李德仁，洪 勇，王 密，唐爐亮，陳 亮

1. 武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室，湖北 武漢 430079； 2. 地球空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北 武漢 430079

智能汽車產(chǎn)業(yè)不僅包含傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)的智能化升級，還涉及通信系統(tǒng)、路側(cè)設(shè)施等一系列關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)，智能化與網(wǎng)聯(lián)化是汽車產(chǎn)業(yè)大勢所趨，單車智能+車路協(xié)同的網(wǎng)聯(lián)協(xié)同發(fā)展路徑逐漸成為行業(yè)共識，必將帶來新的產(chǎn)品與生態(tài)模式，具備廣闊的市場前景。

與常規(guī)汽車相比，智能(網(wǎng)聯(lián))汽車具備兩大重要特征，一是多技術(shù)交叉、跨產(chǎn)業(yè)融合，智能(網(wǎng)聯(lián))汽車是機電與信息一體化產(chǎn)品，需要汽車、交通設(shè)施、信息通信基礎(chǔ)設(shè)施與資源平臺信息的融合感知，對地球空間信息技術(shù)提出了從空間二維到時空多維、從靜態(tài)過去時向動態(tài)現(xiàn)在時、從抽象簡略的符號化表達到精細豐富的實景三維重現(xiàn)等新需求，在智能網(wǎng)聯(lián)汽車的云控平臺上形成物理交通系統(tǒng)的實時數(shù)字映射，進而進行分層融合決策[1]，實現(xiàn)車輛行駛與交通信號的實時調(diào)節(jié)，以優(yōu)化車輛與交通運行的安全、效率等性能，地理信息平臺技術(shù)要適應(yīng)云控平臺高并發(fā)、低延遲、全域交通、全要素高精實時數(shù)字映射的需求；二是智能(網(wǎng)聯(lián))汽車具有本地屬性，汽車在行駛過程中需要通信、地圖、數(shù)據(jù)平臺等社會屬性的支撐和安全管理[2]，區(qū)域?qū)傩耘c社會屬性增加，對測繪遙感技術(shù)及其數(shù)據(jù)服務(wù)提出了高精度(high accuracy)、高豐富度(high richness)、高動態(tài)性(high dynamic)、高可靠性(high reliability)、高安全性(high security)的挑戰(zhàn)。

測繪遙感學科在中華人民共和國成立后經(jīng)過70年的發(fā)展，已形成門類齊全、軍民融合發(fā)展、經(jīng)濟社會影響較大的學科，近年來在數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化、實時化、社會化、大眾化發(fā)展的大方向上均取得了飛速的發(fā)展[3]。面向智能網(wǎng)聯(lián)汽車帶來的深刻產(chǎn)業(yè)變革，測繪遙感人要抓住發(fā)展機遇，將其作為測繪地理信息科技的新戰(zhàn)場，為我國智能汽車、智慧交通、安全出行及新型智慧城市的發(fā)展建設(shè)提供技術(shù)保障。

1 自動駕駛與測繪遙感發(fā)展歷程回顧

1.1 自動駕駛汽車發(fā)展歷程

汽車從遙控駕駛發(fā)展到電動化和自動化，進而朝向智能化和網(wǎng)聯(lián)化的發(fā)展方向演進。1950—1990年是無人自動駕駛技術(shù)的第1個發(fā)展階段，得益于無線電及通信技術(shù)的快速發(fā)展，美國無線電公司于1958年實現(xiàn)首個無人自動駕駛技術(shù)驗證。

1990—2014年是無人駕駛技術(shù)的第2個發(fā)展階段，GNSS及SLAM技術(shù)是關(guān)鍵驅(qū)動因素。2007年在美國國防部先進研究項目局(DARPA)Grand Challenge計劃的牽引下，卡內(nèi)基梅隆大學以22.53 km/h的平均時速完成了全長96 km復(fù)雜賽道的自動駕駛。國家自然科學基金委員會在2009年舉辦了首屆“中國智能車未來挑戰(zhàn)”。2011年，國防科技大學團隊從長沙至武漢，完成了177 km高速公路場景下的無人駕駛，標志著國內(nèi)無人駕駛技術(shù)逐漸成熟。然而慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、激光雷達等導(dǎo)航與環(huán)境感知傳感器價格較為昂貴，限制了無人駕駛技術(shù)在民用領(lǐng)域的大規(guī)模使用。

