一文詳解面向自動駕駛的高精地圖資料採集標註體系

當前，自動駕駛已經成為全球各大廠商重要的研究熱點和戰略發展方向，高精地圖與自動駕駛密切相關，它需要準確表達現實世界各類要素的空間位置和相對關係，是自動駕駛車輛“腦子”裡的地圖，能夠讓車輛知道接下來"看不見"的路況是什麼樣的。相比傳統電子地圖的10米常規精度要求，高精地圖的精度需要達到20釐米，這樣的精度基本上是一個車道邊線的寬度，在20釐米精度情況下才能保證不會發生側面碰撞。

一、自動駕駛的三大關鍵功能：感知、高精定位、決策規劃，都依靠於高精地圖的支援

感知功能：自動駕駛汽車上的感測器要代替人類駕駛員觀察和感知車道線、交通牌、杆等道路周邊的物體資訊，高精地圖資料可以告知車輛前方道路資訊。

高精定位功能：自動駕駛的車要知道自己在地圖中的位置，基於兩個能力，GPS、慣導等定位能力所提供的絕對位置資訊和地圖經緯座標相匹配得到的車輛在地圖中的具體絕對位置，以及在發生遮擋訊號特殊區域情況下，自動駕駛系統藉助觀察周圍車道線、訊號牌等資訊和高精地圖中的地圖資料匹配判斷的相對位置定位。

決策規劃：自動駕駛要符合駕駛規則，需要高度依靠車道線、交通限制設施、紅綠燈等道路元素。

二、高精地圖的採集和生成

採集高精地圖需要用到採集車，採集車是由多種先進測量感測器精密整合的移動採集系統，一般包含Lidar、慣導、相機等裝置，根據採集場景不同搭載不同型號的感測器裝置，並且要不間斷地對地圖資訊進行採集，從而保證地圖資料始終處於最新狀態。

處理高精地圖資料需要對採集車採集到的原始資料進行整理分類與清洗，從而獲得沒有任何語義資訊或註釋的初始地圖模版，經過處理後的資料通常為點雲資料。製作好三維點雲地圖之後需要標註語義資訊，提供給自動駕駛車輛使用。車道線標註，一般採用俯視視角根據車道線進行標註、選擇車道材質、繪製車道、調整高度、調整寬度。路口標註，分成十字路口和T型路口兩種情況。斑馬線標註、紅綠燈標註、車道標識標註等。

高精地圖與自動駕駛之間的矛盾

當自動駕駛正在某個場景裡被使用，高精地圖必須要做到真實反映出當下的所有資訊量，比如道路標誌、車道引導線、道路的坡度、甚至是路面上需要閃避的障礙。至少是為了安全考慮，避免自動駕駛做出錯誤判斷。這就涉及到高精地圖的鮮度問題。如果鮮度不符合要求，地圖更新頻率太低，就很難去服務好自動駕駛。在真實業務場景裡需要在精度和鮮度找到平衡，反覆的迭代

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景聯文科技

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可提供自動駕駛資料標註能力：

Track ID：對特定目標物件如汽車、行人、路障等進行追蹤。

3D點雲標註：3D單幀標註、2D-3D對映單幀標註、3D追蹤標註、2D-3D聯合追蹤。

交通標誌：對特定的交通標誌如交通標識牌、交通燈標註。

Free space：對可行駛區域進行標註、實體分割及道路語義分割等。

車輛標註：車輛標註、車輛3D標註。

道路線標註：對車道線、邊界線、人行道線等進行標註。

人體標註：人體標框、人體骨骼關鍵點標註、駕駛員行為標註、車內環境語音標註等。

人臉標註：人臉關鍵點、人臉眼瞼線標註。