[人工智能]Apollo系列课程（二）- 高精度地图

目录

一、传统地图和高精度地图

二、地图与定位、感知和预测的关系

三、Apollo高精度地图

四、Apollo高精度地图构建

一、传统地图和高精度地图

传统地图：精度（m）

高精度地图：精度（cm）

二、地图与定位、感知和预测的关系

定位：车辆将其收集的数据与高精度地图上的地标进行比较、定位

感知：传感器识别障碍物能力有限；传感器无法通过障碍物确定障碍物后面的物体（帮助汽车做下一个预测、帮助传感器缩小检测范围ROI）

规划：如帮助车辆识别车道的确切中心线；在具有速度限制，人行横道或减速带的区域能使车辆提前查看，预先减速；帮助车辆缩小地图范围以便选择最佳方案

三、Apollo高精度地图

包括道路定义、交叉路口、交通信号、车道规则以及其他元素

作用：减少计算需求、通过提供有关驾驶环境的详细信息确保无人驾驶车辆的行车安全

四、Apollo高精度地图构建

数据采集（调查车辆） - 数据处理（初始地图模板） - 对象检测（人工智能检测静态物体并分类） - 手动验证（保证自动地图创建过程正确进行并及时发现问题） - 地图发布