2014年至今，由于人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，伴隨著汽車電子電氣架構(gòu)的演變以及“軟件定義汽車”理念的興起，新型感知與控制傳感器不斷涌現(xiàn)，器件成本大幅快速降低，無人自動駕駛正歷經(jīng)第3次浪潮，L3、L4等級的自動駕駛已開展商業(yè)化應(yīng)用。同時，隨著5G等新一代寬帶移動互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展，以及車端、路側(cè)邊緣端算力的提升，智能駕駛技術(shù)已從單車智能向車路協(xié)同方向發(fā)展。

1.2 測繪遙感技術(shù)發(fā)展回顧

與自動駕駛技術(shù)發(fā)展歷程相似，測繪遙感技術(shù)也經(jīng)歷了數(shù)字化與網(wǎng)絡(luò)化、智能化與自動化的發(fā)展階段，目前正向?qū)崟r化與大眾化的方向發(fā)展。

數(shù)字化與網(wǎng)絡(luò)化時代，大地測量、工程測量向全球?qū)Ш蕉ㄎ患夹g(shù)和衛(wèi)星重力測量發(fā)展，攝影測量向空天地海遙感發(fā)展，地圖學與地理信息工程學融合，進而形成了3S(GNSS、RS、GIS)集成技術(shù)。同時，測繪遙感與電子信息、航空航天、資源環(huán)境、農(nóng)林水利、城市科學、大氣海洋、地球科學與信息技術(shù)等外部多種學科交叉組成了當今地球空間信息學[3-4]。

測繪遙感智能化與自動化時代，對地觀測逐漸走向了天空地一體化的新時代，衛(wèi)星星座、編隊飛行、組合觀測向智能化方向發(fā)展，高軌凝視監(jiān)測成為技術(shù)焦點；高空間分辨率、高光譜分辨率、高輻射分辨率和高時間分辨率已經(jīng)成為遙感系統(tǒng)發(fā)展的主要方向[5]。全球無地面控制高精度處理系統(tǒng)、空地遙感系統(tǒng)自主高精度定位定姿、天空地遙感信息實時智能服務(wù)等一大批遙感集成處理軟件、核心裝備與智能服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)成果得到運用。

當前，人類已進入萬物互聯(lián)的時代，“空天地網(wǎng)”各類時空數(shù)據(jù)具有“5V”特點[6]，即體量大、速度快、模態(tài)多樣、真?zhèn)坞y辨，但是價值巨大，對測繪遙感提出了實時、眾源、泛在的挑戰(zhàn)[6-7]。因此，測繪遙感專業(yè)必須有更大的原始和集成創(chuàng)新，要把孤立的通導(dǎo)遙(通信、導(dǎo)航、遙感)做成系統(tǒng)聯(lián)通的天空地互聯(lián)網(wǎng)，滿足天地網(wǎng)絡(luò)的融合與一體化的協(xié)同傳輸，把位置、導(dǎo)航、遙感信息綜合智能服務(wù)覆蓋到互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)終端，做到“快、準、靈”[8]，如圖1所示。

圖1 空天信息實時智能服務(wù)存在的問題[8]Fig.1 Problems in real time intelligent service of aerospace information

2 智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)及技術(shù)進展

2.1 環(huán)境感知與計算決策車輛關(guān)鍵技術(shù)

智能汽車關(guān)鍵技術(shù)方面，環(huán)境感知傳感器、車載計算平臺作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車的“眼睛和大腦”，是目前國產(chǎn)核心關(guān)鍵器件技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)化的熱點。國產(chǎn)激光雷達性能指標與國際同類產(chǎn)品相當，國產(chǎn)毫米波雷達已有可支持多芯片級聯(lián)的產(chǎn)品，并在集成度、雷達波束寬度、探測精度等方面具有一定優(yōu)勢。國產(chǎn)LTE-V2X通信芯片及模組已實現(xiàn)小規(guī)模量產(chǎn)，多種支持LTE-V2X的車載終端和路側(cè)單元(RSU)產(chǎn)品已得到應(yīng)用[9]。

作為高等級智能網(wǎng)聯(lián)汽車核心，車載計算平臺重要性愈發(fā)凸顯，計算架構(gòu)正在由分布式向集中式持續(xù)演進，國內(nèi)多家企業(yè)紛紛布局并取得重要進展。2019年9月，基于征程2.0芯片的Matrix自動駕駛計算平臺已經(jīng)研制成功[10]，該平臺結(jié)合深度學習感知技術(shù)，具備強大的視覺感知計算能力。國產(chǎn)鯤鵬CPU芯片、異騰Al芯片、圖像處理芯片等也分別亮相市場，搭載創(chuàng)新研發(fā)的操作系統(tǒng)，最高可提供352TOPS的算力，ROS內(nèi)部節(jié)點通信時延小于1 ms，滿足L4級及以上的自動駕駛需求[11]。

