天天看点

apollo学习笔记十:apollo高精度地图(下)apollo地图采集方案apollo地图生产技术Apollo高精度地图

apollo地图采集方案

硬件设备

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利用激光雷达和摄像头结合来制作地图:

64线类激光雷达:平装,采集路面

16线激光雷达:斜向上安装,用来检测高处的红绿灯、标牌等信息

长短焦相机

除上述两种外,还包括IMU模块,GNSSRTK模块等。

apollo地图生产技术

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1.数据采集:详见上方Apollo数据采集方案

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2.数据处理:数据分为点云和图像两类,因为高精度要求,所以制图以点云为主。

(1)点云拼接:采集过程中信号可能不稳定(RTK在遮挡情况下会出现不稳定现象),通过SLAM等对pose做优化,优化之后对点云信息做拼接得到完整的点云信息。点云信息被压扁得到定位地图图像、反射地图图像。反射地图可以做一些标注。

(2)点云图像处理后得到一个高精度图像,基于图像可以做精确的车道线识别,获得车道线的形状特征。但仍需要道路虚实线、黄白线、路口标识等信息,这时候需要元素识别。

3.元素识别:基于深度学习的地图要素识别有两个层面:

(1)是否能基于点云分割,从点云里提取特征。

(2)尝试从点云中提取车道线、灯杆、红绿灯等。

4.人工验证:由于车的自动化程度不够 ,无法解决道路上没有车道线的部分以及无法理解逻辑信息(比如停止线和红绿灯的关联关系)因此添加人工验证,车道线识别是否正确,补充关联处理。比如路口虚拟线的处理,这种虚拟线的处理依赖于半自动化的处理。

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Apollo高精度地图

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1.道路元素分为两个层次:道路级别和车道线(Line)级别

道路边界:强约束,永远不能跨越

车道线边界:弱约束,紧急情况可以用

2.车道模型:

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横向:分割成Line

纵向: 分割成Section

3.JUCTION模型

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变道的时候,监测车道线变化

4.Apollo OpenDrive和普通OpenDrive的区别:

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(1)元素做了归类,所有地面标识归为Objects,所有道路标牌归为Signals,用overlap关联。

(2)标准是通过参考车道偏移量计算,Apollo是采用绝对坐标点序列描述边界形状,不采用方程的方式。好处是对下游的计算友好,不用再做点的采样。

(3)标准基于偏移量的计算在道路急转弯情况会出现道路上的毛刺,可能导致无人车猛打方向盘造成危险。

(4)扩展了禁停区、人行横道、减速带等元素。

(5)新增了junction和junction之间的关联关系。

(6)增加了车道中心线到真实道路边界的距离、停止线和红绿灯的关系。