SLAM算法的实施不仅提供了精确的环境理解和自我定位能力,还是实现高级自动驾驶功能的基础,使自动驾驶汽车能够在复杂多变的城市交通环境中安全自主行驶,推动了城市NOA的商业化实现。
在自动驾驶领域,SLAM算法是一种关键技术,能够实时进行定位和地图构建。其核心功能包括:同时进行定位和地图构建,确保车辆在行驶过程中准确感知自身位置和周围环境。SLAM通常需要识别图像中的低级特征点,通过这些特征点的位置变化获取场景结构和相机位姿信息。因此,了解相机的内外参数对SLAM系统至关重要,有助于准确估计相机运动并正确构建环境地图,结合深度学习模型识别高级特征信息,提高识别准确性和鲁棒性。
有效的SLAM算法需要提供准确及时的定位精度,确保车辆安全有效。在重视感知能力、减少对地图依赖的技术趋势下,SLAM仍然具有广泛应用前景。
在特殊场景下,如复杂环境或极端天气条件下,实时感知能力可能受限,此时需要离线地图构建技术(如SLAM)生成高精度地图供智能驾驶系统使用。离线地图构建不仅提供地图数据,还可用于感知模型的训练和验证,提升在特定场景下的识别和预测能力。因此,即使在强调感知能力发展的趋势下,SLAM技术仍将是感知能力提升的重要工具之一。
在低速无GNSS场景下,如地下停车场,传统全局定位无法使用。利用SLAM技术构建定位地图可为全局路径规划提供定位能力。在这些场景中,SLAM技术可通过构建地图实现定位,同时利用众包建立SD地图。然而,在地下停车场等环境中,传感器受限,感知精度有限,对定位建图提出挑战。多车众包建图需要有效数据复用和闭环处理,以确保地图质量和准确性。通过SLAM技术构建3D模型,实现2D图像精确标注,为位感知提供真实训练数据。