2.2 高精地圖關(guān)鍵技術(shù)

高精地圖是實現(xiàn)自動駕駛的必要條件。與傳統(tǒng)二維導(dǎo)航電子地圖相比，高精地圖不但精度更高、圖層數(shù)量更多，而且內(nèi)容要求更加精細，還具有來自車端、路端、云端提供的實時、準實時動態(tài)豐富的道路信息。此外，這些信息還作為輔助駕駛和自動駕駛的輸入源之一，與車輛CAN總線提供的多源傳感器信息融合，共同服務(wù)自動駕駛車輛決策和控制。作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)鏈中的關(guān)鍵一環(huán)，高精地圖在輔助環(huán)境感知、精準定位、決策規(guī)劃等一系列過程中也具有不可替代的關(guān)鍵作用，生產(chǎn)、實時更新與存儲發(fā)布是高精地圖量產(chǎn)的3個關(guān)鍵問題。

國內(nèi)外高精地圖相關(guān)企業(yè)在高精地圖采集、制作與應(yīng)用過程中，逐步探索形成各自的模式。日本整車與地圖開發(fā)商企業(yè)聯(lián)合[12]，制定了統(tǒng)一的基礎(chǔ)靜態(tài)高精地圖數(shù)據(jù)規(guī)格，各企業(yè)再根據(jù)各自需求，進行交通、路側(cè)等實時交通信息的動態(tài)疊加，進一步提升駕駛系統(tǒng)認知性能[13]。國內(nèi)方面，《智能駕駛電子地圖數(shù)據(jù)模型與交換格式》等相關(guān)國家標準已面向社會征求意見。

移動測量車獲取高精度底圖，并結(jié)合低成本眾包采集進行增量更新與相對測量，已逐漸成為主流數(shù)據(jù)采集與更新方式[14]。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車對高精地圖還有安全性的要求，為兼顧行業(yè)發(fā)展與地理信息安全保障需求，亟須標準化的公共服務(wù)平臺進行支撐。具有本地屬性的高精動態(tài)地圖基礎(chǔ)平臺將構(gòu)建動態(tài)數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)推送、服務(wù)監(jiān)管支撐、數(shù)據(jù)合規(guī)處理4項核心能力，支撐政府監(jiān)管，滿足智能網(wǎng)聯(lián)汽車對高精動態(tài)地圖與定位的要求，并最終推進智能網(wǎng)聯(lián)汽車的產(chǎn)品研發(fā)、檢測認證、行業(yè)管理以及智慧出行等需求的生態(tài)建設(shè)[15]。

2.3 導(dǎo)航與位置服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)

高精度導(dǎo)航定位方面，北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)完成組網(wǎng)，高精度衛(wèi)星定位技術(shù)逐步自主可控，全頻一體化高精度芯片也已經(jīng)進入投產(chǎn)階段，產(chǎn)品性能與國際同類產(chǎn)品相當。導(dǎo)航位置增強服務(wù)已形成覆蓋全國的亞米級實時定位服務(wù)，大部分省份可實現(xiàn)厘米級實時定位服務(wù)。

面向城市地上、地下復(fù)雜駕駛場景，采用衛(wèi)星、慣性、UWB、里程計等多傳感器融合，進行組合導(dǎo)航的方案已成為行業(yè)標配，環(huán)境感知與組合導(dǎo)航相融合的方式得到深入探索和應(yīng)用，基于高精地圖數(shù)據(jù)驅(qū)動的多源融合感知導(dǎo)航定位方法也已具備工程應(yīng)用推廣的條件，成本成為制約高精度導(dǎo)航定位大規(guī)模推廣的制約因素，需要從國家戰(zhàn)略的角度，推動構(gòu)建智能網(wǎng)聯(lián)汽車新型產(chǎn)業(yè)鏈。

2.4 車路協(xié)同信息交互關(guān)鍵技術(shù)

目前，我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車信息物理架構(gòu)，正充分融合智能化與網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展特征，以車載計算基礎(chǔ)平臺、智能終端基礎(chǔ)平臺、云控基礎(chǔ)平臺、高精動態(tài)地圖基礎(chǔ)平臺和信息安全基礎(chǔ)平臺等5大平臺為載體[1,15]，實現(xiàn)“人-車-路-云”一體化協(xié)同的創(chuàng)新發(fā)展，自動駕駛技術(shù)從單車智能化逐步向智能化與網(wǎng)聯(lián)化相融合的方向發(fā)展[16]。

