自动驾驶高精地图的量产之路：视觉惯导技术在高德的实战

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随着自动驾驶技术的不断发展，对地图精细程度的要求也越来越高。传统道路级地图已无法满足智能交通系统和自动驾驶应用的需求。因此，高精地图应运而生，它可以为自动驾驶提供更精确、更全面的道路信息，从而确保自动驾驶系统的安全性和可靠性。

在高精地图的制作过程中，视觉惯导技术扮演着至关重要的角色。视觉惯导融合系统通过融合来自摄像头和惯性测量单元（IMU）的数据，可以实现车辆的高精度定位和姿态估计。这对于自动驾驶系统感知周围环境、规划路径和控制车辆运动至关重要。

高德地图作为国内领先的导航地图服务提供商，在自动驾驶高精地图领域拥有丰富的经验和技术积累。高德基于视觉惯导技术，打造了一套完整的自动驾驶高精地图制作流程，实现了高精地图的大规模生产。

视觉惯导融合框架

高德的视觉惯导融合框架主要包括三个部分：传感器数据预处理、视觉惯导融合和后处理。

• 传感器数据预处理： 对摄像头和IMU采集的原始数据进行预处理，包括图像去畸变、IMU数据滤波和时间同步等。
• 视觉惯导融合： 利用卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波等算法，融合来自摄像头和IMU的数据，估计车辆的位姿信息。
• 后处理： 对融合后的位姿信息进行平滑和优化，进一步提高精度和鲁棒性。

关键技术

• 视觉里程计： 利用视觉惯导融合技术，从图像序列中估计车辆的位姿信息。高德自主研发的视觉里程计算法，具有鲁棒性和准确性。
• IMU惯性导航： 利用IMU传感器测量车辆的加速度和角速度，从而推算车辆的位姿信息。高德与全球领先的IMU供应商合作，确保IMU数据的准确性和可靠性。
• 多传感器融合： 通过卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波等算法，融合来自视觉里程计、IMU惯性导航等多个传感器的数据，获得更精确的车辆位姿信息。
• 地图匹配： 将融合后的位姿信息与高德的高精地图进行匹配，校正车辆的绝对位置和航向。

实际应用中的挑战与解决方案

• 数据量大： 自动驾驶高精地图制作需要采集和处理大量的数据，这对数据存储和计算能力提出了极高的要求。高德通过采用分布式计算和云计算技术，解决了这一挑战。
• 传感器噪声： 来自摄像头和IMU的传感器数据不可避免地存在噪声，这会影响视觉惯导融合的精度。高德通过优化传感器数据预处理和融合算法，最大限度地减轻噪声的影响。
• 场景复杂性： 自动驾驶高精地图需要涵盖各种复杂的场景，包括城市道路、高速公路、隧道和桥梁等。高德通过采用多源数据融合技术，包括激光雷达、高分辨率卫星影像和道路标志识别等，提高了地图的场景适应性和精度。

结论

高德基于视觉惯导技术，打造了一套完整的高精地图制作流程，实现了自动驾驶高精地图的大规模生产。高德的高精地图产品已经在百度Apollo、小马智行等国内领先的自动驾驶企业中得到广泛应用，为自动驾驶系统的研发和测试提供了强有力的支持。随着自动驾驶技术的进一步发展，高德也将持续加大研发投入，不断提升高精地图的精度、覆盖范围和应用场景，为自动驾驶行业的发展提供更坚实的基础。