本系列博客包括6個(gè)專欄，分別為：《自動(dòng)駕駛技術(shù)概覽》、《自動(dòng)駕駛汽車平臺(tái)技術(shù)基礎(chǔ)》、《自動(dòng)駕駛汽車定位技術(shù)》、《自動(dòng)駕駛汽車環(huán)境感知》、《自動(dòng)駕駛汽車決策與控制》、《自動(dòng)駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)及應(yīng)用》，筆者不是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的專家，只是一個(gè)在探索自動(dòng)駕駛路上的小白，此系列叢書(shū)尚未閱讀完，也是邊閱讀邊總結(jié)邊思考，歡迎各位小伙伴，各位大牛們?cè)谠u(píng)論區(qū)給出建議，幫筆者這個(gè)小白挑出錯(cuò)誤，謝謝！
此專欄是關(guān)于《自動(dòng)駕駛技術(shù)概覽》書(shū)籍的筆記。

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4.高精地圖技術(shù)概述

4.1 高精地圖綜述

人們?nèi)粘Ｊ褂玫挠糜谲囕d導(dǎo)航、查詢地理位置信息的地圖屬于傳統(tǒng)電子地圖，主要服務(wù)對(duì)象是駕駛員，如：百度地圖、谷歌地圖、高德地圖等；

傳統(tǒng)電子地圖是對(duì)路網(wǎng)的一種抽象，所有的傳統(tǒng)地圖都將路網(wǎng)抽象成有向圖的形式；圖的頂點(diǎn)代表路口，邊代表路口與路口的連接，路名、地標(biāo)及道路骨架信息可以被抽象成存儲(chǔ)于這些有向圖的頂點(diǎn)或邊中的屬性；

抽象的地圖表征形式很好適應(yīng)人類駕駛員的需求，因?yàn)槿祟惿鷣?lái)具有很強(qiáng)的視覺(jué)識(shí)別及邏輯分析分析能力；

高精電子地圖主要應(yīng)用對(duì)象是無(wú)人駕駛汽車，機(jī)器駕駛員缺乏人類與生俱來(lái)的視覺(jué)識(shí)別和邏輯分析能力；

高精地圖面向無(wú)人駕駛環(huán)境采集生成地圖數(shù)據(jù)，根據(jù)無(wú)人駕駛需求建立道路環(huán)境模型，在精確定位、基于車道模型的碰撞避讓、障礙物檢測(cè)與避讓、轉(zhuǎn)向與引導(dǎo)方面發(fā)揮重要作用；

高精地圖包含了大量與行車相關(guān)的輔助信息，這些輔助信息包括：道路數(shù)據(jù)，如：道路車道線的位置，類型，寬度，坡度，曲率等車道信息；行車道路周圍相關(guān)的固定對(duì)象信息，如：交通標(biāo)志，交通信號(hào)燈等信息，車道限高，下水道口，固定障礙物等其他道路細(xì)節(jié)，以及高架物體，防護(hù)欄，樹(shù)木，道路邊緣類型等信息；

高精地圖還包含了豐富的語(yǔ)義信息，如：交通信號(hào)燈的位置及類型，道路標(biāo)線的類型，可以通行的路面范圍等；通過(guò)對(duì)高精地圖模型的提取，可將車輛周邊的道路、交通、基礎(chǔ)設(shè)施等對(duì)象及對(duì)象之間的相對(duì)關(guān)系提取出來(lái)；

4.2 高精地圖在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用

地圖精確計(jì)算匹配。
由于存在各種定位誤差，電子地圖坐標(biāo)上的移動(dòng)車輛與周圍地物不能完全保持正確的位置關(guān)系；利用高精地圖精確計(jì)算匹配則可以將車輛位置精準(zhǔn)地定位在車道上，從而提高車輛定位的精度；

實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃導(dǎo)航。
對(duì)于提前規(guī)劃好的最優(yōu)路徑，因?yàn)榻煌ㄐ畔⒌膶?shí)時(shí)更新，最優(yōu)路徑可能隨時(shí)發(fā)生變化；此時(shí)高精地圖在云計(jì)算的輔助下，能有效地為自動(dòng)駕駛汽車提供最新的路況，幫助自動(dòng)駕駛汽車重新制定最優(yōu)路徑；

