自动驾驶软件：Cruise自动驾驶二次开发_（9）.地图与定位系统开发
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地图与定位系统开发
地图数据格式与处理
在自动驾驶软件中，地图数据的格式和处理是至关重要的。地图数据不仅包括道路拓扑信息，还包括车道线、交通标志、交通信号灯等详细信息。这些数据需要经过处理和解析，才能在自动驾驶系统中被有效利用。
地图数据格式
常见的地图数据格式包括：
OpenStreetMap (OSM) : 开源地图数据格式，包含丰富的地理信息，适合用于自动驾驶系统的初步开发和测试。
Google Maps API : 提供丰富的地图数据和定位服务，适合需要高精度地图数据的场景。
HERE Maps : 提供高精度地图数据和实时交通信息，适合用于商业级自动驾驶系统。
NDS (Navigation Data Standard) : 专为汽车导航设计的地图数据格式，包含详细的道路信息和属性。
地图数据处理
地图数据处理包括数据解析、数据转换和数据融合等步骤。以下是具体的操作步骤和代码示例：
数据解析
使用Python解析OSM地图数据，可以使用 osmnx 库。以下是一个简单的示例：
import osmnx as ox
# 定义地图查询区域
place_name = "Palo Alto, California, USA"
# 获取地图数据
graph = ox.graph_from_place(place_name, network_type='drive')
# 转换为GeoDataFrame
nodes, edges = ox.graph_to_gdfs(graph)
# 输出节点和边的信息
print("Nodes:")
print(nodes.head())
print("\nEdges:")
print(edges.head())
数据转换
将解析后的地图数据转换为适用于自动驾驶系统的格式。例如，可以将道路信息转换为车道线信息：
import pandas as pd
# 假设我们有一个道路信息的DataFrame
roads_df = pd.DataFrame({
'road_id': [1, 2, 3],
'start_node': ['A', 'B', 'C'],
'end_node': ['B', 'C', 'D'],
'lane_count': [2, 3, 2],
'speed_limit': [60, 70, 50]
})
# 转换为车道线信息
lanes_df = pd.DataFrame()
for index, row in roads_df.iterrows():
for lane in range(row['lane_count']):
lanes_df = lanes_df.append({
'lane_id': f"{row['road_id']}_{lane}",
'start_node': row['start_node'],
'end_node': row['end_node'],
'speed_limit': row['speed_limit']
}, ignore_index=True)
# 输出车道线信息
print(lanes_df)
数据融合
将不同来源的地图数据进行融合，以提高地图数据的准确性和完整性。例如，将OSM数据和HERE Maps数据进行融合：
import osmnx as ox
import pandas as pd
# 获取OSM地图数据
osm_graph = ox.graph_from_place("Palo Alto, California, USA", network_type='drive')
osm_nodes, osm_edges = ox.graph_to_gdfs(osm_graph)
# 获取HERE Maps数据（假设我们已经有一个HERE Maps的API接口）
here_api_key = 'your_here_api_key'
here_data = get_here_data(here_api_key, "Palo Alto, California, USA")
# 转换HERE Maps数据为DataFrame
here_nodes = pd.DataFrame(here_data['nodes'])
here_edges = pd.DataFrame(here_data['edges'])
# 数据融合
# 假设OSM和HERE Maps的节点和边有相同的标识符
merged_nodes = pd.merge(osm_nodes, here_nodes, on='node_id', how='outer')
merged_edges = pd.merge(osm_edges, here_edges, on='edge_id', how='outer')
# 输出融合后的节点和边信息
print("Merged Nodes:")
print(merged_nodes.head())
print("\nMerged Edges:")
print(merged_edges.head())
高精度地图生成
高精度地图是自动驾驶系统中的重要组成部分，它提供了车辆所需的详细道路信息，包括车道线、交通标志、交通信号灯等。生成高精度地图通常需要使用激光雷达（LiDAR）和摄像头等传感器数据。
传感器数据处理
激光雷达数据处理
使用Python处理激光雷达数据，可以使用 numpy 和 pandas 库。以下是一个简单的示例：
import numpy as np
import pandas as pd
# 假设我们有一个激光雷达数据文件
lidar_data = pd.read_csv('lidar_data.csv')
# 数据预处理
lidar_data['distance'] = np.sqrt(lidar_data['x'] ** 2 + lidar_data['y'] ** 2 + lidar_data['z'] ** 2)
# 过滤无效数据
valid_lidar_data = lidar_data[lidar_data['distance'] < 100]
# 输出处理后的数据
print(valid_lidar_data.head())
摄像头数据处理
使用OpenCV处理摄像头数据，可以提取道路标志和交通信号灯等信息。以下是一个简单的示例：
import cv2
import numpy as np
# 读取摄像头图像
image = cv2.imread('camera_image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 使用霍夫变换检测车道线
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=10, minLineLength=30, maxLineGap=10)
