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《GB/T42517.1-2023智能运输系统智能驾驶电子道路图数据模型与表达第1部分:封闭道路》最新解读;目录;目录;目录;目录;目录;目录;PART;;智慧交通基础
智能驾驶电子道路图不仅是智能驾驶车辆的基础数据支撑,还为智慧交通的精准管理、精确养护、高效指挥、精确管控、车路协同等提供精确地理信息基础和功能支撑保障。同时,它还是智慧城市数字孪生、智慧城市大脑、万物互联、交通安全、交通仿真等多个领域不可或缺的基础数据支撑。;PART;高精度道路环境信息
智能驾驶电子道路图通过高精度数据模型,详细描绘封闭道路的路况、车道、交通设施等信息,为智能驾驶车辆提供精准的决策依据。这种信息不仅包含道路几何形状,还涵盖路面材质、交通标志、交通信号灯等复杂环境要素,确保车辆在不同驾驶场景下都能做出正确判断。
提升驾驶安全与效率
标准明确了智能驾驶电子道路图的精度指标和表达范围,有效减少因极端天气条件或传感器误判导致的交通事故。同时,车道级精确定位和引导功能,使智能驾驶车辆能够实现更平滑的加减速、变道和转弯操作,显著提升驾驶安全性和效率。;封闭道路智能驾驶:标准引领未来;PART;;;;核心内容与框架:;道路设施数据模型
详细规定18类道路设施的模型与表达方式,支持车辆感知匹配、避障、定位等功能。;GB/T42517.1标准:智能驾驶的基石;实施与影响:;PART;智能驾驶电子道路图的重要性及应用;;PART;数据模型框架
智能驾驶电子道路图数据模型框架包括要素模型、坐标框架体系、精度、表达范围、道路通用属性等。要素模型由要素、属性、几何和关系四个方面构成,确保道路图中各要素的空间几何信息、属性及相互关系得以精确表达。
坐标框架体系
采用2000国家大地坐标系,时间系统以北京标准时间(BST)为准,或采用协调世界时(UTC)时考虑与BST的时区差。几何要素的空间表达采用大地坐标(B,L,H),确保位置信息的准确无误。;解读智能驾驶电子道路图数据模型;PART;;PART;封闭道路智能驾驶的挑战与机遇;随着智能驾驶技术的发展,相关的法规和标准制定也需不断完善。智能驾驶车辆在封闭道路上的测试和运行需要遵守严格的法???和标准,以确保公共安全。同时,标准的统一和互操作性也是推动智能驾驶技术普及和发展的重要因素。;PART;高精度道路环境信息的价值;推动智慧城市发展;PART;;PART;;道路通用属性表达
智能驾驶电子道路图通过表达道路的纵向坡度、横向坡度、曲率和航向等通用属性,为车道级精确定位提供重要参考。这些属性不仅影响车辆的行驶轨迹,还是智能驾驶车辆进行决策的重要依据。
道路与车道数据模型及表达
标准详细规定了道路、车道、车道边界三层结构的模型与表达方式,包括道路参考线的几何表达位置、连续性表达、拓扑关系建立等。通过精确表达道路与车道信息,为车道级精确定位提供详细的空间数据支撑。同时,针对普通路口、复杂路口、环岛、主辅路出入口、调头口等特定场景,给出了详细的拓扑连接表达方式,确保道路图数据的全面性和实用性。;PART;车道级精准引导的实现方式;实时路况与事件预警
智能驾驶电子道路图不仅提供静态的道路信息,还能结合实时路况数据,对交通事件进行预警和提示。例如,当车辆所在车道前方出现异常占道、前车急刹或慢行等情况时,系统能够及时提醒并提供精细至“车道级”的路线规划方案,帮助车辆精准避开相应车道。;车路协同技术;PART;;;PART;高精度道路环境信息
智能驾驶电子道路图提供高精度道路环境信息,包括道路几何形状、车道边界、交通标志、交通标线等,这些信息能够辅助智能驾驶系统做出更加精准的决策,从而减少对昂贵传感器的依赖。
极端天气条件下的稳定性
在沙尘暴、浓雾等极端天气条件下,传感器可能受到干扰导致误判,而智能驾驶电子道路图不受这些气候因素的影响,能够确保智能驾驶系统的稳定性和安全性。
降低硬件成本
通过依赖智能驾驶电子道路图提供的高精度信息,智能驾驶系统可以减少对高精度传感器的依赖,从而在一定程度上降低硬件成本,推动智能驾驶技术的普及和应用。;;PART;;数据处理
对采集到的原始数据进行清洗、校正、融合,生成初步的道路电子地图数据。;车道数据及属性信息提取:;数据整合
将车道数据及属性信息与道路电子地图进行整合,形成完整的车道级道路电子地图。;;智能驾驶电子道路图的制作流程;;PART;封闭道路自动驾驶
智能驾驶电子道路图在封闭道路(如高速公路、专用测试场等)中,为自动驾驶车辆提供高精度的道路环境信息,支持车辆的自主导航、避障、车道保持等功能,提高自动驾驶的安全性和稳定性。
车路协同与交通管理
智能驾驶电子道路图作为智慧交通系统的重要组成部分,能够实现车路信息的实时共享与交互,为交通管理提供精确的道路状态信息,助力交通信号的
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