高精度地图
高精度地图概述
高精度地图高精度地图是apollo的核心，其可以实现厘米级的误差而非传统地图米级的误差。作为机器人环境中的地理地图，相当于将环境配置成为同人类一样的感知状态下，但是由于机器人记忆力远超人类的记忆力，所以他们可以记住每一个车道标识，而且相当细节。这是人类无法做到的。
高精度地图对于无人车的作用可分为两个大方面;
一是定位，高精度地图能让车辆精准的知道自己所处的位置，所以无论你的车身处何地，他都能获取到自己的位置，同样你也可以实时了解到他的位置。
二是预先规划，你可以利用高精度地图提前对车辆将要行驶的路线进行规划，当他来到某个路口，他会按照你规划的右转执行动作。
高精度地图VS传统地图
传统地图
精度低，一般精度都在米级单位。对于路面现实状况无具体信息，无法帮助无人驾驶汽车定位、预测等功能实现辅助。更新周期长 更新周期短
高精度地图
精度高，必须达到厘米级。内容丰富，诸如基本的红绿灯位置及其不同颜色的含义，限制速度多少和它的区域位置，更新周期短。
高精度地图辅助完成定位工作
类似于拼图，车辆会先寻找地表（运用各种传感器收集数据），再用地标与高精度地图上的特征进行匹配（预处理、坐标转换、数据融合），最终完成定位工作。这个定位取决于整个地图。
高精度地图辅助完成感知工作
无人驾驶车辆上的传感器具有感知距离有限、存在恶劣天气限制、障碍物后的物体难预测等问题。
这种情况下高精度地图可以提供车辆传感器中感知不到的道路信息，辅助车辆进行判断驾驶。地图的帮助可提前预测地标位置，另外还可以缩小传感器探测距离（规划出感兴趣区域ROI——提高精确度、减小计算资源）
高精度地图辅助完成规划工作
高精度地图可以帮助车辆找到合适的行车空间，还可以帮助规划器确定不同的路线选择，并帮助预测软件预测道路状况。
Apollp高精度地图
Apollo开发使用的高精度地图，包含了道路定义、交叉路口、交通信号、车道规则以及汽车导航的其他元素。高精度地图可在许多方面为无人驾驶车提供帮助，例如高精度地图会记录交通信号灯打的准确位置和高度，从而使感知难度大大降低。该地图不仅降低计算需求，还可以通过提供有关驾驶环境的详细信息，来确保无人驾驶车的安全。
高精度地图构建
构建过程：
1.数据采集（采用多种传感器）
2.数据处理（将多种传感器的接收数据融合，形成HD Map）
3.对象检测
4.手动验证（可确保自动地图创建过程正确进行，并发现问题）
5.地图发布
