近日，智能车辆团队论文《HD Map Construction and Update System for Autonomous Driving in Open-Pit Mines》在IEEE Systems Journal发表。

露天矿山是典型的非结构化道路环境，地形动态多变，对环境制图提出了巨大的挑战。本研究提出了一种露天矿山自动驾驶高清地图构建与更新系统。根据地图要素的类型、用途和更新频率，建立了多模态、多层次的地图结构，实现了地图的全方位统一描述。其次，为了构建和更新地图结构中的各种地图要素，提出了一种基于定位与感知融合的地图构建方法和基于露天矿山更新场景的多场景地图更新方法。然后，在所提出的地图结构和方法基础上，结合地图平台的软硬件，设计了露天矿山高清地图构建与更新系统。最后，在非结构化道路场景中进行了测试，对比传统路网地图和点云地图，验证了所提方案的性能。实车试验表明，在同一地点，与点云地图相比，该方法减少了98%的地图数据存储空间，并在0.15 m的误差范围内以更低的延迟实现了地图更新的准确性和实时性。本文主要贡献如下：

1）提出了一种适用于具有复杂和动态地形的露天矿山的多模态和多层次地图结构，该结构基于地图要素的类型、用途和更新频率，分为三个模态（静态、准动态和动态）以及七个层次。

2）为了满足露天矿山的地图需求，设计了一种车云端协同的地图构建和多场景地图更新方法。该方法通过多个模块的协同工作，实现地图要素的准确构建、快速检测和实时更新。

3）提出了一种轻量级且协同的高清地图系统，利用车路感知、无线传输和云端集成技术，实现快速构建和实时更新。实验结果表明，该方法相较于现有解决方案具有明显优势。

论文作者：王晓伟，李浩然，胡满江，窦全礼，欧阳文杰，马贵福，李洋，秦洪懋

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10269072