高精地圖重建的案例
國(guó)內(nèi)首個(gè)L3級(jí)自動(dòng)駕駛之城誕生，高精定位和高精地圖成為關(guān)鍵支撐
作為自動(dòng)駕駛重要的感知傳感器，高精地圖和高精定位是L3級(jí)自動(dòng)駕駛功能實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵支撐, 已基本成為L(zhǎng)3車(chē)型的標(biāo)配。
基于ADAS和Tbox領(lǐng)域積累的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)緯恒潤(rùn)自主研發(fā)的高精地圖及定位系統(tǒng)，集成實(shí)現(xiàn)了高精定位、高精地圖播發(fā)、時(shí)間同步、OTA等功能，能夠支持智能相機(jī)、激光雷達(dá)、輪速等信息輸入，能夠?qū)崿F(xiàn)車(chē)道級(jí)定位，能夠支持HWP、ALC、NOP等L2以上智能駕駛功能的實(shí)現(xiàn)。
· 支持L2+及以上的智能駕駛功能
· 能夠精確提供前方道路的詳細(xì)信息，例如道路曲率、坡度、車(chē)道線(xiàn)、地理圍欄等
· 支持高精地圖數(shù)據(jù)OTA升級(jí)
· 支持車(chē)道級(jí)定位
· 支持感知信息擴(kuò)展輸入（智能相機(jī)、激光雷達(dá)等）
· 支持高精時(shí)間同步（CAN、Ethernet）
經(jīng)緯恒潤(rùn)高精地圖及定位系統(tǒng)已于2019年搭載廣汽埃安AION LX成功量產(chǎn)，是國(guó)內(nèi)較早實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)落地的高精地圖及定位系統(tǒng)，目前還成功配套于紅旗、上汽、長(zhǎng)城、江淮等主流客戶(hù)，產(chǎn)品性能得到了客戶(hù)們的廣泛認(rèn)可。
科技發(fā)展日新月異，未來(lái)充滿(mǎn)未知與挑戰(zhàn)！經(jīng)緯恒潤(rùn)將繼續(xù)憑借優(yōu)秀的技術(shù)團(tuán)隊(duì)和持續(xù)創(chuàng)新的進(jìn)取精神，與所有客戶(hù)一起攜手并進(jìn)，砥礪前行，為汽車(chē)智能化的發(fā)展貢獻(xiàn)自己的一份力量！
經(jīng)緯恒潤(rùn)智能駕駛產(chǎn)品線(xiàn)涵蓋環(huán)境感知系統(tǒng)、決策規(guī)劃系統(tǒng)和控制執(zhí)行系統(tǒng)，具備向上集成完整智能駕駛方案的軟硬件產(chǎn)品基礎(chǔ)，是目前國(guó)內(nèi)少數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)覆蓋智能駕駛電子產(chǎn)品、研發(fā)服務(wù)及解決方案、高級(jí)別智能駕駛整體解決方案，能夠提供智能駕駛?cè)珬Ｊ浇鉀Q方案的供應(yīng)商。未來(lái)，經(jīng)緯恒潤(rùn)將緊跟汽車(chē)行業(yè)發(fā)展大勢(shì)，堅(jiān)持自主創(chuàng)新，努力為國(guó)內(nèi)外客戶(hù)提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)，為汽車(chē)行業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)自己的一份力量！
展開(kāi) 中國(guó)高精地圖未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
還有一種商業(yè)可能，有點(diǎn)類(lèi)似現(xiàn)在車(chē)輛網(wǎng)模式，車(chē)企賣(mài)給用戶(hù)的時(shí)候前面兩年流量費(fèi)，后面用戶(hù)需要使用互聯(lián)網(wǎng)功能，就自己繳納流量費(fèi)用，這個(gè)高精度地圖到了一定量級(jí)也完全可以采用這種模式，基本的高精度地圖費(fèi)用由車(chē)企買(mǎi)單（當(dāng)然羊毛出在羊身上，最終體現(xiàn)還是在用戶(hù)身上），但是后續(xù)的高精度使用及更新地圖部分的費(fèi)用由用戶(hù)來(lái)買(mǎi)單，而且如果使用量級(jí)大了以后，可以按照使用次數(shù)或者包月等靈活的使用費(fèi)用。