# 在图像上绘制车道线
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Detected Lanes', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
高精度地图生成
将处理后的传感器数据生成高精度地图。以下是一个简单的示例：
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设我们已经处理后的激光雷达数据和摄像头数据
lidar_data = pd.read_csv('processed_lidar_data.csv')
camera_data = pd.read_csv('processed_camera_data.csv')
# 将数据转换为GeoDataFrame
lidar_gdf = gpd.GeoDataFrame(lidar_data, geometry=gpd.points_from_xy(lidar_data['x'], lidar_data['y']))
camera_gdf = gpd.GeoDataFrame(camera_data, geometry=gpd.points_from_xy(camera_data['x'], camera_data['y']))
# 合并数据
merged_gdf = gpd.GeoDataFrame(pd.concat([lidar_gdf, camera_gdf], ignore_index=True))
# 绘制高精度地图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
merged_gdf.plot(ax=ax, color='blue', markersize=5)
plt.show()
定位系统开发
定位系统是自动驾驶软件中的关键组件，它提供了车辆的实时位置信息。常见的定位技术包括GPS、IMU（惯性测量单元）和多传感器融合定位。
GPS定位
使用Python处理GPS数据，可以使用 pandas 和 geopandas 库。以下是一个简单的示例：
import pandas as pd
import geopandas as gpd
# 读取GPS数据
gps_data = pd.read_csv('gps_data.csv')
# 将数据转换为GeoDataFrame
gps_gdf = gpd.GeoDataFrame(gps_data, geometry=gpd.points_from_xy(gps_data['longitude'], gps_data['latitude']))
# 输出GPS数据
print(gps_gdf.head())
IMU定位
使用Python处理IMU数据，可以使用 numpy 和 pandas 库。以下是一个简单的示例：
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取IMU数据
imu_data = pd.read_csv('imu_data.csv')
# 数据预处理
imu_data['timestamp'] = pd.to_datetime(imu_data['timestamp'])
# 计算车辆的运动状态
def calculate_motion(df):
df['velocity'] = np.sqrt(df['accel_x'] ** 2 + df['accel_y'] ** 2 + df['accel_z'] ** 2)
df['angle'] = np.arctan2(df['accel_y'], df['accel_x'])
return df
processed_imu_data = calculate_motion(imu_data)
# 输出处理后的IMU数据
print(processed_imu_data.head())
多传感器融合定位
使用Python进行多传感器融合定位，可以使用 filterpy 库实现卡尔曼滤波。以下是一个简单的示例：
import pandas as pd
import numpy as np
from filterpy.kalman import KalmanFilter
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取GPS和IMU数据
gps_data = pd.read_csv('gps_data.csv')
imu_data = pd.read_csv('imu_data.csv')
# 初始化卡尔曼滤波器
kf = KalmanFilter(dim_x=4, dim_z=2)
# 定义状态转移矩阵
kf.F = np.array([[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1],
[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 1]])
# 定义测量矩阵
kf.H = np.array([[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0]])
# 定义过程噪声协方差矩阵
kf.Q = np.eye(4) * 0.01
# 定义测量噪声协方差矩阵
kf.R = np.eye(2)
# 定义初始状态
kf.x = np.array([[0, 0, 0, 0]]).T
# 定义初始误差协方差矩阵
kf.P = np.eye(4)
# 融合定位
def fuse_gps_imu(gps_data, imu_data):
fused_positions = []
for i in range(len(gps_data)):
gps_pos = gps_data.iloc[i][['longitude', 'latitude']].values
imu_pos = imu_data.iloc[i][['accel_x', 'accel_y']].values
# 预测步骤
kf.predict()
# 更新步骤
kf.update(gps_pos)
# 更新状态
kf.x += np.array([[imu_pos[0], imu_pos[1], 0, 0]]).T
# 保存位置
fused_positions.append(kf.x[:2, 0])
return np.array(fused_positions)
# 融合GPS和IMU数据
fused_positions = fuse_gps_imu(gps_data, imu_data)
# 绘制融合后的定位结果
plt.plot(fused_positions[:, 0], fused_positions[:, 1], label='Fused Position')
