RTK-SLAM用于高精地图绘制，精度达到5厘米

本文用RTK-SLAM™技术对北京市京承高速某段路进行高精度地图绘制，RTK-SLAM™不仅可以更新传统前装地图数据，还可以在高精电子地图领域大展风采，在地图导航领域是不可多得的技术手段，能够获得到精度小于5公分的准确数据，为实现无人驾驶提供了安全化、智能化、精准化的保障。

前沿

高精地图作为无人驾驶领域的稀缺资源以及刚需，在整个领域扮演着核心角色，可以帮助无人驾驶汽车预先感知路面复杂信息，如坡度、曲率、航向等，结合智能路径规划，让汽车做出正确决策。

高精地图又是智能交通系统的重要基础，相较于传统地图，基于激光点云技术的高精度导航地图通过对现实环境的扫描、分析处理及三维重建，可提供精度达5厘米的道路路网信息，准确展示车道级、复杂路口、高架桥等交通要素密集的场景，提供高效准确的位置定位和道路信息，提高用户体验。

高精地图在无人驾驶领域的作用

跟人类驾驶员的驾驶过程一样，自动驾驶也需要经过感知、高精度定位、决策、控制四个步骤。人类的感知通过眼睛、耳朵，自动驾驶则通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头、惯导系统等传感器。接着是高精定位，人通过将看到的环境信息与记忆中的信息对比，判断出自己的位置和方向，自动驾驶则需要将传感器搜集的信息跟储存的高精地图对比，判断位置和方向。最后人类驾驶员思考判断后操控汽车开向目的地，自动驾驶则通过人工智能算法决策做出车道及路径规划，给制动、转向、加速等控制器下达指令，控制车辆开往目的地。在自动驾驶过程中，高精地图起到了高精度定位、辅助环境感知、规划与决策等功能。

高精地图与普通导航地图的区别

高精地图与现在常见的导航地图（如车载导航地图）相比有很大不同，主要体现在使用者不同、用途不同、所属系统不同、要素和属性不同。导航地图的使用者是人，用于导航、搜索。而高精地图的使用者是计算机，用于高精度定位、辅助环境感知、规划与决策。因此导航地图在车内属于车载信息娱乐系统，带显示屏，而高精地图属于车载安全系统，不需要屏幕。要素跟属性方面，导航地图仅包含简单道路线条、信息点（POI）、行政区划边界，而高精地图包含详细道路模型，包括车道模型、道路部件、道路属性和其他的定位图层。

项目概况

1、本次项目位于北京市京承高速某段。

2、因作为地图导航基础数据，需要绝对坐标。

3、需要获取到的数据主要为：路肩位置标识线和高速公路两侧地物要素等。

4、测区为高速公路线性测区，现场不具备传统SLAM的闭合条件，需引用卫星定位。

外业部分

到达项目测区，首先对测区范围进行了解。

因使用方向为地图导航领域，故需要使用绝对坐标，RTK-SLAM™获取绝对坐标的作业方式多种多样，可接收数十公里外RTK基准站播发的网络差分数据、接收CORS差分数据、接收千寻位置的差分数据；我们使用的是CORS模式进行精准定位，测量精度小于5公分。

测区为双向车道，双线2.8公里，外业数据采集用时30分钟。

内业部分

使用RTK-SLAM™随配软件Omni SLAM Mapper数据预处理，用时90分钟。

处理出的数据成果包括轨迹路径（.txt）、全景照片（.jpg）、CGCS2000坐标的彩色点云（.las）。

使用Trimble RealWorks将高速公路双线的点云数据合并，因点云在采集过程即被赋予了绝对坐标，可直接合并。

打开两组点云数据，进行合并项目。

提取高速公路标识线内容

车道划分线

车距确认线

导流线提取

结语

高精地图作为无人驾驶领域的稀缺资源以及刚需，在整个领域扮演着核心角色，可以帮助无人驾驶汽车预先感知路面复杂信息，如坡度、曲率、航向等，结合智能路径规划，让汽车做出正确决策。而使用RTK-SLAM™不仅可以更新传统前装地图数据，还可以在高精电子地图领域大展风采，在地图导航领域是不可多得的技术手段，能够获得到精度小于5公分的准确数据，为实现无人驾驶提供了安全化、智能化、精准化的保障。