4. 环境表示与地图
路径规划算法的输出质量，很大程度上取决于它“看到”的世界是什么样子。同一段道路，用不同的地图表示方式描述，规划器面对的搜索空间、约束形式和计算代价会完全不同。本节把自动驾驶中常用的四类环境表示——高精地图、栅格地图、拓扑地图、语义地图——放在同一坐标系下比较，并给出道路网络建模的工程方法。
一、核心原理：四种表示的本质差异
环境表示的核心问题只有一个：把连续、高维、带语义的真实世界，压缩成规划器可计算的数据结构。压缩方式不同，就产生了不同地图类型。
- 高精地图（HD Map）：以厘米级精度记录车道中心线、车道边界、路沿、交通标志、信号灯、停止线等几何与属性信息。它是“几何+语义”的稠密表示，通常以矢量要素（点、折线、多边形）存储，配合 Lanelet2、OpenDRIVE 等格式。规划器可直接从中提取参考线和可行驶区域。
- 栅格地图（Grid Map）：把空间离散为固定分辨率的格子，每格记录占据概率、高度或代价。它天然支持碰撞检测与代价传播，适合泊车、越野和局部避障，但分辨率提高会带来内存与计算量的平方级增长。
- 拓扑地图（Topological Map）：把道路抽象为“节点+边”的图结构，节点表示路口、关键点，边表示可通行路段及其代价。它忽略精确几何，专注连通性，是全局路径搜索（Dijkstra、A*）的高效载体。
- 语义地图（Semantic Map）：在几何之上叠加类别标签，如“可行驶区域”“人行横道”“施工区”“公交专用道”。它让规划器不仅知道“哪里能走”，还知道“哪里该怎么走”。
二、方法流程：从原始数据到可规划地图
以一段城市道路为例，地图构建与使用通常经过以下流程：
- 数据采集与建图：激光雷达、相机、GNSS/IMU 采集原始数据，经 SLAM 或离线建图生成点云与矢量要素。
- 要素提取与标注：提取车道线、路沿、停止线、交通标志，并标注车道连接关系、限速、转向限制等属性。
- 拓扑构建：将车道段抽象为边，路口抽象为节点，建立有向图，记录每条边的长度、曲率、限速、通行代价。
- 栅格化与代价层：在局部范围内把障碍物、可行驶区域栅格化，生成占据栅格与代价地图。
- 语义融合：把交通规则、施工区、临时管制等语义信息绑定到对应几何区域。
- 规划调用：全局规划在拓扑图上搜索，局部规划在栅格/语义地图上做轨迹优化与碰撞校验。
下面给出一个拓扑图边的典型数据结构，规划器在搜索时会直接读取这些字段：
edge:
id: "lane_1024_0"
from_node: "intersection_7"
to_node: "intersection_8"
length_m: 86.4
speed_limit_kph: 50
curvature_max: 0.012
lane_width_m: 3.5
successors: ["lane_1024_1", "lane_1025_0"]
cost: 12.7 # 综合长度、限速、转向惩罚三、道路网络建模的关键参数与对比
不同地图表示在精度、存储、更新频率和适用任务上差异明显，工程选型时需要对照下表权衡。
| 表示类型 | 典型精度 | 存储开销 | 更新频率 | 最适合的任务 |
|---|---|---|---|---|
| 高精地图 | 厘米级 | 高（GB 级） | 低（周/月） | 车道级全局规划、参考线生成 |
| 栅格地图 | 分米级 | 中高（随分辨率平方增长） | 高（每帧） | 局部避障、泊车、越野 |
| 拓扑地图 | 米级 | 低（MB 级） | 低 | 全局路由、多路口搜索 |
| 语义地图 | 分米级 | 中 | 中（事件驱动） | 行为决策、规则约束、场景理解 |
道路网络建模中还有几个必须明确的参数：节点粒度（路口是否细分到每个进口道）、边方向性（单行/双行）、连接合法性（禁止左转、掉头限制）、代价函数（长度、时间、能耗、舒适度加权）。这些参数直接决定全局路径是否合法、是否可执行。
四、案例与场景：一个路口的三层地图协同
假设自车接近一个带左转专用道的十字路口，规划栈的典型工作方式是：
- 拓扑层：在全局图上搜索到目标的最短时间路径，确定“本路口左转”。
- 高精地图层：提取左转车道中心线作为参考线，给出曲率、限速和停止线位置。
- 语义层：识别左转待转区、人行横道、信号灯相位，约束轨迹不得压线、不得在红灯时越过停止线。
- 栅格层：对周围车辆、行人、锥桶做实时占据检测，局部轨迹优化时逐点校验碰撞。
如果缺少语义层，规划器可能生成一条几何上可行、但违反交通规则的左转轨迹；如果缺少栅格层，则可能忽略突然出现的行人。三层协同，才能同时满足合法性、安全性与舒适性。
五、误区与复盘
误区一：认为高精地图越精细越好。 精度提升会带来存储、传输和更新成本，且规划器真正需要的是“可行驶区域+连接关系+关键约束”，而非全部原始点云。
误区二：用栅格地图做全局规划。 大范围栅格搜索会带来巨大的计算量，且难以表达车道级规则。栅格应限定在局部窗口内使用。
误区三：拓扑图只建几何，不建规则。 若边属性缺少转向限制和限速，全局路径可能合法连通但不可行驶，导致下游频繁重规划。
误区四：语义地图一次性建好就不再更新。 施工区、临时管制、事故路段是动态语义，必须有事件驱动的更新通道，否则规划器会持续输出过时决策。
总结来看，环境表示不是单一技术选型，而是一套分层协同的数据体系。理解每类地图的抽象层级、精度代价与适用任务，才能在路径规划调优中快速定位问题：是地图没建对，还是算法没调好。把地图层与规划层的接口定义清楚，后续的代价调参、轨迹优化和验证才有稳定的基础。