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高精地图
地图采集
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前言
高精地图
地图采集
底图制作
地图标注
地图格式
Tips
总结 前言 见《自动驾驶学习笔记七——感知融合》 见《自动驾驶学习笔记八——路线规划》 见《自动驾驶学习笔记九——车辆控制》 见《自动驾驶学习笔记十——Cyber通信》 高精地图 高精地图High Definition Map按照功能划分为4个图层 静态图层保存道路的3维建模信息,通常是道路的测绘数据。 定位图层通过原始的点云地图,提取出一些特征如电线杆、建筑物、交通标志等。用来做点云匹配定位。 语义图层提供道路的结构化信息,这部分信息定义了车道线、交通标志、交通规则信息等。 动态图层实时动态的更新一些信息如:当前路況、实时交通规则、前方车祸等。 地图采集 基于激光雷达能够准确获取位置信息光照变化影响不大。 基于视觉能够提供颜色纹理信息对光照变化敏感得不到准确深度信息。 地图采集车获取到的点云record文件为PCD格式每个pcd文件代表一帧点云如下图所示 底图制作 目前主流的方法是通过SLAM算法对道路进行建模得到一块区域的地图数据然后进行标注。视觉SLAM算法有ORB-SLAM、SVO、DSO等。激光雷达SLAM算法有NDT、Cartographer·、LOAM系列算法等。 NDT制图是对每2帧的PCD文件进行配准得到校正后的位置信息然后拼接这2个点云如下图所示 重复上述步骤直到做出整张地图最终点云地图的效果如下 地图标注 常见的地图标注工具有Roadrunner、Vector Map Builder(autoware)、LGSVL Map Annotation、Autocore Map Toolbox、Assure mapping tools等。 Roadrunner是一款商业软件功能非常完善它的工作界面如下图所示。它可以编辑道路支持导出格式opendriveapolloautoware可以输出模型供仿真器使用。 地图格式 目前还没有统一的高精度地图格式主流的地图格式包括Opendrive、Lanelet2、VectorMap等。Opendrive是德国汽车制造商奥迪、宝马、戴姆勒、保时捷大众成立的组织目的是标准化车辆开发和验证过程中的数据交换。Lanelet2 是一个 C 库用于在自动驾驶环境中处理地图数据。VectorMap是一种矢量地图目前自动驾驶系统普遍采用采样的方式来表征高精度地图。 Apollo高精度地图通过proto定义每个proto代表一种地图元素如下图所示 Tips 高精地图的特点 1、精度达1m而传统地图精度仅10m左右 2、数据文件可能需要上百G的存储 3、更新速度更快道路上的围挡、画线等都要及时更新 总结 以上就是本人在学习自动驾驶时对所学课程的一些梳理和总结。后续还会分享另更多自动驾驶相关知识欢迎评论区留言、点赞、收藏和关注这些鼓励和支持都将成文本人持续分享的动力。 另外如果有同在小伙伴也正在学习或打算学习自动驾驶时可以和我一同抱团学习交流技术。 版权声明原创文章转载和引用请注明出处和链接侵权必究 文中部分图片来源自网络若有侵权联系立删。
