无图NOA到底行不行？首门在线高精地图算法与实战全系列视频

最新推荐文章于 2025-06-19 23:08:53 发布

转载最新推荐文章于 2025-06-19 23:08:53 发布 · 268 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NzUxNTU1OA==&mid=2247609363&idx=6&sn=626664ae8f781176bf5f9b46c6973636&chksm=cff5cdc6f8150352ea0df111018aea3528aefb985835132e2efe821aed3616d7cddd87c61be7&scene=126&sessionid=0

高精地图曾被视为自动驾驶的“灵魂伴侣”，以其厘米级的精度为自动驾驶研发提供了有力支撑。但时效性低、构建成本高昂的问题逐渐浮现。自2022年起，“重感知轻地图”成为自动驾驶界的新潮流。特斯拉、小鹏、理想等头部企业纷纷跟进，先后发布了去高精地图的方案。

“重感知轻地图”的核心思想是什么？实时感知！让自动驾驶系统更多地依赖传感器等设备，实时捕捉环境信息，而不是死板地遵循预先设定的地图。这样，系统能更灵活适应各种道路和交通环境，实现更安全、高效的自动驾驶。在“重感知轻地图”的浪潮下，在线高精地图构建任务应运而生，成为自动驾驶感知和地图模块的“新星”。这种方法利用激光雷达、摄像头等传感器，实时捕捉道路和交通环境的详细信息，为自动驾驶提供实时、准确的依据。

许多研究如HDMapNet、MapTR、BeMapNet等，对地图要素建模进行了深入探索，提出了统一的建模方式来表达地图要素。这些方法在精确预测车道线、道路边沿等方面取得了显著成果，但仍缺乏“车道”的概念和车道之间的拓扑关系构建。为了满足下游规划任务的需求，一些工作如TopoNet更进一步，直接从传感器信息预测车道中心线及车道拓扑。此外，Neural Map Prior等工作通过引入地图先验，显著提升了在线建图在夜间、雨雪等极端感知条件下的性能。