Apollo进阶课程 ⑦ | 高精地图的采集与生产
目錄
1.高精地圖采集過程中需要用到的傳感器
1.1）GPS
1.2）IMU
1.3）輪速計
2.高精地圖采集過程中的制圖方案
2.1）方案一 激光雷達
2.2）Camera融合激光雷達
原文鏈接：Apollo進階課程 ⑦ | 高精地圖的采集與生產?
在上周，阿波君為大家具體介紹了「?Apollo進階課程 ⑥ | 高精地圖與自動駕駛的關系」。用于L3、L4級別自動駕駛的高精地圖，對整個道路的描述更加準確、清晰和全面。高精地圖除了傳統地圖的道路級別，還有道路之間的連接關系，專業術語叫Link。高精地圖最主要的特征是需要描述車道、車道的邊界線、道路上各種交通設施和人行橫道。本期，阿波君將與大家分享「高精地圖的采集與生產」相關內容。
話不多說，歡迎開發者一起進入進階課程第6期。
1.高精地圖采集過程中需要用到的傳感器
各式各樣傳感器和算法相結合，自動駕駛汽車才能生成可用的高精地圖。因此，?高精地圖的采集與生產?是一系列非常復雜的行為。高精地圖采集所需要的傳感器主要有?GPS?、?IMU?、?輪速計?三類。
1.1）GPS
GPS既可以說非常好用也可以說非常難用。空間點位置的計算原理?（通過GPS）：
空間點位置是一個「三維坐標」，TA有「三個變量」，需要「三個方程」。
從理論上來說，如何才能得到空間點位置相關的三個方程？
通過觀測三顆衛星與空間點位置的距離，利用三角測量法，就可以準確地得到地球上任何一點的空間位置。
但三顆衛星的測量方案在實際應用中，可能會存在「誤差」。
因此，在空間點位置的計算過程中，我們經常要檢測四顆或四顆以上衛星，才能實現「精確的定位」。
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ????????????????4顆以上衛星即可實現精準GPS定位
舉例來說，在高速路等非常空曠的地方時，自動駕駛汽車所能接收到的GPS的信號非常好。不需要復雜的策略，就能得到很好的定位結果。因此，空曠地帶的GPS精確、好用?。這就是為什么很多公司剛進入自動駕駛領域研發時，都會選擇「高速路線」的原因。而在城市道路環境下，GPS將會非常難用。這是由于高樓等障礙物遮擋，導致自動駕駛汽車所能接收到的GPS信號發生偏移。一般來說，GPS在城市中定位的「平均偏差」在50米左右。
眾所周知，在城市復雜道路中，自動駕駛車輛上搭載的GPS偏差0.5米，所造成的事故后果都是不可估量的，更不用說如此大的偏差了。
1.2）IMU
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?????????????????慣性測量單元（右）
目前?IMU?（慣性測量單元）是自動駕駛汽車的標配。IMU是測量三軸加速度的一個裝置，通過算出積分，得到任意兩幀間的相對運動。
IMU有「高端」和「低端」之分。高端IMU能保持較長時間的計算精確度，而低端IMU在GPS信號丟失的情況下，能夠維持比較精確的時間非常短。
實際工作中，由于不可避免的各種干擾因素，?如果不對該運動加以校正，IMU的誤差會就隨著時間的推移變得越來越大?。
1.3）輪速計
輪速計?本身存在缺陷。目前，輪速計的使用非常普遍，很多汽車都配備了輪速計。
在現代汽車技術的應用中，輪速計被用來做「運動約束」，如從A點到B點，汽車行駛的距離。
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ????????????????輪速計（左）受地面材質的影響很大
但是由于車型差異、地面交通路況不同。
如地面結冰與水泥路面，二者?路況不同，路面的摩擦系數也不一樣?，就會導致輪速計統計結果的差異。
這是為什么輪速計本身存在缺陷的原因所在。
2.高精地圖采集過程中的制圖方案
目前主流的制圖方案有基于?激光雷達?和?Camera融合激光雷達?兩種方案。
2.1）方案一 激光雷達
?激光雷達?通過「發射」和「接收」激光光束得到兩點之間的距離，因此其精確度非常高。
激光雷達內部的掃描部件與光學部件，通過收集反射點與反射點發生的時間和水平角度，從而得出任意一點的空間信息和光強度。該坐標信息掃描的是某個局部，通過一定的坐標轉換，能夠形成一個全局的坐標系。
無論是GPS，還是IMU、輪速計，各個傳感器都存在一定的缺陷，?我們無法僅運用單一的傳感器，采集出一個精確的數據。
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ????????????????高精地圖的制作流程 ?
所以要綜合運用各種傳感器。通過將GPS、IMU和輪速計測出的數據進行「融合」，再運用「Slam算法」，對Pose進行「矯正」，最終才能得出一個「相對精確的Pose」。
最后把空間信息通過激光雷達「掃描出三維點」，轉換成一個「連續的三維結構」，從而實現整個空間結構的「三維重建」。
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ????????????????高精地圖的計算模型
通過掃描的激光點和GPS、IMU的測量數據綜合運用，能夠計算出一個?預測結果與實際結果最小差距的數值信息。
但這只是我們在高精地圖采集過程中一個最優化的計算模型，實際情況比這個要復雜得多。
2.2）Camera融合激光雷達
雖然激光雷達采集的信息非常精確，但它采集的信息非常少，無法提供像圖像那樣豐富的語義信息、顏色信息。
因此，目前?主流自動駕駛研發公司?，如百度，采用的是?Camera融合激光雷達?的方案。
通過融合二者的優勢，綜合運用豐富的圖像信息和精確的激光雷達數據，最終得出一個非常精確的高精地圖。
其他方案：
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ????????????????高精地圖生產，部分廠商采用視覺制圖的方案?
高精地圖生產的方案供應商還有英偉達、寬凳科技、DeepMotion和Level 5公司等。
其中，?英偉達?做GPU出身，其計算硬件?非常強大。
國內的?寬凳科技?號稱是用純視覺制圖，精度能做到20厘米，能夠通過在線檢測實時生成制圖。
?DeepMotion?運用的也是純視覺制圖方案，其理論精度可達厘米級。
此外，還有來自國外的?Level 5?公司，該公司運用車載行車記錄儀或手機上較低端的Camera就能夠實現眾包制圖，但它的具體效果還不是很明確。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Apollo进阶课程 ⑦ | 高精地图的采集与生产的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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