Apollo高精地图如何表征和规范,一起来了解!.doc
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1、Apollo高精地图如何表征和规范,一起来了解!高精地图与普通地图不同,高精地图主要服务于自动驾驶车辆,通过一套独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS信号弱、红绿灯定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。上周阿波君为大家详细介绍了Apollo进阶课程丨Apollo地图生产技术。详细讲解了高精地图生产的四个环节:数据采集、数据处理、元素识别、人工验证。通过全自动数据融合加工和基于深度学习的地图要素识别方法,最后进行人工验证生产的全部过程。本周阿波君将与大家分享
2、Apollo高精地图(高精地图的表征和规范)。下面,我们一起进入进阶课程第12期。以下,ENJOYApollo高精地图能够表征的元素如下图所示,包括道路、路口、交通信号灯、逻辑关系元素以及其他的道路对象元素。高精地图的数据元素道路包括左边界右边界。它可分为两个层次,一是道路级别,一是Lane(车道)级别。每个Lane都有左边、右边界;道路也有道路边界,而且道路边界是强约束,即自动驾驶的时候,道路边界是永远不能压的。车道线理论上也是不能压的,但是如果在紧急情况下可以压车道线,比如说可以越过虚黄线进行借道超车。路口是一个相对复杂的场景,可以进一步细分为路口边界和虚拟车道。路口边界主要用于感知。可以
3、通过路口的边界,对感知进行过滤。如果感知识别到的静态物体不在地图的路口边界之内,就可以暂时忽略它。虚拟车道主要是用来路口的行驶引导。交通信号灯可以分为红绿灯和其他道路标志。高精地图会为红绿灯提供一个三维空间位置,其次也会提供红绿灯跟车道之间的关联关系,即告知当前所在车道,应该看哪个灯。道路标志主要包括人行横道,停止线以及一些路上的文字信息。这些信息可以用于各个模块,例如感知、PNC等。逻辑关系表述。当前,地图中各个元素之间的关系并没有嵌入到元素的表述中,而是使用overlap来表述两个元素之间的关系。Overlap主要是用来描述两个元素的空间关系。如下图所示,Lane和Junction在空间上
4、有重叠,它们之间就会有Overlap。Overlap关系高精地图的车道模型上图给出了Apollo的车道模型及其相关描述元素。它与openDRIVE大致的规则是一样的,把纵向切成Section,横向还是使用Lane分割。该车道模型包含了很多元素属性。其中Left road_sample主要用来描述中心线到两个边界的距离,该边界指的是车道线边界。Left road sample和Right road sample主要用来表述车道中心线到道路的物理边界的距离。路口表述:路口分为真实路口和十字路口。在实践过程中,发现除了真实路口之外,在车道数变化的时候,比如从两车道变到三车道,需要感知周围有没有车辆,
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