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3. Apollo地图采集与生产

3.1业界高精地图产品

  • 几个业界高精地图产品:
    HERE HD Live Map
    MobileEye
    Google Waymo
    TomTom
    百度Apollo

3.2 Apollo地图采集

  • Apollo地图采集硬件方案
    Apollo
基础传感器配置用途
64线激光雷达 平装,采集道路路面
16线激光雷达 斜向上安装,检测高出红绿灯、标牌等信息
GPS、IMU 组合定位
长短焦相机 激光雷达与camera融合
  • 基站搭建:RTK方案
    RTK方案
    无遮挡情况下效果比较好,在高楼和林荫路的情境下效果不佳。

  • 采集方案:
    Apollo数据采集

  1. 采集流程:检测传感器状态->开始采集(Apollo提供了一种一键采集的方法)
  2. 注意事项:双车道全覆盖3-5遍;车速60公里以下采集效果好;路口不需要特意停留
  3. 每分钟切分成一个Rosbag,一次采集结束后压缩打包,最终得到一个个包
  • 地图数据平台服务
    (1)数据管理体系
    (2)制图任务创建
    (3)制图进度跟踪
    (4)制图结果下载

3.3 Apollo地图生产技术

  • 地图制作——高精地图生产流程
    高精地图生产流程
    (1) 数据采集:3.1
    (2) 数据处理:
    (a)点云为主:点云拼接,采集中信号不稳定,RTK在高楼、林荫路会有些困难。采用一些优化手段,将点云拼接起来到一张图中去
    (b)图像:点云压成图像得到一个高精度的地图
    (3) 元素识别:
    (a)对点云反射图进行一些标注和分类
    (b)通过深入学习对道路元素识别标识,整和到高精地图中去
    (4) 人工验证
    (a)没有车道线,需要人补充车道线
    (b)逻辑信息,在路口应该看哪个指示灯

  • 全自动数据融合加工效果图
    全自动数据融合

  • 基于深度学习的地图要素识别
    深度学习,地图中要素识别

  • 人工生产验证
    人工生产验证

  • 地图成果:定位地图、高精地图、路线规划地图、仿真地图
    成果地图

3.4 Apollo高精地图

  • 数据元素:
    数据元素(1)道路级别的可以识别到道路边界,lane级的可以识别到车道边界,注意区分
    (2)路口元素中,对一些复杂路口,没有车道线的,需要虚拟车道的补充
    (3)逻辑关系元素,Apollo没有将逻辑赋予到具体元素,而是分出一个元素专门存放逻辑关系

  • 车道模型:
    车道模型
    Apollo根据一些原则,比如车道数目等,将车道分成几个Section

  • Junction模型:路口表述
    路口模型

  • 坐标系:

  1. UTM,将全球分成60个zone
    UTM

  2. WGS84:高度描述
    WGS84
    得到了一个高度的描述,地图中标注的高度就是通过这个坐标系得到的

  3. Track System
    TS
    得到径向和横向的偏移量

  • Apollo OpenDrive规范
    Apollo OpenDrive
    Apollo地图格式相对标准OpenDRIVE的改动:
    (1)元素形状的表达方式:采用绝对坐标点序列描述边界形状,解决标准规范中可能出现倒刺的情况,更加平稳
    (2)元素类型的扩展:新增了禁停区、人行横道、减速带等道路的描述
    (3)扩展了对于元素之间相互关系的描述:比如新增了junction和junction内元素的关联关系
    (4)其他:增加了车道中心线到真实物理道路边界的距离、停车线与红绿灯的关联关系

  • Overlap
    Overlap
    overlap用以描述两个元素的空间关系,比如:空间重叠,不在lane上的停车位等

  • Apollo HDMap Engine
    Engine
    用来从高精地图中提取相关元素

3.5 政府上的挑战:

  1. 国内地图的数据加偏。
    据观察偏转插件对地图偏转的随机抖动幅度最大可达1.7米,如果定位定位依赖于绝对定位,就会导致定位结果跳变,严重影响无人驾驶汽车的安全性。
  2. 地图关注内容的变化
    高程、曲率、坡度这些导航地图不关注的元素对于自动驾驶地图是非常需要的。
  3. 众包采集的问题
    地图采集只能由拥有合法资质的地图采集公司,汽车、手机记录轨迹、采集图像的行为某种程度上都是测绘行为。