智能网联汽车 自动驾驶地图数据质量规范
1 范圍
本文件規定了全場景下的自動駕駛地圖數據質量檢測的基本要求、質量檢測內容、質量檢測指標、質量檢測流程、質量檢測方法、質量檢測結果的判定與質量報告編寫的要求等。
本文件適用于自動駕駛地圖產品的質量評定，也可用于自動駕駛地圖的生產指導和汽車生產廠商或道路精細化管理機構對自動駕駛地圖產品的驗收和檢測。
2 規范性引用文件
下列文件對于本文件的應用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，僅所注日期的版本適用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。
GB/T 2828.1-2012 計數抽樣檢驗程序第1部分：按接收質量限（AQL）檢索的逐批檢驗抽樣計劃
GB/T 5768.2—2009 道路交通標志標線 第 2 部分： 道路交通標志
GB/T 5768.3—2009 道路交通標志標線 第 3 部分： 道路交通標線
GB 13000 信息技術 通用多八位編碼字符集（UCS）
GB 18030 信息技術 中文編碼字符集
GB/T 18316-2008 數字測繪成果質量檢測與驗收
GB 20263-2006 導航電子地圖安全技術處理要求
GB 51038-2015 城市道路交通標志和標線設置規范
GB/T *- 智能運輸系統 智能駕駛電子道路圖數據模型與表達
T/CSAE 185-2021 智能網聯汽車 自動駕駛地圖采集要素模型與交換格式
ISO 19157-2013 Geographic information — Data quality
3 術語和定義、縮略語
T/CSAE 185-2021界定的以及下列術語和定義適用于本文件。
3.1 數據集 dataset
可以識別的數據集合。
注：通過諸如空間覆蓋范圍或要素類型的限定，數據集在物理上可以是更大數據集的一部分。
[來源：ISO 19157-2013 ，4.8]
3.2 質量元素 quality element
說明質量的定量、定性組成部分，即成果滿足規定要求和使用目的的基本特征。
注：質量元素的適用性取決于成果的內容及其成果規范，并非所有的質量元素適用于所有的成果。
[來源：GB/T 18316-2008 ，2.4 ]
3.3 質量子元素 quality sub-element
質量元素的組成部分，描述質量元素的一個特定方面。
[來源：GB/T 18316-2008 ，2.5 ]
3.4 檢測項 inspected entry
質量子元素的檢測內容。說明質量的最小單位，是質量檢測和評定的最小實施對象。
[來源：GB/T 18316-2008，2.6 ，有修改]
3.5 質量檢測指標 quality measure
定義質量元素的檢測等級參數。
3.6 單元產品 grid cell
以地理區域劃分的檢驗某批次數據質量的最小數據集，又稱數據質量檢測單元、抽樣單元。
[來源：ISO 19157-2013 F.4.3.2，有修改]
3.7 單位產品 item
為實施產品檢測而劃分的基本單位，是能被單獨描述和考慮的一個事物。
[來源：GB/T 2828.1-2012，3.1.4，有修改]
3.8 批 lot 檢驗批
匯集在一起的一定數量的某種產品、材料或服務。
注：“批”特指提交檢驗的批，它可由幾個生產批或生產批的一部分組成。
[來源：GB/T 2828.1-2012 ，3.1.13，有修改]
3.9 批量 lot size
批中包含的單位產品的個數。
注：本文件特指一個批次被檢數據中的待檢對象的個數。
[來源：GB/T 2828.1-2012，3.1.14，有修改]
3.10 樣本 sample
在抽樣檢測中， 取自一個檢驗批并且提供該批信息的一個或一組單位產品。
[來源：GB/T 2828.1-2012 ，3.1.15有修改]
3.11 抽樣檢測 sampling inspection
按照一定的抽樣方法，從數據集中抽取樣本數據進行的檢測。
[來源：GB/T 18316-2008，2.12，有修改]
3.12 全數檢測 full inspection
對數據集中所有單位產品100%進行的檢測。
[來源：GB/T 18316-2008，2.11，有修改]
3.13 輕微錯誤 minor error
數據產品的一般質量元素不符合規定，對用戶的使用有輕微影響。
3.14 嚴重錯誤 serious error
數據產品的重要質量元素不符合規定，對用戶的使用有重大影響。
3.15 致命錯誤 fatal error
數據產品的成片、成批的質量元素不符合規定，對用戶的使用有致命影響，需返工重做。
3.16 錯誤率 error rate
檢測出的錯誤個數占整個被檢產品要素（關系）記錄個數的比率。
3.17 接收質量限 acceptable Quality Limit，AQL 可接受質量水平
當一個連續系列批被提交驗收抽樣時，可允許的最差過程平均質量水平。
[來源：GB/T 2828.1-2012，3.1.26]
3.18 絕對精度 absolute accuracy 外部精度 external accuracy
地圖成果中某點的位置與真實世界中該點的實際位置值的一致程度，一般用多次測量成果的均方根誤差表示。
注：由于真值的不可獲得性，實際檢測時，一個檢測單元的絕對精度一般用檢測單元內均勻分布的數個特征點的位置誤差的均方根誤差表示。
[來源：ISO 19157-2013， D.4.1 ，有修改]
3.19 相對精度 relative accuracy 內部精度 internal accuracy
地圖成果中某兩點之間的距離與真實世界中該兩點間的實際距離的一致程度，用起點和末點各自的位置誤差之差表示。
注：由于真值的不可獲得性，實際檢測時，一個檢測單元的相對精度一般用檢測單元內均勻分布的數對特征點的位置誤差之差的均方根誤差表示。
[來源：ISO 19157-2013 ，D.4.2，有修改]
3.20 先進駕駛輔助系統用數據 advanced driver assistance system data, ADAS data
為安全、節能的目的，輔助汽車進行轉向控制、動力控制決策使用的，道路形狀點上描述道路前進
方向幾何特征的數據，包括曲率、縱坡、橫坡、航向四個道路參數。
注：這些參數一般基于軌跡或點云數據計算得出。
