怎么做一张无人驾驶汽车能看懂的地图？

读懂地图是无人驾驶汽车的基础，而高精度和实时更新是其中的关键。因而，仅仅用卫星和航拍影像这些传统地图的绘制方式，还远远不够。

目前，诺基亚前途最为光明的 HERE 地图部门和谷歌的无人驾驶汽车项目都展开了高精度地图的绘制。HERE 地图测绘的距离更长，谷歌的地图和街景服务则已占据江湖霸主地位很多年。两个企业的做法却是“英雄所见略同”——用载有激光雷达的汽车创造道路的 3D 模型。

HERE 地图的车队有新旧两代各 200 辆数据采集车队，装配有 GPS，照相机，激光雷达和激光测距仪。传感器都会安装在汽车的顶部，而电池组和用户 Linux 箱子都小到前座乘客能够伸直腿。

在平板上按下几个按钮，无人车就启动了，同时开始工作的还有一系列传感器和照相机。苏打罐头大小的雷达系统会旋转发射 32 条激光来分析反射回来的光线，每秒收集 70 万点信息。一个内部传感器则会根据车辆的坡度、滚动和偏航来校准车辆所在的位置，来创造一个道路的 3D 模型。照相机的实景拍摄则能补救涂有反光层的道路标示和街道信号造成的误差。

激光设备最高可以探测到路面 10-15 层高的地方，在路面的高度，分辨率精确到厘米。这些车队采集的数据会传送回距离加州大学伯克利分校两条街的一幢楼内进行分析。

这个项目由 HERE “reality capture” 的领导 Ristevki 设计，这个部门之前曾主持了和现实等大的地图项目。

另外，Lumia 920，Surface Pro，Velodyne LIDAR， NovAtel GPS 和 Jetta TDI 货车都是 HERE 数据采集的工具。以卡车公司的车队为例，它们每月能收集一千亿个道路和高速公路的交通方位和速度的“探索信息”。

谷歌的无人驾驶汽车项目同样需要依靠虚拟道路地图。车顶上的激光测距仪、摄像头和 GPS 功能和 HERE 地图的车队相同，在绘制 3D 地图的同时，还能实时更新传统的地图。如果要物尽其用的话，谷歌把它们改造成自动街景车，也是毫无问题的。

问题是谷歌的行动速度略慢，截止到今年中旬，谷歌仅仅绘制了总部所在的山景城的虚拟道路。这 2000 英里的道路地图，仅占美国道路网络的 1/200。

相比之下，HERE 地图车队已经行驶了超过 200 万公里，跨越六大洲 30 个国家，共历时 15 个月。

无人驾驶汽车虽然也有实时传感器，但有一份地图帮忙，不能不说是如虎添翼。

谷歌合伙创办人 Sergey Brin 对无人驾驶汽车的前景十分乐观，预测无人驾驶汽车 2017 年就将开上大路。持审慎态度的则认为无人车至少到 21 世纪 20 年代才会真正成为一种交通方式，甚至永远不会。