无人驾驶实践进阶——高精地图

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文章目录

无人驾驶实践进阶——高精地图
- 高精地图应用场合
- 高精地图概述
- - 定义及要求
  - 与导航地图区别
- 与其他模块间关系
- - 核心模块
  - 定位模块
  - 感知模块
  - 规划、预测、决策模块
  - 安全模块
  - 仿真系统
- 高精地图作用
- - 静态的Perception
  - 弥补系统性的缺陷
- 高精地图的采集生产
- - 高精地图采集
  - 计算模型
  - 制图
- 高精地图格式规范
- - NDS
  - OpenDRIVE
- 业界的高精地图
- - HERE地图：
  - - HERE地图制作
  - MobileEye
  - - 技术分层
  - Google
  - TomTom
  - - 相关技术
- 百度Apollo
- - 地图采集
  - 地图生产
- Apollo高精地图
- - 表征元素
  - 车道模型
  - 路口模型
  - 坐标系
  - Apollo OpenDrive
  - Overlap
  - HDMap Engine
  - 政策问题
  - 目前成果

无人驾驶实践进阶——高精地图

高精地图应用场合

下图0-6为自动驾驶六个等级
L3以下不需要高精度地图
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高精地图概述

定义及要求

无准确定义
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与导航地图区别

与其他模块间关系

核心模块

定位模块

定位是对于周围环境的感知
通过Feature提取进行环境比对
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左侧利用粒子滤波，右侧采用基于车道线的匹配

感知模块

通过激光雷达、Radar、Camera等硬件检测，深度学习等软件检测都有一些局限性
高精地图可以为这些感知硬件提供辅助，提供先验等
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规划、预测、决策模块

高精地图可分别提供如下功能：
规划：进行长距离规划（道路线级别规划）、短距离规划进行轨迹约束（局部规划）（实时）
预测：预测道路上其他物体可能的行动轨迹，高精地图可提供预测经验
决策：决定车辆的运动，通过前两者的功能，使决策更加准确
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安全模块

主要有如下四个维度的攻击
高精地图提供了一个离线标准，比对过程中可以发现异常
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仿真系统

基于高精地图来构建，保证地图的真实性
高精地图为仿真系统提供了最底层的系统结构，让仿真能够真实模拟道路场景
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总之，没有高精地图高可靠性的L3/L4自动驾驶无法落地

高精地图作用

静态的Perception

复杂的地形、复杂的天气、复杂的红绿灯结构等
直接将人理解的经验传给高精地图
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弥补系统性的缺陷

由于目前大量计算置于本地，通过高精地图预先提供的数据可以减小检测预测进而减小系统负担
高精地图可提供超过传感器边界的远距离感知
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高精地图的采集生产

高精地图采集

传感器：
通过GPS计算位置，但容易产生误差，故同时会依赖于基站等
通过IMU计算得到的位置会有积累作用
轮速计由于地面交通情况不同会计算不准
激光雷达精度很高
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计算模型

通过不同传感器得到的数据进行综合处理，进行融合校正，得到相对准的结果，最终进行三维重建
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下图为简化模型，通过求解预测位置与实际位置的最小来进行最优化

制图

主流有基于激光雷达的和基于Camera的
激光雷达很准确，但语义信息较少；图像的语义信息较多
英伟达实时监测在线生成（计算能力强大）
宽凳科技、DeepMontion纯视觉制图
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高精地图格式规范

目前业界通用的为NDS和OpenDRIVE，还有其他格式

NDS

NDS考虑内容全面，提供独立升级更新、局部更新、描述功能、比例尺缩放、块划分等内容，规范复杂
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OpenDRIVE

道路被切分为很多部分
车道向左向右分别为1、2、3、-1、-2、-3
路口部分要有道路可通行方向
有一个ST的坐标系（基于Reference-line纵向-横向偏移量）
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业界的高精地图

HERE地图：

后期被宝马、奥迪、戴姆勒30亿美金收购
地图制作发展早，体系完善
目前已制作一个更新速度比较快，比较完善的云端地图
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HERE地图制作

HERE采集地图的流程
BaseMap—>众包更新—>云端学习—>地图更新下发
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HERE的地图采集方案：

HERE的地图更新方案：

HERE的地图学习方案：

HERE的地图格式：
地图分层（Road&Line)
用于定位的信息
动态信息层
司机驾驶习惯层

MobileEye

发展比较早，技术积累雄厚，早期做辅助驾驶
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技术分层

感知、制图、策略
MobileEye更多使用Camera方案
制图多基于视觉
MobileEye认为基于激光雷达的方案无法做到规模化
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道路经验管理：

Mobile众包系统（Road Book）
在终端做语义信息和特征提取再上传到云端，保证数据量小

Google

发展比较早，披露的信息较少
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TomTom

百度Apollo

地图采集

硬件方案：
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左侧窗口用于监测传感器采集状态，防止出现错误

基站搭建：
RTK差分方法，厘米级定位

采集流程：
检测传感器正常—>多次数据采集—>压缩为bag包

制图服务：
校正、视觉图像处理等

地图生产

生产流程：
主要分为数据采集、数据处理（点云+图像）、元素识别、人工验证
精度要求较高时以点云为主，将点云压成图像，利用图像进行识别
利用深度学习提取道路的相关特征元素
人工将图像没有的相关虚拟信息补上，将相对应的红绿灯与路口进行关联等
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数据处理：

元素识别：

人工验证：

最终成果：
最终会生成四种地图