輔助環(huán)境感知。
高精地圖可對(duì)傳感器無(wú)法探測(cè)的部分進(jìn)行補(bǔ)充，進(jìn)行實(shí)時(shí)狀況的監(jiān)測(cè)及外部信息的反饋；傳感器作為自動(dòng)駕駛的眼睛，也有局限，如：容易受惡劣天氣的影響，此時(shí)使用高精地圖來(lái)獲取當(dāng)前位置的精準(zhǔn)交通狀況；
高精地圖輔助環(huán)境感知的原理：

通過(guò)對(duì)高精地圖模型的提取，可以將車輛位置周邊的道路、交通、基礎(chǔ)設(shè)施等對(duì)象及對(duì)象之間的關(guān)系提取出來(lái)，這樣可以提高車輛對(duì)周圍環(huán)境的鑒別能力；

一般的地圖會(huì)過(guò)濾掉車輛、行人等活動(dòng)障礙物，如果無(wú)人駕駛車在行駛過(guò)程中發(fā)現(xiàn)當(dāng)前高精地圖中沒(méi)有的物體，這些物體大概率是車輛、行人和障礙物；

駕駛決策輔助。
高精地圖除了具備傳統(tǒng)電子地圖的路網(wǎng)地圖數(shù)據(jù)外，還將大量的道路行車信息存儲(chǔ)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些信息分為：道路數(shù)據(jù)，如：車道線的位置、類型、寬度、坡度、曲率等車道信息；車道周邊的固定對(duì)象信息，如：交通標(biāo)志、交通信號(hào)燈等信息，車道限高、下水道口、障礙物及其他道路細(xì)節(jié)，如：高架物體、防護(hù)欄、樹(shù)木、道路邊緣類型、路邊地標(biāo)等基礎(chǔ)設(shè)施信息；

智能控制輔助。
高精地圖作為所有行車信息的載體，提供了對(duì)所在環(huán)境進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)判、提前選擇合適的行駛策略等功能；通過(guò)這種減少傳感器計(jì)算壓力和性能計(jì)算瓶頸的方式，使傳感器控制系統(tǒng)更多關(guān)注突發(fā)情況，達(dá)到自動(dòng)駕駛過(guò)程中智能控制輔助的作用。

4.3 高精地圖的制作

4.3.1 高精地圖生產(chǎn)流程

高精地圖數(shù)據(jù)生產(chǎn)包括：外業(yè)采集、云端自動(dòng)化處理、數(shù)據(jù)編輯與質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)編譯與引擎等步驟；

外業(yè)采集，通過(guò)搭載GNSS、IMU、LiDAR、攝像頭等傳感器的專業(yè)采集車隊(duì)，外業(yè)實(shí)地采集車道線、路沿護(hù)欄、交通標(biāo)牌等信息；

通過(guò)點(diǎn)云融合、點(diǎn)云識(shí)別和圖像識(shí)別等AI技術(shù)，在云端實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理；

利用高精地圖編輯工具、生產(chǎn)管理系統(tǒng)，進(jìn)行地圖編輯，基于ISO 19157/19158，IATF 16949等質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建全流程數(shù)據(jù)質(zhì)量保障體系；

高精地圖需要獲取的地物主要包括：車道線、道路交通設(shè)施(人行橫道、轉(zhuǎn)向標(biāo)志、交通設(shè)施等)、車道拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)及其他地物等；

根據(jù)數(shù)據(jù)采集方式不同，高精地圖生產(chǎn)方式分類：

基于移動(dòng)測(cè)繪車采集的數(shù)據(jù)，前期需要進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分區(qū)、去噪、拼接等預(yù)處理，進(jìn)而進(jìn)行矢量化、幾何調(diào)整、增加屬性和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)建立等加工處理；

無(wú)人機(jī)航測(cè)高精地圖生產(chǎn)，基于校正、拼接等預(yù)處理得到的高精度正射影像圖，采用自動(dòng)與人工相結(jié)合的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)矢量化加工處理；

1：500地形圖測(cè)繪基于外業(yè)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)業(yè)地圖編繪，通過(guò)格式轉(zhuǎn)換，地物分類等進(jìn)行加工處理；

