无人驾驶小车的地图驱动机制研究

随着无人驾驶技术的快速发展,导航地图的服务对象逐渐由人类向以无人驾驶汽车为代表的机器过渡,但细节信息不足、更新频率与精度较低的传统导航地图已无法满足无人驾驶技术对其的应用需求,因此,高精度地图的作用日益突出.然而,高精度地图在无人驾驶中的作用机制尚没有很清晰的分析.基于高精度地图视角,研究并设计了高精度地图在无人驾驶系统中驱动机制的技术框架,从感知、高精度定位、路径规划、车辆控制4个方面,探究了高精度地图在无人驾驶中的作用、驱动原理和机制,并通过设计无人驾驶小车系统及制作高精度地图等对其进行了验证.此研究在一定程度上完善了无人驾驶领域的理论支撑,并从需求层面为高精度地图的后续发展提供了参考依据.     

网络地图缓存技术研究与应用进展

随着网络地图服务应用的延伸及并发访问数不断增加,网络地图服务平台的性能需求越来越高。地图缓存技术有效地减轻了服务器计算负载和网络传输负担,极大地改进了客户端和服务器端的交互效率,提升了网络地图服务应用水平,改善了客户端用户体验,是网络地图服务领域的研究热点之一。但其仍存在地图缓存制作时间长、占用空间大以及瓦片数据更新困难等技术难点。本文通过对目前主流的研究成果进行整理与归纳,重点分析了地图缓存技术各个环节的研究内容和现状以及分布式环境下的地图缓存技术研究进展,挖掘出了地图缓存技术在静态缓存瓦片数据更新、静动相结合的缓存策略切换、按需切图响应效率优化、文件系统与数据库组织模型同步、混合模式存储设计、大范围瓦片数据更新以及分布式环境下的地图瓦片数据弹性存储等方面可进一步提升的研究内容和技术环节,期望为后续的研究提供参考。     

移动终端GIS地图数据模型研究

介绍了移动终端GIS的应用概况和发展前景;研究了移动GIS地图数据模型的相关知识, 包括数据表达与数据结构等内容, 设计了一种基于自定义瓦片格式的地图数据模型;通过对数据管理和空间索引等内容的研究, 提出了一种改进的移动GIS空间索引结构和数据管理模式, 并对其进行了比较和分析。该地图数据模型可以为移动GIS地图应用提供高效、快速、准确的操作平台和技术支持, 具有较高的实用性和参考价值。     

SLAM技术及其在测绘领域中的应用

即时定位与地图构建（SLAM）是机器人领域的关键技术之一。基于SLAM技术可以对视觉信息和激光雷达数据进行三维重建与地图构建,这些三维模型及地图在测绘领域有着广泛的应用,尤其是更加精确的三维模型数据,对于精确测量和高精度导航等方面有着重要的意义。因此,本文从测绘领域的视角对SLAM技术的发展、原理及其在测绘领域的应用进行了论述和讨论,且对SLAM技术在测绘领域的应用前景进行了展望,为国内外测绘和机器人方面的研究人员提供了重要参考。     

基于GIS的海洋划界技术方法研究

通过分析国内外基于矢量方式海洋划界技术实现原理和技术特点,认为传统划界技术存在着概念不严密、算法复杂、数据结构不统一及缺乏误差讨论等诸多问题,已无法满足当前高精度海洋划界技术要求。而地图代数理论和技术的发展,充分发挥矢量数据和栅格数据的优势,为高精度的海洋划界模型建立提供了新的解决思路。     

智能汽车基础地图安全防控相关问题浅析

智能汽车作为当前汽车产业发展的战略方向,加之自动驾驶技术日趋成熟,车端搭载的基础地图顺势成为地图行业的新兴产品。基础地图的大发展伴随而来的实时测绘、动态更新、信息交互、数据众源等行为对地理信息安全提出严峻挑战,是国家地理信息安全不容忽视的问题。本文全面梳理了智能汽车基础地图的概念、特点及不同自动驾驶等级下的应用情况;系统分析了当前国内外基础地图相关标准的研究现状和未来的发展重点方向;总结提出了基础地图在应用中的信息技术风险点和当前的防控难点,并提出应对建议。     