plt.scatter(gps_data['longitude'], gps_data['latitude'], color='red', label='GPS Position')
plt.scatter(imu_data['accel_x'], imu_data['accel_y'], color='blue', label='IMU Position')
plt.legend()
plt.show()
地图与定位系统的集成
将地图数据和定位系统集成，以便在自动驾驶软件中实现精准的路径规划和导航功能。
路径规划
使用Dijkstra算法进行路径规划。以下是一个简单的示例：
import osmnx as ox
import networkx as nx
# 获取地图数据
graph = ox.graph_from_place("Palo Alto, California, USA", network_type='drive')
# 定义起始点和目标点
start_node = list(graph.nodes())[0]
end_node = list(graph.nodes())[-1]
# 使用Dijkstra算法进行路径规划
route = nx.dijkstra_path(graph, start_node, end_node, weight='length')
# 绘制路径
fig, ax = ox.plot_graph_route(graph, route, route_color='red', route_linewidth=6, node_size=0)
plt.show()
导航功能
实现基于高精度地图的导航功能。以下是一个简单的示例：
import geopandas as gpd
import pandas as pd
# 读取高精度地图数据
map_data = gpd.read_file('high_precision_map.geojson')
# 读取车辆位置数据
vehicle_position = pd.read_csv('vehicle_position.csv')
# 定义导航函数
def navigate(map_data, vehicle_position):
# 找到最近的车道线
nearest_lane = map_data.geometry.apply(lambda x: x.distance(vehicle_position.geometry.iloc[0])).idxmin()
# 获取最近的车道线信息
lane_info = map_data.loc[nearest_lane]
# 输出导航信息
print(f"Current lane: {lane_info['lane_id']}")
print(f"Speed limit: {lane_info['speed_limit']} km/h")
# 调用导航函数
navigate(map_data, vehicle_position)
实时定位与地图更新
实现车辆的实时定位和地图的动态更新。以下是一个简单的示例：
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import time
# 读取地图数据
map_data = gpd.read_file('high_precision_map.geojson')
# 读取车辆位置数据
vehicle_position = pd.read_csv('vehicle_position.csv')
# 初始化地图显示
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
map_data.plot(ax=ax, color='blue', alpha=0.5)
# 定义实时定位和地图更新函数
def real_time_update(map_data, vehicle_position, ax):
while True:
# 获取最新的车辆位置
current_position = vehicle_position.iloc[-1]
# 绘制车辆位置
ax.scatter(current_position['longitude'], current_position['latitude'], color='red', marker='x')
# 找到最近的车道线
nearest_lane = map_data.geometry.apply(lambda x: x.distance(current_position.geometry.iloc[0])).idxmin()
# 获取最近的车道线信息
lane_info = map_data.loc[nearest_lane]
# 输出导航信息
print(f"Current lane: {lane_info['lane_id']}")
print(f"Speed limit: {lane_info['speed_limit']} km/h")
# 更新车辆位置
vehicle_position = pd.read_csv('vehicle_position.csv')
# 重新绘制地图
plt.draw()
plt.pause(1)
# 调用实时定位和地图更新函数
real_time_update(map_data, vehicle_position, ax)
地图与定位系统的测试与验证
在开发完成后，需要对地图与定位系统进行测试和验证，以确保其准确性和可靠性。
单元测试
使用Python的 unittest 模块进行单元测试。以下是一个简单的示例：
import unittest
import pandas as pd
import geopandas as gpd
# 定义地图数据处理函数
def process_map_data(map_data):
# 示例处理逻辑
map_data['distance'] = map_data['x'] ** 2 + map_data['y'] *
return map_data
# 定义测试类
class TestMapDataProcessing(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.map_data = pd.DataFrame({
'x': [1, 2, 3],
'y': [4, 5, 6]
})
def test_process_map_data(self):
processed_data = process_map_data(self.map_data)
expected_data = pd.DataFrame({
'x': [1, 2, 3],
'y': [4, 5, 6],
'distance': [17, 29, 45]
})
pd.testing.assert_frame_equal(processed_data, expected_data)
# 运行测试
if __name__ == '__main__':