自動駕駛通過采用智能化與網(wǎng)聯(lián)化相融合的方式，可以有效彌補單車智能存在的能力盲區(qū)和感知不足，加速自動駕駛的商業(yè)應(yīng)用，進而帶動新的汽車交通系統(tǒng)形態(tài)。車聯(lián)網(wǎng)中具有大量的車載終端、道路基礎(chǔ)設(shè)施、支持V2X服務(wù)的行人等終端用戶，車路/車人互動、路況感知與協(xié)同調(diào)度，視頻或高精度地圖分發(fā)等具有多種多樣的應(yīng)用需求，由此產(chǎn)生的海量終端接入及數(shù)據(jù)傳輸、處理、存儲的需求，對網(wǎng)絡(luò)帶寬提出了更高的需求[17-18]。

5G-V2X車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展空間十分廣闊[19]，2020年7月，國際組織3GPP(the 3rd generation partner-ship project)宣布R16標準凍結(jié)[20-21]，標志著5G第1個演進版本標準完成。R16支持V2V和V2I直連通信[22]，可實現(xiàn)V2X車輛編隊、半自動駕駛、外延傳感器、遠程駕駛等車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景。同時，5G網(wǎng)絡(luò)切片架構(gòu)從技術(shù)端解決了數(shù)據(jù)控制權(quán)和保密的問題[23-25]，針對性地提出了MAO(mobile automotive operator)移動汽車運營商架構(gòu)，平衡了V2X中各方的權(quán)益訴求，真正做到了端到端的按需定制并保證隔離性。

在車路協(xié)同信息交互關(guān)鍵技術(shù)方面，通過C-V2X“新四跨”互聯(lián)互通應(yīng)用示范活動，開展地理信息合規(guī)性運用、數(shù)據(jù)傳輸加密、位置信息偏轉(zhuǎn)等先導(dǎo)示范，充分驗證了C-V2X技術(shù)可行性[9]。隨著江蘇(無錫)、天津(西青)、湖南(長沙)等國家級車聯(lián)網(wǎng)先導(dǎo)區(qū)的獲批，我國車聯(lián)網(wǎng)C-V2X也正逐步從示范驗證走向規(guī)?；逃?。

3 測繪遙感助力智能駕駛技術(shù)

人類正進入萬物互聯(lián)的時代，為適應(yīng)新的時代特點，測繪遙感科學與信息科學不斷與其他科學和技術(shù)交叉融合，提供各種方法進行時空數(shù)據(jù)采集、信息提取、網(wǎng)絡(luò)管理、知識發(fā)現(xiàn)、空間感知認知和智能位置服務(wù)，具有以下7個方面的特點，即：無所不在、多維動態(tài)、互聯(lián)網(wǎng)+智能物聯(lián)、全自動與實時化、從感知到認知、眾包與自發(fā)地理信息、面向服務(wù)[4]；形成了高精度位置與姿態(tài)測量、全球空天地一體化的非線性地球參考框架構(gòu)建技術(shù)、星基導(dǎo)航增強技術(shù)、天地一體化網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)(6G)、多源成像數(shù)據(jù)在軌處理技術(shù)、信息智能終端服務(wù)技術(shù)、時空信息資源調(diào)度與網(wǎng)絡(luò)安全、通信導(dǎo)航遙感一體多功能衛(wèi)星平臺設(shè)計與研制等一系列核心關(guān)鍵技術(shù)[5-6]，這些關(guān)鍵技術(shù)正直接或間接地支撐著智能駕駛技術(shù)的發(fā)展(圖2)。

圖2 測繪遙感與智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)交融Fig.2 Integration of mapping remote sensing and intelligent connected vehicle industry

導(dǎo)航定位技術(shù)與遙感技術(shù)是兩種主要的獲取空間信息的技術(shù)手段。導(dǎo)航定位主要解決目標點的連續(xù)定位問題，遙感主要解決面狀目標幾何和物理參數(shù)的反演，二者各有特色，優(yōu)勢互補，走向融合是這兩項技術(shù)的發(fā)展趨勢，二者的融合能夠有效地提升空間數(shù)據(jù)獲取效率，提升空間數(shù)據(jù)的可靠性[26]。

