localization on sd map

基于标准定义地图的车辆定位

车辆定位是自动驾驶中的一项基础任务，尤其当GPS信号不可用时，这一任务变得更加具有挑战性。目前，研究者们提出了多种方法来解决这一问题，其中包括利用高清晰度（HD）地图和标准定义（SD）地图进行车辆定位。

研究进展

1. 在线HD地图构建：一种新方法通过使用标准定义（SD）地图作为先验，并结合车载传感器来推断局部高清地图1。
2. 视觉语义定位算法：基于高清地图和语义特征，提出了一种新颖的定位算法，这些特征在表示上是紧凑的2。
3. 车辆6D姿态估计：利用先前的SD地图、GNSS测量、视觉里程计和车道标记边缘检测点，同时估计车辆的6D姿态，即其在空间中的位置和方向3。
4. 基于LiDAR的在线定位系统：在GPS拒绝场景下，提出了一种基于LiDAR的在线定位系统，用于环境感知和车辆定位4。
5. 任意BEV方法的定位架构：可以对任意鸟瞰图（BEV）方法进行编码，并将相应的地图数据编码成神经表示，以实现车辆定位5。
6. 深度学习定位解决方案：专注于构建一种深度学习（DL）定位解决方案，该方案无缝集成了来自各种传感器的数据和标准定义（SD）地图7。

技术挑战

尽管取得了进展，但在GPS拒绝场景下实现准确和鲁棒的车辆定位仍然是一个挑战，特别是在动态和复杂的环境中6。

用户界面本地化问题

在某些情况下，用户界面的本地化设置可能不会立即生效，需要进行特定的配置更改或重启系统89。

综上所述，车辆定位技术正在快速发展，研究者们正通过结合不同的传感器数据和地图信息来提高定位的准确性和鲁棒性。同时，用户界面的本地化也是实现用户体验的一个重要方面。