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C1:地图简介

C2:Sebastian Thrun对高清地图的介绍

机器相较人类在驾驶上的优势

  • 记忆力强
  • 可以不用做临时决定,提前规划即可

C3:高清地图VS传统地图

1. 无人驾驶车缺乏
人类的视觉能力及逻辑能力
2. 高清地图主要构成
驾驶辅助信息(最重要的:道路网的精准三维表征,如:信号灯、路标)
3. 高清地图主要特征精度

C4:地图与感知配合,辅助完成定位工作

过程

  • 类似于拼图,车辆会先寻找地表(运用感知部分,各种传感器),再用地标与高精度地图上的特征进行匹配,进而进行统一坐标系转换,进行数据合并,最终完成定位工作
  • 上述过程始终基于:地图

C5:地图辅助完成感知工作

  • 前提:感知距离有限、存在恶劣天气限制、障碍物后的物体难预测等问题
  • 地图的帮助
    可提前预测地标位置
    可缩小传感器探测距离(规划出ROI,从而减小计算成本)

C6:地图辅助完成规划工作

例如

  • 靠近道路中心线行驶
  • 将变道、减速等操作列入规划方案中

C7:Apollo高精度地图

  1. Apollo HD Map内容:
    道路定义
    交叉路口
    交通信号
    车道规则
    其他汽车导航元素

  2. 优势:
    减少计算需求
    提供驾驶环境的详细信息

  3. 主要工作:对HD Map进行更新与验证

  4. 为防止HD Map格式不兼容问题:
    采用行业制图标准,采用OpenDrive格式制图
    并加以改进:Apollo OpenDrive

C8:Apollo HD Map构建

构建过程:
1.数据采集(采用多种传感器)
2.数据处理(将多种传感器的接收数据融合,形成HD Map)
3.对象检测
4.手动验证(可确保自动地图创建过程正确进行,并发现问题)
5.地图发布