自动驾驶地图模型制作

简述信息一览：

• 1、无人驾驶3d标注怎么做
• 2、箩筐分享|多智能体协同高精地图构建关键技术研究
• 3、自动驾驶中的BEV感知与建图小记
• 4、自动驾驶中高精地图的坐标系简介
• 5、箩筐分享|通用化高精地图数据模型
• 6、高精度地图(一)——地理坐标系

无人驾驶3d标注怎么做

1、无人驾驶的3D标注主要是通过激光雷达***集的3D图像中，对目标物体进行标注。景联文科技是AI基础行业的头部数据供应商，支持3D点云标注服务。网页链接 自建数据标注平台与成熟的标注、审核、质检机制，支持3D点云标注、2D/3D融合标注、3D点云目标检测、3D点云连续帧标注等多类型数据标注。

2、无人驾驶的3D标注是通过分析激光雷达***集的3D图像数据来完成的，目的在于识别并标注出图像中的目标物体。 景联文科技作为AI基础行业的领先数据供应商，提供包括3D点云在内的多种数据标注服务。

3、D框标 注出骑行的人，步行的人，汽车。3D立方体 标注出图中的汽车。多段线 标注出车道线。多边形 用多边形标注出图中的车辆。语义分割 对图片中的不同区域进行分割标注。***标注 跟踪标注***中行驶的车辆。

4、了解四种常见的3D点云标注方法： **3D点云目标检测 这一方法基于标准目标点云或特征，通过在实时***集的点云数据中寻找与目标相似度最高的点云块，获取物体三维空间中的位置和类别信息。点云数据因其丰富的几何信息，稳定性优于其他单模态数据，广泛应用于自动驾驶和移动机器人。

箩筐分享|多智能体协同高精地图构建关键技术研究

1、多智能体协同高精地图构建是指***用多种智能体（如自动驾驶车辆、机器人、无人机等）协同***集数据，通过数据处理实现智能高精地图的制作与更新。构建框架包括：多智能体数据***集、数据一体化表达、场景认知、轨迹规划、地图融合、矢量化表达和地图更新等关键步骤。

2、高精度地图技术方案包括地图数据***集、地图数据处理和地图数据应用三个核心步骤。***集环境数据时，***用激光雷达、车载摄像头和高精度定位等传感器的融合，确保数据的精度、全面性和实时性。数据处理过程则涉及数据清洗、特征提取、地图构建和数据更新，以确保生成的地图数据精确无误，实时更新。

3、交通标志物模型则以矩形包围盒的形式表达，保留了关键的语义信息。在模型设计中，我们还考虑了交通标志与道路、车道的关联关系，通过高精地图数据，明确设施与空间布局的联系。实验中，我们从HP格式出发，成功将数据转换为NDS和OpenDRIVE格式，如图23所示，电子地平线技术的运用有效验证了模型的效率和准确性。

4、定位与建图技术，如SLAM，确保车辆在复杂环境中准确导航。规划与策略制定则涉及路径规划、运动策略等，确保车辆安全、高效行驶。底层控制则通过经典最优控制理论或强化学习策略，实现车辆动态控制。强化学习作为机器学习的一种，通过智能体与环境互动，学习最优行动策略以最大化累积奖励。

5、面向LBS行业开发者，箩筐技术公司于2020年7月推出全新的地图开放平台lbs.luokuang.com。这款平台结合了箩筐技术旗下子公司强大的数据和引擎实力，为地图视觉带来革命性的创新，赋予地图“个性化”的独特体验。

6、一是Mobileye 借道国内合作伙伴来***集高精地图数据； 二是车企自己选择相应的图商，比如吉利已经投资了高精地图厂商易图通的控股公司箩筐科技，完全可以***用易图通的高精地图方案。 Amnon Shashua 在博文中，直接称 SuperVision 是「世界上最先进的 ADAS 系统」。

自动驾驶中的BEV感知与建图小记

1、自动驾驶领域中的BEV感知与建图技术正在逐步成为焦点。早期依赖于图像空间的感知方法已无法满足多相机融合和复杂规控的需求，BEV空间的感知算法因此崭露头角。关键挑战在于图像到BEV的转换，尤其是由于缺乏深度信息，无法直接投影。

2、自动驾驶领域中的 BEV （Birds Eye View） 感知算法是一个广泛且深入的课题，本文将对这一领域的多个关键技术点进行概述与分享，旨在为读者提供对 BEV 感知算法的理解与洞见。BEV 算法主要分为视觉 （camera） BEV、雷达 （lidar） BEV 以及融合 （fusion） BEV 三大类。

