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智能驾驶场景中高精地图动静态数据关联方法
被引量：
2
1
作者
王舒曼
应申
+3 位作者
蒋跃文
张闯
李霖
刘经南
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期640-650,共11页
在智能驾驶场景中,对高精地图的实时动态信息和静态数据的协同调用可以支持智能驾驶系统准确地重构道路行驶场景,并针对复杂的道路环境和突发事件做出安全高效的决策。因此,动态数据与静态数据之间的关联和实时重构是实现智能驾驶车辆...
在智能驾驶场景中,对高精地图的实时动态信息和静态数据的协同调用可以支持智能驾驶系统准确地重构道路行驶场景,并针对复杂的道路环境和突发事件做出安全高效的决策。因此,动态数据与静态数据之间的关联和实时重构是实现智能驾驶车辆路径规划及决策的关键技术。针对目前高精地图模型中动静态数据关联原则共识不够造成耦合实时性弱的问题,提出并论述了动静态数据的关联原则,依此原则,且基于关系数据理论和高精地图的属性属地区块更新机制,进一步提出了高精地图动静态数据的关联和重构的强、弱两种关联方法。通过自动驾驶宏观、中观、微观3种场景决策支持应用分析了动静态数据关联方法对智能驾驶的影响,说明高精地图动静态数据关联关系的建立能够支持智能驾驶系统的规划决策和控制,为车辆实现安全、高效、舒适的智能驾驶奠定了基础。
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关键词
高精地图动静态数据关联
数据存储模型
智能驾驶决策支持
原文传递
题名
智能驾驶场景中高精地图动静态数据关联方法
被引量：
2
1
作者
王舒曼
应申
蒋跃文
张闯
李霖
刘经南
机构
武汉大学资源与环境科学学院
武汉大学地理信息系统教育部重点实验室
武汉大学自然资源部数字制图与国土信息应用重点实验室
武汉大学卫星导航定位技术研究中心
地球空间信息技术协同创新中心
湖北珞珈实验室
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期640-650,共11页
基金
国家重点研发计划(2021YFB2501101)。
文摘
在智能驾驶场景中,对高精地图的实时动态信息和静态数据的协同调用可以支持智能驾驶系统准确地重构道路行驶场景,并针对复杂的道路环境和突发事件做出安全高效的决策。因此,动态数据与静态数据之间的关联和实时重构是实现智能驾驶车辆路径规划及决策的关键技术。针对目前高精地图模型中动静态数据关联原则共识不够造成耦合实时性弱的问题,提出并论述了动静态数据的关联原则,依此原则,且基于关系数据理论和高精地图的属性属地区块更新机制,进一步提出了高精地图动静态数据的关联和重构的强、弱两种关联方法。通过自动驾驶宏观、中观、微观3种场景决策支持应用分析了动静态数据关联方法对智能驾驶的影响,说明高精地图动静态数据关联关系的建立能够支持智能驾驶系统的规划决策和控制,为车辆实现安全、高效、舒适的智能驾驶奠定了基础。
关键词
高精地图动静态数据关联
数据存储模型
智能驾驶决策支持
Keywords
high
definition
map
dynamic
and
static
data
association
data
storage
model
intelligent
driving
decision
support
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
智能驾驶场景中高精地图动静态数据关联方法
王舒曼
应申
蒋跃文
张闯
李霖
刘经南
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
原文传递
已选择
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引证文献
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