高精度地图

高精度地图包含许多辅助驾驶的信息，特别是道路的精确三维表达，还有许多语义信息，其最重要的特征是厘米级的高精度。

高精地图与定位、感知的关系：

1. 无人车获取的传感器信息与高精地图进行匹配可以进行精确定位；
2. 传感器的感知范围有限，也无法感知障碍物后面的环境，地图先验信息可以辅助感知，同时也可以缩小检测范围，提高检测感知的速率和精确度；
3. 高精地图可以辅助寻找可行区域，辅助规划算法选择路径，通过感知环境来辅助行驶道路的选择

Apollo高精度地图

包括道路信息，交叉路信息，红绿灯信息和车道规则等帮助导航的元素，为了保证数据的兼容，Appolo采用改进版的openDRIVE格式-Appolo-openDRIVE的格式来保存地图。地图构建的90%过程都是自动完成的，构建过程为：原始数据采集—>数据处理—>目标检测—>手动验证—>地图发布。

数据采集：Apollo有300多辆采集车在道路采集数据，可以更新变化的环境，采集车如下图所示：

数据处理：对采集到的原始数据进行整理，分类，清洗以获得没有任何语义信息和注释的初始地图模板。

检测：利用人工智能对初始地图进行检测分类。

手动验证：检测自动标注的错误。

地图发布：发布高精度地图，自上向下的定位地图和三维点云地图。

构建和更新地图的过程中Apollo使用了众包，这意味着向公众公布数据采集工具，使得任何人都可以参与地图的创建。