Apollo公开课二:高精地图

高精度地图

高精度地图包含许多辅助驾驶的信息,特别是道路的精确三维表达,还有许多语义信息,其最重要的特征是厘米级的高精度。

高精地图与定位、感知的关系:

  1. 无人车获取的传感器信息与高精地图进行匹配可以进行精确定位;
  2. 传感器的感知范围有限,也无法感知障碍物后面的环境,地图先验信息可以辅助感知,同时也可以缩小检测范围,提高检测感知的速率和精确度;
  3. 高精地图可以辅助寻找可行区域,辅助规划算法选择路径,通过感知环境来辅助行驶道路的选择

Apollo高精度地图

包括道路信息,交叉路信息,红绿灯信息和车道规则等帮助导航的元素,为了保证数据的兼容,Appolo采用改进版的openDRIVE格式-Appolo-openDRIVE的格式来保存地图。地图构建的90%过程都是自动完成的,构建过程为:原始数据采集—>数据处理—>目标检测—>手动验证—>地图发布。
Apollo公开课二:高精地图_第1张图片
数据采集:Apollo有300多辆采集车在道路采集数据,可以更新变化的环境,采集车如下图所示:
Apollo公开课二:高精地图_第2张图片
数据处理:对采集到的原始数据进行整理,分类,清洗以获得没有任何语义信息和注释的初始地图模板。

检测:利用人工智能对初始地图进行检测分类。

手动验证:检测自动标注的错误。

地图发布:发布高精度地图,自上向下的定位地图和三维点云地图。

构建和更新地图的过程中Apollo使用了众包,这意味着向公众公布数据采集工具,使得任何人都可以参与地图的创建。

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