一、高精地圖數(shù)據(jù)規(guī)格
1篮幢、NDS格式規(guī)范
（1）數(shù)據(jù)內(nèi)容及特點(diǎn)
概念
NDS（NavigationData Standard）丈积，是由德國(guó)寶馬、大眾等車廠聯(lián)合導(dǎo)航電子地圖提供商提出的一種導(dǎo)航電子地圖存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)录淡，是一種基于嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)的導(dǎo)航電子地圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)。
關(guān)鍵特點(diǎn)
采用WGS84坐標(biāo)系統(tǒng)油坝。
分為地圖顯示嫉戚、路徑規(guī)劃、名稱澈圈、POI彬檀、交通信息、語(yǔ)音表達(dá)六個(gè)內(nèi)容層瞬女。
每一層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)的不同數(shù)據(jù)表中窍帝。
對(duì)于某一內(nèi)容層數(shù)據(jù)，劃分為多個(gè)比例尺的數(shù)據(jù)表達(dá)層诽偷。
對(duì)于某一內(nèi)容層指定比例尺的數(shù)據(jù)坤学，進(jìn)行分塊（Tile）表達(dá)和存儲(chǔ)；某塊（Tile）數(shù)據(jù)表現(xiàn)為數(shù)據(jù)庫(kù)表中的一條記錄报慕，即對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)表中的一條記錄深浮。
數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)，不再是通過(guò)傳統(tǒng)的地址偏移來(lái)鏈接眠冈，而是通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)ID來(lái)互相引用的略号。
（2）更新機(jī)制
NDS的數(shù)據(jù)更新過(guò)程：對(duì)更新的數(shù)據(jù)塊，即數(shù)據(jù)庫(kù)表對(duì)應(yīng)表中的一行，進(jìn)行替換操作玄柠。
2突梦、Open DRIVE格式規(guī)范
XML數(shù)據(jù)格式。
坐標(biāo)系：投影坐標(biāo)系羽利、軌跡坐標(biāo)系宫患。
道路（Road）由三部分組成：reference line（一條線，無(wú)寬度）这弧、車道lane娃闲、feature（限速牌等）
reference line有直線、螺旋線匾浪、弧線等多種類型皇帮，因此一個(gè)Road有多個(gè)reference line
二、高精地圖數(shù)據(jù)采集
1蛋辈、主要的傳感器
毫米波雷達(dá)（Radar）：使用的是無(wú)線電波属拾，波長(zhǎng)4-12mm，原理是多普勒效應(yīng)冷溶。測(cè)量的數(shù)據(jù)是在極坐標(biāo)下的渐白，包括障礙物在極坐標(biāo)下離雷達(dá)的距離、方向角以及距離的變化率（徑向速度）逞频。長(zhǎng)距離毫米波雷達(dá)主要用于自適應(yīng)巡航纯衍、前方碰撞預(yù)警，中距離毫米波雷達(dá)主要用于盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)苗胀。
激光雷達(dá)（Lidar）：使用的是激光脈沖襟诸，波長(zhǎng)900-1500nm，直線傳播基协，能直接獲得障礙物在笛卡爾坐標(biāo)系x方向歌亲、y方向和z方向上的距離。
超聲波雷達(dá)：主要用于倒車堡掏、遠(yuǎn)程召喚、自動(dòng)泊車刨疼。
攝像機(jī)：主要用于駕駛員監(jiān)測(cè)泉唁、車道偏離預(yù)警、交通標(biāo)志識(shí)別揩慕。
GPS：測(cè)量空間三維坐標(biāo)亭畜。
慣性測(cè)量單元（IMU）：包含3軸加速度傳感器（力傳感器）和3軸陀螺儀（角速度檢測(cè)儀），通過(guò)加速度的兩次積分迎卤，推算出運(yùn)動(dòng)距離拴鸵。
輪速計(jì)：記錄左輪與右輪的轉(zhuǎn)數(shù)，可推算出車輛向前走了多遠(yuǎn)，向左右轉(zhuǎn)了多少度劲藐；但由于不同地面材質(zhì)上轉(zhuǎn)數(shù)對(duì)距離轉(zhuǎn)換的偏差八堡，隨時(shí)時(shí)間的推進(jìn)，測(cè)量偏差會(huì)越來(lái)越大聘芜。
三兄渺、高精地圖制作工藝
1、工藝流程
數(shù)據(jù)采集：采集包含道路線汰现、紅綠燈挂谍、標(biāo)牌等信息的點(diǎn)云數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)瞎饲。
數(shù)據(jù)處理：主要包括點(diǎn)云處理（點(diǎn)云壓縮口叙、點(diǎn)云拼接等）和圖像處理（計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理）。