這樣的好處就是車(chē)企不用一次性付很大一筆費(fèi)用給到地圖廠家，這樣賣(mài)到消費(fèi)者手里的費(fèi)用就不會(huì)那么貴，就好比賣(mài)你一個(gè)手機(jī)，把20年后的套餐費(fèi)一次性讓用戶(hù)繳納了，這樣用戶(hù)也覺(jué)得價(jià)格貴。類(lèi)似于買(mǎi)特斯拉，我買(mǎi)這個(gè)車(chē)具有FSD輔助駕駛功能，我想用的時(shí)候才繳費(fèi)，按照月或者使用的次數(shù)來(lái)付費(fèi)（當(dāng)然這個(gè)是我預(yù)測(cè)特斯拉軟件收費(fèi)的模式），這樣用戶(hù)使用非常靈活，對(duì)于地圖廠家也方便，非常靈活，市場(chǎng)也擴(kuò)大了。
當(dāng)然未來(lái)智能座艙在L3級(jí)別車(chē)型落地后，高精度地圖還有很多商業(yè)方案可以落地的地方，比如把手機(jī)的閉環(huán)商業(yè)方案可以搬移到車(chē)上，通過(guò)地圖上可以買(mǎi)票，下單、支付等一系列場(chǎng)景，那么可能高精度地圖都不收費(fèi)了，當(dāng)然是理想情況，現(xiàn)實(shí)5-10年不可能實(shí)現(xiàn)。
其實(shí)在國(guó)內(nèi)做高精度地圖中最有商業(yè)閉環(huán)的是滴滴，無(wú)論是高精度地圖還是自動(dòng)駕駛算法，最終都是為了跑無(wú)人出租車(chē)，滴滴本身這么大的打車(chē)業(yè)務(wù)，可以支持這個(gè)市場(chǎng)的前景，關(guān)鍵還可以通過(guò)滴滴車(chē)輛產(chǎn)生眾包的地圖生產(chǎn)更新，這個(gè)還可以賺錢(qián)或者更新優(yōu)化自家的高精地圖，滴滴從商業(yè)邏輯上對(duì)于高精度地圖最具有想象力。
在人類(lèi)的發(fā)展史上，利用科技進(jìn)步，后世的人總能實(shí)現(xiàn)過(guò)去的神話(huà)，例如登月。
我們可以樂(lè)觀的相信，隨著制造業(yè)和通訊技術(shù)的發(fā)展，大范圍低成本的實(shí)現(xiàn)高精地圖的生產(chǎn)指日可待。
展開(kāi) 高精地圖構(gòu)建與SLAM感知優(yōu)化建圖策略
作者 | Aimee
高精度地圖對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)功能研發(fā)的影響已經(jīng)越來(lái)越明顯，整體上來(lái)講主要包含但不僅限于提升車(chē)端感知性能、拓展自動(dòng)駕駛新功能、動(dòng)態(tài)建圖等相關(guān)應(yīng)用。具體體現(xiàn)在如下幾個(gè)重要方面：
如上所述提升車(chē)端感知能力是通過(guò)先驗(yàn)感知的高精度定位引入地圖信息補(bǔ)充獲取車(chē)道線(xiàn)、交通標(biāo)志等交通要素從而提供超距感知：不受距離、遮擋的限制。同時(shí)，通過(guò)提供車(chē)道與交通要素（交通標(biāo)志、交通燈、路面箭頭）的對(duì)應(yīng)關(guān)系，獲取復(fù)雜路況先驗(yàn)信息。
圖片來(lái)源：地平線(xiàn)
地圖作為智能駕駛唯一的超距傳感器，突破空間、時(shí)間的限制，可以說(shuō)地圖是通過(guò)定位實(shí)現(xiàn)的智能駕駛的“知識(shí)圖譜”。高精度定位本質(zhì)上是“知識(shí)圖譜讀取”，高精度建圖可以實(shí)現(xiàn)“知識(shí)記憶”實(shí)時(shí)更新。通過(guò)高精度匹配定位引入地圖從而獲取環(huán)境信息，為車(chē)輛提供超傳感器距離的感知能力，拓展多種復(fù)雜功能場(chǎng)景ODD，是ADAS系統(tǒng)向高級(jí)別智能駕駛演變的核心。總體來(lái)說(shuō)，通過(guò)高精度匹配定位引入地圖獲取環(huán)境信息，可以拓展多種復(fù)雜功能場(chǎng)景自動(dòng)駕駛設(shè)計(jì)運(yùn)行使用范圍。
高精地圖眾包采集方案
