变化的交通信息，如交通堵塞、施工作业和路障，或者空余停车位等都保存在动态层中。
3.服务框架
构建高精度特征地图，可为智能网联汽车提供辅助定位。在城市峡谷、树荫遮挡、高架立交、隧道等卫星信号不可靠或者完全被遮挡的情况下，智能网联车辆系统中的车载终端无法通过卫星信号获取准确的位置信息，导致智能网联车辆系统中基于位置的安全驾驶方案不能适用于上述场景。而高精度特征地图服务将会解决上述场景下的车辆位置辅助定位问题，在恶劣天气、偏僻地区等情况下都能可靠稳定地定位。
通过车端搭载的数据收集引擎，将道路特征和车道几何特征数据上传到云平台端。云平台端在经过数据脱敏后生成及更新高精度特征地图，当车辆发送定位请求后将高精度特征地图下发到车端，对车辆提供辅助定位，同时对高精度特征地图进行更新。高精度特征地图服务框架如图4-20所示。
图4-20 高精度特征地图服务框架