厘米级精度的高程数据正成为L3级以上自动驾驶的标配，它让车辆不仅知道“在哪条路”，更知道“在哪个高度行驶”，为智能驾驶提供关键立体感知能力。

当人类驾驶员行驶在多层立交桥或盘山公路时，能本能地感知到海拔变化并调整驾驶策略。而对自动驾驶系统而言，这种三维空间感知能力必须依赖高精度地图中的高程数据。高程数据以数字形式记录地面上每一个点的高度信息，成为连接二维地图与三维现实世界的桥梁。

在自动驾驶的语境中，高程数据远不止是简单的高度值，而是一套包含车道中心线高程、纵坡、横坡、路缘高度等信息的完整数据集。高精度地图会将这些信息以厘米级精度保存，使自动驾驶车辆能够“预见”前方道路的立体轮廓，从而做出安全、平顺的决策与控制。

01 感知层：高程数据如何让自动驾驶“看得更清楚”

对自动驾驶系统而言，感知层如同人类的眼睛，而高程数据则相当于一副“立体眼镜”，让系统能够更准确理解环境的三维结构。

激光雷达获取的点云数据本身是离散的，通过将其投影到地图内的高程面上，系统能清晰区分道路点与障碍物点。这一过程称为“地面分割”，能显著提高滤除地面的准确性，避免将低矮障碍物误判为地面，或将路沿和水沟误认作障碍物。

在视觉感知方面，单目或双目摄像头估算深度时存在尺度不确定性和漂移问题。将传感器观测与地图高程配对，可提供地平面约束，辅助恢复摄像头尺度感，优化三维重建的高度一致性。即便是基于学习的深度估计方法，也能将高程先验作为损失函数的一部分，减少在匝道、立交等复杂结构下的估计误差。

目标跟踪与区分是高程数据的另一关键价值。两辆车在二维投影上可能重叠，但若存在高程差异（如一辆在上层桥面，一辆在桥下车道），高程数据能直接告知系统这两个目标不会发生碰撞，从而避免错误的紧急制动。

此外，高程数据还能在传感器标定与时间同步之外，提供稳定的长期语义参考。路面沉降、施工等引起的高程变化，结合在线检测可被快速识别，并反馈至地图更新流程，减少因地图老化导致的感知失误。

02 决策层：基于高程的智能决策与路径规划

在决策环节，高程数据直接影响车辆行为的物理变量。路径选择不再只是横向的“走哪条路”，还包含了纵向的坡度与高度变化。

坡度直接影响车辆动力学特性。上坡会降低加速能力、增加能耗；下坡则会放大重力分量，导致制动距离延长并对热管理系统产生压力。知晓即将面临的坡度，决策系统可以提前调整目标速度、选择更保守的跟车距离，或改变换挡与能量管理策略，避免因临时制动造成系统过载。

在轨迹规划与速度曲线设计上，平顺性与安全性是核心目标。高程信息使决策模块能生成与地形相匹配的纵向加减速计划，提升乘坐舒适度，并减少控制器因坡度影响而进行的频繁修正。遇到陡坡或连续坡段时，决策系统可以考虑限速要求、提前降档或延长跟车间距。

高程也影响碰撞风险评估。某些视觉遮挡场景是由高程差引起的，例如弯道上的下坡会将远处路面隐藏，使近处物体突然出现。将地图高程纳入可视域建模后，决策模块能更准确评估“能看多远”以及“对方突然出现的概率”，从而决定是否需要提前减速或准备接管。

结合交通规则，高程数据还能触发特殊行驶模式。如重型车辆在长下坡路段需要限速或使用发动机制动，自动驾驶系统若识别这些特殊路段，就能制定既合规又安全的运行策略。结合了高程信息的路段标签，还能触发桥梁横风防护、隧道灯光自适应等特殊模式。

03 控制层：高程如何优化车辆控制性能

在控制层，自动驾驶系统接收来自决策层的指令，其挑战在于在真实交通环境中稳定执行这些指令。高程对控制的影响直接且细腻。

纵向控制需考虑坡度对车辆重力分力的影响。上坡时需要更大动力输出维持目标速度，若控制器仅基于水平假设工作，会导致速度跌落或能耗增加；下坡时，重力会加速车辆，此时的制动策略需兼顾热衰减与牵引力控制，防止连续制动导致刹车片过热或效能下降。