4.3.2 高精地圖采集平臺(tái)

高精地圖的采集需要專用的采集車攜帶激光雷達(dá)、攝像機(jī)、GNSS、IMU等設(shè)備進(jìn)行；激光雷達(dá)用來(lái)采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)，攝像頭采集道路實(shí)景圖像，GNSS和IMU用來(lái)定位；

慣性測(cè)量單元(IMU)。
一般使用6軸運(yùn)動(dòng)處理組件，包含3軸加速度傳感器和3軸陀螺儀；
加速度傳感器是力傳感器，用來(lái)檢查上下左右前后哪幾個(gè)面各受多少力(包括重力)，然后計(jì)算每個(gè)自由度上的加速度；
陀螺儀是角速度檢測(cè)儀，用來(lái)檢測(cè)每個(gè)自由度上的角加速度；

輪測(cè)距器(Wheel Odometer)。
通過(guò)輪測(cè)距器推算無(wú)人車的位置；汽車的前輪通常安裝了輪測(cè)距器，分別記錄左輪和右輪的總轉(zhuǎn)數(shù)，通過(guò)分析每個(gè)時(shí)間段里左右輪的轉(zhuǎn)數(shù)，可以推算出車輛向前走了多遠(yuǎn)，向左或向右轉(zhuǎn)了多少角度等；

GNSS。
確定4顆或更多衛(wèi)星的位置，計(jì)算出它與每顆衛(wèi)星之間的距離，利用這些信息通過(guò)三維空間的三邊測(cè)量法進(jìn)行定位；GNSS接收機(jī)存儲(chǔ)有星歷，作用是告訴接收機(jī)每顆衛(wèi)星在各個(gè)時(shí)刻的位置；

激光雷達(dá)(LiDAR)。
采集點(diǎn)云信息，進(jìn)行周圍環(huán)境的感知和建模；

4.3.3 高精地圖的質(zhì)量要求

高精地圖的數(shù)據(jù)質(zhì)量主要分為：數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)可用性、位置準(zhǔn)確度、專題準(zhǔn)確度、時(shí)間準(zhǔn)確度、邏輯一致性；

高精地圖質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)分為：屬性標(biāo)準(zhǔn)和幾何標(biāo)準(zhǔn)；

屬性標(biāo)準(zhǔn)：包括屬性要素、FPR標(biāo)準(zhǔn)、FNR標(biāo)準(zhǔn)；

幾何標(biāo)準(zhǔn)：包括絕對(duì)精度和相對(duì)精度；

屬性標(biāo)準(zhǔn)：

屬性要素FPR標(biāo)準(zhǔn)FNR標(biāo)準(zhǔn)

車道線幾何	0.50%	0.5%
路沿	0.50%	0.5%
護(hù)欄	0.50%	0.5%
車道類型	0.30%	0.30%
車道通行狀態(tài)	0.10%	0.10%
車道收費(fèi)情況	0.10%	0.10%
車道線類型	0.20%	0.20%
車道線顏色	0.20%	0.20%
車道線粗細(xì)	0.10%	0.10%
限速	1%	1%
Junction	0.50%	0.5%

幾何標(biāo)準(zhǔn)：

絕對(duì)精度相對(duì)精度

±1m，2$\sigma$	±20cm，3$\sigma$

FNR(遺漏率)和FPR(冗余率)：
評(píng)估原則：以實(shí)地情況為準(zhǔn)，作業(yè)情況符合實(shí)地則為正確，反之則為錯(cuò)誤：

實(shí)地存在，成果中不存在則為遺漏；

實(shí)地不存在，成果中存在則為冗余；

成果與實(shí)地均存在，但與實(shí)地不匹配情況的錯(cuò)誤，同時(shí)計(jì)為冗余和遺漏；

當(dāng)實(shí)地情況與作業(yè)要求不一致時(shí)，以實(shí)地為準(zhǔn)；

當(dāng)實(shí)地情況在作業(yè)范圍外而未刪除時(shí)，計(jì)入冗余處理；

評(píng)估公式：

$FNR(遺漏率)=遺漏量/真值$；

$FPR(冗余率)=冗余量/真值$；

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的学习笔记21--高精地图技术概述的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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