3.21 元數據 metadata
關于被檢測數據的說明數據。
[來源：ISO 19157-2013 ，4.19，有修改]
3.22 數據志 data lineage
數據的歷史沿革信息。包括獲取或生產數據使用的原始資料說明，數據處理中的參數、步驟等情況及負責單位的有關信息等。
[來源：地理信息系統名詞（第2版）,01.567]
4 縮略語
下列縮略語適用于本文件。
HOV 多成員車道 （High-Occupancy Vehicle lane , HOV）
BRT 快速公交車道 （Lane of Bus Rapid Transit，BRT）
UTC 世界協調時（Coordinated Universal Time , UTC）
AQL 接收質量限（Acceptable Quality Limit，AQL）
RTK 實時動態載波相位差分（Real Time Kinematic，RTK）
RMSE 均方根誤差（Root mean square error，RMSE）
ADAS 先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance System，ADAS)
5 基本要求
5.1 概述
本文件規定的被檢測自動駕駛地圖數據的地理覆蓋范圍為全場景范圍，包括全封閉的高速公路、城市快速路，也包括城際間和城區內的普通開放道路和園區、場區、停車場（庫）等的內部道路及停車設施；被檢測自動駕駛地圖數據的表達方式為矢量地圖數據，不包括點云類的特征定位數據。自動駕駛地圖數據質量檢測的基本要求應包括：
a) 檢測對象，又稱檢測內容，規定被檢數據分類、被檢數據單元劃分、被檢數據質量元素和質量子元素。
b) 檢測方法，規定不同對象、不同場景使用的不同方法。
c) 檢測指標，規定正確的制作要求，列出錯誤的現象、錯誤的分類和錯誤的程度。
d) 檢測流程，規定從數據輸入到結果輸出必須經過的整體檢驗流程。
e) 檢測結果，規定檢測結果的表達方式。
5.2 檢測內容
5.2.1 數據種類
對自動駕駛地圖進行質量檢測的數據種類包括兩大部分:
a) 實地存在,視覺可見的道路基礎設施,分為:
1） 道路交通標線,包括GB 51038-2015和GB/T 5768.3—2009 定義的全部內容，不包括敷設在路面的設施,如井蓋、減速丘、擋車器等，那些對象應在路側及路內其他設施專題表示 ；
2） 道路交通標志，包括GB 51038-2015和GB/T 5768.2—2009 定義的全部內容，不包括廣告牌等非交通標志類物體，那些對象應在路側及路內其他設施專題表示；
3） 路側及路內其他設施，包括路側護欄、隔音墻、信號燈、照明燈、廣告牌、龍門架、跨路設施、地面敷設設施、路側建筑物及停車場內的交通設施等。
b) 實地不存在，由道路基礎設施抽象而得的要素，分為：
1） 車道交通網絡；
2） 道路交通網絡。
5.2.2 質量元素
5.2.2.1 概述
質量元素用于描述自動駕駛地圖數據某一方面的質量特征，是數據質量指標量化的基本依據。一級質量元素分為完整性、邏輯一致性、位置準確性、專題準確性、時間質量五個方面，每類下面根據需要還可進一步細分為質量子元素，用以更加詳細地檢測數據質量。
5.2.2.2 完整性
指要素、要素屬性以及要素關系的存在或缺失。它由兩個數據質量子元素組成：
a) 遺漏，數據集內容與現實世界相比缺少的數據，如實地存在的一組交通信號燈沒有表示在被檢測的數據集內；
b) 多余，數據集中存在與現實世界相比多余的數據，如實際不存在的路燈被制作了、一個實地存在的道路標志牌被重復制作了兩個等。
5.2.2.3 邏輯一致性
指數據結構、數據間關系、數據內容屬性遵守自動駕駛地圖數據內部定義的邏輯規則的程度。邏輯一致性由 5 個數據質量子元素組成：
a) 概念一致性,對概念模式規則的遵循程度，包括數據集要素內容和要素屬性是否能夠反映現實世界，符合相關技術要求,具有合理性。如道路交通標線中的面狀要素發生重疊，則為概念一致性錯誤，此類錯誤現象常常伴有其他類錯誤的產生；
b) 值域一致性,要素屬性的內容與規定的值域符合的程度，如車道類型規定為 1 至 20 的正整數，實際數值超出這個區間，則為值域一致性錯誤；
c) 格式一致性，數據存儲符合數據集物理結構的程度，如點狀要素的坐標存儲次序是經度 X、緯度 Y、高度 H，實際存儲的次序與此不同，則為格式一致性錯誤；
d) 拓撲一致性，道路交通網絡、車道交通網絡數據拓撲關系的正確性，如結點上發生交通流只進不出或只出不進的現象、線段未能正確連接到結點上等，則為拓撲一致性錯誤。
e) 關聯一致性，不同種類要素之間相互索引的關系正確性，如車道中心線與車道左右側邊界線關聯關系錯誤，則為關聯一致性錯誤。
5.2.2.4 位置準確度
指要素的幾何位置在空間參照系中的準確程度。它由 2 個數據質量子元素組成：
a) 絕對或外部準確度，數據集記錄的要素坐標值與可接受值或真值的接近程度；
b) 相對或內部準確度，數據集要素間的相對位置與各自可接受的或真實的相對位置的接近程度。
5.2.2.5 專題準確度
指定量屬性的準確度、非定量屬性的正確性、要素分類及其關系的正確性。它由 3 個數據質量子元素組成：
a) 分類正確性，賦給要素或其屬性的類型與值域的定義符合性，如實地是限時公交車道，類型賦值為快速公交車道或普通車道，則為分類正確性錯誤；
b) 定性屬性正確性，衡量非定量屬性是否正確。如車道內實地的轉向箭頭是直行箭頭，錯誤地賦值為左轉箭頭，則為定性屬性正確性錯誤；
c) 定量屬性準確度，定量屬性值與可接受值或真值的接近程度。如實地車道的寬度為 3.5 m，允許的誤差 0.2 m，錯誤地給為了 3.0 m，則為定量屬性準確度錯誤。
5.2.2.6 時間質量
指要素時間屬性和時間關系的質量。它由 3 個數據質量子元素組成：
a) 時間度量準確度，報告的時間度量值與可接受值或真值的接近程度；
b) 時間一致性，事件時間順序的正確性；
c) 時間有效性，與時間有關數據的有效性，如 2 月 30 日，則是非有效的日期。
注：時間度量可以是一個確定的時間點，也可以是一個或多個時間段。
5.2.3 檢測項設定的基本要求
質量檢測項設定的基本要求是對5.2.1規定的自動駕駛地圖數據中的每類數據都要按5.2.2規定的質量元素和質量子元素逐項分別設定檢測指標，用以判斷數據是否制作正確，是否存在錯誤，錯誤的性質及表現。當有的數據不具備某些質量元素特性時，可刪減。具體檢測指標見第 6 章。
