如何制作高精度地图：采集与自动融合识别等三大环节必不可少

在自动驾驶技术落地过程中，车路协同逐渐成为业界共识，高精度地图能够极大地帮助自动驾驶车辆完成定位。

与传统导航电子地图面向驾驶员不同的是，高精度地图是面向机器的供自动驾驶汽车使用的地图数据。

地图除了能提供道路级别的导航信息外，还能够提供车道级别的导航信息，通过高精度匹配定位引入地图从而获取环境信息。

它可以为车辆环境感知提供辅助，提供超视距的路况信息，并帮助车辆进行规划决策。

那么问题来了，如此重要的高精度地图是如何制作出来的呢?

高精度地图制作环节包括：采集、自动融合识别、验证发布。

·采集。高精度地图采集员驾驶采集车以60-80km/H的速度行驶，每天至少采集150公里的高精度地图数据，数据量TB级每天。

·自动融合、识别。这一环节是把不同传感器采集的数据进行融合，即把GPS、点云、图像等数据叠加在一起，进行道路标线、路沿、路牌、交通标志等道路元素的识别。

·验证发布。将验证后的数据上传到云端，最终形成的高精度地图进行分发。

标签： 自动驾驶 高精度地图

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