认识高精度地图.pptx

电子地图分析与导航;;;2016年美国一辆特斯拉MODEL S在开启了自动驾驶的模式下发生车祸，导致驾驶员死亡，这也是自动驾驶技术应用以来第一起己知的导致死亡的车祸。 据事后的事故分析，当时这辆特斯拉Model S自动驾驶处于开启状态，车辆行驶在一条双向、有中央隔离带的公路上，此时一辆对向行驶的拖挂车在特斯拉Model S前方左拐。 在逆光的影响下，特斯拉Model S的传感器都没有成功的检测出前面出现的是一辆拐弯的拖挂车，从而导致车辆直接相撞。由此可见，单纯的使用雷达、摄像头、Lidar这类传感器感知是有一定的局限性，探测的范围是有限的，一旦感知错误，没有发现目标，或者发现得不及时，悲剧就有可能发生了。;事故现场模拟;那么假如在车上安装的传感器所能感知的范围之外，也就是常说的超视距范围外，如果有一张辅助的高精度地图能否避免这类事故？ 我们可以提前500米就知道前方有个路口，而且是个三岔路口，并且知道这个路口的形状，有两条车道，甚至有可能知道，这个路口经常有大型拖挂车通过。 知道上述信息后，自动驾驶车辆的决策系统就在靠近路口的时候要求车辆需要提前减速，并且知道靠左行驶会更安全，所以也可以提前变换到左车道来，在结合道路的航向以及当时时间和天气，车辆也可以适当的调整摄像头的曝光参数以降低逆光的影响等等。 也许有了这些信息，这一类的事故就可以避免。;也许有了这些信息，这一类的事故就可以避免。;对于自动驾驶汽车而言, 高精度导航地图是不可或缺的核心条件, 只有通过其对所处的驾驶环境进行精准感知, 才能确保驾驶的安全性与可靠性。 当前, 车辆自动驾驶和主动安全技术大多依赖于多传感器设备感知外部环境, 对道路交通标示的标准性以及天气条件有一定的要求。同时, 计算量大、成本高, 也是自动驾驶车辆推广的难点之一。车载导航数据具有共享性好、不受环境影响、成本低等优点, 因此, 基于高精度导航地图的自动驾驶技术具备更多优势, 容易普及。;相较于传统导航地图而言, 高精度导航地图精度更高, 表达粒度可达亚米车道级别, 是驾驶技术发展的新方向。其表达的内容更为丰富, 可包含人???横道、红绿灯、隔离带等详细道路附属物。对于自动驾驶来说, 能够真正落地的门槛就是车道级地图。没有车道级地图做基石, 自动驾驶只是“水中花、镜中月”。;车载导航系统可以帮助驾驶员规划行车线路，并引导到达目的地。不过，传统导航地图普遍的表达粒度是道路级，与实际行车所需的精度有一定差异，要想保证自动驾驶安全，导航地图需要更高精度。高精度导航地图比传统导航地图的精度更高，可达亚米级别，能进行车道级别的路径规划和诱导。随着地图精度提高，表达内容也更加丰富，传统导航地图不能表达的交通详细地物，如红绿灯位置、人行横道和缓冲带等，在高精度导航地图中都可以被识别和表达。因此，高精度车载导航数据更接近真实的交通环境，能为驾驶人员带来精准的导航体验。;当下，常用的汽车安全技术是被动安全，车载被动安全组件有安全带、安全气囊等，旨在交通事故发生时，降低事故严重程度。配备高精度导航地图的车载导航系统，以导航数据的形式存储先验的交通信息，如事故多发点、道路曲率或坡度等，在可能发生事故前，主动提示驾驶人员，避免事故，实现主动安全。高精度导航地图不仅可以为驾驶员提供精准的导航服务，而且是实现车辆自动驾驶和主动安全的新途径，提供了解决交通安全问题和实现自动驾驶的新思路。;数据内容。高精度导航地图数据内容在传统导航地图的数据内容基础上，增加车道、目标道路类型和详细道路附属物等内容，其数据内容主要是车道及附属物的属性和几何信息，以及车道间的拓扑关系。; 基于道路的传统导航电子地图拓扑网;基于高精度地图的导航功能路径规划分为两步：第一步进行传统的道路级路线规划，即常规的车载导航路径规划；第二步进行车道级路线规划，并实时计算结果。一条道路可能包含多个车道，选取哪个车道行驶可以更简单和快速到达目的地，是车道级路径规划的直接效果。如果车道选择不当，可能会错过重要路口或者匝道，无法再按照原来规划的路线行车。这类现象在高速公路中经常发生，造成不必要的麻烦，甚至引发交通安全事故。因此，正确的车道路径规划在当前越来越复杂的交通环境下，对辅助驾驶和主动安全都具有十分重要的作用。;顾及禁止车道变更区间的车道路径规划 右图中左半部分是道路级路径规划示意图，红线表示的路径规划结果是从主路往右分岔支路行驶。右半部分是在道路级规划基础上实现的车道级路径规划，其中橙色线条表示车道变更禁止区间，即禁止压此线变更车道。车道路径规划的结果是，在行驶到橙色禁止线之前，变更车道到右车道行驶，然后进入右分岔口支路。显然，右图的高精度导航比左图传统导航更精准，效果更好。;此类路口是交通安全事故多发的地带，如果驾驶员错过在禁止变更车道线之前变道，按照交通规则