HD-Maps in Autonomous Driving
Abstract
Bilindustrien går i en autonom retning, og mange av de største teknologifirmaene i verden investerer ressurser i utvikling innenfor dette området. Norsk teknisk-vitenskapelige universitet (NTNU)startet i 2018 sitt eget prosjekt innenfor autonom bilkjøring, NTNU Autonomous Perception (NAP).Dette prosjektet har som mål å utvikle og undersøke løsninger for autonome biler i nordiske forhold.Andre prosjekter har kommet langt i utviklingen av autonome biler, og for å nå et tilsvarendenivå raskt ble det høsten 2018 besluttet at NAP-prosjektet skal ta i bruk et rammeverk for autonomkjøring, Apollo. Dette rammeverket er laget av kinesiske Baidu, og har åpen kildekode. For å ta ibruk dette rammeverket er det nødvendig å ha et såkalt HD-kart over området bilen skal kjøre i.Et HD-kart er et detaljert kart laget for å inneholde informasjon en bil kan trenge om et område.Dette inkluderer detaljert og nøyaktig informasjon om veinettet som antall filer, filenes grenser ogskilt langs veien.
Det finnes flere ulike måter å få tak i HD-kart på, men det ble i starten av prosjektet besluttetat det mest hensiktsmessige ville være å utvikle en egen løsning for generering av HD-kart. Detteprosjektet tar for seg denne oppgaven, med fokus på å lage kart som er kompatible med det utvalgterammeverket Apollo. Som en basis for kart-genereringen ble data hentet fra den åpne kartløsningenOpenStreetMap (OSM). Dette ble gjort for å komme raskt i gang med utviklingen.
Prosjektet klarte å generere kart som er kompatible med Apollo, men med redusert funksjonalitetog nøyaktighet. Veiene er representert på riktig måte, og de er koblet sammen etter spesifikasjonen.Prosjektets bil ble satt opp parallelt med dette prosjektet, noe som førte til at det ble lite tid til åteste kartet i en reel situasjon. Nøyaktigheten på kartet er relativt lav, og bør være et fokusområdepå fremtidige prosjekter. Denne rapporten gir forhåpentligvis nyttig innsikt i Apollos kartformatsom vil gjøre det enklere å generere mer nøyaktige kart fremover. The car industry is heading in an autonomous direction, and many of the world’s biggest technologycompanies are investing in the area. In 2018, The Norwegian University of Science and Technology(NTNU) started it’s own project, NTNU Autonomous Perception (NAP). This project’s goal is tocontinously develop and research state-of-the-art models for autonomous driving that are robust toa Nordic environment.
Other projects have already come far in the development of autonomous cars, and during thefall of 2018 it was decided that the NAP project should use the Apollo framework for autonomousdriving to quickly reach the state-of-the-art. The Apollo framework is an open source frameworkdeveloped by chinese company Baidu. In order to use this framework it is necessary to have anHD-map of the area that the car is to drive in. An HD-map is a detailed map made to contain allinformation a car may require about an area. This includes detailed and accurate information aboutthe road network like number of lanes, the width of each lane and signs along the roads.There is several ways of obtaining such maps, and during the early stages of this project it wasdecided that the best way at this time is developing our own method for map generation. Thistask, with a focus on making maps compatible with the Apollo framework, is the subject of thisthesis. As a basis for the maps this project uses data retrieved from the open source map serviceOpenStreetMap.
The project was successfull in generating maps compatible with Apollo, but with reduced functionality and accuracy. The roads are represented correctly, and they are connected as specified inthe specification. The car of the project was being setup simultaneously to this project, so therewas limited time for testing the maps in a real situation. The accuracy of the generated maps arerelatively low, and should be a focus for future projects. This report hopefully gives useful insightinto the Apollo map format that will make map generation easier in the future.