高精地图专项技能学习任务二环境感知传感器技术技能提升课

高精地图专项技能学习任务二环境感知传感器技术技能提升地图，我们都不陌生，更是我们日常出行必备的一大神器，让我们到了一个陌生的地方也可以随时随地出行，但它仍处于二维空间，精度不高（米级），对于自动驾驶汽车来说，精准是它实现安全驾驶的必要保障，所以传统地图并不足以支撑汽车的自动驾驶，在此基础上诞生了高精度地图，具备更高精度（厘米级）、更多数据维度。学习导入LearningObjectives学习目标知识目标能力目标情感目标3了解高精地图的特点、主要信息及作用。了解高精地图的数据特征类型、生产过程与采集办法。能正确进行高精地图的采集与储存。能正确进行高精地图的编辑和储存。能正确进行地图的调用。培养可发展性的思维。高精地图基础知识储备01高精地图应用必备技能02CONTENTS目录1高精地图基础知识储备PartOne狭义高精度地图是由传统图形商定义的精度更高、内容更详细的地图。例如，定义更详细信息（如车道和交通标志）的地图。广义的高精度地图直接为我们构建了一个真实的三维世界。除了绝对位置的形状信息和拓扑关系外，还包括点云、语义和特征等属性。1、高精地图特点与传统地图相比，高精度地图信息的丰富性和准确性都有显著的提升。高精度地图包含的信息有以下内容和特点：高精地图应包含的主要信息包括导向箭头、车道宽度、车道标线、车道分割/合并、车道宽度变化、护栏、障碍物等等。3、高精地图的作用1路径规划32辅助环境感知地图匹配3、高精地图的作用规划控制4、高精度地图的数据特征类型高精地图1二维网格数据2路面语义信息3交通标识信息高精度地图的数据结构也是分层的。5、高精地图生产过程传统地图依赖于拓扑结构和传统的数据库，将各种元素作为对象堆放在地图上，将道路存储为路径。而高精度地图为了提高存储效率和机器可读性，地图在存储时分为矢量层和对象层。在高精度地图生产过程中，通过提取车辆上传感器采集的原始数据，获取高精度地图特征值，构成特征地图；在此基础上，进一步提取、处理和标注矢量图形，包括道路网络信息、道路属性信息、道路几何信息和道路上主要标志的抽象信息。（1）道路元素图像处理在高精度地图中，为了给自动驾驶汽车提供道路的拓扑信息、交通约束信息，需要对道路元素进行识别并做语义标注等以便于后期高精度地图的制作。（2）图像识别与处理道路元素包括交通标志牌、红绿灯、车道线和隔离带等。高精度地图的制作需要对各种道路元素进行图像识别、语义标注等处理。（3）激光点云处理在高精度地图制作中，通常使用激光雷达扫描获取点云数据，进而重建三维道路环境，并利用重建好的三维环境进行道路要素特征的提取与识别，准确地反映道路环境并描述其道路环境特征，准确表述道路环境特征，得到高精度点云地图。（4）激光点云特征提取激光雷达获取的原始数据集以激光点云文件形式进行存储。点云文件包含物体表面的离散点集、法向量、颜色或标签等基本信息，但缺少物体的曲面、体积以及各顶点间的几何拓扑等信息。（5）激光点云法向量法向量作为激光点云数据重要的局部特征，能够对散乱激光点云的局部进行有效的描述并为其他激光点云处理技术提供支撑。激光点云法向量的计算方法常用的有两种解决方案：曲面重建技术，法向量估计。（6）激光点云配准利用激光点云配准技术将从各个视角下采集到的含有误差的激光点云通过旋转平移，消除误差并统一到同一坐标系下，还原道路的三维环境。激光点云配准算法繁多，主要分为粗配准以及精配准两种。粗匹配：用于两片激光点云初始位置误差较大的情况下快速取得两片激光点云的转换关系，输出精度不高。精匹配：适用于初始位置误差较小的情况下对两片激光点云的坐标进行精准的计算，输出精度高。（7）激光点云分割在高精度地图制作中，为了能够将灯杆、标志牌和路沿等交通道路元素从大量杂乱无序的激光点云中识别出来，需要对激光点云进行分割后提取出来。（8）同步定位与地图构建SLAM最早在机器人领域应用，指机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过观测到的环境特征定位自身位置和姿态，再根据自身位置构建周围环境的地图，从而达到同时定位和地图构建的目的高精地图6、高精度地图的采集方法01020304（2）加工加工的过程包括人工处理、深度学习的感知算法（图像识别）等。