5.3 質量檢測單元
數據質量檢測單元是檢驗某批次數據質量的最小數據集，簡稱單元產品，由數據覆蓋范圍和數據內容所界定。覆蓋范圍包括空間范圍和時間范圍。
數據質量檢測單元內的最小檢測對象是單位產品，一個單位產品是一個可以單獨描述和考察的對象，如一個交通標志牌、一段護欄、一個要素間的關系或一個要素屬性等，在數據集中被存儲為一條記錄或一條記錄的一個字段。
5.4 檢驗批
一個檢驗批是一次質檢活動的整體檢測對象，由若干個同一時間段、同一生產工藝生產的數據單元產品所構成。
5.5 檢測方法
5.5.1 概述
本文件規定的數據質量檢測方法如下:
a) 檢測方法應適用于不同的檢測對象和不同的檢測場景，總體上分為定性檢測和定量檢測。
b) 定量檢測，分為直接檢測和間接檢測，直接檢測又分為全數檢測和抽樣檢測。
c) 幾何位置精度檢測，分絕對精度檢測和相對精度檢測，實施方法上分為資料對比法和野外實測法。
5.5.2 定性檢測
根據事先確定的數據集整體非量化質量指標對數據集整體進行的質量檢測。如對數據資料的合法性、數據成果的出版合法性、數據成果的安全保密性、數據成果的規范性等通過直接檢查或演繹推理等方法進行的檢測。一般定性類指標出現不合格，則判斷數據集質量整體不合格。
5.5.3 定量檢測
根據可量化的質量指標，參照數據制作過程中依據的內部原始資料或外部實地復測成果對數據集質量進行的直接檢測。如數據完整性檢測中，一段道路沿線實地有20個交通標志牌，數據中實際制作了19個，其中1個標志牌被重復制作了2遍，則交通標志牌遺漏2個，遺漏率為10%，多余1個，多余率為5%。
5.5.4 直接檢測
直接檢測是一種基于數據集內部單位產品檢驗的質量檢測方法。分為內部檢測和外部檢測。
a) 內部檢測，使用制作產品數據的資料數據作為參照物檢驗產品數據的質量，如根據高精度軌跡數據、激光點云數據和全景影像數據，檢驗成果數據中要素實體的遺漏和多余,要素屬性分類的正確性、要素幾何位置的準確性、要素間關系的正確性等；
b) 外部檢測，使用不同于成果數據采集手段采集的精度更高的數據進行成果數據的檢驗，如根據全站儀、RTK 等高精度工程測量設備測量的成果，校驗用移動測量采集車測量的成果的位置精度。
5.5.5 間接檢測
間接檢測是一種基于外部知識或數據生產經驗的數據集質量檢測方法，可以是主觀的。如根據使用自動駕駛地圖的車輛定位、規劃、引導效果，反推成果數據的道路交通網絡或車道交通網絡的質量。
5.5.6 全數檢測
全數檢測是對一個單元產品 (一個數據集質檢單元)內的所有單位產品進行 100%的檢測。適合于小批量產品或可通過自動化手段完成的檢測項，如邏輯一致性里的值域符合性檢測。
需全數檢測的數據內容應按照客戶的要求和可施行的條件劃定，本文件不做強制性規定。
5.5.7 抽樣檢測
5.5.7.1 抽樣方法
抽樣檢測是以現代數理統計理論作為基礎，兼顧使用方和生產方的風險與檢驗費用相平衡的一種檢驗方法。它按照一定的抽樣方法，以少量的個體代替母體，從數據集中抽取樣本數據進行的質量檢測。
抽樣方法要求如下：
a) 單元產品抽樣，又稱基于區域的抽樣，從一個檢驗批里按一定比例抽取若干個單元產品的檢測，抽樣比例執行 GB/T 2828.1-2012 的規定，具體見附錄 A。
b) 單位產品抽樣，又稱基于要素的抽樣，從一個單元產品里按一定比例抽取若干個要素記錄進行的檢測，抽樣比例執行 GB/T 2828.1-2012 的規定，具體見附錄 A。
c) 樣本均勻性，總體上應滿足本分布均勻的要求。基于區域的抽樣時，同一檢驗批次里要對交通路網復雜地區和簡單地區都要均勻選取到；基于要素的抽樣時，被選中區域里對不同等級、不同形態道路上的各類要素都要均勻選取到。
5.5.7.2 抽樣過程
抽樣檢查的最小對象是待檢數據中的單位產品。確定這些待檢對象的過程應遵循 GB/T 2828.1-2012的有關規定。具體樣本的抽取過程規定如表 1：
表1 抽樣過程定義表
| 1 | 確定待檢數據的檢驗批 | 同一時間段、同一作業方法制作的成果數據為同一個數據檢驗批次。 |
| 2 | 確定抽樣原則與方法 | 在兼顧樣本多樣性、分布均勻性的原則下，隨機抽樣。 |
| 3 | 確定單元產品的抽樣比例 | 在統計檢驗批里包含的單元產品個數的基礎上，按 GB/T 2828.1-2012 的要求，確定基于區域的抽樣比例。當檢驗批里的單元產品個數小于 13時，為滿足 AQL=1.0 的要求時，該檢驗批里的所有單元產品應實行全數檢測。 |
| 4 | 確定單位產品的抽樣比例 | 在統計各單元產品里單位產品個數的基礎上，按GB/T 2828.1-2012 的要求，確定基于要素的抽樣比例。當一個質檢單元里的被檢地理實體或關系對象個數小于 13 時，為滿足 AQL=1.0 的要求時， 則應實行全數檢測。 |
| 5 | 按從檢驗批里先進行單元產品的抽樣，后從被抽中的單元產品里進行各大類專題要素的單位產品抽樣的次序，實施具體的抽樣。 | 抽樣以結果表的方式給出。具體示例如表 2 和表3。 |
5.5.7.3 抽樣結果
按 5.5.7.1 的要求，抽樣采取兩次抽樣的方法，一次抽樣結果的示例見表 2，二次抽樣結果的示例見表 3。
表2 基于區域的抽樣結果實例
| 2021-HD-01 | 1024 | 8% |
5.5.8 位置精度檢測
5.5.8.1 檢測方法分類
位置精度檢測方法分如下兩種：
a) 資料成果對比法
對照外業測量成果數據中的激光點云數據和全景影像數據等實施的內部檢測。
b) 野外特征點實測法
對圖上選出的特征點，到實地使用RTK或全站儀等測量設備實施的點位測量，核查精度。
5.5.8.2 檢測點選取原則
檢測點應按如下原則選取：
a) 檢測點數量宜按區域大小選取，一般要求5km 2內均勻選取20-30個檢測點。
b) 檢測點應盡量選在幾何特征或紋理特征明顯的特征點上，如交通標線的交點、交通標志牌的角點、桿狀物與地面的交點等。
c) 檢測點代表的要素類別應覆蓋全面，不允許檢測區域內某大類要素無檢測點。
5.5.8.3 絕對精度檢測
絕對精度指地圖成果中某點的位置與真實世界中該點的實際位置值的一致程度。單點的絕對精度，應用比制圖成果所采用的測量手段更精準的技術手段測得的實地位置與圖上位置的距離差表示。一個檢測單元的整體絕對精度，應以該單元內各個離散點的距離誤差的均方根誤差表示。具體計算方法見附錄B。