横向控制也与高程相关。路面的横坡会影响轮胎与地面的正压力分布，从而改变侧向摩擦力。尤其在高速过弯时，横坡设计（即超高）是保持稳定性的关键输入。控制器在进行转向力矩分配或侧向加速度约束时，若能将地图提供的横坡信息考虑在内，就能更精确设定侧向加速度上限，避免出现打滑、甩尾或过度的转向补偿。

控制执行还涉及悬架与牵引系统的协同。路面的微观起伏会引起车身的俯仰与垂向振动，闭环控制需要更好地预测这些扰动。对于配备主动悬架或扭矩矢量分配的车型，提前知晓前方的高程变化，可以实现前馈补偿，减少因控制回路延迟带来的车身抖动或不适感。

在模型预测控制（MPC）中，将坡度作为前馈输入能显著提升预测精度与控制性能。这使得控制器能生成更合理的加减速指令，同时避免因外部扰动（如突然的下坡）导致执行器饱和或触发紧急制动，从而提升行驶连贯性与乘客体验。

04 技术挑战：高程数据应用中的难点与解决方案

高程数据在实际应用中面临三大核心挑战：精度与分辨率、基准统一、动态变化。

车道级应用对高程数据精度的要求，远高于卫星DEM所能提供的水平，通常需要依靠车载激光扫描或差分RTK测量来获取厘米级数据。一项专利技术描述了一种基于激光雷达点云数据的高程信息生成与匹配方法，通过对点云数据进行动态障碍物滤除处理，生成数字高程模型，进而提升高精地图在Z轴方向上的数据精度。

高程的基准与坐标一致性是另一大挑战。如果地图、GNSS接收机和激光点云所使用的高程基准（如椭球高、正高）不统一，且未经过正确转换，就可能引入几厘米到几十厘米的误差。

动态变化带来的挑战尤为复杂。路面修补、积雪、积水等都会在短时间内改变车辆实际行驶表面的高程。针对这些挑战，需要多管齐下：多源数据融合是必然选择，结合卫星影像、航空摄影、地面激光扫描以及车辆自身的测量数据，既能保证大范围覆盖，又能确保关键区域的精细度。

统一坐标转换流程和完善元数据记录是基础，地图提供商与车辆端必须对高程基准和测量误差有明确界定与声明。在车辆实时运行时，应将地图高程视为先验参考而非绝对真值，结合实时传感器数据进行在线修正，并以概率化方式表达高程的不确定性。

05 行业应用：高精地图与高程数据的产业化进程

高精地图作为自动驾驶的“大脑”，已成为L3级以上自动驾驶的标配。自然资源部2022年印发《关于做好智能网联汽车高精度地图应用试点有关工作的通知》，组织北京、上海、广州等6城市开展应用试点。

根据调研，各试点城市通过成立工作组，建立部门间协调机制，加强对试点工作的组织领导。试点城市按照分层分步推进的原则，统筹规划试点区域，推动试点区域有序扩展，并同步开展基础数据采集。

高德地图作为行业重要图商，其高精地图在高速城快早已实现全国全覆盖，并在小鹏、理想等车厂落地应用。高德地图高精地图业务中心总经理向哲表示，高德正在把SD（普通地图）和HD（高精地图）变成“一张图”，它将是作为产品的一张地图，背后是采集和生产的一张图。

不过，行业对高精地图的需求也存在不同声音。特斯拉宣导“无高精地图的自动驾驶”，是指不依赖图商提供的高精地图。特斯拉的理念是：人开车时，也不需要高精地图；自动驾驶应像人类一样，用“眼睛”去观察现场并做出驾驶决策。但值得指出的是，特斯拉并非不依赖地图，其路线规划还是依赖导航地图；特斯拉在行驶过程中也会产生“短时高精地图”。

总体来看，主流厂商均把高精地图作为经济的、必要的零部件。随着自动驾驶级别提升，对高程数据等精细信息的需求将愈发迫切。

高程数据正从“锦上添花”变为自动驾驶的“必需品”。当车辆以L3级及以上级别自动驾驶时，对道路三维结构的精确理解不再是可选功能，而是安全必备。

随着高精地图在试点城市加速推广，高程数据将成为智能网联汽车的标准配置。未来，随着5G-V2X技术和车路云一体化发展，高程数据有望与实时交通信息深度融合，为自动驾驶提供更全面的立体感知能力。