如何在MATLAB中访问HERE高清实时地图
了解如何从HERE HD Live Map (HERE HDLM)服务读取和可视化记录的驾驶路线的车道配置。您可以使用此可视化来验证由机载传感器(如单目相机)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、几何形状和属性。
嘿,每一个人。这是MathWorks的temp bar。在这个视频中,我将讨论如何使用MATLAB访问HERE高清实时地图。我将遵循这里的文档例子。这意味着,如果你有自动驾驶工具箱,你可以跟随。好的。让我们来了解一些基础知识。
高清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。HD地图的准确性使我们可以将其作为感知地面真相来验证部署的算法。HERE高清实时地图是一个基于云的高清地图服务。地图数据有很多层,分为三个模型。
第一,道路中心线模型。这告诉我们形状几何和其他道路级别的属性。接下来,高清车道模型。这提供了车道拓扑和车道级别的属性。最后,我们有了高清定位模型。这提供了支持车辆本地化策略的特性。
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,我载入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。让我们来看看视频。
接下来,我会带来相应的GPS数据我会在地图上展示给你们看。这条蓝线表示录制视频的开始点和结束点。您会注意到,从这段代码中,我们的GPS数据包含关于汽车经纬度坐标路线的信息。我们将使用这些坐标作为我们HERE HDL阅读器函数的输入。
现在我将切换到命令窗口,让我们具体看一下阅读器对象,即不同的层。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。第一个我们要看的是道路拓扑层。让我们把它画出来这样你就能看到它是什么样的。这一层通过节点和链接定义道路中心和交叉路口。你可以在这里看到蓝色的根。连接线代表道路的各个路段,而节点则代表这些路段的两端。
现在我们可以使用路线匹配算法来确定GPS坐标与道路拓扑层中的链接的对应关系。我们提取的这个链接信息稍后将用于确定道路和车道属性。例如,让我们设定道路的速度限制。在这里,我们将从阅读器访问速度属性层,并找到汽车行驶路径的速度限制。注意,我们是如何使用上一步计算的链接id过滤道路的。
我们可以看到这条路上的速度是每小时35英里。我们看到的两层是道路中心线模型的一部分。现在让我们看看高清车道模型。首先,我们将看一下车道级别的几何和拓扑。让我们读取和查看车道拓扑层。之前,我们看到了代表道路拓扑的节点和链接。这里,我们用多边形表示车道形状。车道级别几何和车道属性的专一性为支持自动驾驶算法提供了必要的细节。
让我们获得车道边界信息。我们要用两层来做这个。第一个是车道拓扑层,它提供了我们刚才看到的车道几何图形。二是巷道道路参考。这允许我们将我们前面看到的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对应位置。
就像我们提取了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等信息。在这一点上,我们已经看过了
四层,提取道路和车道的信息。现在,我们可以使用这些信息来执行我们预定的任务,即使用HERE高清实时地图,从我们录制的驾驶视频中可视化和验证车道配置。我将暂停视频并发布给你们看一下你们在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配置了。
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HERE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匹配。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。文本中有很多技术细节。如果你向下滚动到底部,你也会看到我们使用过的所有辅助函数。就到这里,下个视频再见。谢谢。
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