3.1 高精度導(dǎo)航定位是智能駕駛技術(shù)實現(xiàn)的關(guān)鍵

在城市復(fù)雜路況下提供室內(nèi)外無縫、高精度、高可用的導(dǎo)航定位技術(shù)手段，是智能駕駛對測繪遙感提出的需求。我國學者近幾年提出彈性PNT框架[27]和綜合PNT體系[28]，已經(jīng)引起國際同行的關(guān)注。從多源融合的角度，未來PNT體系對雷達，光學影像等遙感技術(shù)也有極大需求。筆者從天基信息實時服務(wù)系統(tǒng)的角度提出了定位、導(dǎo)航、授時、遙感、通信(PNTRC)五位一體的融合構(gòu)想，將在以下3個方面服務(wù)智能駕駛[8，19]。

3.1.1 星基導(dǎo)航增強技術(shù)

GNSS增強技術(shù)劃分為信息增強技術(shù)和信號增強技術(shù)兩種。信息增強技術(shù)是指利用地面跟蹤網(wǎng)數(shù)據(jù)解算GNSS信號的誤差改正數(shù)和完好性信息，再通過地基互聯(lián)網(wǎng)或者衛(wèi)星通信信道播發(fā)給用戶，用戶利用接收到的GNSS的改正數(shù)修正本機接收的GNSS信號誤差，從而提高定位精度和完好性。美國的WASS和中國的千尋網(wǎng)絡(luò)都已能夠為用戶提供實時或準實時的分米、厘米級定位服務(wù)，但是對于GNSS信號不佳的應(yīng)用場景，信息增強也無能為力[26]。

信號增強技術(shù)是指增強測距信號發(fā)射功率，GNSS信號增強的核心是提高GNSS信號的可用性。2018年，武漢大學發(fā)射的珞珈一號科學實驗衛(wèi)星是探索通信、導(dǎo)航、遙感一體化技術(shù)的一次成功的嘗試。該衛(wèi)星開展了首次低軌衛(wèi)星導(dǎo)航增強試驗，驗證結(jié)果顯示，采用低成本星載時鐘生成的測距信號，在高仰角條件下，偽距和載波相位精度分別為1.5 m和1.7 mm，單星授時精度為10～30 ns，實時定位精度為30 cm[29]，實現(xiàn)了導(dǎo)航信號的增強，通過實踐驗證了低軌衛(wèi)星導(dǎo)航增強技術(shù)方案的可行性。

通過導(dǎo)航衛(wèi)星和具有導(dǎo)航增強的低軌遙感和通信衛(wèi)星進行組網(wǎng)，實現(xiàn)實時、全球覆蓋的高精度位置增強服務(wù)，可望為智能網(wǎng)聯(lián)汽車未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供技術(shù)保障。

3.1.2 高精度位置姿態(tài)測量技術(shù)

智能網(wǎng)聯(lián)汽車實現(xiàn)自動駕駛，需要實施環(huán)境感知、高精定位、決策規(guī)劃、執(zhí)行控制等一系列關(guān)鍵過程，車輛航向和姿態(tài)的精確測量與控制起著至關(guān)重要的作用，根據(jù)實際工程經(jīng)驗，在地下停車場、閘機口、實施轉(zhuǎn)彎控制等過程中，車輛航姿的測量精度需要優(yōu)于0.5°，保持精度要優(yōu)于0.5°/h。

高精度POS(positioning and orientation system)是地理信息采集更新速度的核心技術(shù)裝備。2009年，武漢大學在國家重大專項的牽引下，與國內(nèi)慣性領(lǐng)域、衛(wèi)星定位領(lǐng)域、遙感測繪領(lǐng)域內(nèi)的多家科研院所密切合作，針對航空對地觀測載荷-55℃～70℃極限溫度下的慣性敏感器參數(shù)漂移難題，開展慣性敏感器誤差形成機理研究，對溫度梯度、溫度變化率、高低頻振動引起的動靜態(tài)誤差進行參數(shù)辨識建模與標定，提出動靜態(tài)一體化的全溫慣性測量單元標定方法，解決了精密速度、航向及姿態(tài)高精度測量難題。

之后，又建立了高精度位置姿態(tài)測量儀與光學載荷一體化、動基座標定與測試技術(shù)體系，提出了弱GNSS信號條件下基于可量測實景影像的POS數(shù)據(jù)糾偏方法，解決了光學載荷內(nèi)外方位參數(shù)耦合相關(guān)性問題，極大地提高了航空遙感影像無控定位精度，在1000 m航高條件下，基于國產(chǎn)高精度位置和姿態(tài)測量技術(shù)的無控測圖精度優(yōu)于0.1 m。

