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车联网的另类打开方式：丰田众筹画地图

1556 大图 12

: 张璇 2015-12-25 00:00:00 来源：爱卡汽车 发布于: 北京

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[XCAR 科技原创]

无人驾驶技术是汽车业当前最火爆的前沿技术。谷歌、苹果等科技公司的加入，极大地推动了无人驾驶技术的发展，也让该技术受到了空前的关注。

无人驾驶技术有3个技术难点，信息的采集、信息的处理，以及定位导航。信息的采集指路况、信号灯、指示牌等一系列与驾驶相关信息的采集，主要靠的是各种雷达和摄像头，目前要做的是进一步提高这些传感器的精度和恶劣天气下的识别率。信息的处理指对采集到的各种信息加以处理，并给车辆发送出正确的驾驶指令，这一部分考验的是算法和逻辑，目前各个无人驾驶研究机构都在大规模测试，积累续航里程，以开发出最佳的解决方案。定位导航就是让无人驾驶汽车明白自己在哪，将往哪去，这一部分对地图的精确程度提出了很高的要求。

一般来说，地图是需要和GPS等定位系统配合使用的。但实际上如果地图的精度够高，利用地形匹配功能，地图本身就能实现定位功能。

地形匹配功能其实并不新鲜，大名鼎鼎的战斧式巡航导弹就具备这一功能，利用导弹上的摄像头采集地形图片，并与数据库里的地形图片加以对比，就能知道比较精确的位置了。在战斧式巡航导弹问世三十多年后，由于无人驾驶技术对定位有着极高的要求，地形匹配技术开始在民用领域开花结果。

地形匹配功能可以实现比GPS定位更高的精度，比如车载摄像头拍到了车辆正前方是一家711便利店，那么系统就可以在高精度地图上找到这家便利店，将地图上的信息与照片加以对比，从而确定车载摄像头与便利店的相对角度和距离，然后就能在地图上将车定位出来，就是这辆车的绝对位置。

但是地形匹配功能是离不开GPS定位的。世界上有成千上万家711便利店，如果要在数据库里一一调取，然后去与照片匹配的话，估计系统早就宕机N次了。正确的做法是先由GPS定位到10米级、1米级的精度，然后在从这一小块地方的地图数据库里调取数据做匹配，进而将定位的精度进一步提升至0.1米甚至0.01米的级别。在这个过程中，如果数据库里的地图信息本身就不精确，那么匹配之后的定位精确程度也就无从谈起了，这就再次对地图的精确性提出了要求。

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