高精度地图

深度学习与视觉SLAM

 

 

 

 

 

 

 

 

 

高精度地图是一个宽泛的概念，需要达到两方面的高精度，分别是地标位置的高精度和本车定位的高精度。

• 地标位置的高精度。高精地图由很多类地标构成，比如地面各种道路标线，地上各种交通标志等，地标的定义现在还没有明确的标准，不同厂商从自己产品和技术需求出发，有不同的定义方式。

• 本车定位的高精度。高精定位有三种方式：第一种是卫星定位。多基站+差分GPS在开阔区域可以做到厘米级精度，但是城市中因为多路径效应，精度只有米；第二种是匹配定位，这种方式和人很像，观察周围环境或者地标，在记忆地图中搜索，匹配定位。结合GPS限定搜索范围，可以做到快速准确匹配。第三种是积分定位。IMU或者视觉里程计。短时间内精确，长时间有累积误差。这三种方式各有优缺点，结合起来可以做到低成本、高精度、高可靠性。

 

比如下面这个点云图，虽然结构上看不出来，但实际上中间一圈是一个草坪，正常情况下车辆是不能进去的。所以，只能通过人工来标注车辆的行驶区域，才能让小车正确地导航。

标注过程通常是一些非常繁琐的步骤，而且因为繁琐所以价格还挺高。根据2019年的《高精地图产业发展现状及趋势》，一公里高精地图的成本费用还在几千至几万元。采集车虽然贵但毕竟只有几台，计算机开一下程序也只需要一些电费，所以成本主要还是在标注上面。这里的商业化道路还是挺困难的，然而也没什么办法（摊手）。

 

 

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Reference

1  Momenta创始人曹旭东：无人驾驶最大的难点是什么？

2 高翔：非结构化道路激光SLAM中的挑战