专栏名称: 地平线HorizonRobotics
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基于连续路径建模的车道拓扑构建算法|地平线「你好,开发者」直播预告

地平线HorizonRobotics  · 公众号  ·  · 2024-08-25 18:00
    

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。


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