5.5.8.4 相對精度檢測
相對精度指地圖成果中一點對的兩點間距離與真實世界中該兩點間的實際距離的一致程度，用起點和末點各自的絕對位置誤差之差表示。應在絕對精度檢測的基礎上，派生計算各點對的相對精度和檢測單元的整體相對精度。設選取的檢測點為 n,則兩兩組對的組合數
具體計算方法見附錄 B。
5.6 質檢過程的要求與檢測結果的表達
5.6.1 質檢過程的基本要求
數據質量檢測過程的基本要求應執行GB/T 18316-2008 3.1的規定，整體采用二級檢查一級驗收的制度。測繪單位的作業部門執行過程檢查，測繪單位的質量管理部門執行最終檢查，生產委托方執行成果的驗收。各級檢查工作應獨立進行，不應省略或代替。
5.6.2 基本檢測流程的設計
自動駕駛地圖數據質量的基本檢測流程形成質量檢測結果的有序步驟，應遵守圖1質量檢測基本流程圖的約定：
在二級檢查一級驗收的制度下，不同階段的質量檢查工作環節允許在此基本流程的框架下增加或減少步驟。
5.6.3 檢測結果
自動駕駛地圖數據質量的檢測結果應使用質量檢測報告和其附件的形式告知客戶。具體報告的內容和形式見第8章。
6 數據質量檢測指標
6.1 數據質量定性元素檢測指標
數據質量定性元素的檢測主要通過對自動駕駛地圖實體數據集的元數據的檢測和對整體數據的觀察來實現。檢測時依據的主要質量元素是數據的合法性、安全保密性和規范性。錯誤等級分為合格與不合格，各項指標中即使有一項存在不合格，也應判斷整體數據不合格。檢測合格的指標見表4：
6.2 數據質量定量元素檢測指標
6.2.1 概述
數據質量的定量元素檢測主要針對道路交通標線、道路交通標志、路內或路側其他設施、車道交通網絡、道路交通網絡等五大要素主題展開。應針對每大類要素的技術要求、質量檢測的定量元素給出具體的質量檢測指標。質量檢測指標以數據內容的錯誤嚴重程度來表征。錯誤等級分為輕微錯誤、嚴重錯誤和致命錯誤三個等級。
a) 致命錯誤指質檢單元內成片成批出現的不符合自動駕駛地圖技術要求的錯誤，一經發現，不再進行后繼的質量檢查，判定為該質檢單元的數據整體不合格，退回重新制作，再次提交質檢。
b) 嚴重錯誤指對自動駕駛有嚴重影響的數據質量問題，必須在出廠前全部改正完畢。
c) 輕微錯誤指對自動駕駛的實現有輕微影響的數據質量問題，一般需要在產品出廠前返修完畢，緊急情況下在整體質量為優秀的情況下可以讓步放行的數據輕微錯誤。
6.2.2 道路交通標線
6.2.2.1 道路交通標線制作要求
道路交通標線是路面視覺可見的、符合GB/T 51038-2015和GB/T 5768.3—2009要求的、用于規范交通秩序的自動駕駛地圖內容，數據制作總體要求應符合T/CSAE 185-2021的5.4的規定。使用3D線狀要素或面狀要素表達。具體要求如下：
a) 線狀要素表達的交通標線，幾何位置應位于地面噴涂的標線的中央位置，對地面交通標線為雙線的情況，應對每一條標線單獨繪制。虛線和實線順延變化的地方，應在實線的末端點和虛線的起點相接。當線狀交通標線的性質發生變化時應垂直道路走向成組平齊打斷，對橫向交通標線非階梯狀時應以一個完整對象表達。面狀要素表達的交通標線，區域面邊界的幾何位置應位于地面噴涂標線的中央位置。邊界線不允許纏繞，面內不允許有空洞，面狀交通標線之間不得壓蓋。
b) 線狀交通標線包括縱向的可跨越對向車行道分界線、可跨越同向車行道分界線、禁止跨越對向車行道分界線、禁止跨越同向車行道分界線、潮汐車道線、車種專用車道線、公交專用車道線、車行道邊緣線、路口導向線、導向車道線、可變導向車道線、停車位標線、停靠站標線、白色半圓狀車距確認線、禁止長時停車線、禁止停車線、縱向減速標線等，橫向的停止線、停車讓行線、減速讓行線、車行道橫向減速標線等，隧道口等的立面標記線及實體標記等。線狀交通標線的類型、顏色、線型、寬度、長度等屬性賦值應與實地一致，要素的唯一辯識碼要唯一，關聯的道路要素的關系應準確。
c) 面狀交通標線包括人行橫道面、導向箭頭包圍面、路面文字標記面、路面圖形標記面、車距確認標記面、導流區、禁止停車區、緊急停車區、待轉區、中心圈、停車位面、收費廣場前減速標線、進出停車場的防滑坡道面等。面狀交通標線的類型、顏色、紋理、面積、箭頭朝向、文字內容、圖形符號等屬性賦值應與實地一致，要素的唯一辯識碼要唯一，關聯的道路要素的關系應準確。
d) 交通標線幾何位置與實地一致，絕對精度小于1 m，相對精度小于0.5 m。
6.2.2.2 道路交通標線檢測的錯誤等級
a) 道路交通標線的致命錯誤包括：
交通標線成片、成批缺失；
交通標線的幾何位置精度成片超出規定的技術要求；
交通標線的各類屬性成批不符合規定的技術要求。
交通標線數據存儲的格式不符合規范要求，應用軟件不能正確讀取使用。
b) 道路交通標線的嚴重錯誤和輕微錯誤見表5：
6.2.3 道路交通標志
6.2.3.1 道路交通標志制作要求
道路交通標志是指揮引導交通使用的，安裝在路側或懸掛在路中央的各種標志牌，符合GB51038-2015和GB/T 5768.2—2009要求，數據制作總體要求應符合T/CSAE 185-2021的5.3的規定。使用3D空中立面面狀要素或立方體包圍盒表達。具體要求如下：
a) 道路交通標志應包含 7 類主標志：警告標志，禁令標志，指示標志，指路標志，旅游區標志，作業區標志和告示標志，也包括特殊情況下附屬在主標志下方的輔助標志以及可變限速、可變情報板等電子式可變信息標志。不制作臨時放置的道路交通標志。
b) 空間立面表達的道路交通標志，幾何上需繪制其最小的外接矩形面，當交通標志為三角形或菱形時，應以其角點連線構成的立面表示，立面必須按順時針方向繪制，正面朝向車輛的來向。
獨立存在的交通標志牌應單獨繪制一個幾何面；當主標志下存在輔助標志時，宜分別繪制；對大標志牌內存在小標志牌內容的復合標牌，大標志牌和小標志牌宜分別繪制。
c) 道路交通標志的作用類型、形狀類型、面板底色、線劃顏色和標志牌的朝向等屬性信息應與實地一致。要素的唯一辯識碼要唯一，關聯的道路要素的關系應準確。屬性信息中宜表示道路交通標志的語義信息內容或關聯的交通標志的真實照片。作用類型為可變信息標志時，屬性信息內容只填充作用類型、形狀類型、唯一辯識碼和關聯的道路關系。
d) 道路交通標志位置與實地一致，絕對精度小于 1 m，相對精度小于 0.5 m。
