Apollo 2.5推出了基于动态的实时相对地图的解决方案.doc

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1、Apollo2.5推出了基于动态的实时相对地图的解决方案　　高精地图对于开发者及测试者来说并不是可以轻易获得的，制作高精地图需要大量的成本，周转时间长，在此背景下Apollo2.5推出了基于动态的实时相对地图（Real-timeRelativeMap）的解决方案。　　在Apollo1.5和2.0中，规划模块和控制模块依靠的是全球定位和高精地图。高精地图中有丰富的地图元素，可以帮助车辆规划，实现复杂路况下的自动驾驶，众所周知，高精地图在自动驾驶中的价值所在，它们不仅有着较高的精准度，而且适用于任何路况，更重要的是高精地图对于路测

2、有着重要意义，但高精地图对于开发者及测试者来说并不是可以轻易获得的，制作高精地图需要大量的成本，周转时间长，在此背景下Apollo2.5推出了基于动态的实时相对地图（Real-timeRelativeMap）的解决方案。　　　　　　该地图基于车辆坐标系，其原点位于车辆本身。众所周知，车道线是地图中的重要元素，以确保自动驾驶车辆做出合理的决策并进行安全的轨迹规划。在相对地图中，车道线数据是通过基于摄像头的车道感知而生成的，并且包含基于云端的导航线（NavigationLine）。　　下图阐释了导航线是如何生成的。　　　　导航线在

3、自动驾驶中扮演着多种角色。第一,导航线作为出发点与目的地点的连接线，提供车道级别导航；第二，导航线可以生成Referenceline用于驾驶决策；第三，为高精地图提供载体；第四，导航线是相对地图的重要组成部分。　　　　导航线有以下特点：　　1.导航线是按照驾驶员驾驶路径设计，所以安全性和舒适性是有保障的；　　2.更重要的是，基于驾驶数据，导航线可以自动生成，大大降低了开发成本；　　3.可以与视觉感知系统配合生成基本的地图信息，可以适用于比较简单的驾驶场景，比如高速公路、乡村道路等；　　4.导航线可以与高精地图结合，生成复杂的驾

4、驶场景，例如城市道路。　　　　下面我们举例说明，相对地图和导航线在自动驾驶场景中是如何工作的。　　1.在如下图highlight区域部署自动驾驶场景；　　　　2.在实现真正的自动驾驶之前，我们需要采集导航线，经过对驾驶员驾驶路径的采集，后期可以转换成为（如下图绿色线条）；　　　　3.需求：实现从A→B的自动行驶；　　　　4.按照传统地图（百度地图or谷歌地图）导航，生成的轨迹1（蓝色线条）；　　5.在接到导航需求时，系统会选择一条最匹配的导航线（黄色标线）用来导航；　　6.系统为决策模块提供多条导航线，可以实现变道功能。　　　

5、　通过使用这种方法，我们可以创建一个与高精地图的数据格式相匹配的相对地图（RelativeMap），并基于事先录制好的人工驾驶轨迹和摄像头实时检测到的车道线。有的开发者会有疑问：相对地图与SLAM有什么区别呢？其实SLAM问题可以描述为:汽车在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现汽车的自主定位和导航。RelativeMap在基于指引线录制模式时，会依赖录制的指引线与实时摄像头信息生成RelativeMap，同时，依靠GPS定位;在基于纯摄像头模

6、式时，并不进行自身定位和建造增量式地图，只依赖实时摄像头生成的车道线信息行驶。　　在行驶过程中，相对地图数据的计算和更新频率10Hz，相对地图数据