关键词：
High-Definition Map Generation Technologies for Autonomous Driving
回顾了最近利用2D和3D地图生成的高清地图生成技术。介绍了高清地图的概念及其在自动驾驶中的作用，并对高清地图生成技术进行了详细概述。
introduction
高清地图包含自动驾驶所需的道路/环境的所有关键静态属性（例如：道路、建筑物、交通灯和道路标线），包括由于遮挡而无法由传感器适当检测到的对象。
三层结构化高清地图示例
- 导航数据；HD Road；道路网
- 规划数据；HD lanes； 车道地图
- 道路DNA；HD Localization；地标/道路标记图
第一层，道路模型，定义道路特征，例如拓扑、行驶方向、高程、坡度/坡道、规则、路缘/边界和十字路口。它用于导航。
第二层，车道模型，定义了车道级别的特征，例如道路类型、线路、道路宽度、停车区域和速度限制。该层用作自动驾驶的感知模块，根据实时交通或环境做出决策。
最后一层，定位模型，在高清地图中定位自动车辆。该层包含路边设施，例如建筑物、交通信号、标志和路面标记。这些功能有助于自动车辆快速定位，尤其是在功能丰富的城市地区。
高清地图点云的数据收集
数据收集是生成高清地图的第一步
主要依靠：MMS（moblile mapping system—移动地图系统）
MMS：
- 一种配备地图传感器的移动车辆，
- 包括全球导航卫星系统（GNSS）、IMU、激光雷达（光探测和测距）、摄像头和雷达，用于收集地理空间数据。
点云地图生成方式
一旦收集到初始传感器数据，通常会对其进行融合和排序以生成初始地图，主要用于精确定位。
点云地图具有很高的精度，可以帮助地面车辆在三维空间中进行厘米级的精确机动和定位。
- 从映射中获得点云配准（多步骤过程）：将多个重叠的点云对齐，以生成详细准确的地图
- 从PCL映射创建向量映射
矢量地图包含与车道、人行道、十字路口、道路、十字路口、交通标志和红绿灯相关的信息。
A.映射技术
- 激光作为主要传感器，用于绘制和完成高清晰度地图。
- 用视觉传感器来构建点云地图
- 有一种用于三维模型生成的点云注册技术
- 基于分割的点云配准
SegMap[15]是一种基于点云分段特征提取的映射解决方案。该方法通过将局部特征重构为具有区分性的特征来生成点云地图。
“SegMap: Segment-based mapping and
localization using data-driven descriptors,” doi: 10.1177/0278364919863090.
- 基于激光雷达的点云映射
- 里程融合点云配准
- GPS融合点云配准
- INS融合点云配准
- 视觉传感器融合点云配准
高清地图特征提取方式
道路网络提取
基于二维航空图像的道路提取
- 基于分割的方法
从航空图像中预测分割概率图，细化分割预测并通过后处理提取图形。 - 迭代图增长法
迭代图生长方法通过首先选择道路网络的几个顶点，从二维航空图像生成道路网络。然后，逐点生成道路，直到创建整个道路网络。 - 图形生成方法
基于三维点云的道路提取
使用3D点云的道路提取是使用分割完成的。
论文：Creation of high definition map
for autonomous driving within specific scene
基于传感器融合方法的道路/边界提取
高清地图常用框架
高清地图生成的局限性
总结
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