《汽车智能传感器技术与应用项目六知识准备3：认识高精地图与自定位技术（课件）2023.2.17》由会员分享，可在线阅读，更多相关《汽车智能传感器技术与应用项目六知识准备3：认识高精地图与自定位技术（课件）2023.2.17（33页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、klicken sie,um die formate des gliederungstextes zu bearbeiten,zweite gliederungsebene,dritte gliederungsebene,vierte gliederungsebene,fnfte gliederungsebene,sechste gliederungsebene,siebente gliederungsebene,achte gliederungsebene,neunte gliederungsebene,认识高精地图与自定位技术,认识高精地图与自定位技术,智能汽车传感器应用技术,思考讨论题（
2、,2,分钟）,一、课程导入,作为组合导航的核心组成部分，高精地图相对其它普通地图，在道路导航地图的数据及信息都具有巨大的优势,。那大家知道高精地图和普通地图有哪些区别吗？,高精地图,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,二、高精地图的定义,高精地图可以理解为高精度、高动态及多维度地图。,高精地图的数据元素,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高
3、精地图图层划分,总结,三、高精地图的形态,高精地图的形态分为矢量地图和特征地图。,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,四、高精地图图层划分,4.1,车道级路网图层,导航规划,主要是对路网精确的三维表征（可达到厘米级精度）进行描述，并存储为结构化数据，主要可分为道路数据和车道周边的固定对象信息。,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层
4、划分,总结,四、高精地图图层划分,4.2,定位,图层,车辆定位,该层所包含的元素，与,传感器的种类和,自动驾驶车辆的应用场景相关。,自动驾驶汽车,定位天生赢家凯发k8国际的解决方案,基于视觉特征匹配定位方案,基于激光雷达点云特征匹配定位天生赢家凯发k8国际的解决方案,基于视觉特征和激光雷达点云特征数据融合的定位方案,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,四、高精地图图层划分,4.3,动态图层 感知和考虑当前道路及交通状况的路线规划,现阶段对于高精度地图动态图层需要哪些信息要素也还没有定论，仍处于探讨研
5、究的阶段。但动态图层包含的内容大致可分为两个方面：实时路况和交通事件。,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,五、高精地图与智能驾驶,高精地图为智能驾驶车辆实现高速自动巡航、智能切换车道、通过十字路口智能避障（车、行人、自行车、其他）等功能。使智能驾驶环境与高精地图内容相互融合。,智能驾驶环境与高精地图内容相互融合,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定
6、位技术,高精地图图层划分,总结,六、高精地图与传统地图的区别,5.1,地图内容,传统地图,丰富程度很大。不仅有基本的道路信息，还具备地图中的各种信息点的信息，比如建筑物尺寸、数量、建筑物的用途（医院或商场）等。数据复杂且数据量大,。但是驾驶员,使用传统地图，,它,只能凭借固有的视觉和思维能力，识别行人、红绿灯、交通标志。,传统地图内容,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,六、高精地图与传统地图的区别,5.1,地图内容,高精地图,包括,驾驶辅助信息和交通语义
7、信息，例如道路网的精确三维表征、交叉路口的布局、道路路标位置、交通灯不同颜色的含义、指示道路的速度限制、左转车道开始的位置等,。,高精地图内容,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,六、高精地图与传统地图的区别,5.2,信息描述,传统地图仅,含有,通知驾驶员前方上坡、前方转弯、通知前方有红绿灯等简单的定性描述,；而,高精地图含有坡度数据、弯道曲率半径、红绿灯的经纬度、高度信息等定量描述,。,传统地图的定性描述,高精地图的定量描述,课程导入,高精地图的构建流程
8、,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,六、高精地图与传统地图的区别,另外，在要素和属性、所属系统、用途等都有很大区别,。,传统地图与,高精地图的,区别,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,七、高精地图的构建流程,高精地图的构建流程,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在
