為機器提供高精度測繪的Mapper公司近日推出了其首款產品：On-Demand Maps。該產品為開發人員和自動駕駛汽車公司提供了機器可讀的地圖，他們可以根據選擇的位置按需更新街道和高速公路，適用于自動駕駛車輛，高級輔助駕駛，改進城市規劃等應用。

提到地圖，你的想法可能是這樣的：在智能手機上彈出的地圖APP上，藍點表示您的位置，系統為您規劃好了一條路線。使用簡單的手機GPS，這些地圖可以告訴您所在的位置，誤差往往在幾米之內。

這些地圖上有用的語義數據種類包括興趣點（POI），以及街道名稱和地址。在汽車里，您可以按照地圖上的路線指示完成導航。這種為人類設計的地圖可以被稱作“人類地圖”，他們提供的信息都是根據大腦中的常識去設計的。

然而人類地圖可能不那么精確。他們往往依靠GPS和簡單的GPS接收器（就像iPhone中的那些接收器一樣），為人類提供世界上大多數地方的地理位置。在自動駕駛汽車行駛時，往往需要做到更精確地定位，同時也需要機器可讀的地圖。

機器地圖為自動駕駛汽車中的計算機提供補充，就像人類地圖為大腦提供補充一樣。與人類相同的是，這臺功能強大的計算機也可以實時制定駕駛決策，但同時也缺乏解釋周圍環境的基本常識。因此，地圖必須非常精確 ，汽車需要知道它在10厘米內的位置，同時也能夠直觀地傳達人類理解的信息，以及更細化的指令。

什么是機器地圖？

機器不會在乎漂亮的界面，夜間模式或者特別的字體。機器地圖只是對機器導航目的地必不可少的信息匯總。它包括汽車周圍世界的最新3D模型，以及在3D數據之上分層的語義信息層。

3d點云

點云是空間組織的數據，實質上是大量的3D高點。最新的3D點云圖可為自動駕駛汽車提供一些基本任務：允許汽車本地化。任何使用LiDAR的自動駕駛汽車都會實時生成點云。通過將點云覆蓋在預先存在的地圖上，即使GPS不可靠，汽車也能確切地確定它在幾厘米內的位置。實時LiDAR不斷用于物體檢測和避障。準確的點云圖用作環境的基線視圖。

語義信息

分散在點云上的自然語言信息就叫做語義信息，它告訴無人車應該在任何給定時間控制其行為的規則。在最基本的層面，包括道路邊界（即請在這些線路之間行駛）。在這之上可以隨時獲得的信息層越多，計算機嘗試導航的時間就越容易，因為更多的環境被提前標記出來。這可以包括以下內容：車道標記，方向，交通信號和標志，以及與之相關的車道，通過道路交叉口，停止標記和停車規則，施工區域及其附帶的任何臨時規則等。

對自動駕駛汽車行業最有用的語義信息仍在不斷變化，并將在未來幾年繼續成為焦點。與此同時，每個地圖提供商都在快速準確地為其地圖添加和自定義更多圖層。

總部位于舊金山的Mapper公司便是如此，他們正在建設世界上最大最新的機器可讀地圖庫。他們創建了一個全球可擴展的生態系統，用于按需創建，驗證和維護厘米精確的地圖。Mapper的技術使其能夠在公共道路上以100％的覆蓋率保證收集地圖數據，并且每天更新一次。

近日，Mapper推出了其首款產品：On-Demand Maps 。該產品為開發人員和自動駕駛汽車公司提供了機器可讀的地圖，Mapper采用的是眾包的模式，雇傭Uber或Lyft上的司機，使用他們自己的汽車，Mapper提供地圖設備，改造成本約350美元。用一種包裹著汽車后視鏡的設備，有四個機器視覺相機和傳感器，可以測量線性和角度運動。另一個在汽車車頂上，由兩個機器視覺攝像頭，運動傳感器和一個簡單的激光雷達組成。司機使用該設備來映射密集的城市街道，因為激光雷達擅長捕捉三維結構的幾何形狀。該公司聲稱其方法捕獲的精確度在5厘米以內。

Mapper是第一個機器地圖的端到端提供商，它通過收集地理數據，將數據轉換為高質量地圖，并通過訂閱服務大規模向開發商合作伙伴提供地圖。Mapper正在構建世界上最大最新的3D機器可讀基礎地圖庫，使客戶能夠決定他們需要映射哪些城市，以推動業務發展。Mapper的地圖以較高的精度來捕捉所有車道和交通系統的街景和位置的基礎幾何圖形。

盡管這種眾包地圖的方法可以更快的構建出機器地圖數據庫，但是目前國內的政策并不允許這么做。Mapper的商業化成功與否，都會對國內地圖繪制趨勢產生不小的影響。