2020雲栖大會于9月17日-18日線上上舉行，阿裡巴巴高德地圖攜手合作夥伴精心組織了“智慧出行”專場，為大家分享高德地圖在打造基于DT+AI和全面上雲架構下的新一代出行生活服務平台過程中的思考和實踐，并重點分享了「高精地圖、高精算法、智能時空預測模型、自動駕駛、AR導航、車道級技術」等話題。
「高德技術」把講師分享的主要内容整理成文并陸續釋出出來，本文為第2篇。
阿裡巴巴進階地圖技術專家王前衛分享的話題是《AR&車道級導航技術演進與實踐》。他為大家介紹了這些領域的核心技術、階段成果及未來方向。
王前衛主要分享了三部分的内容：
- 技術背景
- 目前進展
- 核心技術
以往，高德通過全球衛星定位系統和數字化的電子地圖為使用者提供了一款道路級的導航服務，幫助使用者友善快捷的到達目的地。現在通過引入更能了解環境，感覺環境的視覺感覺系統，以及通過引入更貼近現實，更精細的車道級資料，為使用者精心打造了一款基于實景的車道級導航産品。它能為使用者帶來一種全新的導航體驗，做到所見即所得。
這款産品包含哪些功能呢？AR導航通過視訊增強技術實作了引導資訊與現實世界更完美的貼合，為使用者提供簡單易懂的方向性指引。這樣使用者再也不會因為走到複雜路口而走錯路；在距離路口較近，且使用者行駛在非正确的車道上時，高德AR導航也能進行及時準确的變道提醒；在路口等紅綠燈的時候，幫助使用者實時觀察周邊環境，及時提醒使用者，紅燈已變綠燈，或者前車已經啟動。AR導航功能一經上線就獲得了使用者的好評。
核心技術揭秘
高德AR導航需要具備三方面的能力：
- 對周邊環境實時的感覺能力
- 車道級的高精定位能力
- 道路資料的精細化表達能力
環境實時感覺
在環境感覺上，高德AR導航選擇了成本較低但目前使用廣泛的視覺技術，通過深度學習算法來感覺周圍的環境。其中最大的挑戰在于如何設計一款輕量化的深度學習模型，既能在低算力的裝置上實時運作，同時能保證較高識别精度。高德主要在三個方面進行了優化：
第一，在資料上，高德采用了海量多源大資料的融合和提取來保證訓練樣本的多樣性和覆寫度；第二，在算法上，主要通過優化網絡模型，特征共享等方法來保證算法的準确度；第三，在性能上，通過知識蒸餾，模型的量化算法，多任務的跟蹤等方法來保證在低算力上能流暢運作。
高精定位
GPS定位精度不足，信号幹擾大，特别是在遇到城市森林或者是天氣不好的時候，會産生信号漂移、精度無法保證。目前精度不足已經成為大多數導航産品使用者體驗提升的瓶頸。基于此，高德提出了一種基于雲端一體化視覺定位技術，基于端上圖像，結合雲端視圖大資料，通過神經網絡回歸出裝置絕對位姿。與此同時，通過端上識别車道線、道路邊沿等辨別，進行相對定位。最終結合時空一緻性，進行雲和端的融合，大幅提升了定位精度，将定位誤差提升了一個數量級。
在沒有網絡的時候，如何使用高精度定位呢？基于成本較低的GPS、慣導和視覺傳感器，高德設計研發了多源緊耦合SLAM（MT-SLAM）技術，通過算法的深度融合實作低成本高精度的位置姿态估計，為高精地圖衆包采集、車道級AR導航等業務提供很好的能力支撐。其相對位置精度30cm占比在82%以上。
位置姿态的提升，主要是根據GNSS不同資訊的精度特性，采用分層緊耦合的融合架構，對資訊充分利用，同時考慮運動限制，在減少優化次元的同時也提高精度；根據實際場景的精度特點，縮減内層優化對象，來提升優化效率；根據協方差應用場景，采用增量遞歸的方式提升協方差恢複效率。
在實際的使用者場景中，定位遇到的環境是比較複雜的，在實作方式上，有的是基于手機RTK技術，有的是基于視覺傳感技術。在不同場景下，有的需要标準精度定位，也有的需要高精度的定位能力。
如何降低成本，提升效率，以成本最小化的方式來實作一體化定位技術應用和落地呢。高德設計了一套高精/高标一體化融合定位系統。基于成熟的差分衛星定位或環境語義資訊，建構輕量化的高精定位能力，并且和标精的導航定位結合形成一體化的融合定位引擎，滿足自動駕駛、車道級導航等不同業務的需要。
一體化定位引擎，已具備完整的道路級标精、車道級高精定位能力，高精、标精定位結果獨立輸出又互相關聯，為導航和自動駕駛關聯提供便利，確定在全場景下的定位結果輸出，保證定位連續性。
道路資料的精細化表達
現在有了車道級高精的定位，也有了對周邊環境的實時感覺，最後還需要考慮的是如何把标準精度資料表達得更加精細，如何通過建立道路模型，使引導資訊的表達更加貼近現實場景。
大家首先能想到的是通過高精資料。高精資料的厘米級精度，确實能更真實的反映真實世界。然而，為了追求低成本，高覆寫，高德選擇了利用标準資料精度，加上道路屬性資訊，通過算法來建構高精道路資料模型。
高德主要通過兩個方面來進行模型建構，一是道路的模型，主要是利用SD的形點資料，結合道路的車道屬性資訊，通過對路口的切分、模組化、還原等算法來建立道路的三維模型。二是實景中的引導資訊展示，主要利用規劃路徑資訊和引導資訊，結合實時的道路圖像特征提取資訊，再加融合的高精定位，在不同的場景下來分别建構對應的引導線模型。
目前高德的這套模型建構算法，已在實際項目中落地。其車道級三維模型已經能夠很好的反映真實世界，更加逼近現實世界；其AR導航的訓示引導的鋪路線和引導線，在絕大多數場景已經做了和實景道路的貼合。