通用化高精地图数据模型

高精地图逐渐成为自动驾驶不可或缺的组成部分,但是其数据模型和表达方式尚未形成统一标准,特别是在生产制作和数据交换阶段,缺乏具备通用性和大规模应用能力的数据模型.针对这一问题,本文分析了当前主流高精地图数据模型NDS、OpenDRIVE和l anel et的优缺点,提出了一种通用化的高精地图数据模型Whu map model.车道模型方面,采用车道组为数据管理单元,由同一路段上的一个或者多个车道组成.车道由车道的左边界线、右边界线、车道中心线、车道属性构成.通过多种常见车道数变化场景下的车道拓扑构建,验证了该模型在表达上的有效性和稳健性.交通标志物模型方面,定义了地面标志物和交通标志牌,分别表达形状、类型、语义以及与道路、车道的关联关系等内容.通过大规模数据制作、NDS和OpenDRIVE格式编译,以及基于ADASIS V3协议的电子地平线应用试验,验证了Whu map model模型的实用性和有效性.Whu map model可以作为通用的交换规格,也可以应用到高精地图生产制作的各个阶段,同时向下兼容、易于扩展,有助于实现高精地图数据模型标准化,从而推进高精地图的规模化生产和应用.     

基于多源数据的高精地图生产技术及三维可视化表达

随着自动驾驶汽车的量产及逐步普及,对高精地图的需求也越来越高,汽车通过高精地图实现驾驶环境的精确感知,从而提升驾驶的安全性和可靠性。本文提出了综合利用倾斜模型和车载移动扫描点云等多源异构数据提取高精地图道路要素矢量线划的方法,分析不同源数据对数据提取精度的影响因素,探讨高精地图数据模型的空间表达、属性分层及关联规则,研究构建高精地图三维可视化的实现方式,并提出了可行的技术方法,为高精地图的生产提供可借鉴的参考价值。     

智能高精地图数据逻辑结构与关键技术

以车辆自动驾驶、无人驾驶为研究对象，讨论定义了智能高精地图，认为智能高精地图作为未来出行的关键一环，是交通资源全时空实时感知的载体和交通工具全过程运行管控的依据。智能高精地图作为一种全新的地图形式，与传统导航电子地图相比，在地图学理论和应用需求等方面有其鲜明特点。为推动智能高精地图研究与应用进展，需要对其关键特征与问题展开分析讨论。本文从地图学理论上提出智能高精地图信息传输模型；从实际应用上结合轮式机器人自主智能控制流程，提出智能高精地图数据逻辑结构，并分析其在自动驾驶中的应用；从计算模式上总结"众包+边云协同计算"计算模式，并针对如何提高众包数据质量的问题，开展关键技术分析；从应用场景上分析未来智能高精地图的有效应用场景；最后提出对本领域未来发展的一些思考与建议。     

高分辨率遥感影像的车道级高精地图要素提取

高精地图是城市道路场景下自动驾驶必不可少的基础设施之一。针对目前高精地图静态层在生产和更新中存在的采集成本高、周期长、数据处理复杂等问题,本文提出了一整套基于高分辨率遥感影像的高精地图静态层的车道级要素提取方案。首先,通过SURF算法对多时相影像进行配准,同时结合影像的光谱信息对像元进行判断,实现了对车道中动态车辆的检测和去除;然后,基于面向对象的方法提出了一种要素对象的特征选择方法,并结合统计学理论对各要素进行阈值分析,实现了对虚线车道线、人行横道等车道级要素的检测和提取;最后,结合试验数据,验证了本文所提出的基于遥感影像的车道级要素大范围快速提取方案的有效性。     

面向自动驾驶的高精地图模型及关键技术

高精地图作为自动驾驶中不可或缺的环节,其发展将在很大程度上影响自动驾驶水平。现有高精地图模型多样,面向机器思维不足,缺乏面向“人-车-路-图”的系统思维。基于分层更明确、要素更全面和用户特征更突出三方面的考量,细化和充实四层一体化高精地图模型,详细阐述了静态数据层、道路实时信息层、车辆动态信息层和用户模型层的内容和功能;指出了高精地图云边端协同更新机制、路口安全信息框架、交通事件驱动的导航决策3个关键技术如何支撑自动驾驶全局和局部路径导航决策以及车辆控制;从感知、定位、决策、控制4个层面解释了高精地图平台对自动驾驶的支持。     

高精道路地图制作方法及关键技术

本文提出一种基于车载移动测量、倾斜摄影等多源数据成果的高精道路地图互补采集方法,并对其关键技术进行了深入研究。首先以国内第一条基于自动驾驶的智能网联高速公路测试路段——淄博智能网联测试基地为例,开展了激光点云、全景照片、倾斜影像等多源数据获取及高精道路地图要素采集。然后以道路三维矢量要素自动提取为基础,辅以人工采编,并在数据差分解算中测试了我国北斗数据。实例表明,本文方法切实可行、精度可靠,有效改善了高精道路地图采集模式,降低了劳动强度,保障了人身安全,提高了作业效率,对于高精道路地图制作具有借鉴价值。     