unittest.main()
集成测试
使用Python的 pytest 模块进行集成测试。以下是一个简单的示例：
import pytest
import pandas as pd
import geopandas as gpd
# 定义地图数据处理函数
def process_map_data(map_data):
# 示例处理逻辑
map_data['distance'] = map_data['x'] ** 2 + map_data['y'] *
return map_data
# 定义定位函数
def calculate_position(gps_data, imu_data):
# 示例定位逻辑
fused_positions = gps_data + imu_data
return fused_positions
# 定义测试数据
@pytest.fixture
def map_data():
return pd.DataFrame({
'x': [1, 2, 3],
'y': [4, 5, 6]
})
@pytest.fixture
def gps_data():
return pd.DataFrame({
'longitude': [1, 2, 3],
'latitude': [4, 5, 6]
})
@pytest.fixture
def imu_data():
return pd.DataFrame({
'accel_x': [0.1, 0.2, 0.3],
'accel_y': [0.4, 0.5, 0.6]
})
# 定义测试函数
def test_process_map_data(map_data):
processed_data = process_map_data(map_data)
expected_data = pd.DataFrame({
'x': [1, 2, 3],
'y': [4, 5, 6],
'distance': [17, 29, 45]
})
pd.testing.assert_frame_equal(processed_data, expected_data)
def test_calculate_position(gps_data, imu_data):
fused_positions = calculate_position(gps_data, imu_data)
expected_positions = pd.DataFrame({
'longitude': [1.1, 2.2, 3.3],
'latitude': [4.4, 5.5, 6.6]
})
pd.testing.assert_frame_equal(fused_positions, expected_positions)
# 运行测试
if __name__ == '__main__':
pytest.main()
系统测试
使用Python的 pytest 模块进行系统测试。以下是一个简单的示例：
import pytest
import pandas as pd
import geopandas as gpd
# 定义地图数据处理函数
def process_map_data(map_data):
# 示例处理逻辑
map_data['distance'] = map_data['x'] ** 2 + map_data['y'] *
return map_data
# 定义定位函数
### 系统测试
在系统测试中，我们需要确保地图与定位系统的各个组件能够协同工作，以实现预期的功能。系统测试通常包括端到端的测试，确保从地图数据的获取、处理、融合到最终的路径规划和导航功能都能够准确无误地执行。
以下是一个使用Python的 `pytest` 模块进行系统测试的示例：
```python
import pytest
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import osmnx as ox
import networkx as nx
from filterpy.kalman import KalmanFilter
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义地图数据处理函数
def process_map_data(map_data):
# 示例处理逻辑
map_data['distance'] = map_data['x'] ** 2 + map_data['y'] *
return map_data
# 定义定位函数
def calculate_position(gps_data, imu_data):
# 示例定位逻辑
fused_positions = gps_data + imu_data
return fused_positions
# 定义多传感器融合定位函数
def fuse_gps_imu(gps_data, imu_data):
fused_positions = []
kf = KalmanFilter(dim_x=4, dim_z=2)
kf.F = np.array([[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1],
[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 1]])
kf.H = np.array([[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0]])
kf.Q = np.eye(4) * 0.01
kf.R = np.eye(2)
kf.x = np.array([[0, 0, 0, 0]]).T
kf.P = np.eye(4)
for i in range(len(gps_data)):
gps_pos = gps_data.iloc[i][['longitude', 'latitude']].values
imu_pos = imu_data.iloc[i][['accel_x', 'accel_y']].values
# 预测步骤
kf.predict()
# 更新步骤
kf.update(gps_pos)
# 更新状态
kf.x += np.array([[imu_pos[0], imu_pos[1], 0, 0]]).T
# 保存位置
fused_positions.append(kf.x[:2, 0])
return np.array(fused_positions)
# 定义路径规划函数
def plan_route(graph, start_node, end_node):
route = nx.dijkstra_path(graph, start_node, end_node, weight='length')
return route