（1）实地采集实地采集是制作高精度地图的第一步，主要通过采集车的现场采集来完成（3）后续更新后续地图更新也可以采取众包方式或与政府实时交通处理部门合作来解决。（4）众包数据构建高精度地图使用安装了成本相对低廉的车载传感器的智能网联汽车收集路况与道路特征，然后通过深度学习和图像识别算法将其转换为结构化数据，生成高精度地图众包信息。高精度地图的生产高精度地图数据展示2高精地图应用必备技能PartTwo1、地图采集和储存（1）地图采集的操作步骤在自动驾驶操作软件界面，用鼠标单击“CAN”和“GPS”按钮（按钮底色变绿）后，观察RTK一栏数据，此时经纬度框内会显示教具车当前坐标点，RTK卫星状态、卫星数量、航向角栏都将显示实时数据。当数据显示都正常时，用鼠标单击“StartCollect”按钮，按钮底色变红，且按钮上显示一个“（）”，内有数字显示，这里的数字代表本段地图采集到的坐标点数。软件准备完成后，将教具车档位换至“D”档（前进挡），放下手刹，轻踏油门踏板，平稳的驾驶车辆前行，尽量保持匀速。转弯时避免急打方向，最好平顺过弯，这样采集的题图在自动驾驶时会有更好的驾乘感。采集地图过程中，在地图坐标系显示框中可以看到一条由蓝色点组成的路径，这就是采集完成的部分地图。行驶完成后，将教具车停泊在终点，用鼠标再次单击“StartCollect”按钮，按钮底色变灰，自动记录功能停止，此时地图采集完成。（2）地图存储所采集的地图能自动保存至“AutoDrive”文件下的子目录“Maps”文件夹中，保存的地图原始名称为日期和时间组成的数字串，可根据需要进行重命名。同时在文件夹内还可以查询地图形成的日期、地图的格式、地图大小等信息。2、地图编辑和储存（1）地图编辑操作方法打开地图编辑界面：首先打开自动驾驶操作软件（iLadarDataCollect），在“Model”菜单下找到“MapEdit”选项，用鼠标单击，然后会出现地图编辑界面。原始地图加载：在“Maps”文件夹内找到准备编辑的地图，记住地图的名称、日期或大小信息，然后用鼠标单击“LoadGPS”按钮，会弹出地图选项对话框，选择需编辑的地图，用鼠标单击“打开”，地图加载完成。（2）地图编辑在软件左侧坐标系中可以看到加载成功的地图，是由蓝色点组成，用鼠标单击地图上任意一点，会出现两个标记绿点，用于选择地图段。选中后标记点会由绿变红。红色标点可以用鼠标进行移动到所需要的位置。如果需要重新选择，可鼠标单击“ClearButton”按钮，取消已选择的地图段。选择好需要编辑的地图段后，用鼠标单击“StartEdit”按钮，在按钮下方出现可选择的菜单，有“Fast”（快速）、“Mediun”（中速）、“Slow”（低速）、“UturnLeft”（偏左）、“UturnRight”（偏右）、“VerySlow”（很慢）、“Park”（泊车）、“Clear”（取消）等选项供选择。选择完成后，鼠标单击选项右边的“Confirm”按钮，完成一段地图编辑，中途如需退出地图编辑则鼠标单击“Cancel”按钮，此时取消所有的编辑操作。（3）地图编辑后的存储当完成整个地图的编辑操作后，用鼠标单击“SaveMap”按钮，地图自动保存至“Maps”文件夹的二级目录“Final”文件内，模式与采集地图存储方式一致。3、地图调用编辑后的地图调用路径：在自动驾驶操作软件（iLadarDataCollect）界面，用鼠标单击“StartNavigate”按钮，会弹出地图选择对话框，在“Maps”文件夹中找到“Final”文件夹，此文件夹中存储的即为编辑过的地图，地图排列按生成日期先后顺序排列，原始名为地图编辑日期时间形成的数字串。选择需要及加载的地图，鼠标单击“打开”完成地图调用。Summary小结激光雷达基础知识储备01激光雷达应用必备技能02一、填空题1.高精度地图的定义分为两种：

和

。狭义高精度地图是由传统图形商定义的精度更高、内容更详细的地图。广义的高精度地图是构建了一个真实的

。除了绝对位置的形状信息和拓扑关系外，还包括

等属性。2.高精度地图包含的主要信息有

。3.高精度地图与传统地图相比，具有不同的

和

，高精地图的生产过程包括