北京市自动驾驶地图特征定位数据技术规范

"DB11T 1880-2021 自动驾驶地图特征定位数据技术规范" 是一份北京市地方标准，旨在规范自动驾驶领域中地图特征定位数据的技术要求和应用流程。 该规范详细阐述了以下几个核心知识点： 1. **时空参考系**：在自动驾驶中，地图数据必须有一个精确的时空参考系，以便车辆能够准确地在三维空间中定位自身，并与地图数据进行匹配。这通常涉及到全球定位系统（GPS）坐标系统和当地坐标系统的转换，以及时间同步，确保地图数据与车辆传感器数据的一致性。 2. **特征定位数据采集范围**：规范定义了需要采集的特征数据的地理范围，这可能包括城市道路、高速公路、乡村地区等多种环境。这些数据用于构建高精度的环境模型，帮助自动驾驶车辆理解周围环境。 3. **特征定位数据应用流程**：规范涵盖了从数据采集、处理、存储到使用的全过程，包括如何提取、匹配和更新特征数据，以满足自动驾驶实时定位的需求。 4. **技术要求**： - **精度要求**：要求特征定位数据具有高度的定位精度，确保车辆能准确识别和定位到地图中的各种元素，如道路、交通标志、车道线等。 - **密度要求**：数据应足够密集，以覆盖各种可能的驾驶场景，提供足够的信息密度支持决策。 - **实时性要求**：强调数据更新和获取的速度，这对于动态交通环境中的安全驾驶至关重要。 - **完整性要求**：数据应完整无缺失，包括所有关键的地理特征和动态信息。 - **安全性要求**：数据处理和传输需保障信息安全，防止数据泄露或被恶意利用。 5. **特征定位数据分类与表达**： - **视觉自然特征定位数据**：如图像特征，用于识别路标、建筑物等视觉信息。 - **视觉语义特征定位数据**：结合语义信息的视觉数据，例如识别出交通信号灯、行人等。 - **点云自然特征定位数据**：来自激光雷达的点云数据，用于创建三维环境模型，帮助车辆理解周围物体的形状和位置。 这份规范由多个行业内的权威机构和企业共同起草，确保了其专业性和实用性，对于推动北京市乃至全国的自动驾驶技术发展和标准统一有着重要作用。它不仅指导了地图制作商的数据生产，也为自动驾驶汽车制造商和软件开发商提供了技术依据。