自动驾驶行业HD和SD融合地图问题的研究与展望

随着高精度地图数据在自动驾驶行业中的应用,基于高精度(HD)和标准(SD)融合地图进行实验室仿真和实车测试分析的应用也越来越广泛。高精度地图生产商在应用融合地图的过程中也存在很多基于HD和SD地图融合问题,本文分析和总结了当前自动驾驶行业HD和SD融合地图的组成部分、主要特点及存在的问题,并在此基础上讨论了融合地图相关问题的解决方案及行业展望。     

海底地貌数据综合研究进展

海底地貌数据与人类认知海洋、探索海洋、利用海洋息息相关,海底地貌数据综合是海图编制、海洋空间数据处理的重点研究内容之一。海底地貌数据综合属于地图综合的研究范畴,但受历史渊源、学科体系、应用范畴等诸多因素影响,常被认为是地图综合中相对独立、特殊的研究内容。本文在明确海底地貌数据综合特殊性的基础上,从数据增强、综合方法、质量评价3个方面梳理海底地貌数据综合研究进展,归纳了几种常见的海底地貌数据综合应用案例,并从研究内容、技术方法、实践应用3个方面探讨了海底地貌数据综合的发展趋势。     

地图图像智能识别与理解:特征、方法与展望

随着测绘制图与通讯技术的发展,公众能够借助各种平台和工具实时地自由创建、发布、编辑和共享地图图像大数据资源和产品,地图图像在地图内容、绘图标准等方面具有了显著的泛在性,导致难以创建大规模、高质量的地图图像标注数据。因此,尽管现有深度学习方法在识别标准地图的内容中取得了突破性的进展,但受制于地图图像标注数据的局限,依然无法有效应对地图图像的识别和理解。根据目前国内外的相关研究进展与挑战,结合地理空间人工智能技术,探讨支持泛源地图图像大数据识别的理论与技术框架。首先,提出既能够表达地图图像内容,又能够为模型或算法表征的地图特征;然后,探讨面向地图图像内容识别的地理空间人工智能技术,以及面向地图图像理解的语义分析方法;最后,总结和展望基于地图图像大数据的相关应用及潜在价值。需要进一步研究支持地图图像表征的理论与方法,且集成地图图像显式内容的识别（地图感知）和地图图像潜在语义的分析（地图认知）才可充分挖掘地图图像大数据的价值。希望能够从数据表征和地理空间人工智能的角度为地图图像的研究提供新思路。     

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。     

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。     

车载激光点云的道路标线提取及语义关联

自动驾驶技术已成为未来智能交通的发展方向之一,高精度地图为L3级及以上自动驾驶实现高精度定位和路径规划提供先验信息,是自动驾驶车辆传感器在遮挡或观测距离受限情况下的重要补充。道路标线的位置和语义信息,比如实线和虚线的绝对位置是高精度地图的基本组成部分。本文从车载激光点云中提取扫描线,根据道路边缘位置几何形态的突变从扫描线中提取道路路面,在此基础上首先利用反距离加权插值的方法把路面点云图像以一定的分辨率转换为栅格图像,其次利用基于积分图的自适应阈值分割方法把栅格图像转化为二值图像,然后利用欧氏聚类的方法从二值图像中提取标线点云,并利用特征属性筛选的方法对提取的标线点云进行语义识别,最后建立交通标线和交通规则之间的语义关联。     

高精度CORS站像控点自动提取方法

CORS站持续稳定运行产生了海量高精度定位点数据,如何挖掘提取高精度可用像控点,以替代部分像控点人工选择或外业测绘工作,具有重要推广价值。本文提出了一种基于高精度CORS定位数据的像控点自动提取方法,并研发了像控点自动提取工具。首先采用Douglas-Peucker算法实现轨迹简化;然后利用ST-DBSCAN提取聚类中心;最后进一步栅格化,优化提取得到高可用像控点集。试验结果表明,像控点提取结果的准确率在94%以上,大大减少了像控点采集的工作量,重复利用高精度像控点信息具有广阔应用前景。     

