apollo hdmap 可视化

最新推荐文章于 2025-02-06 16:32:47 发布
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分类专栏： 自动驾驶
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35632833/article/details/117046525
本文主要介绍了Apollo高精度地图可视化的实现方法，并分享了具体的实施效果。通过文章，读者可以了解到高精度地图在自动驾驶场景中的应用及其实现细节。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

【Apollo 6.0项目实战】HD-Map模块
xiewf的博客
11-30 4213
文章目录前言一、获取数据集二、RelativeMap 地图制作三、Routing 地图制作参考 前言 Ubuntu 20.04 Apollo 6.0 RelativeMap 地图的制作实际是为车辆的行驶绘制一条参引线，并把参引线的数据主题发布出去，使用该主题的模块是 relative_map，relative_map 模块把参引线和计算出的车道线信息封装成主题发布，planning 模块订阅该主题信息进行路径规划。 一、获取数据集 可以通过仿真或者现实环境来录制获取数据集，使用以下指令进行录制 cybe
【Apollo 6.0项目实战】LGSVL 高精地图使用教程
xiewf的博客
12-11 5220
本文讲解的是如何使用 LGSVL 仿真器提供的高精地图，并实现车辆在特定场景下的自动驾驶。
Apollo教程笔记2 —— HDMap
lalala
10-28 2049
无人驾驶车需要更详细、精确的地图 Apollo 高精度地图源码 Navigation Map vs. HD Map A high definition map contains a huge amount of driving assistance information the accurate three-dimensional representation of the road n...
无人驾驶笔记系列（二）：apollo 地图可视化工具MapShow的使用
Lo_Bamboo的博客
03-27 3448
无人驾驶笔记系列（二）：apollo 地图可视化工具MapShow的使用 什么是mapshow 简单来说，就是一个apollo框架中，用python脚本写一个可视化高精地图的工具。 启动 该工具默认在 “/apollo/modules/tools/mapshow” 目录下。所有可以运行一下命令将库添加到python运行库中。当然你也可以直接在此目录下运行，就不用添加运行环境了。 # In apol...
Apollo高精地图-1
qq_40584427的博客
08-12 440
[OpenDrive] OpenDrive学习笔记
热门推荐
qq_26915769的博客
09-02 1万+
OpenDrive 高精地图作为一种专门为无人驾驶服务的地图，在信息的精度和丰富度上都远高于传统地图。 目前市面上提供高精地图的厂商： tomtom、here、百度、高德等，而对应的地图格式也有多种： 基于rndf的地图，增加属性来制作高精地图 基于osm格式地图，增加属性制作高精地图 百度Apollo采用基于OPENDRIVE格式的改进高精度地图 这里先对OpenDrive格式进行学习 xm...
Apollo高精地图-2
qq_40584427的博客
08-12 222
「Apollo」Apollo感知汇总
Liiipseoroinis
12-06 4540
感知Perception概览 整个apollo perception传感器架构图如下： 整个感知模块的硬件方面包括了多个相机、毫米波雷达（前后）、激光雷达；在算法方面使用了单传感器、多传感器融合后的检测、识别，能够对障碍物进行分类、跟踪和运动轨迹的预测，除此之外还能给出障碍物的运动信息（前进方向、加速度等），给出车道相与本车的相对位置。 各传感器数据流细节如下图： 感知模块 Input 128线激光雷达数据 16线激光雷达数据 毫米波雷达数据 图像数据（相机传感器） 各传感器外参标定数据 各相机内参标
Apollo map详解
O_MMMM_O的博客
09-18 5055
文章目录map 介绍map 生成流程map tool工具使用map 介绍Apollo地图规范格式坐标车道路口区域高精度地图在Apollo的存在形式base_map, routing_map和sim_map之间的差异高精地图在Apollo中的流转形式XML解析为Proto系统内格式道路Road车道Lane路口Junction获取高精度地图元素对地图的操作方法获取元素实例使用其他地图DreamView...
Apollo安装之源码安装
yusheng_xyb的博客
04-30 934
Apollo某些模块需要GPU的支持才能够编译、运行（例如感知模块），如果您需要使用此类模块，需要安装Nvidia显卡驱动以及Nvidia container toolkit以获取GPU支持。显卡驱动和CUDA版本兼容性，由于nvidia的硬件更新的很快，因此会遇到显卡驱动和CUDA版本不兼容的情况，以下为我们测试的畅通链路。进入 Dreamview+ 界面，您可以选择默认模式，也可以选择其他模式播放数据包。‍注意：如果您想要循环播放数据包，添加 -l，如果不循环播放数据包，则不需要添加 -l。
MapCreator:用于创建Apollo项目中使用的地图的工具
05-04
MapCreator 此工具有助于生成base_import map.txt文件，该文件是地图的主要组件。 我们将准备好的geotiff文件用于我们的领土，以生成地图。 根据文件信息，可以将图像上的坐标与真实坐标进行比较。 对象大小的准确性取决于geotiff文件。 我们使用gdalinfo获取有关geotiff文件的信息。 有关我们的geotiff文件的信息 Coordinate System is: PROJCS["WGS 84 / UTM zone 39N", GEOGCS["WGS 84", DATUM["WGS_1984", SPHEROID["WGS 84",6378137,298.257223563, AUTHORITY["EPSG","7030"]], AUTHORI
BEV在线实时局部地图构建的三个经典方案对比和思考(HDMapNet,VectorMapNet,MapTR)
苹果姐计算机视觉原创知识分享
06-19 2109
众所周知,由于离线高精地图High-Definition Map(HDMap)制作成本高昂,且难以实时更新,基于自车实时感知生成的在线局部地图已经逐渐成为替代解决方案或是冗余方案,因为离线地图精度较高且具备全局信息,在线地图虽然不具备全局信息但具有实时性,二者可以互为补充. 博主在这个领域做了简要的调研,总结比较经典的方案主要有三个:清华赵行MARS Lab(和这个组杠上了)的HDMapNet, VectorMap,和华中科技大学与地平线合作的MapTR,觉得三个模型在框架和思路上也有内在联系和演进的过程
HDMapNet 模型详解：端到端高精地图构建的创新之路
最新发布
weixin_44711102的博客
02-06 1209
HDMapNet 是一个在线高清地图构建模型，其核心思想在于利用深度神经网络从多模态传感器数据中直接预测鸟瞰视角（BEV）下的地图元素，如车道线、道路边界和人行横道等。传统方法大多依赖栅格化表示和繁琐的手工标注，而 HDMapNet 则采用矢量化的地图表示，既节省存储又便于下游任务的处理，从而大幅提升了实时性和精度。
HDMapNet：高精度语义地图的动态构建
3D视觉工坊
10-29 1700
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达编辑丨算法邦今天和大家分享工作的是自动驾驶中高精度语义地图的动态构建。内容主要是解读我们组最新的论文HDMapNet: A Local Semantic Map Learning and Evaluation Framework。01什么是高精地图？高精地图提供了精准的、综合的道路几何与语义信息，是其他自动驾驶模块（如定位、感知、预测和规划）不...
