全道技术| 基于车规级激光雷达的“记忆泊车2.0”

 点云地图是一种常见的空间几何结构表现方式。在自动驾驶中，点云地图与感知系统“协同作战”，让车辆获取的自身与环境信息更加准确、高效，保障自动驾驶车辆能够在道路上安全行驶。

传感器硬件的技术提升、车规级量产的成本下行，促进了激光雷达在乘用车领域的量产上车，获取点云数据变得越来越便利，对于点云数据的实时处理及其在场景中的利用变得尤为重要。

点云建图与SLAM技术的发展

实时点云建图主要依赖SLAM技术，即同时定位与地图构建。

SLAM技术包含了两个主要任务：构图与定位。在自动驾驶中，车辆要精确移动就必须要有一个环境地图，要构建环境地图，就需要指导车辆的位置。

简单来说，SLAM包含两个步骤，当目标物体从A点经过C点到达B点时：

1. 周围环境的理解和构建，形成左图

2. 回环闭合重建拓扑关系，形成右图

在第1个过程中，世界会被理解成一个“无穷的走廊”，再经过第2个过程时，还原成真实状况。

至今，对SLAM的技术研究已有35年的历史，经历三个时期，即“古典年代”、“算法分析年代”，再到现阶段的“鲁棒感知年代”。

“鲁棒感知年代”强调的是鲁棒的性能、高层次的理解能力以及对于资源的敏感性。即SLAM技术能够在任意环境下以低失效率长期运行，具备自动调参的能力去适应不同场景，同时能够实现基本的几何重建，还能在更高层次上理解环境信息，且计算负载可以根据实际的传感器和可用计算资源进行调整。

这样的研究方向，也为SLAM技术提出了更多的约束和挑战。

全道高度自动化的点云处理技术与服务

全道科技是激光点云建图的先行者。早在2021年，全道科技就已率先实现了L4级别量产点云数据产线，并广泛应用于无人配送领域。

基于对激光点云的技术积累，全道科技搭建了一整套包含SLAM、质量评估及人工干预的高精地图建图系统，提供深度定制化的数据技术解决方案，并且不断吸收学术界领先的算法研究，在自研的系统中形成持续落地。

全道科技稠密激光点云成图

在对整套系统的技术研发中，全道形成了极具竞争力的核心优势：

高精度标定及时间同步

全道科技自研了包括LiDAR/相机/IMU内参、LiDAR/相机/IMU外参在内的整套标定技术，其中对LiDAR内参的修正，以及对量产环境中标定的可扩展性，在行业内都极具亮点。

同时，全道自研兼容PPS与PTP的主时钟板卡，支持在量产车场景实现对激光雷达和图像传感器的硬件同步，保证了融合算法需要的高精度时间同步需求。

高效点云配准算法

全道整合了NDT、FastGICP等算法，基于Voxel和概率进行点云配准，相比传统的各种ICP、GICP能更好地适应复杂场景，并且有更快的收敛速度。

快速回环检测及自适应剔除算法

基于scan-submap，全道构建了一套快速回环检测的方法，能够极大地减少回环过程的资源占用，并且针对回环过程中不可避免会引入的一些错误问题，开发了自适应的修正手段。

丰富的可配置项

可以通过修改配置，对系统进行扩展或裁剪，以适应多种硬件及场景组合。

全道点云技术落地量产乘用车 

实现“记忆泊车2.0”

当前在一线城市做大范围的高精地图建设还未到时机，在城市复杂的交通环境下，想要实现L3级别的整体辅助驾驶解决方案也不够成熟，相比之下，停车场是个高频且普适的场景。

AVP被称为解决用户“最后一公里自由”的L4级自动驾驶技术，为了尽可能地保障AVP技术的安全性，远距、精准的感知能力成为“必备”，同时需要通过对用户常去的停车场数据进行积累和建模，将这些数据形成车辆“大脑”的记忆。

在AVP解决方案中，传统采用视觉SLAM的方式面临诸多难点。首先停车场环境结构单一，纹理重复，描述子的特异性很差。同时，传统特征点对观察视角有要求，当更换视角观察时，会出现完全不同的特征点。泊车时，车辆角度不稳定也会对特征点的识别造成不利。

为了解决这些难题，全道科技选择车规级别的量产车固态激光雷达，通过车端实时生成途经区域的点云图，再经过自动化的数据处理，生成车辆LiDAR定位依赖的点云特征图，供后续记忆泊车使用。

全道也在点云定位的应用上进行延展，通过此前在滤波方面积累的丰富经验，可自动针对各种传感器失真或者失效的问题进行清洗。

在概率匹配的基础上，全道还加入了搜索算法，以及传统的ICP、GICP类的算法，可以根据所处场景以及当前的定位状态，在多种定位算法之间灵活切换，以达到更优的效果。

全道科技的“记忆泊车2.0”技术相较于传统视觉方案，其优势集中体现在：

整套的建图与定位技术全部基于量产车上的传感器实现，相当于把L4级别高精地图的高级建图能力，降维利用到了量产乘用车上，以支持乘用车的AVP2.0服务，这将大幅提升乘用车智能化的驾乘体验。

支持跨停车层，可靠性更强，同时可向更大范围的停车场自主规划迭代升级

作为自动驾驶产业全新的数据供应商，全道科技希望通过向乘用车提供AVP2.0的点云建图与定位技术，让智能驾驶车形成精准的“记忆大脑”，使其成为点云数据在场景中可有效利用并落地的“第一步”，以此延展走进城市内日常通勤的各类场景中。

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作为今日头条青云计划、百家号百+计划获得者，2019百度数码年度作者、百家号科技领域最具人气作者、2019搜狗科技文化作者、2021百家号季度影响力创作者，曾荣获2013搜狐最佳行业媒体人、2015中国新媒体创业大赛北京赛季军、 2015年度光芒体验大奖、2015中国新媒体创业大赛总决赛季军、2018百度动态年度实力红人等诸多大奖。

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