6.2.3.2 道路交通標志檢測的錯誤等級
a) 道路交通標志的致命錯誤包括：
交通標志成片、成批缺失；
交通標志的幾何位置精度成片超出規定的技術要求；
交通標志的各類屬性成批不符合規定的技術要求；
交通標線數據存儲的格式不符合規范要求，應用軟件不能正確讀取使用。
b) 道路交通標志的嚴重錯誤和輕微錯誤見表6：
6.2.4 路側及路內其他設施
6.2.4.1 路側及路內其他設施制作要求
路側及路內其他設施指道路交通標志和標線之外的所有全場景的道路設施和其他可用于定位的設施，包括路側防護設施、跨路設施、道路照明設施、道路監控設施、道路指揮設施、車路協同設施、地面敷設的井蓋、擋車器、減速帶等道路設施和廣告牌、標志性建筑物、橋墩等設施。數據制作總體要求應符合T/CSAE 185-2021的5.5和5.6的規定。使用3D點狀要素、線狀要素、面狀要素或立方體包圍盒表達。
具體制作要求如下：
a) 點狀要素表達的設施
此類要素主要指地面敷設的道釘、交通警示柱、防撞桶、錐筒，以及空中架設在橫桿或豎桿上的道路監測設備或車路協同設備。地面的設施，應以3D點表示物體在路面的根部中心位置。空中架設的設施，應以3D點表示物體的中心位置。要素的類型、顏色、距地面高度等屬性內容應與實地一致，要素的唯一辯識碼要唯一，關聯的道路要素的關系應準確。當呈較長的線狀分布時，宜用頂端點的連線表示。
b) 線狀要素表達的設施
路側防護設施，包括路沿、水泥護欄、金屬護欄、交通警示柱連線、柵欄、護欄網、隔音墻、護墻、排水溝、道路自然邊界等，應以 3D 折線表示，每段折線的性質應唯一，折線宜位于路側防護設施的頂端，也可以位于路側防護設施與路面的交線。要素的類型、比高、材質、顏色等屬性應與實地一致。要素的唯一辯識碼要唯一，關聯的道路要素的關系應準確。
桿狀物設施，包括交通標志牌、交通信號燈和龍門架等各類交通設施的支撐桿（橫桿和豎桿）、照明燈桿、電力及通信電線桿、廣告牌支撐桿、以及停車場出入場的橫桿和停車位的地面擋車器等。豎桿應以地面根部點和直線部分的頂點之間 3D 連線表示，橫桿則以水平方向的兩端點頂點之間 3D 連線表示。要素的類型、長度、材質、顏色等屬性應與實地一致。要素的唯一辯識碼要唯一，關聯的被支撐物的關系應準確，關聯的道路要素的關系應準確。
隧道出口或入口輪廓線、收費站檢測站通道入口輪廓線，應以 3D 折線表示，一個洞口一條，類型、高度、寬度屬性應與實地一致，要素的唯一辯識碼要唯一，關聯車道要素的關系應準確。
c) 面狀要素表達的設施
應以3D面表示出迎向車輛來向的過街天橋、立交橋、龍門架、收費站與檢測站屋頂的側面、路側的廣告牌牌面、凸面反射鏡，以及公交站順路方向的展示面、公交站亭的頂面、停車場的充電樁、消防箱、配電箱等設施的輪廓面。立面必須按順時針方向繪制，正面朝向車輛的來向或平行于車身。類型、材質、顏色等屬性信息應與實地一致，要素的唯一辯識碼要唯一，關聯的道路要素的關系應準確。
應以3D面表示出交通信號燈朝向車輛來向的發光面，信號燈要成組，每組含紅、黃、綠三個燈頭，以一個矩形立面表示，立面必須按順時針方向繪制，形態類型、用途類型、燈頭個數、排列方式等屬性信息應與實地一致，要素的唯一辯識碼要唯一，關聯的車道要素的關系應準確。
應以3D矩形面表示出收費站與檢測站屋頂的范圍面，站點名稱、縱向長度、橫向寬度、距地面高度、通道數等屬性信息應與實地一致，要素的唯一辯識碼要唯一，關聯的車道要素的關系應準確。
應以3D面表示出路面上除交通標線之外的所有設施面，包括敷設在路面的井蓋（圓形或矩形統一用矩形框表示）、減速帶、安全島等道路設施。面的邊界必須按順時針方向繪制，類型、材質、顏色等屬性信息應與實地一致，要素的唯一辯識碼要唯一，關聯的道路要素的關系應準確。
d) 體狀要素表達的設施
此類要素主要指立交橋、地下停車場等的粗大支撐柱，以立方體的包圍盒表示其位置，類型、材質、顏色等屬性信息應與實地一致，要素的唯一辯識碼要唯一，關聯的道路要素的關系應準確。
e) 路側及路內其他設施的幾何位置應與實地一致，絕對精度小于1 m，相對精度小于0.5 m。
6.2.4.2 路內或路側其他設施檢測的錯誤等級
a) 路內或路側其他設施的致命錯誤包括：
要求表達的設施成片、成批缺失；
設施的幾何位置精度成片超出規定的技術要求；
設施的各類屬性成批不符合規定的技術要求；
設施的數據存儲格式不符合規范要求，應用軟件不能正確讀取使用。
b) 路內或路側其他設施的嚴重錯誤和輕微錯誤見表7：
6.2.5 車道交通網絡
6.2.5.1 車道交通網絡技術要求
車道交通網絡是車道中心線線段和結點構成的拓撲連接網絡，也包括同一交通流方向的各車道分段成組關系和車道的特殊交通限制條件，供自動駕駛或輔助駕駛車輛完成車道級定位、局部車道級路徑規劃和引導的交通網絡。使用3D點狀要素和線狀要素表達。具體要求如下：
a) 線狀要素表達的車道中心線包含實際車道中心線和虛擬車道中心線兩種，在有車道邊緣線或車道分界線的路段，幾何位置應位于車道中央，橫向上距左右邊線的距離相等。在無車道邊緣線或車道分界線的路口或是收費站、檢查站的站前站后廣場，應制作虛擬連接車道，幾何位置應是車行軌跡的習慣路線，以光滑曲線表示，起點連接至進入路口（廣場）的連接車道，末點連接至退出路口（廣場）的連接車道。點狀要素表達的車道結點應連接進入和退出該點的車道中心線，表示出車道交通網絡的拓撲連接關系。車道中心線自身不應存在纏繞現象，相鄰車道中心線應平行。
b) 車道中心線和車道結點應與其代表的實地車道或虛擬車道一致，不允許遺漏或多余，不允許前驅后繼關系發生混亂。
c) 當車道性質發生變化時，如車道左右側邊線的線型或顏色發生變化、車道的用途發生變化、車道交通流發生分流或合流、車道使用的限制條件發生變化等情況時，應在發生變化處的路段上平齊成組打斷車道中心線。
d) 車道中心線自內側向外側的車道編號、按用途分類的車道類型、按行車性質分類的車道形態、車道通行狀態、車道通行方向、車道內轉向箭頭標識、車道寬度、車道長度、車道有無特殊限制標識、車道最高限速、車道最低限速等屬性應與實地一致，符合規范要求，車道中心線和車道結點的要素辯識碼要唯一，車道中心線關聯的車道左右側邊線的關系應準確、車道中心線與道路路段的關系應準確。
e) 一段道路上同一交通流方向的各條車道要成組，對通行方向隨時間變化的潮汐車道或可以借道超車、借道轉向的車道，應按交通流走向重復使用，劃分到正反交通流兩個車道組。車道組內所含車道數和各車道列表、車道組與前驅后繼車道組關系、車道組與道路路段的關系應準確。
