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『3D视觉工坊』自动驾驶综述|定位、感知、规划常见算法汇总( 三 )


2.离线障碍物地图离线障碍物地图子系统负责自动驾驶汽车环境中障碍物地图的计算 。 该子系统对于允许自主车辆在公共道路上安全行驶而不与障碍物（如路标、路缘）碰撞至关重要 。 障碍地图包含与汽车可能或可能无法导航的位置相关的信息 ， 区分自由（可穿越）空间和占用空间 。 汽车必须总是在空余的地方 。 障碍物地图由地图绘制阶段的传感器数据构建 ， 并存储在自主操作阶段供以后使用 。 状态空间的表示通常区别于拓扑和度量表示 。 拓扑表示将状态空间建模为一个图 ， 其中节点表示重要位置（或特征） ， 边表示它们之间的拓扑关系（例如位置、方向、邻近性和连接性） 。 这些分解的分辨率取决于环境的结构 。 度量表示通常将状态空间分解为规则间隔的单元 。 这种分解不依赖于特征的位置和形状 。 度量表示的空间分辨率往往高于拓扑表示的空间分辨率 。 这样的多功能性和高效性使得它们成为最常见的空间表现形式 。
3.道路建模道路地图子系统负责收集自驾车周围道路和车道的信息 ， 并将其表示在具有几何和拓扑特性的地图中 ， 包括相互连接和限制 。 道路制图子系统的主要内容是地图表示和地图创建 。
1）道路图表示与障碍地图一样 ， 道路图通常区分为度量地图和拓扑地图 。
a）度量表示路线图的简单度量表示是一个网格图 ， 它将环境离散为一个固定大小的单元矩阵 ， 该矩阵包含有关是否属于某条道路的信息以及移动到其相邻单元的成本 。 道路网格地图简单易懂 。 然而 ， 如果移动成本在路线图的大范围内是一致的 ， 那么使用网格表示可能需要浪费内存空间和处理时间 。 路线点序列是压缩大型道路网格地图中路径描述的一种替代方法 。 路线点是沿路线栅格地图中的路径的点 。 路线点序列可以手动定义 ， 也可以自动从道路网格地图中提取 。 对于2005年DARPA大挑战 ， 提出了路线数据定义文件（RDDF） ， 它是一个格式化文件 ， 包含指定自主车辆运行路径的航路点坐标和其他相关信息（纬度、经度、横向边界偏移和航速） 。 Carneiro等人为无人驾驶汽车IARA提出一个路线图 ， 以推断城市道路中车道的位置和相关特性 ， 该路线图同时使用了道路网格图和RDDF路径 ， 如下图所示 。 IARA的道路网格地图包含0.2×0.2m的正方形单元格 。 为属于车道的每个单元格分配一个非零代码 。 从1到16的代码表示单元格到车道中心的相对距离 ， 以及单元格中存在的车道标记类型（断开、实心或无） 。 IARA的RDDF路径包含间距为0.5米的航路点 ， 并通过奖励靠近车道中心的单元格的算法自动从道路网格地图中提取 。 IARA的道路网格图和RDDF路径在联邦圣埃斯皮里托大学（UFES）主校区的环形道路上进行了3.7公里的自动测试 。
『3D视觉工坊』自动驾驶综述|定位、感知、规划常见算法汇总
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b）拓扑表示路线图的一种更复杂的表示是拓扑图 ， 它将环境描述为一个图形模型 ， 其中顶点表示位置 ， 边表示它们之间的拓扑关系 。 拓扑图可以包含更复杂的信息 ， 包括多车道、车道交叉口和车道合并 。 针对2007年DARPA城市挑战赛 ， 提出了路线网络定义文件（RNDF） ， 这是一个拓扑图 ， 定义为指定无人驾驶汽车运行路段的格式化文件 。 根据该文件 ， 道路网络包括一个或多个路段 ， 每个路段包括一个或多个车道 。 路段的特征是车道数、街道名称和速度限制 。 车道的特征是车道的宽度、车道标线和一组航路点 。 车道之间的连接以出口和入口航路点为特征 。 厄姆森等人 。 URM08使用RNDF的图表模型作为自动驾驶汽车的老板（卡内基梅隆大学的汽车在2007年DARPA城市挑战赛中获得第一名） 。 图中的每个节点表示一个航路点 ， 方向边缘表示将该节点连接到它可以到达的所有其他航路点的车道 。 基于多个因素的组合 ， 将成本分配给边缘 ， 这些因素包括穿过与边缘相关联的车道的预期时间、车道长度和环境的复杂性 。 Ramm等人 。 [RAM11]提出了OpenStreetMap（OSM） ， 它使用节点、方式和关系这三个基本体用拓扑图来建模环境 。 节点表示地理点 ， 方式表示节点列表（多段线） ， 关系由任意数量的成员组成 ， 这些成员可以是三种类型中的任何一种 ， 并且具有指定的角色 。 其他道路特性（如行驶方向和车道数）作为元素的特性给出 。 Bender等人 。 BEN14提出了一个高度详细的拓扑路线图 ， 称为lanelet地图 ， 用于自动车辆泊位 。 lanelet地图包括道路的几何和拓扑特征 ， 如道路、车道和交叉口 ， 使用原子互联的可驾驶路段 ， 称为lanelets ， 如下图所示 。 lanelet的几何图形由左边界和右边界定义 ， 每个边界对应一个点列表（多段线） 。 此表示隐式定义每个车道的宽度和形状及其驾驶方向 。 lanelet的邻接构成一个加权有向图 ， 其中每个lanelet表示一个顶点 ， lanelet的长度表示其出边的权重 。 其他元素描述了限制条件 ， 如速度限制和交通规则 ， 如交叉口和合并权 。 lanelet地图在历史悠久的Bertha-Benz纪念路线上进行了103公里的自动测试 。 高清地图（HD-maps）是为无人驾驶汽车提供动力的新一代拓扑地图 。 高清地图具有厘米级的高精度 ， 包含丰富的信息 ， 如车道位置、道路边界和道路曲率 。 由于创建高清地图的成本很高 ， 因此有一些平台可以作为服务提供高清地图 。 Dharia对顶级供应商进行了评估和排名 ， 分别是Google、HERE、TomTom和Apple 。


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