自动驾驶系统进阶与项目实战（八）面向自动驾驶的高精度地图框架解析和实战
前面聊了一些如何制作较大规模的点云地图以及如何使用点云地图进行定位的方法，点云图是高精度地图的一部分，主要用于配准定位和作为高精度地图构建环节中的几何图层（能够反应路面几何结构和大量有效信息），产品形态的高精度地图通常为包含大量交通要素语义和坐标信息的矢量地图，如何定义、构造这种面向自动驾驶业务的矢量地图，目前行业并没有通用的标准（OpenDrive并不是为自动驾驶设计的），Autoware自动驾驶系统的矢量地图和地图引擎计划使用Lanelet2，本文我们就来了解并且上手一下Lanelet2高精度地图框架。
Lanelet2是什么？
准确地说，Lanelet2是一套面向自动驾驶（highly automated driving ，HAD）的地图框架，使用C++实现，下图描述了自动驾驶模块对于HAD map(为HAD服务的地图我们把它简称为HAD map)的使用情况：
HAD map很重要，一些图商也号称能够提供面向自动驾驶的高精度
AdamShan
CSDN认证博客专家
图像处理
深度学习
TensorFlow
奔驰高级自动驾驶扫地僧，谷歌认证机器学习专家，兰州大学无人驾驶团队创始人，主攻深度学习，无人驾驶汽车方向，著有《无人驾驶原理与实践》一书。
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