居民地与道路之间拓扑关系一致性的模糊评价

在地图制图综合中必须保持不同尺度同一区域地图要素之间拓扑关系的一致性,但目前有关的一致性评价方面的研究较少,本文讨论了不同比例尺地图中居民地与道路之间拓扑关系一致性的模糊评价问题。从制图规则和视觉限制的角度,分析了多尺度地图表达中居民地与道路之间的应该保持拓扑关系的一致性的几项规则;基于模糊数学理论提出了制图综合中拓扑关系的一致性评价模型,并通过一个简单实例证明了该方法的可行性。     

面向无人驾驶的高精地图公开应用趋势研究

高精地图不仅支撑自动驾驶汽车的精准定位和精细路径规划,辅助提高车端感知能力,还可以有效弥补传感器的性能边界,应对多种长尾场景。因此,高精地图成为现阶段实现L4/L5无人驾驶的必备要素。但高精地图作为国家基础性战略信息资源,涉及军事安全和国防安全,因此中国要求高精地图在公开应用前应进行地理信息保密处理,且履行地图审核程序。这导致高精地图在要素和属性的表达上有诸多限制,且缺乏动态更新能力,难以精准反映车辆行驶环境信息,严重影响自动驾驶的安全性与稳定性,无人驾驶的“最后一千米”难以突破。聚焦面向L4/L5无人驾驶的高精地图在应用中的地理信息安全和时效性问题,论述高精地图应用现状、实际需求与面临的挑战,在此基础上,从政策、技术、标准、试点探索等方面,研究分析高精地图在中国无人驾驶商业化落地进程中的公开应用趋势,并对高精地图助推中国无人驾驶落地过程中亟需的地图管理创新、众源更新模式安全合规应用,以及跨部门、跨学科、跨行业合作提供展望。     

基于代数结构的地形图制图模型

根据地图表达的特点,将地理空间信息抽象表达为二元结构,即反映语义属性及空间位置属性的地理要素和要素间空间关系;利用代数结构形式,在地理空间数据库和地图中分别构建表达地理空间信息的地理要素空间和地图要素空间;地理要素空间中的空间关系是基于欧式空间原理建立的,而地图要素空间中的空间关系则是用视觉模型来刻画.据此,提出以地理...     

多智能体协同高精地图构建关键技术研究

自动驾驶车辆的自动化驾驶程度越高,对高精地图的要求越高.智能化的高精地图能够为L5级别自动驾驶车辆提供所需地图数据,是未来高精地图发展的重要方向.基于目前高精地图的构建方法,本文首先提出多智能体协同高精地图构建的定义,分析其构建框架.然后,对多智能体数据采集路径规划、多源异构一体化数据融合与表达、道路场景认知、智能高精地图融合、智能高精地图更新等关键技术进行了研究,提出了可行的技术方案.最后,分析了其未来构建过程中存在的挑战.     

基于双目视觉的车道级高精地图制作

自动驾驶汽车工业对促进国际经济、社会、科技、安全发展,带动制造业转型升级及产业发展具有重要意义。高精地图作为实现汽车自动驾驶的关键基础设施,是交通资源全时空实时感知的载体和交通工具全过程运行管控的基础。项目利用配备双目视觉设备的移动测量车采集数据,通过基于神经网络的自动识别算法提取要素,使用DMI平台处理和检查数据,实现了低成本的车道级高精地图制作。文章重点说明了基于双目视觉的高精地图制作的技术流程以及各环节的技术要求,提供了在车联网示范项目应用实例,并指出面向大规模商业应用需要进一步研究的方向。     

基于道路要素的多尺度路网数据模型

GIS-T路网数据模型是实现ITS应用的前提和基础。本文以道路要素作为表达、存储和组织路网数据的基本单位,考虑不同尺度下的应用需求,提出了基于道路要素的多尺度路网数据模型,同时建立了道路拓扑关系与车道拓扑关系。本模型在不同尺度下分为3个层次,不同层次的要素之间建立了实体对应关系。该模型在交通标志标线布设方案自动生成系统上的实验表明,其建模方法是可行、有效的。     

利用车载LiDAR点云数据提取城市道路规则多边形

随着自动驾驶高精地图的发展，准确高效地提取道路规则多边形成为必要。本文以苏州市某城市快速路为研究对象，通过使用徕卡车载激光移动测量系统获得城市道路点云数据，观察了解车载点云数据各类属性信息，根据观察结果组合利用点云数据高差、点云灰度差值、点云强度差值，在此基础上再利用网格密度法实现道路规则多边形的提取，然后通过对目标的矢量化得到三维矢量规则多边形。最后对提取的矢量化结果进行精度评定。试验结果表明：该方法在提取道路规则多边形方面能得到较好的结果且能满足高精地图需求。     

地图图形目标之间基本空间关系抽象的规律

以地图自动综合为目的,定义了空间目标的几种基本空间关系.总结了道路、水系、居民地等要素之间存在的典型空间关系,着重讨论了它们之间空间关系抽象的规则,为地图自动综合中有效保持空间关系的一致性提供必要的理论基础.     

