高精度地图,比你想象更重要

2018-07-24 14:40:23    来源:微信公众号谢春生

摘要:高精度地图,通俗来讲就是精度更高、数据维度更多的电子地图。

  1.3 导航地图&ADAS地图&无人驾驶地图

  导航地图、ADAS地图和AD所需要的地图各不相同。(1)对于导航地图而言,街道名称是比较重要的信息,但对于ADAS和AD地图确并非如此。(2)道路曲率对于ADAS应用至关重要,对于自动驾驶也是必需的,但导航地图并不需要道路曲率数据。(3)道路的几何特征对于导航、ADAS和AD地图都是适用的。(4)不同地图级别和地图精度的背后是不同级别的智能驾驶以及不同级别的精度需求。

  图表4:高精地图与导航地图的关联关系

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  不同级别的高精度地图,在精度和信息量上也有差别。例如,在安全环境下使用的基础ADAS地图只需要精度达到米量级,而HAD级别高精度地图的精度则能达到厘米量级。在数据量方面,基础ADAS地图只记录高精道路级别的数据(道路形状、坡度、曲率、铺设、方向等),HAD级别地图不仅增加了车道属性相关(车道线类型、车道宽度等)数据,更有诸如高架物体、防护栏、树、道路边缘类型、路边地标等大量目标数据。

  1.4 高精度地图的数据特征类型

  与传统电子地图相似,高精度地图的数据结构也是分层的。

  数据类型1:二维网格数据。高精度地图的底层是一个基于红外线雷达传感器建立的精密二维网格。这个二维网格的精度保证在5×5厘米左右。网格中存储的数据包括:可以行使的路面、路面障碍物、路面在激光雷达下的反光强度等都别存储于相应的网格中。无人驾驶汽车可以通过对其传感器搜集到的数据及其内存中的高精度二维网格进行比对,从而确定车辆在路面的具体位置。

  数据类型2:路面语义信息。在二维网格参照系的基础上,高精度地图还包括路面的语义信息,比如道路标识线的位置和特征信息,车道特征。这些路面语义信息可以发挥环境辅助感知作用。由于传感器在恶劣天气、障碍物、以及其他车辆的遮挡不能可靠地分析出车道信息时,高精地图中的车道信息特征可以辅助队车道信息进行更准确地判断,理解相邻车道之间是否可以安全并道。

  数据类型3:交通标识信息等。高精度地图还包括道路标识牌、交通信息号等相对于二维网格的位置。其作用包括:(1)提前提示自动驾驶汽车在某些特定的位置检测相应的交通标示牌或者交通信息灯,提高检测速度。(2)在自动驾驶汽车在没有成功检测出交通标示牌或者信号灯的情况下,确保行车的安全。

  1.5 地图数据模型

  大多数汽车厂商与其供应商都会使用专有的地图数据模型,但基本都会受地理数据文件(GDF)规范的影响。GDF规模首次于1988年10月作为CEN(欧洲标准委员会)标准发布。GDF第5版于2011年发布,目标是将数字地图广泛用于车辆导航系统应用、行人导航、ADAS、公路维护系统、公路运输信息记忆远程信息处理。

  GDF地图数据模型使用以下三种实体。

  (1)要素(或物体):点、线、面(简单要素)或点线面的不同组合(复杂要素)。

  (2)要素之间的关系:如子级、父级。

  (3)属性:要素或者关系的属性。

  地图数据模型本质上比较复杂。地图公司Here的关系数据库模式拥有GDF的部分元素,由180个表格组成,单一路段要素超过200个属性。自动驾驶所需的地图数据结构没有如此复杂,相应模式较为简单。

  第一,交换数据模型和物理数据模型。GDF数据模型和格式主要为交换格式,描述地图提供商传送数字地图的形式。车内程序直接使用GDF会非常复杂且低效。为了满足汽车在数据库大小与访问性能方面的要求,导航或者ADAS系统的机构都设计开发了自有的数据模型以及数据在媒体上的存储格式:物理数据模型(PDM)和物理存储格式(PSF)。基于这些不同的模式与格式,地图供应商提供的数据需要通过地图数据汇编转换为特定的物理存储格式。

  物理存储格式标准化。2009年大型汽车制造商以及Tier1供应商建立了导航数据标准(NDS),设计了通用导航地图数据模型与格式。2012年首批使用NDS的系统上市。这相当于对物理存储格式进行了标准化。自此,地图数据供应商可以向主机厂客户端传送数据,而不需要有一级导航提供商进行高价的数据编译。NDS将地图数据组织成独立的构架模块。NDS第一版仅支持与导航相关的构建模块,目前已经支持与ADAS相关度的数据构建模块,并将其扩展为支持自动驾驶的内容。

  图表5:NDS构建模块

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  第二,数据模型的时效性图层。数字地图模型需要考虑数据、关系与属性的时效特征。不同领域的数据过时的速率不同,并且需要专门的技术来收集和分发。比如,道路的几何形状很少会发生变化,不需要进行实时或者经常更新。而交通信息需要实时收集和分发。

  图表6:时效性地图层

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  第三,精确性。数据精度是高精度地图的重要指标。其包括三种不同的精度类型。

  (1)几何精度。包括两种:

  绝对几何精度。用于测量对象绝对位置与地图中标识的相同对象的位置之间的误差。导航地图的几何精度小于10米,ADAS地图的几何精度小于1米,自动驾驶地图的几何精度小于20厘米。

  相对几何精度。用于测量地图中附近物体之间的相对位置误差。自动驾驶地图在100米的距离中的相对位置误差要小于20厘米。

  (2)关系精度。指的是地图中捕获对象之间关系的精确程度。

  (3)属性值精度。该精度会根据特定应用程序的使用和属性以及程度而异。

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