关键词：
0. 简介
定位模块是自动驾驶最核心的模块之一，定位又包括全局定位和局部定位，对于自动驾驶，其精度需要达到厘米级别。传统的AGV使用一类SLAM（simultaneous localization and mapping）的方法进行同时建图和定位，但是该方法实现代价高，难度大，难以应用到自动驾驶领域。自动驾驶车辆行驶速度快，距离远，环境复杂，使得SLAM的精度下降，同时远距离的行驶将导致实时构建的地图偏移过大。因此，如果在已有高精度的全局地图地图的情况下进行无人车的定位，将极大的简化该问题。
高精地图制作已经成为各大图商以及自动驾驶公司的付费服务内容，技术上相对保守，开放程度较低。
下图为Apollo的地图制作流程，从图中我们可以看到地图采集的第一步是点云拼接->底图的制成
点云地图的制作主要是把采集好的数据进行加工，我们采用激光雷达数据来进行点云地图的制作。因为激光雷达的扫描范围有限，因此我们需要逐帧把激光雷达的数据拼接起来，来获取整个街道的模型，这个过程也被称为点云注册。
目前有2种方法实现地图制作。
- Autoware NDT mapping. 采用开源社区Autoware提供的NDT mapping可以实现点云的拼接，从而得到整个街道的三维模型。
- 各种离线SLAM建图方法。
- LOAM
- Cartographer
- hdl_graph_slam
- blam
- A-LOAM
- LeGO-LOAM
- LIO-mapping
- interactive_slam
高精地图是一种语义地图，概括地说，就是利用SLAM/SFM等算法融合多种传感器数据，构建高精度的三维点云地图，在点云地图上或者是图像上，对所用到的元素进行分类和提取、之后对不同元素分别进行矢量化并构建路网与车道关联关系，最后进行质量校验，形成一套地图引擎来存储并支撑其他模块的需求。
1. 现有算法
下述为现有主流SLAM框架的兼容性问题
从论文中找到的相关原始对比数据来看R3LIVE的效果在目前来说在角度和距离的evo效果最好。
Faster-LIO PHC | Fast LIO2 | LIO-SAM | R2LIVE | R3LIVE RT | LVI-SAM | |
RPE | 0.33% | 0.35% | 0.43% | ---- | ---- | ---- |
pre time | 0.52ms | 2.73ms | 6.48ms | ---- | ---- | ---- |
opt time | 5.45ms | 13.20 | 35.71ms | ---- | ---- | ---- |
deg | ---- | ---- | ---- | 0.16% | 0.14% | 1.01% |
opt time(640) | ---- | ---- | ---- | 30.2ms | 29.4ms | >36ms |
此外可以去KITTI Odometry排行榜上查找排行前列的一些算法，并关注SLAM领域的一些最新的成果。注意我们需要构建的是三维点云地图，其以建图为主要目标，SLAM的实时性反而不是特别重要。
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