動(dòng)態(tài)高精地圖的本質(zhì)是實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)信息的時(shí)空載體，眾包數(shù)據(jù)是高頻更新的核心。眾包更新能夠?qū)?em>地圖更新的時(shí)間壓縮到分鐘級(jí)，高精地圖實(shí)時(shí)構(gòu)建與動(dòng)態(tài)信息觀測(cè)采集，構(gòu)建起未來(lái)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。
高精地圖模型分為四個(gè)圖層，每個(gè)圖層更新的頻率不同，可以支持不同功能應(yīng)用場(chǎng)景。圖商采取分級(jí)采集的方案，滿(mǎn)足高精地圖不同圖層的更新需求，主要包含如下幾種采集方案：
專(zhuān)業(yè)采集：通過(guò)高精地圖底圖，每月更新一次，其精度為10cm；
行業(yè)眾包采集：其地圖更新、施工、交通管制信息等按照每小時(shí)更新，精度50cm左右；
社會(huì)眾包采集：包含基于底圖坐標(biāo)的準(zhǔn)實(shí)時(shí)更新、車(chē)流量、人流量、天氣等。
展開(kāi) 高精地圖構(gòu)建與SLAM感知優(yōu)化建圖策略
基于視覺(jué)感知的SLAM基礎(chǔ)建圖構(gòu)建
在SLAM算法構(gòu)建中，前視攝像頭/激光雷達(dá)化身“智能采集終端”，眾包生產(chǎn)“動(dòng)態(tài)高精地圖數(shù)據(jù)”，動(dòng)態(tài)高精地圖的本質(zhì)是實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)的時(shí)空載體，眾包數(shù)據(jù)是高頻更新的核心。主要通過(guò)如下幾個(gè)步驟進(jìn)行實(shí)時(shí)建圖：
1）實(shí)時(shí)構(gòu)建高精度地圖：即基于視覺(jué)或激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)建圖，并與云端融合冷啟動(dòng)從0-1構(gòu)建全路網(wǎng)高精地圖提升高精地圖“廣度”。
2）更新高精地圖元素：通過(guò)要素關(guān)聯(lián)與變化檢測(cè)發(fā)現(xiàn)地圖元素的變化并實(shí)時(shí)更新，以確保高精地圖的“鮮度”；
3）自建 “ 記憶地圖 ”：通過(guò)自建局部記憶地圖支持記憶泊車(chē)、園區(qū)記憶式自動(dòng)駕駛“記憶地圖”提升駕駛體驗(yàn)；
4）上報(bào)事件型動(dòng)態(tài)信息：通過(guò)事件型動(dòng)態(tài)信息采集與上報(bào)（施工、擁堵、事故等）構(gòu)建高精地圖“動(dòng)態(tài)信息層”。
如上圖表示了一種典型的視覺(jué)SLAM技術(shù)方案框圖，其中整個(gè)智能駕駛攝像頭（包含前視、側(cè)視、環(huán)視以及后視攝像頭等）形成SLAM的輸入數(shù)據(jù)端，使用單目相機(jī)的 SLAM 稱(chēng)為單目視覺(jué) SLAM，單目相機(jī)使用一個(gè)攝像頭進(jìn)行移動(dòng)機(jī)器人的定位，由于單目攝像頭只能獲取周?chē)h(huán)境的二維信息，無(wú)法給出物體的深度信息，因此會(huì)帶來(lái)尺度不確定的問(wèn)題。使用雙目相機(jī)的 SLAM 稱(chēng)為雙目視覺(jué) SLAM，也稱(chēng)為立體視覺(jué) SLAM，它可以通過(guò)比較兩個(gè)攝像頭圖像的差異判斷物體的遠(yuǎn)近，獲得物體的深度信息。通過(guò)中央處理器對(duì)輸入圖像進(jìn)行感知、分割、檢測(cè)、跟蹤等操作，輸出給導(dǎo)航網(wǎng)絡(luò)端進(jìn)行語(yǔ)義建圖及匹配定位，同時(shí)通過(guò)目標(biāo)識(shí)別形成相應(yīng)的ADAS系統(tǒng)目標(biāo)屬性。最后分兩方面進(jìn)行輸出：其一是通過(guò)太網(wǎng)連接高精地圖盒子，其接收到相應(yīng)的局部地圖建圖結(jié)果后，更新地圖底圖。其二是通過(guò)輸出給MCU（微處理器單元）進(jìn)行融合定位及車(chē)輛控制。
展開(kāi) 
集中式自動(dòng)駕駛控制域中的高精地圖數(shù)據(jù)解析算法
概述
