如何打造基于摄像头的感知定位解决方案？DeepMotion给出了答案(12)

2.在不计传感器成本和设备成本的情况下，已经证明了智能驾驶的可行性，那么在当前落地的过程中，我们应该花更多的功夫去充分挖掘算法和和背后大数据的潜力，尽可能地在不损失安全性的情况下，在性能和成本之间达到一个更好的平衡，使量产和落地变得更可期。
我的讲解到此结束了，欢迎更多的朋友在线上线下和我们多多讨论，大家共同合作推动无人驾驶在整个应用场景下的快速落地。谢谢大家。
Q&A环节
提问一姚灿-高德-产品经理1、高精地图理想的绝对精度和相对精度是多少，哪个更重要？2、高精众包方案，以DeepMotion的经验，多少次数据回传能够满足制图需求？绝对精度和相对精度分别能达到多少？
蔡锐：1、问题范围很大也很专业，简单讲讲我的一些想法。其实很难去讨论绝对精度和相对精度谁更重要。如果绝对精度能做得很高，那么相对精度自然也能做得很高。在实际过程中使用RTK信号，或者对多条采集路径进行融合优化，都能得到不错的绝对精度。目前来看，如果地图和定位是一个比较松散耦合的情况下，肯定是绝对精度比相对精度要重要，因为在弱沟通环境下，大家需要在同一个非常准确一致的坐标系中进行沟通，这就要求地图和真正的车载定位系统都要求达到一个非常高的精度，这样大家才能在一个坐标系下去进行对话，才能不犯任何错误。
随着技术的发展，相对定位技术会逐渐成熟。相对定位精度在某些情况下是很必要的，比如在隧道等无法保证绝对精度的工况下。
2、关于多少次回传数据能满足制图的需求，这需要讨论具体的道路场景。按我们的经验，在城区道路中，单次能处理5-6个车道宽的区域。如果像长安街这样特别大、车道特别多的道路，可能要跑好几次采集才能完成一个比较完整的拼接。此外比较复杂的是路口的情况，路口是一个比较开阔的区域，由于车辆在行进或者转弯的过程中，区域的覆盖范围可能需要更仔细的考量。我们在构建地图的过程中，会有指引告诉外业采集人员可能会缺哪块区域。
目前我们的绝对定位精度非常依赖于真正采集时的初始定位设备，如果是主动采集，我们不排斥使用一些稍微贵一点的设备，尤其是位导。位导可以提供一个很好的初始点，这样能保证绝对精度。我们用的视觉方案有单目和双目两种，精度上会有一些差异，但都能达到20公分以内的相对精度。
提问二谢荣豪-广汽研究院-自动驾驶产品工程师1、高精度地图在车上是集成在车辆导航里的还是独立的模块?2、视觉自定位和差分定位相比，优劣在哪里? 哪些数据可以足够支撑亚米级的横向自定位?