国际资讯｜未来自动驾驶的地理空间需求
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原文作者：Mark Cracknell
翻译：李梦瑶
校对：张向蕊、朱浩然
转载需经【慧天地】许可
地理空间数据是什么?
当我们在连通和自主移动(CAM)的背景下考虑地理空间数据时，我们会被激光扫描数据构成的3D点云图像或包含完全自动驾驶车辆的高分辨率虚拟世界所吸引。这都是使用地理空间数据的真实场景，但其应用范围远不止这些。
地理空间数据是互联和自动驾驶车辆安全运行的基本保障，因此用到的所有数据都与地理空间元素紧密相连。
简而言之，地理空间数据利用绝对或相对位置描述了元素所处的环境。此外，它用于在一定空间范围或地理范围内定位这些元素。它同样适用于车辆本身，因为环境和基础设施是和这些车辆相连接的。
为什么地理空间数据对CAM技术很重要?
地理空间数据对于CAM技术至关重要，因为它为数据共享提供了基础。CAM基于人员、货物和车辆的流动。共享数据的需求取决于对数据含义的理解，以及是否拥有一个通用参考点或一组标准。
几乎所有在车辆、基础设施和系统之间共享的数据都需要参考相对或绝对定位，这样对用户来说才具有语境和含义。设想一下，一辆车驶近一组红绿灯。如果它正向前行驶，灯光会告诉车辆停下来；但如果它正在左转(一个左指示箭头)，则不会提醒。车辆如何知道应该进入哪个车道，该在哪里停车？某些情况下，仅仅依靠交通讯号灯或车道标记可能是不够的。在这个场景中，共享数据必须被两个系统读取，并使用某种形式的地理空间参照。这是SPATMAP(信号相位和时序图)等技术的关键，这些技术支持着交通运输的顺畅流动。
我们不是已经有了卫星导航等高质量的地图和制图服务吗？我们还需要什么?
像卫星导航这样的制图数据供应方已经在提供高质量的地图了，其适用于特定用途。然而，这一用途还取决于人类驾驶员。驾驶员获取并处理这些信息，利用毕生的情景理解能力来解读这些数据与驾驶任务之间的关系。地图数据并不是确保安全驾驶的唯一手段。我们通常会依靠眼睛、耳朵、经验，以及许多其他因素。当自动驾驶车辆使用这些数据时，对信息分辨率的要求要高得多。在传感器和感知系统发展推进之前，它们需要更高分辨率的地理空间数据的支持，其将提供额外的信息来帮助完成自动驾驶任务。
自动驾驶汽车需要靠地理空间数据来实现行驶吗?
自动驾驶系统(ADS)的开发人员面对如何处理制图和地理空间数据的任务时，有两种处理方法。
第一种是在内部创建这种映射信息。在这种方法中，ADS开发人员将“虚拟驾驶”这个路线，扫描并绘制环境，然后根据ADS堆栈的具体需求进行处理。使用获取到的的数据映射出环境状况，继而沿路线自动驾驶，以验证传感器和实时生成的感知数据。
第二种方法是使用高质量的外部定位数据。在这种情况下，有些人对数据集可否满足可靠性和可用性的适当标准产生了额外的担心，特别是如果它是车辆核心安全的一部分时。这个方案中，更有可能的是将外部数据作为内部生成的环境数据的补充，为进一步增强车辆的基础驾驶能力提供环境。
政府的地理空间数据有多重要?
对公共和私营部门数据集的需求是至关重要的。每个部门都有其最适于提供的数据集，例如公共部门相关组织可以提供交通管理数据。
这一举措的关键是，部门之间必须就如何互补和共享数据集进行明确的商讨。双方要清楚地认识到允许数据共享的价值，这一点是至关重要的。这当然也需要一个通用的数据标准，最近Zenzic公司发布的关于地理空间数据需求的报告就是一个理想的开端。
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