3.1.3 多源融合感知導(dǎo)航定位技術(shù)

GNSS定位技術(shù)在“城市峽谷”復(fù)雜應(yīng)用場景下，由于在衛(wèi)星信號的遮擋、衰減和屏蔽，往往無法提供位置服務(wù)，多源融合的感知導(dǎo)航定位是智能網(wǎng)聯(lián)汽車實現(xiàn)高精定位的工程首選。

針對車載移動感知在城市復(fù)雜環(huán)境下的高精度、高穩(wěn)健導(dǎo)航定位需求，相關(guān)科研團隊提出車載零延遲組合導(dǎo)航初始化方法，解決地下車庫、隧道等高頻次復(fù)雜場景下(弱無GNSS信號)的應(yīng)用問題[30-33]，實現(xiàn)了無須慣性初始化的零延遲航姿輸出[34]，實現(xiàn)開機即用；提出了基于GNSS/INS/SLAM/GIS融合導(dǎo)航和多目標協(xié)同定位方法[35]，實現(xiàn)了車載移動感知的高穩(wěn)健性和車車協(xié)同感知[36]，為智能網(wǎng)聯(lián)單車、車車以及車路協(xié)同等場景應(yīng)用實現(xiàn)高可靠、低成本的定位提供了技術(shù)支持。

3.2 移動測量與高精地圖制作

GNSS道路信息采集與更新實時智能駕駛技術(shù)的重要支撐技術(shù)，與傳統(tǒng)人工測量和調(diào)繪相比，移動測量具備高效率、低成本、勞動強度低、成果全面、可靠性高等特點，廣泛應(yīng)用于基礎(chǔ)測繪、電子地圖測繪和修測、公路GIS與路產(chǎn)管理、道路裂縫檢測、電力及鐵路資產(chǎn)管理等領(lǐng)域[41-42]。

3.2.1 移動測量技術(shù)

經(jīng)過20多年的發(fā)展，移動測量系統(tǒng)(mobile mapping system)內(nèi)涵不斷擴充，《實景地圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品》《可量測實景影像》《車載移動測量技術(shù)規(guī)程》已作為國家和行業(yè)標準服務(wù)于測繪遙感、智慧城市等各行業(yè)，多種型號裝備服務(wù)國防建設(shè)，切實提高了我國的對地觀測技術(shù)、裝備水平，極大增強了國防實力，成為3S集成的經(jīng)典案例[5]。

伴隨智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展，移動測量技術(shù)在高精地圖采集上得到了進一步應(yīng)用，從專業(yè)的高精度地圖采集車，到面向眾包數(shù)據(jù)生產(chǎn)的微小型采集設(shè)備，再到各種無人自主巡檢巡測平臺，移動測量技術(shù)的采集精度不斷提高、數(shù)據(jù)處理自動化程度大幅提升、設(shè)備成本大幅降低，移動測量與5G及邊緣計算結(jié)合，已經(jīng)發(fā)展為實時智能處理、社會化、大眾化的時空信息獲取方式。

3.2.2 高精地圖生產(chǎn)關(guān)鍵技術(shù)

現(xiàn)階段高精地圖主要采用“移動測量+眾包”數(shù)據(jù)采集方式，以及“集中生產(chǎn)”和“眾包分布”兩種地圖生產(chǎn)模式，兩者各有優(yōu)劣，以“移動測量”模式生產(chǎn)高精度地圖基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以眾包模式對高精度地圖實現(xiàn)數(shù)據(jù)補充及更新，如圖3和圖4所示。

眾包軌跡數(shù)據(jù)精度低、處理難；車輛駕駛行為多變，軌跡中車道識別難；交叉口信息復(fù)雜提取難；導(dǎo)航數(shù)據(jù)多源異構(gòu)、變化檢測識別困難、更新難，于是有學者提出了基于約束混合高斯的眾包軌跡車道聚類融合方法，精度達到0.3～0.5 m，解決了車道識別、拓撲提取與融合難題，形成了一種采集成本低、更新快的高精度道路眾包測圖(lane-level road crowd-mapping)理論與方法。

