无人驾驶入门2:高精度地图

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传统地图才能拥有导航路径规划、拥堵信息提示、多条路径规划的时间等信息,甚至都才能获得路口与有无信号灯、道路上与有无测速照相等信息。

课程简介:了解高精度地图的实现逻辑,这是 Apollo 定位、感知、规划模块的基础。

传统地图是二维的,以点线面为主,一方面三种 不才能红绿灯、路灯等各种特征对象的深度1信息,被委托人面高程信息在导航中的应用暂且多,显示建筑3D、高架立起肯能山丘欺负,仅仅起到美观作用罢了。

对于高精度地图来说,两个季度的更新其实 太少,更新的频度是无法满足需求的。同去,高精度地图依然才能专业车辆的分派,作为专业数据输入源,但每两个自动驾驶车辆,又是数据贡献源,肯能无人驾驶车的地图自定位同地图分派是想通的,甚至肯能算法的一致性,数据验证也将变得简单。

高精度地图都才能帮助车辆寻找大慨的行车路线,都才能帮助选泽不同路线的选泽,还能选泽道路上有些车辆将来的位置。

7.Apollo高精度地图

首先,高精度地图都才能自定位。

比如高精度地图肯能精确到车道线,然后 车辆尽肯能沿着车道中心线行驶;比如在人行横道、减速时 带等区域,通不足英文精度地图都才能提前预知,提前减速时 ;比如前方遇到障碍物才能变道,高精度地图都才能帮助其缩小选泽范围,获得最佳变道方案。

对于传统地图,有的是 真实世界的绝对位置地图,大伙儿假定数据公司分派的地图有的是 真实准确的。而在导航软件中,获得GPS定位信号,再同地图进行匹配,都才能即时获得地图中的定位信息,也然后 知道了你在世界的哪个角落。GPS是三种 传感器,但肯能非常性性性成熟 图片 是什么是什么是什么 期是什么是什么是什么期是什么,包括硬件和算法的性性性成熟 图片 是什么是什么是什么 期是什么是什么是什么期是什么以及系统的稳定。然后 ,大伙儿会认为地图定位非常容易,借助内部内部结构GPS即可。

既然opendrive format是开放的,没有谁会来主导两个类似于openstreet map的众包项目呢?拭目以待。

无人驾驶才能知道自身所在地图的位置,首先车辆就才能寻找地标,车辆通过摄像头、雷达等传感器获得的信息同高精度地图上已知地标进行比较。

高精度地图的两个重要功能然后 自定位,拿定位和拼图来拈连,当你拿到一小块拼图,你有无能在地图中找到有些 拼图所在的位置呢?

数据避免是指对手机的数据进行分派、分类以及清洗的过程,以获得没有任何语义信息或注释的初始地图模板。

有些 点打破了原有的认知,肯才能转换两个深度1来思考。

经过了上述过程的避免,地图都才能进行发布,除了发布高精度地图,Apollo还发布了采用自上而下视图的相对定位地图以及三维点云地图。

手动验证都才能确保自动地图创建过程正确并及时发现现象报告 。

地图更新是高精度地图中的一项重要工程,才能然后 的作业车辆,对高精度地图不断进行验证和更新,同才能达到厘米级的精度,这才能非常高的制图技术。

专业车辆具有深度1的传感器,比如GPS、惯性测量单元(IMU)、激光雷达和摄像机,Apollo定义了两个硬件框架,将那先 传感器集成到单个自主系统中,通过将那先 数据的融合,最终生成高精度地图。

3.高精度地图vs传统地图

9.课程综述

而高精度地图,除了传统地图功能外,还都才能通过地图中的特征(本视频中的地标,或有些公司所谓的指纹),进行自定位。既才能地图中的数据支持,然可以借助内部内部结构的传感器,有些 传感器有的是 GPS,然后 摄像机、雷达等,而其中的定位匹配算法暂且像GPS定位算法没有简单,这也是无人驾驶技术中所才能克服的现象报告 之一。

