如何打造基于摄像头的感知定位解决方案？DeepMotion给出了答案(2)

今天主要和大家分享三个部分的内容：
1，环境感知、高精定位与高精地图，分享一下我们对高级别智能驾驶中环境感知、高精定位与高精地图这三个模块之间的关系的理解；
2，解决方案：众包高精地图构建，讲解一下在众包高清地图构建方面的一些解决方案；
3，基于高精地图的感知与定位。
首先来谈谈第一部分，关于环境感知、高精定位和高清地图之间的关系以及我们的一些思考。

关于智能驾驶，普通大众最了解以及最能直观感受的就是环境感知这部分了，环境感知是智能驾驶中相对于现有的汽车工业来说的一个全新模组，因此也得到了最多的关注。
目前在环境感知方面，大家可能有不同的方案，有激光雷达方案，分为高线束和低线束；也会有传统的视觉方案，使用摄像头；毫米波雷达的微波反射信号等；对于激光雷达，大家最主要的工作就是从点云中快速地分辨出障碍物和有语义信息的物体，比如行人、车辆等；在视觉方面，如上图所示，要判断图像中每个像素的类别，从而达到对环境的语义理解；相对而言，毫米波雷达的信号主要是一些微波反射，现在一些可以成像的毫米波雷达技术也在发展之中。目前还有一些多传感器融合的工作，比如把激光点云信号和图像信号对齐，然后在更高维的特征空间中去做一些事情，这些都是很好的趋势。这里我想强调一点，目前的感知技术基本上也只是用了传感器本身的信息而已，并没有去考虑别的可能有用的信息。