主要观点总结
文章介绍了自动驾驶汽车中环境信息获取的重要性，以及车道拓扑构建的挑战。文章指出，为了应对复杂的交通环境，自动驾驶汽车需要精准、实时、全面的环境信息。传统的高精地图方案成本高昂，而轻地图方案则面临车道拓扑连续性等问题。在此背景下，地平线-华中科技大学联合实验室提出了一种新的车道拓扑构建方法——LaneGAP，旨在解决车道连续性问题，提升预测规划性能。此外，文章还介绍了地平线的自动驾驶技术专场活动，邀请嘉宾分享有关LaneGAP的细节及应用价值。
关键观点总结
关键观点1: 自动驾驶汽车需要精准、实时、全面的环境信息获取。
为了让自动驾驶汽车在复杂的交通环境中安全行驶，必须获取准确、实时和全面的环境信息。
关键观点2: 传统的高精地图方案存在成本高的问题。
高精地图虽然能为自动驾驶系统提供详细的道路环境表示，但其采集、维护和更新的成本非常高。
关键观点3: 轻地图方案在车道拓扑构建中存在断续问题。
现有的轻地图方法在应对复杂的道路拓扑结构时，常常面临车道拓扑连续性问题。
关键观点4: 地平线提出新的车道拓扑构建方法——LaneGAP。
LaneGAP通过端到端学习路径，旨在解决传统像素级和片段级建模方法的车道连续性问题，提高预测规划性能。
关键观点5: 地平线推出自动驾驶技术专场活动。
为了介绍LaneGAP的创新方法与应用价值，地平线策划了一场自动驾驶技术专场活动，邀请嘉宾分享有关细节。
文章预览
为了让自动驾驶汽车可以在复杂的交通环境中安全行驶，精准、实时、全面的环境信息获取必不可少。真实的交通环境千变万化，只有让自动驾驶汽车对多变的周边环境更好地进行感知理解，从而完成安全有效的轨迹规划，并做出拟人化的交互式决策，才可以有效提高自动驾驶的安全性和舒适度。 过往的方法多采用高精地图来为自动驾驶系统提供道路环境的详细精确表示。但在高精地图方案中，离线的车道拓扑信息的采集、维护和更新需要巨大的成本。正因如此，行业近年来积极探索轻地图的方案。然而，自动驾驶行业从不缺少技术挑战。现有轻地图的方法在车道拓扑构建中又常常存在断续问题，难以应对复杂的道路拓扑结构。 在ECCV 2024上，地平线-华中科技大学联合实验室提出一种车道拓扑构建新方法—— LaneGAP，通过端到端学习路径，旨在解
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