# 定义导航函数
def navigate(map_data, vehicle_position):
nearest_lane = map_data.geometry.apply(lambda x: x.distance(vehicle_position.geometry.iloc[0])).idxmin()
lane_info = map_data.loc[nearest_lane]
return lane_info['lane_id'], lane_info['speed_limit']
# 定义测试数据
@pytest.fixture
def map_data():
return pd.DataFrame({
'x': [1, 2, 3],
'y': [4, 5, 6]
})
@pytest.fixture
def gps_data():
return pd.DataFrame({
'longitude': [1, 2, 3],
'latitude': [4, 5, 6]
})
@pytest.fixture
def imu_data():
return pd.DataFrame({
'accel_x': [0.1, 0.2, 0.3],
'accel_y': [0.4, 0.5, 0.6]
})
@pytest.fixture
def vehicle_position():
return pd.DataFrame({
'longitude': [1.5],
'latitude': [4.5]
})
@pytest.fixture
def high_precision_map():
return gpd.read_file('high_precision_map.geojson')
@pytest.fixture
def graph():
return ox.graph_from_place("Palo Alto, California, USA", network_type='drive')
# 定义测试函数
def test_process_map_data(map_data):
processed_data = process_map_data(map_data)
expected_data = pd.DataFrame({
'x': [1, 2, 3],
'y': [4, 5, 6],
'distance': [17, 29, 45]
})
pd.testing.assert_frame_equal(processed_data, expected_data)
def test_calculate_position(gps_data, imu_data):
fused_positions = calculate_position(gps_data, imu_data)
expected_positions = pd.DataFrame({
'longitude': [1.1, 2.2, 3.3],
'latitude': [4.4, 5.5, 6.6]
})
pd.testing.assert_frame_equal(fused_positions, expected_positions)
def test_fuse_gps_imu(gps_data, imu_data):
fused_positions = fuse_gps_imu(gps_data, imu_data)
assert fused_positions.shape == (len(gps_data), 2)
def test_plan_route(graph):
start_node = list(graph.nodes())[0]
end_node = list(graph.nodes())[-1]
route = plan_route(graph, start_node, end_node)
assert isinstance(route, list)
assert len(route) > 0
def test_navigate(high_precision_map, vehicle_position):
lane_id, speed_limit = navigate(high_precision_map, vehicle_position)
assert isinstance(lane_id, str)
assert isinstance(speed_limit, int) or isinstance(speed_limit, float)
# 运行测试
if __name__ == '__main__':
pytest.main()
性能测试
性能测试是确保地图与定位系统在实际运行中能够高效、稳定地工作的关键步骤。可以通过模拟高负载的场景来测试系统的性能。
import pytest
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import osmnx as ox
import networkx as nx
from filterpy.kalman import KalmanFilter
import time
# 定义地图数据处理函数
def process_large_map_data(map_data):
map_data['distance'] = map_data['x'] ** 2 + map_data['y'] *
return map_data
# 定义定位函数
def calculate_position(gps_data, imu_data):
fused_positions = gps_data + imu_data
return fused_positions
# 定义多传感器融合定位函数
def fuse_gps_imu(gps_data, imu_data):
fused_positions = []
kf = KalmanFilter(dim_x=4, dim_z=2)
kf.F = np.array([[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1],
[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 1]])
kf.H = np.array([[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0]])
kf.Q = np.eye(4) * 0.01
kf.R = np.eye(2)
kf.x = np.array([[0, 0, 0, 0]]).T
kf.P = np.eye(4)
for i in range(len(gps_data)):
gps_pos = gps_data.iloc[i][['longitude', 'latitude']].values
imu_pos = imu_data.iloc[i][['accel_x', 'accel_y']].values
