apollo自动驾驶教程学习笔记-Apollo高精地图详解5-2、5-3

视频链接：http://bit.baidu.com/Course/detail/id/276.html、http://bit.baidu.com/Course/detail/id/277.html
老师：刘阳 百度Apollo研发工程师

高精地图的采集和格式规范

高精地图的采集

常用的传感器在前边的文章中也基本提的比较全面了，这里只是简单总结一下。

1. GPS：3颗卫星即可定位，4颗提高精确度，高速上信号好，城市里信号一般，精度在米级；
2. IMU：积分有累积误差，长期不准；
3. 轮速计：在之前的教程中应该没提过，确实是比较重要的传感器，在学校时做项目我一直按编码器来称呼，本质一样，就是通过测量车轮的旋转圈数和角度，通过车轮半径来计算车辆走过的距离。由于道路会打滑和颠簸，以及车轮不是完整的正圆，纵向压迫会变形等原因，实际运算出来的距离会有误差。但这个数据是做slam很重要的，粒子滤波里必不可少的参数；
4. lidar：精度高、贵；
5. camera：信息丰富、便宜；

这些传感器需要做数据融合，由算法输出pos，以及点云地图和彩色地图，进而还原真实环境。
主流的slam，也就是激光slam和视觉slam，就这两种，也有把两个融合起来的。
另外还提到了deepmotion公司的众包制图。
能感觉出来，百度智能驾驶这块，真的是想带动行业各类开发者一起玩，提到了很多相关的公司。其实也是提供一个舞台，然后把牛人都聚拢起来

高精地图的格式规范

两种主要的行业格式规范：NDS和OpenDRIVE。
其实这块自己真的没有深入了解过，受益匪浅。

1. NDS。偏重，但全面；
2. OpenDRIVE。百度现在在用，熟悉这个格式对理解apollo的代码更有帮助。

几个概念：

• Section：道路会被划分成段，划分依据是道路的不同属性、特点；
• Reference Line：车道的拓扑，包括车道变化时的连接关系，很重要；
• Junction：交通路口的处理方法，划分虚拟路径，也就是车辆所有可通行轨迹；
• Tracking：追踪轨迹，由Reference Line和偏移约束，偏移分为ST，S为纵向偏移，T为横向偏移；