面向自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，高精度地圖讓自動(dòng)駕駛車(chē)輛人性化地理解不斷變化的現(xiàn)實(shí)環(huán)境，通過(guò)云端實(shí)時(shí)更新的多圖層高精度地圖數(shù)據(jù)，在自動(dòng)駕駛車(chē)感知、定位、 規(guī)劃、決策等模塊起到重要作用。當(dāng)前高精度地圖的數(shù)據(jù)處理方式主要是放在自己?jiǎn)为?dú)的地圖盒子里面進(jìn)行前端處理，包含將原始高精地圖的建圖數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析分解形成自動(dòng)駕駛域控制器可用的數(shù)據(jù)。
這一過(guò)程我們通常稱(chēng)之為EHP（Electronic Horizon Provider）數(shù)據(jù)到EHR（Electronic Horizon Reconstructor）數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化。EHP是ADASIS協(xié)會(huì)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)它主要是為了解決在CAN總線(xiàn)上各模塊異構(gòu)的問(wèn)題，能夠以CAN總線(xiàn)消息的方式，向以太網(wǎng)或者向CAN總線(xiàn)發(fā)送這個(gè)地圖數(shù)據(jù)，告訴所ECU前方的情況是什么樣。所以它也叫EHP，eHorizon也就是電子
地平線(xiàn)
。車(chē)輛通過(guò)EHP它就能夠知道前方的路況怎么樣，前方是不是有比較大的彎道，前方限速是不是有變化或者是不是車(chē)輛馬上該出主路了等等。然后用EHP播發(fā)地圖時(shí)相當(dāng)于把一個(gè)地圖的語(yǔ)言轉(zhuǎn)成一個(gè)汽車(chē)的語(yǔ)言。而實(shí)際上，在自動(dòng)駕駛中央域控制器單元中，還是無(wú)法直接利用高精地圖地平線(xiàn)直接的播發(fā)EHP數(shù)據(jù)，而是需要在終端進(jìn)行重構(gòu)，重構(gòu)后的Can數(shù)據(jù)才能真正的為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)所用。其中，該重構(gòu)的過(guò)程包含了電子地平線(xiàn)數(shù)據(jù)的提取、存儲(chǔ)、同步和格式轉(zhuǎn)化等幾個(gè)過(guò)程，這個(gè)詳細(xì)的數(shù)據(jù)處理模塊也正是放在高精度地圖盒子里的。
下一代自動(dòng)駕駛系統(tǒng)高精定位架構(gòu)
為了適應(yīng)下一代自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)需求，我們實(shí)際是把如上數(shù)據(jù)處理過(guò)程放入了中央控制單元進(jìn)行。所有的開(kāi)發(fā)算法需要由自動(dòng)駕駛AI/SOC芯片或者M(jìn)CU芯片來(lái)承擔(dān)。
展開(kāi) 眾包設(shè)備量產(chǎn)高精地圖的探索及其在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用
個(gè)人簡(jiǎn)介：孫剛，Momenta研發(fā)副總裁，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)視覺(jué)專(zhuān)業(yè)博士，高精地圖領(lǐng)域、大規(guī)模圖像識(shí)別領(lǐng)域、高性能并行計(jì)算領(lǐng)域?qū)＜遥琁mageNet 2017圖像分類(lèi)冠軍和2016 場(chǎng)景分類(lèi)亞軍，多篇論文曾發(fā)表于CVPR/IJCAI等國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議，在人工智能領(lǐng)域擁有超過(guò)十年的研發(fā)和管理經(jīng)驗(yàn)。
