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RTK-SLAM™应用于高精地图
发布日期:2018-10-22 09:48:02  作者:admin  浏览次数:253  
前言
高精地图作为无人驾驶领域的稀缺资源以及刚需,在整个领域扮演着核心角色,可以帮助无人驾驶汽车预先感知路面复杂信息,如坡度、曲率、航向等,结合智能路径规划,让汽车做出正确决策。
高精地图又是智能交通系统的重要基础,相较于传统地图,基于激光点云技术的高精度导航地图通过对现实环境的扫描、分析处理及三维重建,可提供精度达5厘米的道路路网信息,准确展示车道级、复杂路口、高架桥等交通要素密集的场景,提供高效准确的位置定位和道路信息,提高用户体验。
 
高精地图在无人驾驶领域的作用
跟人类驾驶员的驾驶过程一样,自动驾驶也需要经过感知、高精度定位、决策、控制四个步骤。人类的感知通过眼睛、耳朵,自动驾驶则通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头、惯导系统等传感器。接着是高精定位,人通过将看到的环境信息与记忆中的信息对比,判断出自己的位置和方向,自动驾驶则需要将传感器搜集的信息跟储存的高精地图对比,判断位置和方向。最后人类驾驶员思考判断后操控汽车开向目的地,自动驾驶则通过人工智能算法决策做出车道及路径规划,给制动、转向、加速等控制器下达指令,控制车辆开往目的地。在自动驾驶过程中,高精地图起到了高精度定位、辅助环境感知、规划与决策等功能。
 
高精地图与普通导航地图的区别
高精地图与现在常见的导航地图(如车载导航地图)相比有很大不同,主要体现在使用者不同、用途不同、所属系统不同、要素和属性不同。导航地图的使用者是人,用于导航、搜索。而高精地图的使用者是计算机,用于高精度定位、辅助环境感知、规划与决策。因此导航地图在车内属于车载信息娱乐系统,带显示屏,而高精地图属于车载安全系统,不需要屏幕。要素跟属性方面,导航地图仅包含简单道路线条、信息点(POI)、行政区划边界,而高精地图包含详细道路模型,包括车道模型、道路部件、道路属性和其他的定位图层。
 
项目概况
 
1、本次项目位于北京市京承高速某段。
2、因作为地图导航基础数据,需要绝对坐标。
3、需要获取到的数据主要为:路肩位置标识线和高速公路两侧地物要素等。
4、测区为高速公路线性测区,现场不具备传统SLAM的闭合条件,需引用卫星定位。
 
外业部分
到达项目测区,首先对测区范围进行了解。
因使用方向为地图导航领域,故需要使用绝对坐标,RTK-SLAM™获取绝对坐标的作业方式多种多样,可接收数十公里外RTK基准站播发的网络差分数据、接收CORS差分数据、接收千寻位置的差分数据;我们使用的是CORS模式进行精准定位,测量精度小于5公分。
  
 
测区为双向车道,双线2.8公里,外业数据采集用时30分钟。
 
内业部分
使用RTK-SLAM™随配软件OmniSLAMMapper数据预处理,用时90分钟。
 
 
处理出的数据成果包括轨迹路径(.txt)、全景照片(.jpg)、CGCS2000坐标的彩色点云(.las)。
 
使用Trimble RealWorks将高速公路双线的点云数据合并,因点云在采集过程即被赋予了绝对坐标,可直接合并。
 
打开两组点云数据,进行合并项目
 
 
提取高速公路标识线内容
 
车道划分线
车距确认线
 
 
导流线提取
 
 
结语
高精地图作为无人驾驶领域的稀缺资源以及刚需,在整个领域扮演着核心角色,可以帮助无人驾驶汽车预先感知路面复杂信息,如坡度、曲率、航向等,结合智能路径规划,让汽车做出正确决策。而使用RTK-SLAM™不仅可以更新传统前装地图数据,还可以在高精电子地图领域大展风采,在地图导航领域是不可多得的技术手段,能够获得到精度小于5公分的准确数据,为实现无人驾驶提供了安全化、智能化、精准化的保障。