新書推薦 | 《人-車-路-圖高精地圖模型與組織》：自動駕駛的數字基座

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當自動駕駛從實驗室走向真實道路，從L2輔助駕駛向L4全場景自動駕駛穩步邁進，一個共識逐漸明晰：高精地圖絕非傳統導航地圖的“高精度升級”，而是串聯“人-車-路”全域協同的核心數字基座。它既承載著靜態道路特征的精準還原，也支撐著動態交通信息的實時傳遞，更服務于自動駕駛系統的決策推理與安全冗余，成為破解復雜路況下“感知-決策-控制”難題的關鍵支點。

為什么需要“人-車-路-圖”一體化模型？

傳統高精地圖多聚焦于靜態車道級表達，而自動駕駛在真實路況中面臨的是動態、多主體協同的復雜系統。《人-車-路-圖高精地圖模型與組織》一書創新性提出“人-車-路-圖高精地圖模型”，將車輛動態信息、道路實時狀態、用戶行為與靜態地圖深度融合，構建四層一體化架構。

靜態數據層：道路網、車道網、交通設施等高精度數據，為自動駕駛提供厘米級環境認知基礎。

道路實時信息層：交通限制信息、流量信息等動態數據，確保地圖的現勢性。

車輛動態信息層：實時車輛狀態與傳感器數據，實現車與圖的動態交互。

用戶模型層：個性化駕駛策略，滿足不同場景需求。

這一模型首次系統性地將中國道路特征納入高精地圖體系，有效地解決了國際模型（如NDS、OpenDRIVE）在中國特色道路場景下的適配問題，實現了"動靜態數據強/弱關聯"機制的重大突破，實現了從“數據載體”向“決策引擎”的范式升級，為車路云協同的智能網聯方案提供了核心支撐。

創新一：構建“人-車-路-圖”高精地圖模型

構建兼顧中國道路特征和道路元素（路）進行邏輯組織的高精地圖模型，依據中國交通規則構建拓撲規則，區分以道路全局為主的宏觀實時信息（路）和以車輛及周邊局部行車環境為主的中微觀動態信息（車），構建更完備的用戶（人、車）模型數據集，力圖服務于更安全、更舒適的自動駕駛。“人-車-路-圖”高精地圖作為信息集成匯總平臺，充當自動駕駛大腦的角色，能夠直接參與車輛控制。高精地圖平臺可實現多類型數據存儲與查詢、信息更新與跨層索引，支持高精地圖知識圖譜構建和車路云多主體數據交互，指導交通事件驅動的導航決策，實時調整局部路徑規劃和駕駛行為。

創新二：設計動靜態信息強/弱關聯方法

針對自動駕駛應用需求和高精地圖的結構特點，提出了高精地圖動靜態數據的三個關聯原則，即應用導向、數據存儲關系基礎和數據更新便捷性。基于關聯原則，根據不同類型的數據特征、關系數據理論和屬性屬地更新機制，設計了強關聯和弱關聯兩種不同的高精地圖數據關聯方法。強關聯方法即從車輛動態信息層和道路實時信息層獲取到動態數據后，將其作為與之關聯的靜態數據的一個動態屬性進行存儲，來建立動靜態數據之間的關聯關系。弱關聯方法即在靜態數據結構中存儲指向與之關聯的動態數據的指針，便于自動駕駛系統對相關的動靜態數據進行聯合調用。

創新三：提出高精地圖的數據交互方法

以高精地圖為數據載體，基于交互主體形成車云、車車、云車三種交互模式。針對不同交互模式，明確其交互的具體內容以及數據流向，定義高精地圖數據交互的具體格式，并基于Protocol Buffer協議進行數據交互接口設計，形成高精地圖的數據交互協議。協議中的每個消息對象都包含消息頭（Header）和消息體（Body）兩部分。鑒于數據變化頻率的顯著差異會直接影響接口文件調用的頻次，將數據分為靜態數據包和動態數據包，并據此設計了靜態消息頭（StaticDataHeader）和動態消息頭（DynamicHeader）。靜態消息頭既包含了靜態數據特有的信息，如數據版本號、數據范圍、生成時間等，又融合了動態消息頭的一些關鍵內容，如發送者標識、接收者標識和時間戳等。

《人-車-路-圖高精地圖模型與組織》科學出版社

作者：應申、蔣躍文、李必軍 等

ISBN: 978-7-03-083323-5

本書內容涵蓋基礎理論與關鍵技術，既可作為地圖學、地理信息系統、測繪、人工智能、智能交通等領域的教學參考，也為行業從業者提供前沿技術解決方案。

《高精地圖知識圖譜》

尹章才 應申 翟亮 郭圓 著

科學出版社 2025年6月

ISBN: 978-7-03-082406-6

內容簡介

自動駕駛技術可以視為一種基于人工智能實現的類人駕駛系統，它依賴于環境感知和規劃決策控制兩大核心能力。高精地圖與知識圖譜分別在信息層和知識層為上層的自動駕駛智能提供關鍵支持。本書全面介紹高精地圖知識圖譜的建模方法，內容分為三個部分：第一部分詳細解釋高精地圖和知識圖譜的基本概念；第二部分深入探討如何構建高精地圖及其包含的實時圖層和動態圖層的知識圖譜；第三部分則進一步探索高精地圖與知識圖譜之間的協同作用及動態交互機制。通過這三個部分的闡述，本書旨在為讀者提供一個全面理解高精地圖知識圖譜的方法論框架，以及如何將其應用于提升自動駕駛系統的智能化水平。這不僅是對技術原理的剖析，也是對未來出行解決方案的一種深度思考與探索。

本書可供高等院校地理、測繪、地質、城市規劃、環境等專業的本科生和研究生閱讀，也可供相關專業的科技工作者參考。

本文摘自科學出版社2025年11月出版《人-車-路-圖高精地圖模型與組織》一書，內容有刪節。標題為編者所加。

本文編輯：孫寓明 sunyuming@mail.sciencep.com

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