f) 有特殊限制條件的車道，如限時公交車道、潮汐車道等，應以條件限制表，準確表達出限制的條件，包括車道辯識碼、通行權限、通行方向、限制的車種、限制的時間等屬性應與實地一致，符合規范要求。
g) 車道中心線和車道結點的拓撲連接關系應準確，除末段車道的末端點之外，車道結點至少應連接兩條車道中心線。
h) 車道中心線和車道結點的幾何位置絕對精度小于1 m，相對精度小于0.5 m。
6.2.5.2 車道交通網絡檢測的錯誤等級
a) 車道交通網絡的致命錯誤包括：
車道中心線成片、成批缺失；
車道中心線幾何位置精度成片超出規定的技術要求；
車道中心線上的各類屬性成批不符合規定的技術要求；
車道中心線數據存儲的格式不符合規范要求，應用軟件不能正確讀取使用；
b) 車道交通網絡的嚴重錯誤和微錯誤等級見表8。
6.2.6 道路交通網絡
6.2.6.1 道路交通網絡技術要求
道路交通網絡是由道路實體參考線、道路虛擬連接線和道路結點構成的拓撲連接網絡，也包括以面要素表達的路段面和路口面。不同于供普通導航的標準地圖，它除提供對標準地圖道路路段的關聯關系和道路的最基本屬性之外，還提供自動駕駛、輔助駕駛特需的縱坡、橫坡、曲率和航向角屬性，供自動駕駛或輔助駕駛車輛完成道路級定位、控制、規劃和引導的決策。使用3D點狀要素、線狀要素和面狀要素表達。在無特殊場景說明的情況下，本文件所稱道路參考線包括道路實體參考線和道路虛擬連接線兩類，具體要求如下：
a) 在有道路交通標線約束的普通路段，道路參考線應位于內側車道的外邊界，道路參考面應是單向行駛路面的內側和外側邊界之間的區域，縱向兩端的邊界應垂直于道路的走向。道路結點應是道路參考線的首末端點。幾何位置橫向絕對誤差<1 m，縱向絕對誤差<3 m。
b) 在轉向專用道、出入口、掉頭口、匝道等起連接性質的路段，道路參考線應位于該路段的中央，道路參考面應是單向行駛路面的內側和外側邊界之間的區域，縱向兩端的邊界應垂直于道路的走向。道路結點應是道路參考線的首末端點。
c) 在無道路交通標線的路口，道路參考線專指道路虛擬連接線，應以圓滑的曲線，連接進入路口的道路參考線和退出路口的道路參考線。當路口是帶有主輔路關系的復雜路口時，從主路引出的道路虛擬連接線要分別連接到退出路口的主路和輔路，從輔路引出的道路虛擬連接線要分別連接到退出路口的輔路和主路。路口參考面為路口前的停止線（讓行線）及其延伸線所圍的區域。
d) 道路參考線上形狀點之間的距離大于5 m時，要以5 m為間隔內插形狀點，并在內插后的所有形狀點上計算給出縱坡、橫坡、曲率、航向屬性。
e) 道路參考線和道路結點應與其代表的實地路段行車路線或路口的行車路線一致，不允許遺漏或多余，不允許前驅后繼關系發生混亂。
f) 當道路的性質發生變化時，如道路的寬度、道路上的車道數、道路的通行限制條件、道路的建筑結構等發生變化時，應垂直道路方向打斷道路參考線，同時路段面也做相應的打斷。路段面和路段面之間、路段面和路口面之間邊界應緊密一致，不允許出現裂隙或重疊。
g) 道路參考線的類型、功能等級、形態、通行方向、車道數、建筑結構、路面材質、寬度、長度等屬性及對車輛的限高、限重、限寬、限長、限速等限制條件應與實地一致，符合規范要求。
道路參考線和道路結點的要素辯識碼應唯一，關聯的標準地圖道路網關系應準確、道路參考線和道路結點的拓撲連接關系應準確，除末段道路的末端點之外，道路結點至少應連接兩條道路參考線。
6.2.6.2 道路交通網絡檢測的錯誤等級
a) 道路交通網絡的致命錯誤包括：
道路參考線或虛擬連接線成片、成批缺失；
道路參考線或虛擬連接線幾何位置精度成片超出規定的技術要求；
道路參考線或虛擬連接線上的各類屬性成批不符合規定的技術要求；
道路參考線或虛擬連接線數據存儲的格式不符合規范要求，應用軟件不能正確讀取使用；
成片路段上的ADAS數據缺失。
b) 道路交通網絡的嚴重錯誤和輕微錯誤見表9。
7 數據質量評分
7.1 概述
數據質量評分是以量化的方式對數據質量做出檢測，適用于可量化檢測的要素專題。不同的檢測對象有不同的計分方法，最基礎的質量分值是大類要素專題得分，單元產品質量分值是單元內各大類要素專題得分的總合，檢驗批的質量分值是檢驗批內被檢測單元產品質量得分的算術平均值。
質量分數線簡單劃分為合格與不合格，依據檢測目的不同，可以在合格產品中進一步區分出優秀產品與合格產品。
7.2 質量等級的劃分
自動駕駛地圖數據質量檢測過程中，依據對自動駕駛影響的嚴重程度，應按照以下規則對數據質量等級進行劃分評定：
a） 地圖數據定性檢測過程中，當發現一項不合格時，則判斷整體數據不合格，不再進行定量數據的檢測；
b） 地圖數據定量檢測過程中，當發現數據存在致命錯誤時，則判斷該單元產品不合格。
c） 自動駕駛地圖數據質量等級劃分采用百分制, 90分為合格分數線,95分及以上為優秀產品，滿分為100分。
d） 檢驗批中所含的所有單元產品的質量得分都要大于等于90分，否則判定該檢驗批為不合格產品。
7.3 各類要素質量分值占比
一個被檢測的自動駕駛地圖數據單元產品總分設為100分, 由各個專題要素所占分值累加而成.各專題要素所占分值依據其對自動駕駛車輛影響程度劃分，見表10：
表10 要素專題質量分值表
| 道路交通標線 | 25 |
| 道路交通標志 | 20 |
| 路側及路內其它設施 | 15 |
| 車道交通網絡 | 30 |
| 道路交通網絡 | 10 |
當某些商業訂單采購的產品數據中不含某些要素專題時，計算質量最高分值時，應將不含的要素專題分值平均配賦到存在的要素專題中，見表11:
表11 缺道路交通網絡要素的分值表
| 道路交通標線 | 27.5 |
| 道路交通標志 | 22.5 |
| 路側及路內其它設施 | 17.5 |
| 車道交通網絡 | 32.5 |
各專題要素質量元素權重分值見表12，權重分值可依據不同質量評估目的進行調整。
7.4 各類要素質量計分方法
每類要素的質量得分體現在要素的錯誤率，無錯誤的數據為滿分。
參與質量評分的錯誤分嚴重錯誤和輕微錯誤，本文件規定一個嚴重錯誤折合5個輕微錯誤。
錯誤率是被抽樣數據中的輕微錯誤個數與樣本總量的比值，用下式表達：
r = n / N (7-1)
式中:
r——被檢樣本數據中某類要素某個質量元素輕微錯誤的錯誤率;
