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基于邊緣的自動駕駛導航定位公司Civil Maps實現(xiàn)了5cm城區(qū)高精定位
2019-02-23 15:05:05· 來源：智車科技
Civil Maps 突破了用傳統(tǒng)的光柵圖像或點云數(shù)據(jù)來生成地圖的方法，走出一條自己的路。高精度地圖是自動駕駛中不可缺少的一環(huán)。不僅是它本身可以看是一個超視距的
Civil Maps 突破了用傳統(tǒng)的光柵圖像或點云數(shù)據(jù)來生成地圖的方法，走出一條自己的路。
高精度地圖是自動駕駛中不可缺少的一環(huán)。不僅是它本身可以看是一個超視距的傳感器，而且配合高精度地圖的高精度定位技術在高級別自動駕駛中尤為重要。
高精度地圖是個極其燒錢的行為，暫且不提后續(xù)的地圖內容制作與分發(fā)等，單單是設備齊全數(shù)量足夠的測試車隊就能讓很多意圖進入這個行業(yè)的公司望而卻步。在進行成本分解后，高精度地圖制作的大部分成本來自驅動物流，數(shù)據(jù)管理，循環(huán)閉包，特征提取，語義數(shù)據(jù)和云處理費用。
傳統(tǒng)圖商一般是利用光柵圖像或點云數(shù)據(jù)作為他們的基礎地圖層，數(shù)據(jù)量非常龐大。在復雜的數(shù)據(jù)管道中，可能會遇到四種不同類型的計算瓶頸。這些計算瓶頸可能是由于內存，CPU，網絡或存儲造成的。而Civil Maps平臺基礎地圖比傳統(tǒng)地圖小了一萬倍。
Civil Maps 為自動駕駛汽車開發(fā)了首個基于邊緣的高清制圖和本地化平臺。它憑借先進傳感器融合，六自由度（6DoF）指紋定位和Edge Mapping™的新技術，允許汽車OEM、制圖提供商和移動公司加速其自動駕駛計劃。
地圖繪制實際上涉及三個不同的層：首先是基礎地圖，然后是一個向量層，它用來描述形狀；其次是一個語義層。向量層和語義層需要盡可能頻繁地進行更新，最終目標是接近實時更新，要做到這一點，大多數(shù)的選擇是眾包：當自動駕駛汽車沿著道路行駛，將實際感知到的數(shù)據(jù)與基本地圖進行比較，然后將差異化的數(shù)據(jù)上傳回到云端，只要有足夠多的車輛在這么做，就可以擁有足夠的覆蓋率。
基礎地圖無法眾包，必須派一輛測量車去收集基礎地圖數(shù)據(jù)，然后上傳到云端，再通過自動處理或者人工的方式來進行標注和修改，然后發(fā)布。
因此，創(chuàng)建基礎地圖的數(shù)據(jù)量相當龐大，因為它們都是由原始的3D激光雷達點云或光柵圖像構建在云端的。而Civil Mpas生成基礎地圖的方式略有不同，使用AI算法來刪掉除所需傳感器之外的所有數(shù)據(jù)，進而創(chuàng)建“指紋基礎地圖”，這樣上傳到云端的數(shù)據(jù)要小很多。這套技術允許在三個地圖層中均使用眾包的方式進行數(shù)據(jù)更新。這是Civil Maps成本低的原因之一。
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