Momenta成立于2016年，是中國(guó)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域首家估值超過(guò)10億美金的獨(dú)角獸，《麻省理工科技評(píng)論》2019全球最聰明50家公司。
一汽陳雪娟：主機(jī)廠量產(chǎn)之前為什么要自研L4高精地圖？
南京公司自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)
換個(gè)視角看高精度地圖
常規(guī)情況下，主機(jī)廠高精地圖部門(mén)僅僅是需求提出方，向各類(lèi)圖商提出自家要求，并不具備自主建圖的能力，甚至修改地圖的能力也不具備。由于高精地圖目前沒(méi)有行業(yè)統(tǒng)一標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)，各家對(duì)高精地圖元素信息的利用率不同，因而造成千人千面，需求各不相同，業(yè)務(wù)重點(diǎn)也不盡相同。另外，圖商雖有信息豐富的高精地圖原始數(shù)據(jù)，卻多根據(jù)需求開(kāi)放指定元素信息。
一汽南京公司對(duì)高精地圖業(yè)務(wù)的定位十分清晰，也與圖商以及其他主機(jī)廠形成了明顯的不同。在公司戰(zhàn)略規(guī)劃中，高精度地圖模塊旨在輔助整個(gè)公司的自動(dòng)駕駛，不僅僅是大多數(shù)主機(jī)廠理解的購(gòu)買(mǎi)高精地圖，或是購(gòu)買(mǎi)高精地圖軟件，而是要做高精度地圖定制軟件，根據(jù)自家不同研發(fā)階段的需求，在短時(shí)間內(nèi)隨時(shí)豐富道路屬性以及快速對(duì)現(xiàn)有地圖進(jìn)行修改。整個(gè)地圖部門(mén)的三大板塊業(yè)務(wù)包括：地圖制作、地圖引擎、地圖質(zhì)量檢查。
三大業(yè)務(wù)板塊
地圖制作：
具備自己的小規(guī)模地圖制作能力。
但這樣的地圖制作與晶眾或四維圖新這樣的大廠商的發(fā)展方式不同，圖商需要的是自動(dòng)化建圖，規(guī)模化的自動(dòng)化建圖能力，更小的地圖精度誤差，以及更重要的合法合規(guī)生產(chǎn)交付地圖周期。
法規(guī)的限制決定了把地圖交給圖商制作周期比較長(zhǎng)，在快速迭代，不斷嘗試的研發(fā)上半場(chǎng)，這種購(gòu)買(mǎi)方式不能及時(shí)響應(yīng)自己的需求，所以需要自己內(nèi)部有一個(gè)非常小的建圖團(tuán)隊(duì)，以支撐感知、定位、控制規(guī)劃提出的需求，快速響應(yīng)。
陳雪娟舉例說(shuō)，根據(jù)需求實(shí)現(xiàn)的難易程度，目前做到了最快2小時(shí)完成一版專(zhuān)用功能的測(cè)試地圖交付使用，基本上達(dá)到了上午需求提出方和地圖團(tuán)隊(duì)碰頭，理解雙方意圖，接下來(lái)開(kāi)發(fā)功能和地圖，下午便可以完成地圖制作，開(kāi)始上線(xiàn)測(cè)試。
展開(kāi) 無(wú)人車(chē)業(yè)務(wù)中的視覺(jué)三維重建
“高富帥”的高精自采方案：LiDAR+慣導(dǎo)+RTK
很多自動(dòng)駕駛廠商目前上線(xiàn)使用的高精地圖的原始數(shù)據(jù)都采集自高規(guī)格的多傳感器（LiDAR+慣導(dǎo)+RTK）采集設(shè)備。這種數(shù)據(jù)可重建出具備厘米級(jí)精度的道路地圖，但其采用的各種“頂配傳感器”動(dòng)輒幾十萬(wàn)元。業(yè)界常見(jiàn)的裝備齊全的高精地圖采集車(chē)通常都需要幾百萬(wàn)元一輛。加上其背后的巨大的數(shù)據(jù)處理及運(yùn)維成本，真可謂是“高富帥”的建圖方案。
“LiDAR+慣導(dǎo)+RTK” 采集方案的采集車(chē)12
在這種方案下，建圖主要過(guò)程是以慣導(dǎo)+RTK融合的位姿作為先驗(yàn)，之后基于LiDAR點(diǎn)云進(jìn)行三維場(chǎng)景的高精重建。得到精確的位姿和點(diǎn)云后，再通過(guò)LiDAR在地面上的反射率圖恢復(fù)出路面標(biāo)識(shí)，并進(jìn)一步進(jìn)行矢量化，最終完成高精地圖的生產(chǎn)。通常而言，這種以LiDAR+慣導(dǎo)為主的建圖方法所獲得的高精地圖可以達(dá)到厘米級(jí)別的地圖精度，以滿(mǎn)足自動(dòng)駕駛中實(shí)時(shí)精準(zhǔn)定位的需求。
