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車道地圖標注記載了實踐路途中各條車道的形狀信息和類別信息

車道邊界線記載了實踐路途中各條車道的形狀信息和類別信息；車道曲度參照點：對曲度到達必定閾值的車道設(shè)定的曲度參照點；虛擬銜接車道：在浮躁路口處，用于銜接兩條車道中軸線的虛擬車道線；路途標高收集點：記載存在海拔改變的收集點，表達路途的三維模型。在靜態(tài)高精地圖根底上，還有動態(tài)地圖標注的概念。
動態(tài)高精地圖模型是指供給車輛方位鄰近前后必定間隔（或時刻）的高精度豐富信息，如氣候、地理環(huán)境、路途交通、自車狀況等，有用疊加在靜態(tài)高精地圖上。
地圖是除了方位三維空間之外，還需求時刻軸、可變維度等等。地圖在自動駕駛中的效果，就是一個時空場，由于它是一切數(shù)據(jù)交融和決議計劃的根底渠道，所以我們能夠參加更多的維度，比方駕駛員狀況信息、車輛狀況信息、路途狀況信息、氣候環(huán)境狀況信息。這些狀況信息能夠作為其他變量，參加屆時空場中。這樣發(fā)生出來的動態(tài)高精地圖能夠作為自動駕駛的根底或載體出現(xiàn)出來。
我們再了解一下，自動駕駛轎車有許多傳感器，這些傳感器需求交融，這意味著有必要要有一個一致的時刻和地址才能交融。不然，不一起刻、不同地址的傳感器數(shù)據(jù)無法交融。
一致時刻、一致地址、一致環(huán)節(jié)就是地圖的時空場表達，這是一個天然的交融渠道。所以地圖作為自動駕駛的基本功用外，還有這部分未閃現(xiàn)的功用，這就是它最大的核心價值地點。
介紹地圖的內(nèi)在后，地圖還有許多外延，許多表達方法。
從谷歌開端的激光點云+矢量數(shù)據(jù)；Mobileye的RoadBook；TomTom的RoadDNA，高德、百度、Here和光庭的矢量地圖；谷歌、Momenta的柵格HDmap，大陸的電子地平線等等。
這些表達的就是時空場數(shù)據(jù)，僅僅體現(xiàn)形式、體現(xiàn)內(nèi)容稍有不同，但功用是一樣的。
在它的外延中，我們能夠看到多場景化的高精度地圖。
一般常見的就是把高精地圖依照結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化區(qū)分，簡單說就是高速公路、城區(qū)路途和雜亂路況，這是最基本的一個畫面。但實踐上路途的狀況是千差萬別的，有許多特殊的狀況。
比方說環(huán)島轉(zhuǎn)盤，就是一種十分雜亂的路途狀況。那么這種地圖的表達，它的雜亂程度與結(jié)構(gòu)化路途要雜亂得多。
還有其他使用場景，如停車場、BRT和試車場。
一些室內(nèi)停車場的數(shù)據(jù)，它的數(shù)據(jù)內(nèi)容和表達是不一樣的；在BRT這個數(shù)據(jù)中，它可能更重視的不是路途本身，而是車站以及BRT巴士能不能夠精確對接的出入口；試車場看起來與其他路途沒什么差異，但車場內(nèi)要做很多試驗，車速十分快，它對路途精度要求十分高。所以，地圖在外在的表達形式是多種多樣的。高精度地圖的機會與應(yīng)戰(zhàn)
跟著自動駕駛的開展，更多的轎車廠、風投越來越認識到高精地圖的重要性。BBA出資了Here地圖，福特、上汽出資了Civil Maps 、軟銀出資 Mapbox等一系列出資，無非就是轎車行業(yè)和IT巨子們十分垂青這些立異企業(yè)或許圖商未來在未來的開展?jié)摿ΑＲ黄?，BAT經(jīng)過收買、控股或入股的方法將幾大的數(shù)據(jù)商悉數(shù)分割，在國內(nèi)要搶占高精度地圖或?qū)Ш诫娮拥貓D資質(zhì)的門檻。我們看到資本或許其他自動駕駛的玩家們，都越來越垂青地圖的重要功用。這給地圖帶來十分好的開展機會。

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巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明：本文標題《車道地圖標注記載了實踐路途中各條車道的形狀信息和類別信息》，本文關(guān)鍵詞車道,地圖,標注,記載了,；如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題，煩請?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們，我們將及時溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò)，涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。