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需求背景

在自动驾驶发展初期，高精地图是自车周围环境获取的主要来源，其可提供车辆行驶的参考路径，以及周围道路的拓扑关系，提升后续预测目标的准确性以及决策的安全性，实现可靠的有限区域自动驾驶。但是高精地图存在制作成本高，周期长，更新慢的问题，导致自动驾驶出现不期望的碰撞风险以及安全问题，是阻碍自动驾驶大规模应用的主要堵点。

需解决的主要技术难题

下一代先验地图与实时感知自适应融合的自动驾驶环境矢量构建研究需要解决的技术难题包括：

1. 数据融合：如何将先验地图和实时感知数据进行有效融合，以准确地构建环境矢量。这涉及到数据的融合算法、数据匹配与校正等问题。

2. 地图更新：如何实时地更新先验地图以反映道路和环境的变化，特别是在道路施工、交通事故等情况下。这需要实时感知数据与先验地图进行匹配和更新的算法与策略。

3. 定位和建图一体化：如何同时进行车辆的定位和地图的构建，以实现自动驾驶的精确定位。这涉及到传感器数据的处理、定位算法和建图算法的融合等问题。

4. 语义信息提取：如何从感知数据中提取出丰富的语义信息，例如道路标记、交通信号灯、行人等，以更准确地构建环境矢量。这需要深度学习、计算机视觉等技术的应用。

5. 鲁棒性和可扩展性：如何构建一个鲁棒性强、可扩展的环境矢量构建系统，以适应各种复杂的道路和环境条件。这需要考虑不同场景、不同天气条件下的数据处理和算法设计。

6. 算法效率：如何提高算法的计算效率，以满足实时性的要求。这需要对算法进行优化和并行化设计。

7. 数据隐私和安全：如何保护感知数据和地图数据的隐私安全，防止被恶意攻击和滥用。这需要加密和安全传输技术的应用。

解决这些技术难题将为自动驾驶系统提供更准确、可靠和安全的环境矢量构建能力，推动自动驾驶技术的发展和应用。

期望实现的主要技术目标

本项目可拓展自动驾驶使用范围，降低对高精地图的依赖，提升自动驾驶在无高精地图区域下的功能表达，避免了领航与巡航两套功能的单独开发以及维护，便于实现架构的平台化；其次，其对修路等地图更新不及时的场景，通过车流以及freespace的判断，保证行车安全性，降低自动驾驶接管率。

本项目加快我国自主化智能汽车的推广应用，加速我国汽车行业智能化、网联化转型，加速推动重庆市智能网联汽车的产业化进程，让真正无人的智能网联汽车真正行驶在重庆的道路上，同时将推动产业生态建设，提高重庆市整体智能化水平。推动我国汽车行业自主可控与自主创新能力的打造。预期在自动驾驶算法领域相关产业链产生千万级的经济效益。

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