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Mapper推出首款用于自动驾驶汽车的机器地图 On-Demand Maps
为机器提供高精度测绘的Mapper公司近日推出了其首款产品：On-Demand Maps。该产品为开发人员和自动驾驶汽车公司提供了机器可读的地图，他们可以根据选择的位置按需更新街道和高速公路，适用于自动驾驶车辆，高级辅助驾驶，改进城市规划等应用。
提到地图，你的想法可能是这样的：在智能手机上弹出的地图APP上，蓝点表示您的位置，系统为您规划好了一条路线。使用简单的手机GPS，这些地图可以告诉您所在的位置，误差往往在几米之内。
这些地图上有用的语义数据种类包括兴趣点（POI），以及街道名称和地址。在汽车里，您可以按照地图上的路线指示完成导航。这种为人类设计的地图可以被称作“人类地图”，他们提供的信息都是根据大脑中的常识去设计的。
然而人类地图可能不那么精确。他们往往依靠GPS和简单的GPS接收器（就像iPhone中的那些接收器一样），为人类提供世界上大多数地方的地理位置。在自动驾驶汽车行驶时，往往需要做到更精确地定位，同时也需要机器可读的地图。
机器地图为自动驾驶汽车中的计算机提供补充，就像人类地图为大脑提供补充一样。与人类相同的是，这台功能强大的计算机也可以实时制定驾驶决策，但同时也缺乏解释周围环境的基本常识。因此，地图必须非常精确 ，汽车需要知道它在10厘米内的位置，同时也能够直观地传达人类理解的信息，以及更细化的指令。
什么是机器地图？
机器不会在乎漂亮的界面，夜间模式或者特别的字体。机器地图只是对机器导航目的地必不可少的信息汇总。它包括汽车周围世界的最新3D模型，以及在3D数据之上分层的语义信息层。
3d点云
点云是空间组织的数据，实质上是大量的3D高点。最新的3D点云图可为自动驾驶汽车提供一些基本任务：允许汽车本地化。任何使用LiDAR的自动驾驶汽车都会实时生成点云。通过将点云覆盖在预先存在的地图上，即使GPS不可靠，汽车也能确切地确定它在几厘米内的位置。实时LiDAR不断用于物体检测和避障。准确的点云图用作环境的基线视图。
语义信息
分散在点云上的自然语言信息就叫做语义信息，它告诉无人车应该在任何给定时间控制其行为的规则。在最基本的层面，包括道路边界（即请在这些线路之间行驶）。在这之上可以随时获得的信息层越多，计算机尝试导航的时间就越容易，因为更多的环境被提前标记出来。这可以包括以下内容：车道标记，方向，交通信号和标志，以及与之相关的车道，通过道路交叉口，停止标记和停车规则，施工区域及其附带的任何临时规则等。
对自动驾驶汽车行业最有用的语义信息仍在不断变化，并将在未来几年继续成为焦点。与此同时，每个地图提供商都在快速准确地为其地图添加和自定义更多图层。
总部位于旧金山的Mapper公司便是如此，他们正在建设世界上最大最新的机器可读地图库。他们创建了一个全球可扩展的生态系统，用于按需创建，验证和维护厘米精确的地图。Mapper的技术使其能够在公共道路上以100％的覆盖率保证收集地图数据，并且每天更新一次。
近日，Mapper推出了其首款产品：On-Demand Maps 。该产品为开发人员和自动驾驶汽车公司提供了机器可读的地图，Mapper采用的是众包的模式，雇佣Uber或Lyft上的司机，使用他们自己的汽车，Mapper提供地图设备，改造成本约350美元。用一种包裹着汽车后视镜的设备，有四个机器视觉相机和传感器，可以测量线性和角度运动。另一个在汽车车顶上，由两个机器视觉摄像头，运动传感器和一个简单的激光雷达组成。司机使用该设备来映射密集的城市街道，因为激光雷达擅长捕捉三维结构的几何形状。该公司声称其方法捕获的精确度在5厘米以内。
Mapper是第一个机器地图的端到端提供商，它通过收集地理数据，将数据转换为高质量地图，并通过订阅服务大规模向开发商合作伙伴提供地图。Mapper正在构建世界上最大最新的3D机器可读基础地图库，使客户能够决定他们需要映射哪些城市，以推动业务发展。Mapper的地图以较高的精度来捕捉所有车道和交通系统的街景和位置的基础几何图形。
尽管这种众包地图的方法可以更快的构建出机器地图数据库，但是目前国内的政策并不允许这么做。Mapper的商业化成功与否，都会对国内地图绘制趋势产生不小的影响。
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