# 预测步骤
kf.predict()
# 更新步骤
kf.update(gps_pos)
# 更新状态
kf.x += np.array([[imu_pos[0], imu_pos[1], 0, 0]]).T
# 保存位置
fused_positions.append(kf.x[:2, 0])
return np.array(fused_positions)
# 定义路径规划函数
def plan_route(graph, start_node, end_node):
route = nx.dijkstra_path(graph, start_node, end_node, weight='length')
return route
# 定义导航函数
def navigate(map_data, vehicle_position):
nearest_lane = map_data.geometry.apply(lambda x: x.distance(vehicle_position.geometry.iloc[0])).idxmin()
lane_info = map_data.loc[nearest_lane]
return lane_info['lane_id'], lane_info['speed_limit']
# 定义测试数据
@pytest.fixture
def large_map_data():
# 生成大规模地图数据
x = np.random.rand(100000)
y = np.random.rand(100000)
return pd.DataFrame({
'x': x,
'y': y
})
@pytest.fixture
def large_gps_data():
# 生成大规模GPS数据
longitude = np.random.rand(100000)
latitude = np.random.rand(100000)
return pd.DataFrame({
'longitude': longitude,
'latitude': latitude
})
@pytest.fixture
def large_imu_data():
# 生成大规模IMU数据
accel_x = np.random.rand(100000)
accel_y = np.random.rand(100000)
return pd.DataFrame({
'accel_x': accel_x,
'accel_y': accel_y
})
# 定义性能测试函数
def test_process_large_map_data(large_map_data):
start_time = time.time()
processed_data = process_large_map_data(large_map_data)
end_time = time.time()
print(f"Processing large map data took {end_time - start_time:.2f} seconds")
assert processed_data.shape == (100000, 3)
def test_fuse_large_gps_imu(large_gps_data, large_imu_data):
start_time = time.time()
fused_positions = fuse_gps_imu(large_gps_data, large_imu_data)
end_time = time.time()
print(f"Fusing large GPS and IMU data took {end_time - start_time:.2f} seconds")
assert fused_positions.shape == (100000, 2)
# 定义实时定位和地图更新函数
def real_time_update(map_data, vehicle_position, ax):
while True:
# 获取最新的车辆位置
current_position = vehicle_position.iloc[-1]
# 绘制车辆位置
ax.scatter(current_position['longitude'], current_position['latitude'], color='red', marker='x')
# 找到最近的车道线
nearest_lane = map_data.geometry.apply(lambda x: x.distance(current_position.geometry.iloc[0])).idxmin()
# 获取最近的车道线信息
lane_info = map_data.loc[nearest_lane]
# 输出导航信息
print(f"Current lane: {lane_info['lane_id']}")
print(f"Speed limit: {lane_info['speed_limit']} km/h")
# 更新车辆位置
vehicle_position = pd.read_csv('vehicle_position.csv')
# 重新绘制地图
plt.draw()
plt.pause(1)
# 定义性能测试函数
def test_real_time_update_performance(high_precision_map, vehicle_position):
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
high_precision_map.plot(ax=ax, color='blue', alpha=0.5)
start_time = time.time()
real_time_update(high_precision_map, vehicle_position, ax)
end_time = time.time()
print(f"Real-time update took {end_time - start_time:.2f} seconds")
# 运行测试
if __name__ == '__main__':
pytest.main()
实际场景测试
实际场景测试是将地图与定位系统部署到实际的自动驾驶车辆中，进行真实环境下的测试。这包括在不同的道路条件、天气条件下进行测试，以验证系统的鲁棒性和可靠性。
import pytest
import pandas as pd
import geopandas as gpd
import osmnx as ox
import networkx as nx
from filterpy.kalman import KalmanFilter
import matplotlib.pyplot as plt
import time