n——被檢樣本數據中某類要素中某個質量元素有輕微錯誤的個數;
N——被檢樣本數據中某類要素的記錄總數。
每類要素的質量得分依檢測出的錯誤記錄采用扣分制，各類要素的質量最高分值見表10，各類要素的質量元素權重分值見表12，按下式計算：
計算示例見附錄C。
這種基于被檢數據要素個數統計的錯誤率，也可以折算成基于道路里程的錯誤率，具體計算方法見附錄D，本文件不做規范性要求。
7.5 單元產品質量評定
一個被檢測的單元產品的質量得分等于該單元產品里的各類要素質量得分的總和，用下式表達：
式中：
S——為單元產品質量得分；
P——為單元產品中的某類專題要素的質量得分，共五類專題要素。
7.6 檢驗批成果質量評定
一個檢驗批由多個被檢測的數據單元產品構成，其成果質量的判定原則如下：
a) 當一個單元產品不合格時，應判定該檢驗批整體不合格。
b) 當檢驗批所含的各個單元產品都合格，該檢驗批的整體質量得分為各個單元產品質量得分的算術平均值，用下式表示：
式中：
A----為被檢批次數據質量得分；
m----為被檢批次內被抽檢的單元產品個數；
S——為被抽檢的單元產品質量得分。
8 數據質量檢測報告
8.1 概述
自動駕駛地圖數據質量檢測報告是地圖數據生產商向地圖數據應用方提供數據服務時的基本說明文件，是整個地圖數據質量檢測活動的總結，是地圖數據生產商對其所生產的數據給予的質量證明，是數據采購應用方對數據質量驗收的依據。數據質量檢測報告由正文和附表組成。
8.2 數據質量檢測報告正文
自動駕駛地圖數據質量檢測報告正文至少應包括如下內容：
a) 產品名稱,給出被檢數據產品的名稱、版本號、生產單位、檢測單位、報告時間；
b) 產品概況，給出被檢數據的地理覆蓋范圍、要素專題內容、生產時間、依據標準、生產過程和手段、生產人員、數據格式、應用方向等；
c) 檢測概況，給出被檢數據進行質量檢測的時間、檢測的地點、檢測的人員、檢測的過程、檢測的方法、檢測的依據；
d) 檢測結論，給出被檢數據中發現質量問題的總結和分析，數據質量得分的計算過程和最終的質量分值和結論。
具體格式見附錄E。
8.3 數據質量檢測報告附件
自動駕駛地圖數據質量檢測報告的附件配合正文使用，應以表格的形式給出如下內容：
a) 基于區域的抽樣結果列表,表中應說明被檢數據批次中包含的單元產品個數，被抽中的單元產品所占比例和名稱列表，宜配繪被檢區域樣本分布示意圖。
b) 基于要素的抽樣結果和質檢結果列表，表中應說明每大類要素統計出的記錄個數、被抽樣進行質檢的記錄個數、發現的嚴重錯誤個數、發現的輕微錯誤個數，質量的得分。每個被檢數據單元一份。
具體格式見附錄 F。
附 錄 A（資料性）抽樣檢驗方法
A.1 概述
本附錄的抽樣檢驗方法主要由采購方或采購方代表組織實施，有關產品質量標準、檢驗水平、接收質量限或其他細則，應在合同或有關文件中做出具體規定。也可用于生產單位對自己生產的產品所進行的抽樣檢驗，在生產過程中或者在產品提交時進行。
A.2 樣本量
一個檢驗批是被檢自動駕駛地圖數據的整體，以地理區域劃分的各個數據集是被檢測的單元產品，單元產品里的各類要素記錄或其屬性是被檢測的最小單位產品。確定樣本量有兩個步驟：
a) 統計檢驗批里單元產品個數（批量），確定抽檢的單元產品樣本量。
b) 統計單元產品里的各類要素的記錄個數（批量），確定抽檢的單位產品樣本量。
A.3 抽樣策略
抽樣方法可分為判斷抽樣法和概率抽樣法兩大類，針對自動駕駛地圖的特點，本附錄只采用概率抽樣法，樣本必須代表批，需要的樣本應是隨機的而非有偏的。
概率抽樣的基本特征是，整體中的每個成員都有固定的概率被抽中。當使用概率抽樣時，可以對整體進行統計推斷。概率抽樣一般可分為簡單隨機抽樣、分層隨機抽樣、系統抽樣三種。
A.3.1 簡單隨機抽樣
簡單隨機抽樣使用隨機數來選擇樣本，總體中每個對象被抽取的概率相同。在總體質量均勻的情況下，應使用簡單隨機抽樣。
A.3.2 分層隨機抽樣
當批由子批或層組成時，應使用按比例配置的分層抽樣，在此情形下，各子批或各層的樣本量與其大小成比例。對于同一個整體，這種抽樣策略在均值估計和方差方面比非分層策略具有更高的精度。
A.3.3 系統抽樣
系統抽樣是一種半隨機抽樣方法，先將地圖數據整體進行相同大小的格網劃分，然后按照空間均勻分布的要求選取格網（即單元抽樣），接著在格網內部隨機選取一定比例（或全部）的單位產品，這種方法提供了一種確保樣本在空間上均勻分布的抽樣方式。
A.4 抽樣檢驗標準
A.4.1 簡介
本附錄所描述的是驗收抽樣檢驗，其目的是根據抽樣檢驗結果對批做出接收或不接收的判斷，其理論基礎是小概率事件原理和假設檢驗。
A.4.2 抽樣檢驗步驟
A.4.2.1 規定產品質量標準
產品質量標準，是對產品質量的具體要求，需明確區分單位產品合格與不合格或每個質量特征構成不合格的標準。
A.4.2.2 確定批量
批的組成、批量大小應考慮生產過程和生產的實際情況，注意一致性問題。同一批作業人員、同一時間段、同一技術手段生產的數據產品宜劃為一個批次。
A.4.2.3 規定檢驗水平
應參考各方面因素確定合理的檢驗水平。生產初期，應選擇較高的檢驗水平，或100%檢驗。若產品質量已達較好水平且可控，宜選擇較低檢驗水平。在沒有特殊規定時，一般使用檢驗水平II。
A.4.2.4 確定接收質量限 AQL
檢驗方案的嚴格程度主要決定于AQL的大小，常用方法是根據產品不合格類別，分別規定AQL值。由于自動駕駛地圖數據的復雜性，具有很多獨立的質量特征，可以對這些需要單獨檢驗的質量特征所構成的不合格分別規定AQL值。
A.4.2.5 確定方案類型
對于一次、二次和多次類型抽樣，在AQL、字碼和嚴格性相同時，其具有基本相同的抽查效果，考慮到自動駕駛地圖數據及其生產過程的復雜性，管理復雜度高，宜采用一次抽樣類型。
A.4.2.6 確定抽樣方案
當 AQL 值、檢驗水平和批量確定以后，在相應的抽樣方案表中，檢索所需要的抽樣方案，步驟如下：
a) 根據批量和檢驗水平，按表 A.1 左半部檢索出字碼。
b) 根據字碼和規定的 AQL 值以及規定的方案類型，在表 A.1 右半部，檢索出抽樣方案。
如要素 A，批量為 400，AQL 為 1.0，通過批量查詢一般檢驗水平 II 的樣本字碼為 H，H 行與 AQL1.0列相交處為（1 2），即抽取 50 個樣本進行檢驗，不合格品小于等于 1 時接收，否則拒收。