未來，“眾包+車路協(xié)同”的采集模式，與邊云協(xié)同的計算處理模式將成為高精地圖運營的主要模式[10,43-44]，通過路側(cè)設(shè)備接入地圖采集網(wǎng)關(guān)，內(nèi)置道路變化更新識別程序，通過對新舊路測數(shù)據(jù)的比對，完成設(shè)備采集范圍內(nèi)道路環(huán)境變化的識別，通過5G網(wǎng)絡(luò)設(shè)置的分流策略，車端地圖數(shù)據(jù)可直接與路側(cè)邊緣計算節(jié)點地圖服務(wù)模塊互聯(lián)，降低端到端網(wǎng)絡(luò)時延，幫助實現(xiàn)快速計算任務(wù)處理和低時延結(jié)果反饋[13,45-46]。

試驗設(shè)在永靖縣三塬鎮(zhèn)下塬村，前茬作物為娃娃菜，土壤肥沃，地勢平坦，排灌方便，土質(zhì)屬黃綿土。播前結(jié)合耕地施腐熟純雞糞3 000 kg/hm2、有機肥1 500 kg/hm2、磷酸二銨 150 kg/hm2、磷肥150 kg/hm2、尿素 150 kg/hm2。于 2018年 3月 27日直播，膜下雙行種植。

圖3 車道級精細道路眾包測圖技術(shù)Fig.3 Crowdsourcing mapping technology of lane level fine road

圖4 “眾包+車路協(xié)同”的采集模式與邊云協(xié)同的計算處理模式Fig.4 “Crowdsourcing+vehicle road collaboration” collection mode and side cloud collaboration computing processing mode

3.2.3 高精動態(tài)地圖與智慧交通數(shù)據(jù)交互

傳統(tǒng)電子地圖服務(wù)于人，而高精地圖的主要服務(wù)對象是車[7]，智能動態(tài)的高精地圖作為未來出行的關(guān)鍵一環(huán)，是交通資源全時空實時感知的載體和交通工具全過程運行管控的依據(jù)[43]。從單車智能到智能網(wǎng)聯(lián)、再到車路協(xié)同發(fā)展，智能網(wǎng)聯(lián)汽車與車路協(xié)同駕駛對高精地圖提出了高精度(high accuracy)、高豐富度(high richness)、高動態(tài)性(high dynamic)、高可靠性(high reliability)、高安全性(high security)不同階段層次的需求。

高精度：較普通導(dǎo)航電子地圖而言，高精地圖需要達到厘米級的絕對和相對坐標精度。

高豐富度：高精度地圖所含有的道路交通信息元素更豐富和細致。

高動態(tài)性：從高精地圖到高精動態(tài)地圖，通過與路側(cè)傳感器融合感知，實現(xiàn)高可靠、高覆蓋的交通全要素實時數(shù)據(jù)在高精度基礎(chǔ)地圖上的動態(tài)映射。

高可靠性：智能網(wǎng)聯(lián)汽車動態(tài)隨機分布、路側(cè)傳感器異構(gòu)多源等特性，以及網(wǎng)聯(lián)自動駕駛對信息精度、實時性與可靠性的高要求[47]，帶來車路感知系統(tǒng)配置、路側(cè)感知部署、多源數(shù)據(jù)時間同步、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等難題，對高精動態(tài)地圖基礎(chǔ)平臺的感知與融合可靠性能力提出了挑戰(zhàn)[15]。

高安全性：高精度測繪數(shù)據(jù)關(guān)乎國家安全，目前地圖審核僅限于靜態(tài)基礎(chǔ)信息，對于未來動態(tài)數(shù)據(jù)的加載，現(xiàn)有審圖模式難以滿足需求，需要進一步優(yōu)化[11]。

同時，還要考慮到智能網(wǎng)聯(lián)汽車快速發(fā)展帶來的網(wǎng)絡(luò)信息安全問題，需要在感知層、傳輸層、數(shù)據(jù)層、應(yīng)用層等多個維度，解決數(shù)據(jù)采集、傳輸、使用、更新過程中的安全保密及可控安全利用問題，做到防偽造、防篡改、防抵賴和抗干擾[48-51]。

3.3 PNTRC與智能駕駛相互賦能

構(gòu)建定位、導(dǎo)航、授時、遙感、通信五位一體的PNTRC(positioning,navigation,timing,remote sensing,communication)天基信息實時服務(wù)系統(tǒng)，已成為當代空天信息技術(shù)發(fā)展的重要方向[8,19]。一星多用、多星組網(wǎng)、天地互聯(lián)、多網(wǎng)融合的地球空間信息智能服務(wù)，能夠?qū)崿F(xiàn)新媒體(全息遠程呈現(xiàn))，新空口(多種異構(gòu)無線傳輸接入)，新架構(gòu)(地面和衛(wèi)星融合的移動網(wǎng)絡(luò))和新融合(通信、計算、導(dǎo)航、感知)，實時導(dǎo)航定位精度有望提高到分米級甚至厘米級。