3、自动驾驶领域BEV与Occupancy感知的综述论文及开源算法总结如下：BEV感知综述论文： 《VisionCentric BEV Perception： A Survey》：从视觉为中心的角度全面调查了BEV感知，涵盖感知机制、评估方法与实践秘诀。

4、HDMapNet是基于语义分割的传统方法，首先使用***生成BEV特征，然后通过三个分支：语义分割、实例嵌入和方向，构建最终的地图要素和拓扑结构。该方法直观易懂，但计算量大，耗时较长，且不够端到端部署。

5、自动驾驶技术正迅速进化，为智慧交通领域注入了新活力。沙盘小车作为仿真平台，提供了一个独特场景来探索和实现自动驾驶先进技术。本文将聚焦于利用微缩自动驾驶车辆在沙盘模型城市中实现基于BEV（鸟瞰视图）Transformer的感知能力。

6、在自动驾驶中，车辆周围安装多个传感器以实现360度感知。通过标定，可以获取每个相机的内外参矩阵，从而实现从自车坐标系到图像坐标系的映射。LSS算法的目标是在BEV坐标系中找到场景的栅格化表示，并在此基础上进行感知任务。LSS算法分为三个步骤：Lift、Splat和Shoot。

自动驾驶中高精地图的坐标系简介

1、自动驾驶中高精地图的坐标系主要包括以下几种：地球椭球体坐标系：定义：为解决地球表面复杂曲面问题，人们构造的扁率极小的椭圆模型，作为测量和制图的基础。大地水准面与大地基准面坐标系：大地水准面：代表海平面延伸，但因其重力场不均匀，不是理想的基准。

2、参心坐标系（如地心坐标系和参考椭球体）以地球质心或标准椭球体中心为原点。二维地图的定义 地图投影将地球表面映射到平面上，如墨卡托和高斯投影，各有其变形控制策略。高精地图的特性 高精地图通过高精度传感器（如激光雷达、RTK等）***集数据，提供厘米级精度，反映真实世界的精细细节。

3、ECEF坐标系（地心地固）：地球质心为原点，用于与WGS84坐标系相互转换。 东北天/当地水平坐标系：与车辆位置紧密关联，用于描述车辆周围环境。 车体坐标系、激光雷达坐标系、IMU坐标系和相机坐标系：各自反映了车辆内部和外部传感器的测量空间。

4、ECEF坐标系：以地球质心O为中心，z轴直指北极，x轴则沿着赤道与地轴的交点。这个坐标系将地球看作一个旋转椭球体，与WGS-84有着紧密的联系。经纬高转换：从ECEF到WGS-84的转换并非易事，需要通过迭代求解φ（纬度）和h（大地高）来确保精准度。

5、在导航中，NED坐标系以基地点为基础，具有不同的方向定义。地图制图过程中，需要通过投影方法将球面信息展平到平面上，如墨卡托投影，它保持了角度不变但有长度和面积的变形。

6、Apollo系统中的三种坐标系统是全球地理坐标系统、局部坐标系和车辆坐标系，它们在自动驾驶方案中都不可或缺。全球地理坐标系统，也就是我们熟悉的GPS坐标点，包含海拔高度。在Apollo中，它用于表示高精地图中各个元素的地理位置。

箩筐分享|通用化高精地图数据模型

1、通用化高精地图数据模型是专为自动驾驶设计的，旨在提供统标准化的数据模型，以支持自动驾驶的规模化应用。

2、本文以创新的视角，聚焦于设计一款通用化的高精地图数据模型。我们特别关注车道数变化这一核心挑战，通过NDS和ADASIS V3的试验，验证了模型在实际场景中的实用性和有效性。这个模型旨在作为交换格式的指南，同时支持生产与应用，推动标准化进程，让地图能够表达更丰富的交通要素。

高精度地图(一)——地理坐标系

在自动驾驶的世界里，地图精度是关键一环。从测量测绘到地图标准，每一步都离不开对地理坐标系的深入理解。让我们一起探索这个精密的科学领域，从球坐标系的经度、纬度和高程，到ECEF坐标系的定义，再到全球通用的WGS-84坐标系统。

球坐标系中的1度经纬线长度在低纬和高纬有差异，大约111km，而1度经线的差异随维度变化。地心地固直角坐标系（ECEF）则以地心为原点，x轴指向本初子午线，z轴指向地球北极。ECEF坐标可以用经纬高表示，反过来，已知ECEF坐标可计算经纬高，需用迭代法求解，通常3-4次就能得到结果。

在探索高精度地图的奥秘时，我们不得不提及地图制作中的核心——坐标系。高精地图以其超越普通电子地图的精度，对测绘知识的深度要求愈发显著。

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