高精地圖的作用
高精地圖的採集與生產
高精地圖的格式規範
導航地圖只是給駕駛員提方向性的引導。識別標誌標牌、入口複雜情況、行人等都是由駕駛員來完成,地圖只是引導作用。導航地圖是根據人的行為習慣來設計的
高精地圖完全為機器設計的。因為對於道路的各種情況、人都能理解,但是對於車輛來說它完全不理解。
高精度圖與其他模組的關係
高精地圖可以作為自動駕駛的大腦。大腦裡面最主要是地圖、感知、定位、**、規劃、安全。綜合處理成自動駕駛車輛能接受的外部資訊,並統一執行在實時的作業系統上
車上配備的感測器類似於人的感知系統,用來感知外部環境;自動駕駛車輛會把感知的結果通過高精地圖處理後傳送給控制系統
高精地圖與定位模組的關係
主流的自動駕駛的定位方案有兩種:一種是基於點雲,另一種是基於camera。其本身都是一種對周圍環境的感知。感知後是feature提取,提取之後可以通過特徵匹配最終得到精確結果。
自動駕駛車輛在路口「看」到建築物,然後通過雷射雷達能搜到點雲的資訊,通過點雲的特徵提取,然後通過複雜的組合變換、視角變換,最終通過跟周圍環境的比對能得到比較準確的定位座標。
高精地圖裡面由定位提供的feature有很多,例如電線桿、車道線、停止線和人行橫道等都能提供很多的約束資訊。
64線雷射雷達號稱有一百公尺的檢測距離。但實踐中超過60公尺之後,點雲本身已非常稀疏,60公尺外檢測的可信度會繼續下降。
camera的侷限更大,在夜間、逆光的情況下很難達到非常好的視覺效果
radar的穿透能力很強,但精度不高
所以基於這些感測器本身的侷限性,高精地圖能夠提供非常大的幫助。
在高精地圖裡提前標註紅綠燈的三維空間位置後,感知模組就可以提前做針對性檢測。這樣做不僅可以減少感知模組的工作量,而且可以解決deep learning 的部分缺陷。識別可能會有些誤差,但先驗之後可提高識別率。
高精地圖與規劃、**、決策模組
自動駕駛車輛在行駛過程中面臨動態環境。其中包括道路交通的參與者,比如其他車輛和行人。我們要根據障礙物的實時位置及時地做區域性規劃
有了以上兩個層面的規劃之後,還需要**。**模組的作用是把其他道路參與者的可能行駛的路徑軌跡和行動**出來
**的體系比較複雜,但底層仍依賴於高精地圖
高精地圖與安全模組
高精地圖能提供離線的標準資訊。比如說,雷射雷達在場景中掃瞄到物體,通過與高精地圖中的資訊進行對比匹配。如果結果不一致,我們可以大概率地認為此地有問題,這就是通過多感測器的融合來解決安全問題
高精地圖與**系統
高精地圖為**地圖提供了最底層的基礎結構,能讓**系統更好的去模擬真實道路的場景
沒有高精地圖的高可靠性,l3/l4自動駕駛無法落地。
靜態的perception
把人類對於世界的感知和理解賦予自動駕駛系統
機器理解不了,可以把人理解的經驗賦予給駕駛系統,相當於把人的經驗傳授給它。彌補系統性缺陷
擴充套件感測器檢測邊界,解決系統效能問題
自動駕駛需要非常複雜的計算系統,4g的傳輸速度並不能滿足現階段自動駕駛的海量資料傳輸需求
高精地圖告訴感知/控制模組,在你的雙向通行的車道中有柵欄隔離,對向車道的車不可能過來,系統就可以放棄檢測對向車道上的障礙物,有效地降低系統負擔
感測器有侷限,但高精地圖給自動駕駛提供了超視覺、超過感測器邊界的遠距離感知
常用的感測器
imu輪速計
計算模型
視覺製作
基於camera的
雷射雷達與camera結合,生成非常好的高精地圖
寬凳、deepmotion的方案:純視覺製圖,精度達能做到厘公尺級
poi點就是地圖上的乙個點
支援區域性更新、功能全面、分塊
所有車道線的描述都是基於reference line的偏移量
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