基于改进Snake模型的道路网空间冲突处理

在对Snake模型研究分析的基础上,结合地图制图的需求,从3个方面对Snake模型进行改进：首先建立Snake模型中参数与道路曲线形态特征的关系,以更好地保持移位前后道路形态的相似性;其次控制Snake模型中外力的传播范围,以尽量保持要素位置的准确性;最后,通过道路交叉点的权重属性控制,保证移位后各交叉点的连通性以及道路的整体拓扑关系不发生变化。在此基础上,提出道路网移位整体思路,并采用改进的Snake模型对其进行移位,解决空间冲突。     

智能驾驶场景中高精地图动静态数据关联方法

在智能驾驶场景中,对高精地图的实时动态信息和静态数据的协同调用可以支持智能驾驶系统准确地重构道路行驶场景,并针对复杂的道路环境和突发事件做出安全高效的决策。因此,动态数据与静态数据之间的关联和实时重构是实现智能驾驶车辆路径规划及决策的关键技术。针对目前高精地图模型中动静态数据关联原则共识不够造成耦合实时性弱的问题,提出并论述了动静态数据的关联原则,依此原则,且基于关系数据理论和高精地图的属性属地区块更新机制,进一步提出了高精地图动静态数据的关联和重构的强、弱两种关联方法。通过自动驾驶宏观、中观、微观3种场景决策支持应用分析了动静态数据关联方法对智能驾驶的影响,说明高精地图动静态数据关联关系的建立能够支持智能驾驶系统的规划决策和控制,为车辆实现安全、高效、舒适的智能驾驶奠定了基础。     

自动驾驶高精地图的信息传输模型

高精地图的“非视觉”和面向机器特性,使其与传统面向人的时空产品有明显不同,相应的描述地图主、客体及其与产品之间关系的传输模型也面临巨大变革。已有的传输模型重构了上述关系,包括新增用户个性信息及其传输,但也存在信息传递工具仍采用面向人而非机器的地图语言等不足。为此,结合自动驾驶中地图信息的传输特点,构建面向机器认知的高精地图信息传输模型,通过对已有的传输模型进行扩展：GIS语言代替地图语言,将用户个性信息整合到高精地图的用户图层中,将行动指导扩展为行动实践。研究结果表明,构建的全机器认知的高精地图信息传输模型实现了地图信息认知的主体由人到机器的扩展,适应了高精地图在感知、定位、规划、控制等传输过程中全人工智能的特性。所提出的模型一方面有助于准确把握高精地图的本质及内容结构,提升认知效果;另一方面,对驾驶服务具有重要的指导作用,包括内容选取、表达方法、系统功能框架设计等,提高传输效率。     

智能驾驶高精地图发展与展望

高精地图的发展在智能交通的推进中发挥着关键作用,是打造智能汽车与智慧城市“数据大脑”的基石,同时可推动智慧物流网络与交通安全风险监测网络的发展。从地图信息传输模型的角度出发,对已有的高精地图模型进行了分析,提出基于地图认知机理构建高精地图的思路,并对国内外高精地图格式标准进行了对比,提出了中国智能驾驶高精地图在标准编制时应遵循的原则。同时,从地图采集、处理与审核等维度展开,分析了当前高精地图生产与更新的关键技术,并通过车辆的规划与感知等应用实例,对高精地图的应用现状进行了分析。中国高精地图发展面临着模型复杂、生产更新能力难以满足发展需要、地理信息安全风险以及应用深度不足等挑战。针对以上挑战,所提出的基于认知模型建立高精地图闭环架构的思路,强调了保障数据安全、推动智能审图的重要性,指出了高精地图的广泛应用前景。     

智能网联汽车的高精地图数据交互模式

随着自动驾驶技术的发展,传统的地图服务已经不能满足以机器为主体的自动驾驶车辆的需要。具有更高精度、更多要素、更快更新频率的高精地图成为自动驾驶车辆的关键。不同来源数据之间的交互是高精地图用于自动驾驶导航决策的保证。针对智能网联汽车系统中高精地图的数据交互问题,本文首先对相关的研究进行了分析,依据高精地图的数据内容和数据来源对智能网联汽车中的高精地图数据进行再组织;然后详细阐述了基于车-路-云三方的高精地图数据交互的内容和交互机制,形成一个适用于智能网联汽车的高精地图数据交互模式;最后在仿真环境下对设计的数据交互模式进行了验证。     

本期导读

道路网络模型研究综述(朱庆，等)一文在综合分析现有道路网络模型的基础上，归纳总结了存在的主要问题，揭示了其发展趋势，论述了新一代道路网络模型的特征是以实际车道为最基本的研究对象，以车道及其相互之间关系的真三维表达为主要内容，以地面、地上和地下各种因素的综合分析与真实感表现为目标。地球空闻信息技术在更加精确的空间定位和地理编码以及虚拟地理环境方向的快速发展为面向实际车道的三维道路网络模型的实质性应用创造了越来越有利的条件。面向对象的地理空间信息元数据标准研制方法(周新忠，等)一文研究了地理空间信息元数…