浅析高精度地图发展现状及关键技术

浅析高精度地图发展现状及关键技术

徐飒娟 周敏

陕西点云科技有限公司 ， 陕西西安， 710100

摘要：随着各国扩大智能汽车发展的战略任务，高精度地图是近年来在规划等诸多领域成为重点的主要备份技术。对于当前的高精度地图，缺少在数据结构、数据生产和功能三个领域进行的综合理论研究，以高精度表示和总结地图的主要研究内容和现状。从数据树中，可以将高精度地图描述的内容分为静态和动态地图数据，静态地图数据是当前图形的重心。根据数据生产的层次划分，对高精度地图的生产模式、生产过程和技术方法进行了分析，部门主管认为捆绑是数据生产的重要组成部分。在高精度地图上应用的主要技术在自动化路线图中以定位导航为例进行了总结。最后，以高精度的方式看到地图的未来。

关键词：高精度地图；数据结构；数据生产；功能应用；自动驾驶；

前言

高精度地图的重要性随着汽车装车技术深度的增加和智能汽车细化需求的增加而增加。高精度地图是最近事态发展的结果，其中对国内外高精度地图数据的采集、制作和直观显示进行了一系列研究。本文总结并阐述了高精度地图研究的进展，这些地图是智能网络化车辆、智能自行车和智能交通研究的辅助工具。

一、高精地图的定义和功能

1.高精地图的定义

高精度地图比传统的电子导航地图更精确、更详细、更具属性。高精度一方面意味着地图上坐标的绝对精度更高，以达到亚太地区的绝对精度。另一方面，高精度地图包含道路交通信息及其属性，这些信息更加丰富和详细。高精度地图不仅是默认坐标，而且精确绘制道路造型、车道线、车道中心线、交通标志等。此外，它们还包含车道最高速度和道路材质等信息。在道路交通中，高精度地图分为高精度自动驾驶地图和高精度交通控制地图，具体取决于面向对象的方向。自主驾驶的高精度地图是一种基于计算机的地图，使无人驾驶车辆能够就每条车道的坡度、曲率、方向、坡度等作出决定。交通线路高精度地图是交通监管机构的二维和三维可视化图，为自行车级地图数据提供了详细支持。

2.高精地图的功能

与传统的电子地图不同，高精度电子地图的主要服务点是自主车辆。无人驾驶汽车必须在自动驾驶过程中实时识别环境。由于实时检测的效率和准确性受到限制，高精度电子地图已成为当前无人驾驶车辆技术的一个组成部分。高精度地图包含许多其他信息，例如车道线、道路周围的地球物理物体，使无人驾驶车辆能够减少已识别物体的数目，提高地图物体识别的准确性。第二，车辆机器人可以使用高精度地图通过比较GPS、IMU、LiDAR或相机数据来确定其当前位置。高精度地图还可以帮助无人驾驶车辆识别行人和未知静态障碍物等动态物体。这是因为高精度地图通常是静态的。当无人驾驶车辆在驾驶过程中检测到当前地图中没有的物体时，很可能是车辆、行人或静态障碍物。此外，高精度的地图可以提高无人驾驶车辆的速度。由于地图中的车道信息准确无误，因此车道的汽车可以像轴承轮胎一样快速跟踪。

二、高精地图生产

1.生产过程

高精度地图主要包括车道线、道路设施。创建高精度地图的方式取决于数据的收集方式。根据移动地图收集的数据，必须在预阶段划分点云数据、噪波、裂口等。并随后进行矢量化、几何拟合、属性补充、拓扑生成等。基于精确、校准和插值图像的高精度地图制作，自动和手动组合；1:500地形图以野外捕获的数据为基础，并使用格式转换和地物分类进行处理。三个高分辨率地图制作过程需要进行多级质量检查，以确保生成的数据的可靠性。移动地图的生产模式目前是专业采集和维护的动态地图更新模式，需要更新无人机测量数据。地形图1:500使用部分完成进行数据更新。此外，政府行业数据是地图更新的重要来源。

2.数据处理与地图制图

通过点云处理、三维重建和校准捕获的数据，可以获得基于DOM数据的厘米精度的数字照片图像(DOM)，并生成精度大于10厘米的地图。数位线条处理(DLG)是由ArcGIS desktop软体建立的。点、线和曲面文件是使用图像插值方法创建的，用于提取相应的地物。要提取的要素包括道路、车道线、行人、道路标志、交通灯、建筑、林荫道、停车场、名称和地址信息，萃取几何图形后，输入属性，例如属性资料的分类、廊道宽度、杆高度、建筑名称等。在进行向量化时，必须确保资料的绝对精确度、图征类别的完整性以及属性资讯的正确性和完整性。此外，还会调整萃取资料的拓朴，并透过多层级品质检查来确保产生的资料的可靠性。

四、高精度地图功能应用

1.高精度地图匹配与定位方法

(1)基于点云数据的定位:通过比较当前扫描的点云和点云来确定车辆相对于地图的位置是当前最常用的定位方法之一。云拟合方法可进一步分为几何匹配、基于高斯混合模型的匹配和基于滤波的匹配三类。详细介绍了基于点云的定位系统，并提供了点集合匹配算法，该算法允许根据是否需要预先选择相应的点来匹配点集合。由于最初收集的点云资料量通常需要预先处理，例如生成占用图以减少存储量、提取有用信息和调整方法。

(2)基于提取项的定位:指另一种形式的数据收集或比较，如使用图像进行实时数据收集或使用特征。包括在用于计算匹配的调整数据中。根据独立相机追踪车道的经验，启用车道线的侦测和追踪。本文介绍了一种使用道路标志创建高精度视觉地图的方法。是一个建议。允许使用基于GPS匹配的多维中心单元模块精确定位车辆，该模块基于道路标志识别，提供了水平位置和公制位置的组合。此外，如果地图数据的不同版本可用，则可以使用自动校准在不同的时间或设备上组合高精度地图数据。

2.高精度地图导航与规划方法

规划和导航高精度地图涉及考虑车道模型和设计付款项目桩号功能，以便在指定的目标下获得最佳驾驶和行车指导。对于自动驾驶，不仅在高精度地图上创建驾驶路径或轨道，智能汽车的实际驾驶路径还不断地与灵敏度控制和调整功能相结合，这就要求在一定的时间范围内生成或更新导航路径。

结合传统的道路层级路径规划概念，有两种自行车层级路径规划策略:使用阶层式搜寻方法、使用最佳道路层级搜寻方法、实行最佳和最佳路径，以及透过将道路对映至车道来规划自行车层级路径。此方法适用于大型路径规划和提高计算效率，但需要对道路、车道和中间平面建模。直接在车道级别创建定向图，并为较小或局部路径图查找最优路径。查找路线时，通常将距离用作成本函数，或者将总运行时间最短的速度与道路设计结合使用。这是理想的静态条件。

结束语

综上所述，本文着重论述了地图数据数据生产和函数应用的主要技术和研究现状。但是，对高精度地图的研究跨越了传统测量、计算机、汽车驾驶等多个领域。高精度地图的数据、标准和准则的安全也将在一定时期内限制这一领域的工业发展。此外，在当今的高精度测绘研究中，商业技术的特点仍然明显，需要企业和高校进一步共同努力推进基础理论。

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