如何打造基于摄像头的感知定位解决方案？DeepMotion给出了答案(3)

高精定位，可能在相应的科技报道里面提的会比较少，但是相信对于智能驾驶的从业者来说，对这一块都应该是非常熟悉。目前高级别智能驾驶的解决方案，基本上还是采用了最早的测绘级定位手段，主要是依赖专业级的GNSS，再加上一个专业级陀螺仪做的INS来做车辆的姿态估计，为了能达到车道级别的定位准确性，会辅以RTK信号，可以用自建的基站或者是用千寻位置等企业提供的RTK服务。
对于高精定位这种专业级的设备，如果要求在GPS失锁时的精度能达到足够高，那么对惯导本身的要求以及价格成本就会呈指数级增长，市面上大家能用的设备，便宜的可能是数万块钱，如果不计成本，那么价格在30万以上都会是有的。
大部分无人驾驶系统中，高精定位做为一个独立运作的功能模块，主要是通过卫星和惯导信号的组合来得到对车辆位置的独立估计。这在以寻迹为主，或者一些规定路线驾驶中也能达到很好的效果。但是在一些更广阔的使用环境里面，比如城区高楼密集的情况下，也会是有一定的挑战。

现在高精地图领域，主要是以图商为主在做一些高精地图的绘制和采集。目前比较成熟的方式还是采用专业测绘的方式，就是用激光和高精定位结合的方式对环境进行三维扫描和重建。
目前一辆专业级的采集设备，价格可能是800万到1000多万，稍微便宜一点的，至少也得百万起步。
在采集的过程中，专业技术人员在每次作业之前都会对车辆和设备进行校准，在需要的情况下，会辅以RTK的基站来规划采集的路线。因此可以看出人力成本也是不可忽略的。
此外，内外业人员的配比目前也是行业的一个痛点，因为外业采集一公里的数据，内业处理的时间或者处理的人数会达到1:5或者是1:6，甚至是更高的配比。
目前高精地图的绘制会把更多更精确的信息记录下来，包括坐标的信息，比如坡度、横坡、曲率等。在有可能的情况下，还会进一步记录路面的反射率，这主要是为了后期能识别路面的交通标识，以及希望反射率能够在一定条件下提供一些可能会用到的定位帮助。