HDMapNet: An Online HD Map Construction and Evaluation Framework
kebijuelun的博客
05-21 1053
Paper name HDMapNet: An Online HD Map Construction and Evaluation Framework Paper Reading Note URL: https://arxiv.org/pdf/2107.06307.pdf TL;DR HDMapNet 编码环视相机 and/or 雷达点云，预测 BEV 视角下的向量化地图元素，所提出的方法不是用来替代传统的全局高精地图，而是提供一个预测局部语义地图的简单方案，用于实时的运动预测和规划 Introdu
探索未来出行：Tsinghua-MARS-Lab的HDMapNet项目详解
gitblog_00037的博客
04-26 629
探索未来出行：Tsinghua-MARS-Lab的HDMapNet项目详解 在自动驾驶领域，高精度地图（HD Map）扮演着至关重要的角色。而来自清华大学MARS实验室的项目，正是一个致力于高效、准确地构建和更新高精度地图的技术框架。本文将深入探讨该项目的核心技术和应用价值。 项目简介 HDMapNet是一个基于深度学习的解决方案，它旨在自动从多视角图像中生成高清地图元素，如车道线、路边石、交通标...
在线高精地图生成算法调研
slamer111的博客
08-08 1115
在线生成高精地图论文整理
Apollo高精地图(hdmap) 信号灯数据结构
ZauberC的博客
09-28 532
百度的Apollo项目主要是依赖地图，配上各类传感器（加速度传感器，GPS，激光雷达，摄像头等）来实现定位，导航，决策，避障，遵守交规等行为。据我所知，高精地图对perception感知模块的用途是很大，比如说要用CNN分割周围车辆行人物体，hdmap能迅速给出需要关注的区域大小，可以删除不需要关注的绿化带和周围建筑等。另外2.0版本的信号灯识别，就依赖于地图里信号灯的位置和轮廓给定数据，然后投射到图像对应位置，能比所谓的纯图像识别要精确可靠。
BEV在线实时局部地图构建的经典方案对比和思考（HDMapNet/VectorMapNet/MapTR）
CV_Autobot的博客
06-19 787
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取今天自动驾驶之心很荣幸邀请到苹果姐来分享BEV在线实时局部地图构建的经典方案对比和思考，如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！>>点击进入→自动驾驶之心【高精地图】技术交流群自动驾驶之心原创 · 作者| 苹果姐编辑 | 自动驾驶之心众所周知,由于离线高精地图High-Definition Map(HDMap)...
hdmap apollo
07-28
HDMap 是指高精度地图（High Definition Map）的缩写，是一种用于自动驾驶和 ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）的关键技术。而 Apollo 是一款开放源代码的自动驾驶平台，由百度公司开发，其中的 HDMap Apollo 就是 Apollo 平台上用于处理高精度地图的模块。 HDMap Apollo 的功能是将高精度地图数据与车辆的传感器数据相结合，提供精准的定位和环境感知。通过 HDMap Apollo，车辆可以更准确地知道自己在地图上的位置，并且了解周围道路的状况，包括车道线、交通标志、交通信号灯等。这些信息对于实现自动驾驶和 ADAS 系统的功能至关重要。 HDMap Apollo 的工作原理是通过车载传感器（如摄像头、激光雷达等）获取车辆周围环境的数据，并与事先预先构建好的高精度地图进行匹配和对比。通过对比，车辆可以判断自己在地图上的位置、车道的宽度和位置、相对于周围车辆和障碍物的位置等信息。这些信息在实现车辆自动导航、自动泊车、自动变道等功能时发挥了重要作用。 HDMap Apollo 还可以将车辆的实时数据上传至云端，与其他用户分享，并反馈给地图供应商，从而不断更新和完善地图数据，提高地图的准确性和实用性。这种共享模式可以加快地图的更新速度，使得地图能够更快地适应新的交通环境和道路变化。 综上所述，HDMap Apollo 是 Apollo 自动驾驶平台中的一个模块，用于处理高精度地图数据，提供精准的定位和环境感知功能，为自动驾驶和 ADAS 系统的实现提供有力支持。通过与其他用户和地图供应商的数据共享，HDMap Apollo 可以不断更新地图数据，保持地图的准确性和实用性。
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