9、自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,七、高精地图的构建流程,7.1,采集,通过摄像头、,imu,、,gnss,、激光雷达和毫米波雷达等传感器系统采集数据（路况）信息。,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,七、高精地图的构建流程,7.2,分析,将深度学习与,slam,技术结合，加入图像语义分割、语义地图构建等语义信息。,分析过程,用深度学习方法替换传统,slam,中的一个或多个模块,在传统,slam,中加入语义信息,端到端,slam,，
10、智能体需要自主学习相关信息，最终输出行为信息，并根据行为信息的反馈获得信息,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,七、高精地图的构建流程,7.3,建图,通过视觉,slam,技术，建立,3d,高精地图。,1.,通过语义分割, ,点云重建, ,参数化来创建矢量地图；,2.,通过语义分割检测, ,语义重建来创建矢量地图。,视觉,slam,建图,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动
11、驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,七、高精地图的构建流程,7.4,融合,将建图片段融合优化，提升地图完整和准确性。,高精地图融合过程,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,七、高精地图的构建流程,7.5,定位,通过车体定位与建图结果匹配，完成车辆高精度定位。车体自定位主要依赖于,gps,、,底盘轮速计,以及,其它传感器的方式实现,。实现过程如下：,1.,利用,gps,定位系统确定自动驾驶车辆当前处在哪条道路上。,2.,根据摄像头建图的语义
12、信息，检测的车道线（虚、实线）及道路边缘（路沿或护栏），并与高精地图提供的车道线及道路边缘做比对，进一步修正无人车的横向定位。,3.,根据建图的路面标志、交通标志牌、红绿灯等环境语义信息，与高精地图提供的要素做匹配，确定无人车当前的位置信息及周边环境。,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,七、高精地图的构建流程,7.6,生成,将建图与定位的数据结果加密后传送到云端数据库，解码后与全局地图匹配融合。最终完成局部地图与全局地图的更新和再加工，实现自动驾驶精确定
13、位和导航的需求。,高精地图的生成,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,八、高精地图在自动驾驶系统中的应用,8.1,环境感知辅助,（,1,）,扩大自动驾驶车辆的感知范围,高精地图可以延伸传感器的感知范围,，具有超视距感知的能力，并且可以,弥补车载传感器在特殊情况条件下的感知缺陷,。特殊情况如下：,激光雷达在恶劣天气下效果较差，比如大雾，大雨或面对大范围的尘土；,高分辨率摄像头，在视场角窄的情况下，可以检测到很远的距离，但面对暴雨,/,大雪等恶劣天气，很难检测
14、到正确的车道线,、,障碍物,、,马路牙子等信息；,前方道路交通标志模糊，摄像头无法读取信息；,前方大车遮挡，摄像头无法探测前方红绿灯的情况。,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,八、高精地图在自动驾驶系统中的应用,8.1,环境感知辅助,（,2,）提供先验信息,高精地图可帮助车辆提前预知前方的道路、交通、基础设施等信息，帮助车载传感器缩小检测范围，车载传感器可专注于检测感兴趣区域（,roi,）,。,既提高了车载传感器的检测精度和速度，同时又节约了其计算资源。
15、,（,3,）,提供冗余数据,当某些传感器数据缺失时，可以利用高精地图数据进行推算；,当同一个数据有多个车载传感器数据来源时，高精度地图可以用于相互校验，校验其他传感器的可信度，提高整个系统的准确度。,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,八、高精地图在自动驾驶系统中的应用,8.2,路径规划与决策,高精地图,提供先验信息给自动驾驶系统以便其做出合理的行为规划决策；例如：前方具有低速限制、人行横道或道路施工区域，高精地图能让车辆提前预知，并预先减速。,低速限制,
16、人行横道,道路施工,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,八、高精地图在自动驾驶系统中的应用,8.3,高精度定位辅助,高精地图对路网有精确的三维表征，并存储为结构化数据,。,这些结构化数据都有地理编码，自动驾驶系统通过车载,gps/imu,、,lidar,或摄像头获得的环境信息与高精地图上的信息做对比分析，便可得到车辆在地图上的精确位置。,高精定位辅助,课程导入,高精地图的构建流程,高精地图的定义,高精地图的形态,高精地图与智能驾驶,高精地图与传统地图的区别,高精地图在自动驾驶系统中的应用,自定位技术,高精地图图层划分,总结,九、自定位技术,9.1,自定位技术的概述,自定位技术能帮助智能驾驶系统更好地使用高精地图提供的信息；为智能驾驶的路径提供规划，更好地提供准确的车辆位置和信息；辅助感知系统，提供准确的检测和跟踪结果,。,对于智能驾驶汽车来说，对精度、鲁棒性和驾驶场景都有很高的要求。,特性,指标,理想值,精度,误差均值,10cm,鲁棒性,最大误差,