元素識(shí)別：基于深度學(xué)習(xí)的元素識(shí)別和基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云分類嗅战，從圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提煉虛實(shí)線妄田、黃白線、路牌標(biāo)識(shí)等道路特征仗哨。
人工驗(yàn)證：驗(yàn)證車道線是否正確形庭，信號(hào)燈、標(biāo)志牌進(jìn)行邏輯處理等厌漂。
2萨醒、主要制圖方案
（1）激光雷達(dá)方案
第一步利用傳感器融合技術(shù)將GPS、IMU和輪速計(jì)測(cè)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合苇倡，再運(yùn)用SLAM算法對(duì)位置進(jìn)行校正富纸，得到可信度較好的位置；第二步根據(jù)位置與激光雷達(dá)掃描的三維點(diǎn)轉(zhuǎn)換成一個(gè)連續(xù)的三維結(jié)構(gòu)旨椒，從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)空間的三維重建晓褪。
（2）Camera融合激光雷達(dá)方案
綜合運(yùn)用豐富的圖像信息和精確的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，最終得出一個(gè)非常精確的高精地圖综慎。
四涣仿、高精地圖相關(guān)技術(shù)
1、點(diǎn)云處理技術(shù)
PCL（Point Cloud Library）：是在吸收了前人點(diǎn)云相關(guān)研究基礎(chǔ)上建立起來(lái)的大型跨平臺(tái)開源C++編程庫(kù)示惊，它實(shí)現(xiàn)了大量點(diǎn)云相關(guān)的通用算法和高效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)好港，涉及到點(diǎn)云獲取、濾波米罚、分割钧汹、配準(zhǔn)、檢索录择、特征提取拔莱、識(shí)別碗降、追蹤、曲面重建塘秦、可視化等讼渊。
點(diǎn)云濾波：點(diǎn)云數(shù)據(jù)密度不規(guī)則需要平滑、因遮擋造成離群點(diǎn)需要移除嗤形、大量數(shù)據(jù)需要下采樣精偿、噪聲數(shù)據(jù)需要去除。
點(diǎn)云配準(zhǔn)：通過(guò)計(jì)算得到完美的坐標(biāo)變換赋兵，將處于不同視角下的點(diǎn)云數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)平移等剛性變換統(tǒng)一整合到指定坐標(biāo)系之下的過(guò)程笔咽。（經(jīng)典算法為：ICP最近點(diǎn)迭代算法）。
點(diǎn)云分割：根據(jù)點(diǎn)云分布的整體特征和局部特征霹期，將點(diǎn)云進(jìn)行分割叶组，從而快速提取有用的物體信息。
2历造、多傳感器融合技術(shù)
概念：基于各傳感器獲得的分離觀測(cè)信息甩十，將各傳感器進(jìn)行多層次、多空間的信息互補(bǔ)和優(yōu)化組合處理吭产，最終產(chǎn)生對(duì)觀測(cè)環(huán)境的一致性解釋侣监。
場(chǎng)景：Lidar測(cè)位置更準(zhǔn)，但無(wú)法測(cè)速度臣淤；Radar測(cè)速度準(zhǔn)確橄霉，但位置精度較低，即單一傳感器有局限性邑蒋，因此多傳感器融合的技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生姓蜂。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：Lidar和Radar對(duì)同一障礙物交替檢測(cè)的傳感器數(shù)據(jù)，即數(shù)據(jù)間隔排列医吊。
原理：在k+1時(shí)刻收到Lidar數(shù)據(jù)時(shí)钱慢，根據(jù)k時(shí)刻狀態(tài)完成一次預(yù)測(cè)，再根據(jù)k+1時(shí)刻的Lidar觀測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)測(cè)量值的更新（KF更新卿堂，卡爾曼濾波）束莫；在k+2時(shí)刻收到Radar數(shù)據(jù)時(shí)，根據(jù)k+1時(shí)刻的狀態(tài)完成一次預(yù)測(cè)草描，再根據(jù)k+2時(shí)刻的Radar觀測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)測(cè)量值更新（EKF更新览绿，擴(kuò)展卡爾曼濾波）。
五陶珠、高精地圖難點(diǎn)
1挟裂、邏輯信息的處理：如道路的停止線具體和哪個(gè)紅綠燈關(guān)聯(lián)享钞，目前仍需要人工手段進(jìn)行關(guān)聯(lián)揍诽。
