百度Apollo高精地图与自动驾驶服务解析
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更新于2024-08-05
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"Apollo公开课详细介绍了百度的高精地图及其服务,包括MapData和云端服务的构成,以及在自动驾驶中的应用。课程强调了百度在高精地图制作中的AI技术、高质量控制和全面的服务特性。"
在自动驾驶领域,百度Apollo的高精地图扮演着至关重要的角色。这套高精地图系统由两大部分组成:MapData和云端服务。MapData包含了道路层的结构信息,如POI(Point of Interest,兴趣点)、BMD(Basic Map Data,基础地图数据)和路由信息,以及车道级导航数据、动态数据和自动驾驶辅助驾驶数据。车道级数据详细到每个车道的属性,如交通标志标牌、点云和图像的语义化或非语义化信息。通过建立数据间的关联,形成一个完整的路网结构,确保100%的数据关联性。
云端服务则提供了OTA(Over-the-Air,空中下载)服务和RRS(Routing and Real-time Service,路径规划与实时服务)。OTA服务允许地图数据的实时更新,确保自动驾驶车辆能够获取最新的路况信息。而RRS服务则提供实时的交通状况、拥堵信息和管制情况,这些对于自动驾驶的安全和效率至关重要。
制作高精地图的过程涉及多个步骤。首先,通过配备专业传感器的采集车进行数据收集,包括标准地图、SD地图和高精地图。采集的数据在后台经过一系列处理,如点云融合、图像识别等,以提取关键信息。接着,经过地图标注和验证,确保数据的准确性和完整性。最后,数据通过地图编译和发布,转化为NDS(Navigation Data Standard,导航数据标准)和百度的自有格式,供应用方或内部使用。
在数据处理过程中,面对点云数据的挑战,例如道路磨损导致的点云稀疏问题,百度采用了两种策略提升精度。一是利用CCD相机和全景相机进行精度校正,使精度达到约20厘米或更高。二是通过点云提取结果与视觉提取结果的对比,进一步优化数据准确性。这些措施确保了高精地图在复杂环境下的可靠性和实用性。
百度Apollo的高精地图技术和云端服务为自动驾驶提供了坚实的基础,通过不断的技术创新和严格的质量控制,推动了自动驾驶行业的快速发展。
2022-04-17 上传
2023-10-03 上传
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2023-02-07 上传
2023-04-24 上传
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2023-05-10 上传
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