apollo自动驾驶教程学习笔记-Apollo高精地图详解5-1

视频教程：http://bit.baidu.com/Course/detail/id/275.html
老师：刘阳 百度Apollo研发工程师

高精地图与自动驾驶的关系

高精地图的概念

百度现在在做的是L3、L4级别的无人驾驶，而高精地图在L3+级别上，现在是标配。
高精地图是直译的国外的用法，也叫高分辨率地图，然而高精地图并不是指某个指标的精度高，而是指相对于传统地图来说，信息量更大，包含的交通环境信息更多，其实是描述更全面。除了传统地图的点线结构，还包括有车道、交通标志、红绿灯、路边场景、路口结构等信息。
我有个疑问是：现在的传统地图，像百度地图的导航，也能展示车道、交通标志、测速点、收费站这些信息，这些信息也是地图提供的，那么，这种地图是高精地图还是传统地图？还是说现在两者已经融合在了一起？

高精地图与其他模块的关系

高精地图是保存在运算设备中的，运算设备运行着RTOS，上边除了高精地图，还有定位、预测、规划、感知、安全、仿真等模块，传感器系统作为输入，控制系统作为输出。

定位

定位数据包括点云数据和视觉数据，分别是由lidar和camera采集的。高精地图可以存储这些有这特征的信息，同时，向定位算法提供信息来辅助定位。这是slam的两个基本过程，数学基础是粒子滤波。

感知

感知就是传感器系统的输入，主要传感器有lidar、radar、camera，各种传感器各有各的优缺点。高精地图可以为这些感知算法提供辅助，帮助做到精确检测，也就是先验信息。

规划、预测、决策

规划分为长距离规划和短距离规划；预测可用于预测道路状况和变化；决策用于处理规划和预测的结果，做出决策来输出控制系统的命令。
长距离规划需要高精地图作为参考，往往做到line级别；预测算法和短距离规划也需要参考高精地图来做判断。

安全

算法的稳定性很重要，同时车辆容易被攻击和入侵，也有可能通过恶意的外部环境变化影响车辆工作。高精地图可以提供一个辅助参考，避免车辆完全相信直接检测的信息。

仿真

高精地图对于仿真来说是仿真的基础，因为高精地图需要用来构建仿真车辆运行环境，尽可能的还原真实场景需要高精地图的高准确度和信息丰富度。

其他

高精地图对L3、L4级别的智能驾驶很重要。
几个典型场景：高复杂度的交通路网、雪天等特征不明显的路况、红绿灯或交通路口复杂，这些场景下，单纯依靠直接的环境检测很难准确做出决策（这种场景下人类司机都比较困难），所以需要高精地图提供一些参考，高精地图是一种静态的环境表示。
另外，决策算法比较复杂，现在由于4G难以满足高数据量的传输，所以所有算法只能在车载工控机上运行，然而工控机的性能有限，导致实时性差。高精地图可以帮助车辆放弃一些无需判断的数据，进而提高响应实时性。