了解如何读取和可视化车道配置记录的行车路线从这里高清实时地图(这里HDLM)服务。您可以使用这种可视化来验证由车载传感器(如单目摄像机)的感知系统检测到的车道配置。了解如何从HDLM服务访问平铺层,并识别相关的道路级和车道级拓扑、几何结构和属性。
嘿,每一个人。这是来自MathWorks的临时栏。在这个视频中,我将讨论如何使用MATLAB访问HERE高清实时地图。我将遵循这个doc的例子。这意味着如果你有自动驾驶工具箱,你可以跟随。好的。让我们开始一些基本的。
高清晰度地图可用于开发自动驾驶应用程序,如车道级验证、定位和路径规划。高清地图的准确性让我们可以将其作为感知地面真相来验证部署的算法。这里高清实时地图是一个基于云的高清地图服务。地图数据有许多层,分为三个模型。
首先,道路中心线模型。这告诉我们形状几何和其他道路水平属性。接下来是高清车道模型。这提供了车道拓扑和车道级别属性。最后,我们有高清本地化模型。这提供了支持车辆本地化策略的功能。万博1manbetx
现在,让我们进入MATLAB。我们将使用HERE高清实时地图来可视化和验证记录驱动器上的车道配置。首先,我加载我们正在处理的视频数据。我要稍微修改一下让我们看整个视频而不是第一帧。让我们来看看这个视频。
接下来,我将带来相应的GPS数据,我会向你们展示它在地图上的样子。这条蓝线显示录制视频的开始和结束点。您将从这段代码中注意到,我们的GPS数据包含关于汽车通过纬度和经度坐标的路线的信息。我们将使用这些坐标作为HERE HDL读取器函数的输入。
现在我要切换到命令窗口让我们看看reader对象具体来说,不同的层。在接下来的几个步骤中,我将向您展示如何从这些层中提取信息。我们首先要看的是道路拓扑层。让我们把它画出来,这样你们就能看到它是什么样的了。这一层通过节点和链接定义道路中心和十字路口。你可以看到蓝色的根。链接代表道路的各个路段,而节点代表这些路段的端点。
现在我们可以使用路径匹配算法来确定GPS坐标与道路拓扑层中的链接是如何对应的。我们提取的链接信息将在以后用于确定道路和车道属性。例如,让我们在路上设定限速。这里,我们将从读取器访问速度属性层,并找到汽车行驶路径的速度限制。注意,我们是如何使用前面步骤中计算的链接id来过滤道路的。
我们看到这条路的速度是每小时35英里。我们看到的这两层是道路中心线模型的一部分。现在让我们来看看高清车道模型。首先,我们将看一看车道水平几何和拓扑。让我们阅读和查看车道拓扑层。之前,我们看到了表示道路拓扑的节点和链接。在这里,我们有代表车道形状的多边形。车道水平几何和车道属性的特异性为支持自动驾驶算法提供了必要的细节。万博1manbetx
我们来获取这个车道的边界信息。我们要用两个图层。第一个是车道拓扑层,它提供了我们刚刚看到的车道几何图形。二是对车道道路的参考。这允许我们将道路中心线模型上的位置转换为我们当前使用的车道模型上的相应位置。
就像我们提取给定路段的速度一样,我们也可以提取给定车道的车道属性。这将包括诸如定义车道的边界之类的信息。在这一点上,我们看了
四层,提取关于道路和车道的信息。我们现在可以使用这些信息来执行我们预定的任务,使用HERE高清实时地图来可视化和验证我们录制的驾驶视频中的车道配置。我将暂停视频并发布,只是为了给你们展示你在我们的自定义播放器中看到的车道类型和边界它们与我们录制的视频相匹配。这样我们就能验证车道的构型了。
让我们总结一下。首先,我们使用录制的视频中的GPS数据访问了这里的高清实时地图。然后我们将GPS数据与道路连接和车道组进行比对。最后,我们使用属性来可视化和验证原始视频中的车道配置。我希望这能帮助你开始访问这里的高清实时地图。
如果你想了解更多信息。我强烈推荐医生。书中有很多技术细节。如果你向下滚动到底部,你也可以看到我们使用的所有助手函数。以上就是今天的内容,下次再见。谢谢。
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