任务5.4 地图API和全局导航算法-工作页（含答案）

任务5.4地图API和全局导航算法工作页姓名班级学号实训室小组时间接受任务高精地图（HDMap，HighDefinitionMap）是专门为智能驾驶服务的地图。由于其要素丰富、精度较高，并解决部分传感器的性能边界问题，是智能驾驶车上最可靠的传感器。如何使用高精地图API，实现车道级的导航方案？收集信息高精地图的基本概念查阅学生手册任务5.4地图API和全局导航算法，查阅学生手册任务5.4地图API和全局导航算法，填写以下高精地图的基本概念相关资料。全球定位系统使用WGS84坐标，是一种地心坐标系，以地球质心为坐标原点，采用一个十分近似、于地球自然形状的参考椭球作为描述和推算地面点位置和相互关系的基准面。三维坐标系：经度、纬度、高度。UTM坐标系全称是一种平面直角坐标系，像橘子一样将地球分成60个区域，展开这些区域中的每个区域，通过横轴Mercator（UTM）投影。常见的高精地图格式规范有两种：NDS格式规范和Opendrive格式规范。前者是面向汽车生态系统的地图数据全球标准，其数据库做了细分，细分后的产品能够独立升级，此外还定义了level的概念。后者则是是一种开放的文件格式，用于路网结构的逻辑描述。高精地图API查阅学生手册任务查阅学生手册任务5.4地图API和全局导航算法，填写以下高精地图API相关资料。高精地图各要素间关系主要包含：包含关系、并列关系、关联关系。高精地图API的查询方包含通过ID查询要素、通过位置查询要素、混合条件查询、关联查询、要素属性查询。高精地图API的查询结果类型通常包含Road、Lane、限速信息、TrafficLight、Crosswalk。导航算法介绍查阅学生手册任务查阅学生手册任务5.4地图API和全局导航算法，填写以下导航算法介绍相关资料。Dijkstra算法是典型的最短路径算法，计算一个节点到其它各个节点的最短路径。它的主要特点是以起始点为中心无方向性的向外层层扩展，直到扩展到终点为止。A*算法是在启发函数下，由起点向外扩散，直到扩散到终点；启发函数：f=g+h，g为起点到当前位置的代价。h为当前位置到终点的预估代价。A*特点为层层向外扩散，且优先向终点扩散。导航算法建模查阅学生手册任务查阅学生手册任务5.4地图API和全局导航算法，填写以下导航算法建模相关资料。智能驾驶导航算法进行车道级别的导航时，遵循建模步骤是：车道要素标记、车道之间的连接关系、cost函数构建。启发函数保证朝向终点的选择代价最小，启发函数：f(n)=g(n)+h(n)，n为当前待考察的节点位置。选择合适的启发函数，可以使得导航计算出来的路径最优：符合人类的驾驶习惯。黑名单机制：导航时遇到某路段交通拥堵或正在施工，需要避开这些特定路段。可以将这些路段加入到黑名单中。导航算法在搜索路径时，遇到黑名单上的lane时，则选择跳过。分段导航：从起点开始导航到第一个途径点，途径点间进行导航，直到最后一个途径点，最后一个途径点到终点进行导航，最后用户对导航结果进行确认。制定计划序号工作步骤编辑模式/功能注意事项预计用时操作实施Dijkstra路径规划导航作业内容作业项目作业示范实验环境准备£设备检查£项目描述进入工程目录£进入工程目录设置环境变量£设置环境变量运行算法脚本£运行算法脚本设置起始位置£设置起始位置设置结束位置£设置结束位置£导航算法效果五、检查评价检查与评分表序号评价标准评价类型评分（客观10-0分）（主观10-9-7-5-0分）自我评分教师评分1知识点一：能理解高精地图的基本概念客观评价2知识点二：能描述高精地图API的地图要素客观评价3知识点三：能列举导航算法的步骤客观评价4技能点一：能正确排列高精地图API的地图元素客观评价5技能点二：能举例讲解导航算法的算法逻辑客观评价6素质点一：培养学生的团队合作能力和沟通表达能力主观评价7素质点二：培养学生的国家意识和全球视野主观评价总分六、总结反思总结反思表你认为在Dijkstra路径规划