經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的視覺(jué)眾包方案：GNSS+視覺(jué)
對(duì)于高精地圖生產(chǎn)而言，最大的成本不在于完成一次全路網(wǎng)的地圖構(gòu)建，而在于如何解決高精地圖的隨時(shí)更新。如何用較低的成本維持一個(gè)城市級(jí)別乃至國(guó)家級(jí)別路網(wǎng)的鮮度，才是各大地圖廠商面臨的最大挑戰(zhàn)。
隨著傳感器芯片的不斷發(fā)展，集成了GNSS、IMU(Inertial measurementunit,慣性測(cè)量單元)模塊與攝像頭的模塊的一體式設(shè)備成本已經(jīng)到達(dá)百元級(jí)別。事實(shí)上，這一傳感器組合采集的數(shù)據(jù)在很多路況下已經(jīng)可以勝任高精地圖重建任務(wù)。目前道路上有大量乘用車(chē)已經(jīng)安裝了帶有GNSS功能的行車(chē)記錄儀。一方面，行車(chē)記錄儀可以保證日常的行車(chē)安全需要。
展開(kāi) 康謀方案 | 高精LiDAR+神經(jīng)渲染3DGS的完美融合實(shí)踐
本文為大家詳細(xì)介紹如何用傳統(tǒng)與前沿結(jié)合的數(shù)字孿生構(gòu)建流程，再配合3DGS 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建技術(shù)，為自動(dòng)駕駛仿真測(cè)試注入真正的“現(xiàn)實(shí)之眼”。
一、從點(diǎn)云到高精地圖的重建
依托獨(dú)家的aiData工具鏈與aiSim仿真平臺(tái)，本文建立了一套高精度數(shù)字孿生地圖構(gòu)建流程，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于布達(dá)佩斯 Kolosy廣場(chǎng)、ZalaZone測(cè)試場(chǎng)等真實(shí)道路還原項(xiàng)目。整個(gè)流程包括：
（左）帶有標(biāo)注的HD地圖、（中）裝飾HD地圖、（右）aiSim中渲染
1、數(shù)據(jù)采集
采用搭載激光雷達(dá)（LiDAR）、高精度GNSS/INS系統(tǒng)的測(cè)繪車(chē)（如康謀DATALynx ATX4）執(zhí)行移動(dòng)激光掃描（MLS），通過(guò)aiData Recorder進(jìn)行錄制，主要路線(xiàn)至少繪制兩次，確保厘米級(jí)空間精度。
數(shù)采車(chē)示意圖
2、點(diǎn)云聚合
使用aiData Annotator將多幀點(diǎn)云拼接為統(tǒng)一的全局坐標(biāo)系，結(jié)合反射率、時(shí)間戳等多通道信息形成高密度、低誤差的空間點(diǎn)集。
Tips：詳細(xì)數(shù)據(jù)采集精度和點(diǎn)云數(shù)據(jù)格式可聯(lián)系康謀技術(shù)團(tuán)隊(duì)獲取，可接受第三方數(shù)據(jù)，但建議在采集前與我們技術(shù)團(tuán)隊(duì)溝通優(yōu)化策略。
3、高精地圖建模
基于聚合點(diǎn)云手工標(biāo)注道路元素：車(chē)道線(xiàn)、交通標(biāo)志、人行道、護(hù)欄、紅綠燈等。輸出為GeoPackage格式的HD Map，用于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)參考。
ZalaZone試驗(yàn)場(chǎng) LiDAR點(diǎn)云建模
ZalaZone試驗(yàn)場(chǎng)衛(wèi)星參考圖像
4、三維建模與裝飾
借助Atlas程序化建模引擎，生成道路、地形等基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，再通過(guò)aiSim Unreal插件手工裝飾建筑、植被、街景設(shè)施，最大程度復(fù)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)細(xì)節(jié)。
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