從上表可以看出，不同批量和 AQL 的組合下，其抽樣比例有所不同，在一個檔位區間內也會發生變化，以一般檢驗水平 II 級，AQL=1.0 的抽樣方案舉例，其抽樣比例曲線如圖 A.1。
A.4.2.7 檢驗判定
按抽樣方案規定的樣本量隨機抽取樣本，對樣本逐個檢驗，檢驗中發現的不合格品數，與方案規定的判定數組進行比對就可以對批做出判定。
如果產品包含嚴重錯誤和輕微錯誤引起的不合格，其中任何一類不符合接收數要求，都不能判定接收，只有當各個類別發現的不合格品都能滿足各自抽樣方案接收數的要求時，才能對批做出接收的判定。
A.4.2.8 批的再提交和不合格品處理
再提交批，就是已經被拒收，經過 100%檢驗，發現了所有不合格品，并修改/替換為合格品以后，允許再次提交的批。允許再次提交的批，最低限度也應對導致批被拒收的那一類不合格進行檢驗。在重新檢驗過程中，如果發現單位產品還有其他類別的不合格，也應作為不合格品看待。如果返工可能引起其它類別的不合格，都應進行檢驗。
除此以外，其它類別的不合格是否還要進行檢驗，采取正常還是加嚴檢驗，由負責部門確定，但不允許采用放寬檢驗。再提交批如果又一次被拒收，該批的處理方式由生產方與使用方協商確定。
附 錄 B（資料性）制圖精度檢測方法
B.1 大地坐標至投影平面坐標的變換
自動駕駛地圖要素的幾何位置以經度、緯度和高程表示，應將其投影到地圖平面上再進行精度誤差的計算。為簡化計算起見，宜采用平面圖的投影方式，高程值保持不變，計算公式如下：
B.2 單點絕對位置誤差計算
B.3 點對相對位置誤差計算
B.4 均方根誤差計算
設待檢單元內位置準確度檢測所選取坐標點個數為 n，點對匹配數 m。
待檢單元內單點的位置誤差為 e,則整體絕對精度為此組誤差的均方根誤差δ，用下式表示：
待檢單元內各點對的相對位置誤差為 d,則整體相對精度為此組誤差的均方根誤差ε，用下式表示：
附 錄 C（資料性）道路交通網絡錯誤率計算示例
一個單元產品里對道路交通網絡數據抽取了1000個樣品，發現有完整性輕微錯誤6個，邏輯一致性輕微錯誤8個，位置準確度輕微錯誤5個，專題準確度嚴重錯誤1個、輕微錯誤1個，時間質量輕微錯誤2個，則按式（6-1）計算，各類質量元素上的錯誤率為：
按式（6-2）計算，一個單元產品里道路交通網絡的質量得分為：
10×（0.2×（1-0.006）+0.25×（1-0.008）+0.2×（1-0.005）+0.25×（1-0.006）+0.1×（1-0.002））=9.941
附 錄 D（資料性）基于道路里程的錯誤率計算及評分
D.1 概述
被檢數據發現的錯誤可以歸納為兩大類，一類是要素的幾何位置錯誤，一類是要素的屬性或關系錯誤，錯誤都可以根據要素自身的道路ID或關聯的道路ID關聯到發生的路段。路段按類型可以分為兩大類，一類是封閉性的高速公路和城市快速路，另一類是開放的社會性道路或園區、院區、停車場等的內部道路。基于道路里程的錯誤率應對不同道路類型進行不同的統計。
D.2 道路里程計算
本文件所指道路里程專指道路交通網絡中路段的長度，對雙向道路應繪制正反兩條路段。一個單元產品抽樣后的被檢數據應按照道路交通網絡專題數據中的各要素的類型屬性和長度屬性分別計算封閉道路和開放道路的總長度，計算公式如下：
式中：
L為被檢道路交通網絡數據中一路段的道路長度屬性，單位:km；
M為道路的總里程，單位：km；
n為被檢道路交通網絡數據中某類道路路段的個數；
i為道路類型標號，i=1為封閉道路，i=2為開放道路。
D.3 基于道路里程錯誤率計算
該錯誤率是指被抽樣數據中某類道路上發生輕微錯誤個數與該類道路里程的比值。道路類型分封閉道路和開放道路，用下式表達：
發生的嚴重錯誤，按1:5的方式折算。
基于道路里程的錯誤率是質檢過程中的一個中間成果，可以單獨作為質量判定的依據，一般規定：
a) 封閉性道路上每大類專題要素輕微錯誤百公里小于5個，總體小于20個為合格；
b) 開放性道路上每大類專題要素輕微錯誤百公里小于20個，總體小于95個為合格；
c) 封閉性道路和開放性道路均合格整體才判為合格。
附 錄 E（資料性）數據質量檢測報告正文示例
附 錄 F（資料性）數據質量檢測報告附件示例
F.1 基于區域的抽樣
F.2 基于要素的抽檢結果
檢驗批在完成基于區域的抽樣之后，應對每個被檢單元產品進行基于要素的抽樣。每個被檢單元產品的抽檢結果不存在致命錯誤時，以表F.2給出抽檢結果記錄，存在致命錯誤時不再按表F.2進行錯誤統計，只給不合格。
參 考 文 獻
[1] GB/T 21336-2008 地理信息 質量評價過程
[2] GB/T 21337-2008 地理信息 質量原則
[3] GB/T 28441-2012 車載導航電子地圖數據質量規范
[4] GB/T 39263-2020 道路車輛 先進駕駛輔助系統（ADAS）術語及定義
[5] GB/T 39623-2020 基礎地理信息數據庫系統質量測試與評價
[6] GB/T 40429-2021 汽車駕駛自動化分級
[7] GB 50688-2011 城市道路交通設施設計規范
[8] CH/T 1019—2010 導航電子地圖檢測規范
[9] DB11/T 1880-2021 自動駕駛地圖特征定位數據技術規范
[10] DB43/T 1769-2020 機載傾斜攝影三維地理信息模型數據成果質量檢驗技術規程
[11] T/CSAE 125-2020 智能網聯汽車測試場設計技術要求
[12] ISO 20524-2 2020，Intelligent transport systems — Geographic Data Files (GDF) GDF5.1 — Part 2: Map data used in automated driving systems, Cooperative ITS, and multi-modaltransport
[13] Navigation Data Standard Format Specification，NDS Version 2.5.4
[14] ADASIS v3 Protocol Specifications 3.1.0.RC1
[15] 地理信息系統名詞（第 2 版），地理信息系統名詞審定委員會，北京：科學出版社，2012
總結
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