自動駕駛地圖與智慧交通的融合將為各自領(lǐng)域帶來新的發(fā)展機遇，更高的接入速率(10 GB～1 Tbps)，更低的接入時延(ms級以下)，將會為“人-車-路-網(wǎng)-云”的服務(wù)能力和效率帶來極大提升，智能駕駛的云控平臺實時分析決策后，將信息下發(fā)給行人、車輛以及交管部門，服務(wù)道路精準監(jiān)控、智能交通流量分析、基礎(chǔ)設(shè)施故障監(jiān)控、智慧執(zhí)法等，滿足智能駕駛各種應(yīng)用場景需要。

在新的智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下，地球空間信息技術(shù)的發(fā)展也將催生新的發(fā)展趨勢,智能網(wǎng)聯(lián)汽車和車聯(lián)網(wǎng)，作為智慧城市的神經(jīng)，將提供智能互聯(lián)的實時感知與管控傳感器網(wǎng)絡(luò)(high perception and control)，構(gòu)建新一代信息感知環(huán)境，實現(xiàn)智慧交通系統(tǒng)的全面感知、高效傳輸與智能控制，建立滿足未來城市和交通系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)全息感知體系。

未來，遍布城市各個角落，無所不在的智能網(wǎng)聯(lián)汽車傳感器網(wǎng)實時獲取時空數(shù)據(jù)，將以前所未有的速度獲得多維動態(tài)監(jiān)測，基于智能網(wǎng)聯(lián)汽車的智能互聯(lián)的實時感知與管控傳感器網(wǎng)絡(luò)，能夠滿足智慧城市室外到室內(nèi)，從地上到地下的真三維高精度建模，時空動態(tài)數(shù)據(jù)的感知、分析、認知和變化檢測在人類社會可持續(xù)發(fā)展中將發(fā)揮越來越大的作用。

4 發(fā)展和展望

測繪遙感需要在以下4個方面服務(wù)和應(yīng)對智能駕駛技術(shù)提出的挑戰(zhàn)。

(1) 汽車正加速由出行工具向智能終端和網(wǎng)絡(luò)載體轉(zhuǎn)變，智能駕駛對測繪遙感提出了高精度、高可靠性、高集成度和低成本的要求，測繪遙感需要與人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算及5G/6G通信等技術(shù)集成融合，共同服務(wù)智能駕駛與車聯(lián)網(wǎng)。

(2) 高精地圖將向高精動態(tài)地圖基礎(chǔ)平臺發(fā)展，智能駕駛高精地圖的標準、制作、實時更新與保密方法需要創(chuàng)新[47,52]。

(3) 車路協(xié)同的智能化是智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展趨勢，離不開云、管、端的協(xié)同配合，V2X與感知技術(shù)、移動邊緣計算(MEC)和室內(nèi)外無縫導(dǎo)航定位相融合，能夠為實現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展提供強大助力。目前，集5G-V2X通信、傳感器(視覺、激光、毫米波雷達)邊緣實時感知、室內(nèi)外無縫高精度導(dǎo)航定位，以及高精地圖服務(wù)相融合的移動邊緣感知定位模塊，尚屬空白。

(4) 智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展離不開新一代通信、地球空間信息、汽車系統(tǒng)、集成技術(shù)等多學科支持，發(fā)展智能汽車需要充分挖掘測繪、導(dǎo)航、通信、大數(shù)據(jù)、云計算等學科交叉融合潛能。

王之卓先生在慶?！稖y繪學報》創(chuàng)刊30周年的文章中曾指出[53]：“整個世界正在經(jīng)歷著新的技術(shù)革命，許多學科從它的中心走向邊緣，形成不同學科間相交界的邊緣學科，這些邊緣學科有時卻有強大的生命力量，迫使人們不斷努力去開拓占領(lǐng)和擴大自己知識結(jié)構(gòu)的邊緣。”

如今，又一個30年已經(jīng)過去，但王之卓先生的話依然在鼓勵和鞭策著我們，測繪遙感界的全體同仁，要抓住新基建時代地理信息產(chǎn)業(yè)的機遇與挑戰(zhàn)[6]，順應(yīng)智能駕駛技術(shù)的發(fā)展趨勢，開辟測繪遙感領(lǐng)域新戰(zhàn)場！