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。     

山水画中三远法对三维地理场景表达的启发

针对信息时代地图可视化需求,提出了将山水画中三远法融入地图制图过程中的理念。首先,分析了中国山水画和地图在表现地理空间思维及信息传输中的异同;然后,通过例证详细分析了散点透视和三远法表达三维地理场景的方式;最后,基于深远法实现三维故宫建筑群卷曲可视化,兼顾第一人称视角和第三人称视角,实现从侧视到俯视连续变换的可视化。结果表明,融入深远思维的卷曲可视化可以有效解决建筑物间遮盖问题,且更具视觉吸引力。     

空间路线描绘：以大学生入学路线的心像地图为例

以开放性问题的方式调查大学新生对地理空间的认知,通过让被试者绘制其从家乡入学的路线,并在经过简短的地理和地图基础知识理解后再进行同一问题的路线描述,试图发掘基础地理知识对路线理解的前后变化、揭示空间认知能力如何体现在绘制路线上。研究结果表明,被试者会选择文字、示意简图、方位图方式绘制心像地图,具有较强的空间记忆能力;经过地理和地图基础知识介绍后,被试者的描述方式发生改变,增强了空间感知能力和知识叠加能力;选择交通方式的不同对路线描述、途经要素的选择及途经地点数量会产生重要影响;地理和地图基础知识的介绍对途经地点的数量和行政等级几乎没有影响;山川河流及知名建筑等地理要素对人认知记忆产生重要影响,是路线描绘过程中的重要标志;远距离路线描绘会出现等级空间思维而"详-略"结合的地图刻画。实验揭示了路线描述的个体差异和上述的共同点。