地面激光点云与数码影像自动高精度配准

针对地面激光雷达点云和数码光学影像非同源异质数据自动配准困难的问题,本文提出了基于互信息的两种数据同名特征高精度自动提取的方法。首先,把点云数据生成中心平面投影的反射强度图像和基于RGB信息的彩色图像,应用点云彩色图像和数码光学影像的匹配,确定点云与影像的粗配准参数;然后,对反射强度图像进行特征提取,应用粗配准参数确定其在数码光学影像上的初始位置,应用互信息实现非同源数据的高精度匹配;最后,应用罗德里格矩阵和选权迭代方法计算高精度配准参数,生成三维彩色模型。试验证明,本文方法可以解决地面激光点云和数码光学影像非同源异质数据的配准问题,具有一定的研究和应用价值。     

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。     

GNSS卫星精密定轨综述:现状、挑战与机遇

GNSS卫星精密轨道是高精度GNSS应用的基础与前提,GNSS卫星精密定轨技术也一直都是卫星导航领域的研究重点与热点。本文首先介绍了GNSS星座与跟踪数据概况,梳理了精密定轨函数模型、动力学模型及随机模型构建过程中的关键问题,归纳了低轨星载观测和星间链路观测等多源数据增强GNSS精密定轨的研究进展;然后,从应用的角度总结了当前GNSS精密轨道产品的基本状态,并进行了精度评估;最后,讨论了GNSS精密定轨在大网快速解算、多层次观测数据融合、太阳光压模型精化及高精度实时定轨等方面所面临的挑战,并展望了低轨星座、光钟、激光链路等新技术给GNSS精密定轨带来的机遇。     

矩形Cartogram自动构建方法探究

矩形Cartogram作为一种同时表达拓扑及数据属性的面域Cartogram，因其表达内容简单、直观的特点，具有较大的潜力。矩形Cartogram尝试用简单的矩形表示复杂地理所具有的拓扑及数据属性，这两个属性在其自动构建过程中往往是矛盾的，因此产生了很多截然不同的构造方法。对其自动构建方法进行研究，有助于地理信息与统计数据融合方法的探索。本文首先简要介绍了矩形Cartogram的研究背景、研究现状及其意义；归纳了矩形Cartogram的特点与评价标准，进而分析了两类构造矩形Cartogram的典型算法，总结了自动构建算法难点；最后探讨了现有矩形Cartogram研究存在的问题，并对其发展方向进行了展望。     

无人机空地一体三维激光扫描技术应用研究

首先对三维激光技术的概念、发展及空地一体扫描技术的研究背景进行了分析，然后对空地一体扫描技术进行定义并对空地一体扫描技术的特点进行了总结，最后对其应用进行了研究。经过实地操作，基于无人机的空地一体三维扫描技术可以有效克服传统扫描方式弊端，实现高精度立体监测网络（空中-地面-地下监测），完成多载荷数据获取平台：机载-车载-室内、机载-车载-室内知识产权系列产品等。     

网络空间地图可视化方法研究综述

随着信息技术的发展,网络空间与国家安全、军事、政治、经济、生活息息相关,网络空间地图作为人类认识复杂网络空间的工具越来越得到重视,但已有研究较为零碎和分散。针对网络空间自身特点,以网络空间地图可视化任务需求为牵引,系统综述了网络空间地图可视化的研究现状,辨析了网络空间地图需重点关注的研究方向。从地图学的角度探讨了网络空间的特点,引入隐喻理论探索了网络空间的组成及要素分类,探究了网络空间地图可视化的任务;对各类网络空间要素可视化方法进行了体系化分析,梳理了研究进展并进行了总结分析。研究认为,网络空间地图可视化基础理论、网络空间与地理空间的映射以及虚拟形态要素的可视化研究等是网路空间地图的未来研究趋势。