进阶课程⑪ _ Apollo地图生产技术.pdf

《进阶课程⑪ _ Apollo地图生产技术》深入解析了自动驾驶汽车中高精地图的关键作用和技术流程。高精地图在自动驾驶领域扮演着至关重要的角色，它弥补了摄像头、激光雷达等传感器探测范围的局限，提供了远距离的环境信息，使车辆能够提前规划行驶路线。 Apollo的高精地图生产方案采用激光雷达和摄像头的组合，配备64线和16线激光雷达、GPS、IMU、长焦相机和短焦相机等传感器。数据采集完成后，Apollo提供一整套后续的制图服务，包括数据处理、元素识别和人工验证。 数据处理主要涉及点云的处理，L4级自动驾驶对地图精度要求极高，Apollo利用RTK技术进行高精度定位，但城市环境中的信号遮挡会影响准确性，因此需要通过SLAM等算法优化Pose，实现点云的稳定拼接。点云拼接后压缩成反射地图，用于绘制高清地图。此外，通过深度学习对点云进行分类和车道线识别，获取道路特征。 元素识别则包括基于深度学习的车道线识别和道路元素提取，如虚实线、交通标志等。虽然自动化程度已达到90%，但在无车道线道路的处理和逻辑信息判断上，仍需人工介入，如补充信息和关联逻辑。 人工验证是必不可少的步骤，包括检查车道线准确性、处理信号灯逻辑、创建路口虚拟道路逻辑线等。这一环节确保了高精地图的准确性和安全性。 百度的高精地图制作技术结合了模式识别、深度学习、三维重建等前沿技术，实现了数据自动化处理，相对精度达0.1-0.2米，准确率超过95%。地图要素识别通过深度学习技术，不仅能精确提取特征，还能识别车道线、灯杆、红绿灯等关键元素，为视觉定位提供支持。 整个流程包括外业数据采集、后台自动化处理和人工验证，以确保地图的高质量和可靠性。人工验证团队每天修正30-50公里的数据，所有修改均上传至云端，保证了数据的安全性和一致性。通过这种方式，百度能够精确描绘城市复杂场景的上百种道路要素和属性，推动自动驾驶技术的发展。