# 定义地图数据处理函数
def process_map_data(map_data):
map_data['distance'] = map_data['x'] ** 2 + map_data['y'] *
return map_data
# 定义定位函数
def calculate_position(gps_data, imu_data):
fused_positions = gps_data + imu_data
return fused_positions
# 定义多传感器融合定位函数
def fuse_gps_imu(gps_data, imu_data):
fused_positions = []
kf = KalmanFilter(dim_x=4, dim_z=2)
kf.F = np.array([[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1],
[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 1]])
kf.H = np.array([[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0]])
kf.Q = np.eye(4) * 0.01
kf.R = np.eye(2)
kf.x = np.array([[0, 0, 0, 0]]).T
kf.P = np.eye(4)
for i in range(len(gps_data)):
gps_pos = gps_data.iloc[i][['longitude', 'latitude']].values
imu_pos = imu_data.iloc[i][['accel_x', 'accel_y']].values
# 预测步骤
kf.predict()
# 更新步骤
kf.update(gps_pos)
# 更新状态
kf.x += np.array([[imu_pos[0], imu_pos[1], 0, 0]]).T
# 保存位置
fused_positions.append(kf.x[:2, 0])
return np.array(fused_positions)
# 定义路径规划函数
def plan_route(graph, start_node, end_node):
route = nx.dijkstra_path(graph, start_node, end_node, weight='length')
return route
# 定义导航函数
def navigate(map_data, vehicle_position):
nearest_lane = map_data.geometry.apply(lambda x: x.distance(vehicle_position.geometry.iloc[0])).idxmin()
lane_info = map_data.loc[nearest_lane]
return lane_info['lane_id'], lane_info['speed_limit']
# 定义实际场景测试函数
def test_real_world_scenarios():
# 读取实际的地图和车辆位置数据
map_data = gpd.read_file('high_precision_map.geojson')
gps_data = pd.read_csv('gps_data.csv')
imu_data = pd.read_csv('imu_data.csv')
vehicle_position = pd.read_csv('vehicle_position.csv')
# 处理地图数据
processed_map_data = process_map_data(map_data)
# 融合GPS和IMU数据
fused_positions = fuse_gps_imu(gps_data, imu_data)
# 绘制地图和融合后的车辆位置
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
processed_map_data.plot(ax=ax, color='blue', alpha=0.5)
ax.plot(fused_positions[:, 0], fused_positions[:, 1], label='Fused Position', color='red')
plt.legend()
plt.show()
# 路径规划
graph = ox.graph_from_place("Palo Alto, California, USA", network_type='drive')
start_node = list(graph.nodes())[0]
end_node = list(graph.nodes())[-1]
route = plan_route(graph, start_node, end_node)
# 绘制路径
fig, ax = ox.plot_graph_route(graph, route, route_color='red', route_linewidth=6, node_size=0)
plt.show()
# 导航功能测试
for i in range(len(vehicle_position)):
current_position = vehicle_position.iloc[i]
current_position_gdf = gpd.GeoDataFrame(current_position, geometry=gpd.points_from_xy([current_position['longitude']], [current_position['latitude']]))
lane_id, speed_limit = navigate(processed_map_data, current_position_gdf)
print(f"Vehicle position {i}: Current lane: {lane_id}, Speed limit: {speed_limit} km/h")
time.sleep(1)
# 运行实际场景测试
if __name__ == '__main__':
test_real_world_scenarios()
总结
在地图与定位系统的开发过程中，从地图数据的获取、处理、融合到定位系统的实现和测试，每一个环节都需要精心设计和验证。通过使用Python和相关的科学计算库，可以高效地完成这些任务，并确保系统的准确性和可靠性。最终，通过实际场景测试，验证系统的鲁棒性和在复杂环境下的表现，为自动驾驶软件的部署提供坚实的基础。
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