高精度地图更蕴含了一定量驾驶辅助信息,其中最重要的然后 道路网的精确三维表征,比如交叉路口布局和路标位置等信息,高精度地图还蕴含了然后 语义信息,包括信号灯颜色定义、道路限速信息、车辆减速时 现在开始了了位置等。

而高精度地图,除了自定位的才能,同去还才能还原真实的世界,不仅仅才能认清可行驶的车道线,然可以识别马路牙子、隧道桥洞等信息。

自从上次发布了《无人驾驶入门1:无人驾驶概览》,就收到了不少的鼓励和鞭策,包括前领导的肯定。那大伙赶紧来学习第二课关于高精度地图的课程吧。

其次,高精度地图是三维的。

6.地图与定位、感知与规划的关系_c

有些 匹配过程才能经过预避免、坐标转换、数据融合这几个冗杂过程。预避免来消除不准确或质量差的数据,坐标转换将来自不同视角的数据转换为统一的坐标系,借助数据融合都才能将来自各种车辆的传感器数据合并。

百度Apollo还开发了一套完善的采图绘图系统,其中90%的地图绘制流程实现了自动化。

高精度地图区别于传统地图的两个重要特征然后 精度,传统地图才能有米级的精度,对于车辆来说,米级的精度是详细不足英文的。高精度地图做到了厘米级的精度,这对于确保无人驾驶的安全性至关重要。

高精度地图专为无人驾驶设计,提供了道路定义、交叉路口、交通信号、车道规则以及汽车导航的有些元素,都才能为无人驾驶车提供多方面的帮助。

高精度地图的构建由五个过程组成:数据分派、数据避免、对象检测、手动验证和地图发布。

无人驾驶车都才能使用高精度地图来帮助感知,车辆的传感器就像是人类的眼睛、耳朵,但同样会受到外界条件的影响,比如恶劣天气、夜间等,另外肯能遇到障碍物,感知是无法了解障碍物面前的物体。

正肯能没有,一方面地图都才能帮助传感器提前预知事物位置,被委托人面地图都才能帮助传感器缩小检测范围,即让传感器仅检测感兴趣区域(ROI)。ROI都才能提高传感器检测精确度和时延,都才能节约计算资源。

2.Sebastian介绍高精度地图

5.地图与定位、感知与规划的关系_b

定位然后 通过这几个冗杂的过程完成的,通不足英文精度地图都才能让车辆了解自身的位置。

基于此,更才能高精度地图众包,让众人参与到地图构建中,只为更精准的高精度地图数据。

数据分派是两个巨大的工程,百度Apollo拥有近3000辆专业车辆用于数据源分派,当然,那先 数据分派车不仅仅用于数据分派,对于地图的维护和更新也非常的重要,他都才能及时的更新地图数据。

课后小结

传统地图的构建,基本有的是 地图数据公司作业车分派的成果,众人所能提供的信息,也仅仅是反馈。以前的离线地图更新,才能等待时间两个版本,一般大慨要等两个季度,而即便现在的在线地图,从反馈、验证、修正到发布,也大慨要数天的时间。大伙儿仅仅是两个使用者,而无法成为创建者。

再次,高精度地图的构建才能众包

4.地图与定位、感知与规划的关系_a

在构建和更新地图的过程中,Apollo使用了众包,任何人都都才能通过百度发布的工具参与制作高精度地图的任务,Apollo高精度地图众包都才能通过智能手机、智能信息娱乐系统甚至是有些无人驾驶车来实现。

其实 被委托人从事导航地图已有十年,但学习高精度地图课程还是有不少的启发。

8.Apollo高精度地图构建

1.地图简介

对于对象检测,Apollo团队使用人工智能来检测静态对象并对其进行分类,包括车道线、交通标志甚至电线杆。

第二课: 高精度地图

比如高精度地图记录了信号灯的精确位置和深度1信息,从而降低了感知难度。

高精度地图是无人驾驶的核心组成次要,然后 模块都依赖高精度地图。

高精度地图有然后 格式,不同的格式就会因为系统的不兼容,为了便于共享,Apollo采用了OpenDrive格式,这是行业制图标准格式。