gis自动驾驶（详解自动驾驶高精度地图技术）

本篇文章给大家谈谈gis自动驾驶，以及详解自动驾驶高精度地图技术对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、众包模式对gis的促进作用
• 2、地理信息龙头上市公司
• 3、物化地最吃香5个职业
• 4、点云相关知识小结

众包模式对gis的促进作用

众包车辆生成的数据，除了生成动态的信息能够更新一部分高清地图外，还生成了一些感知地图，用于自动驾驶辅助定位，促进了gis的发展。

自动驾驶与高精地图：自动驾驶技术的快速发展对高精地图的需求日益增加。GIS在高精地图的制作、动态更新和众包数据采集等方面发挥着重要作用。关键技能包括SLAM（即时定位与地图构建）、激光点云处理和高并发数据处理等。代表企业包括华为、小米、百度、高德等。

地图的来源主要包括卫星遥感、地理勘测、地理信息系统（GIS）、大数据和人工智能技术、众包和众智以及用户反馈。 卫星遥感：卫星遥感是现代地图数据获取的重要手段。通过卫星对地球表面进行高分辨率的拍摄和监测，可以获取地形地貌、水系分布等基础地理信息。

任务汇：用户可以查看流行的数据出图模式，并在上面寻找项目制图任务，以加强软件操作学习。平台界面展示 地理空间数据云平台为科研人员提供了便捷的数据获取途径，通过丰富的数据资源和高效的数据检索功能，满足了用户在地理空间数据方面的需求。

WebGIS应用与趋势 WebGIS从封闭到开放，从单向信息流到双向流动，从本地到云端，从桌面平台到移动平台，从二维到三维和虚拟现实，从静态到实时和大数据，从简单制图到智能分析。发展趋势包括基于Web服务的架构、众包模式、云GIS、无线移动平台、内容与功能并重、实时数据处理与分析。

描述：OSM文件是OpenStreetMap的原生文件，已成为世界上最大的众包GIS数据项目。OSM是基于XML的文件格式，有更高效、更小的PBF格式作为替代方案。数字折线图（DLG）文件扩展名：.DLG 描述：DLG文件是在传统纸质地形图上生成的矢量，包括城镇、山脉、等高线、河流、湖泊、道路、铁路等。

地理信息龙头上市公司

地理信息龙头上市公司包括航天宏图、中科星图、四维图新、超图软件、测绘股份等。航天宏图：该公司是地理信息数据领域的龙头股票之一，股票代码为688066。航天宏图在地理信息领域有着深厚的积累和技术实力，为行业提供了高质量的解决方案和服务。中科星图：同样作为地理信息数据领域的龙头，中科星图的股票代码为688568。

地理信息领域有不少知名的龙头上市公司。像四维图新就是其中之一。它在导航电子地图、车联网等方面有着深厚积累和广泛影响力。超图软件在地理信息系统（GIS）软件平台方面表现出色，产品应用广泛。还有航天宏图，专注于卫星遥感和无人机航测等领域，为行业提供了诸多先进的解决方案。

市场地位：飞利信凭借其在地理信息领域的创新技术和市场优势，已成为行业内的重要力量。测绘股份 公司简介：测绘股份是一家专注于测绘地理信息服务的专业公司。核心竞争力：公司利用时空信息的现代专业测勘方法、先进的数据处理技术以及信息化技术，为客户提供全方位、高质量的测绘地理信息服务。

高德地图概念龙头股为四维图新（002405），其作为国内唯一具备全流程自主采集能力的高精地图供应商，与高德地图在数据共享、算法优化及智能驾驶领域深度绑定，为高德导航提供底层数据支持，技术协同性显著。

物化地最吃香5个职业

张雪峰认为物化地最吃香的专业包括计算机科学与技术、电子信息工程、地理信息科学和材料科学与工程等。计算机科学与技术专业在当前信息技术飞速发展的背景下，具有广阔的就业前景。该专业的毕业生可以在互联网企业、软件开发公司等单位从事相关工作，薪资水平相对较高。

第一优先级为工学、理学中的计算机类（如软件工程、计算机科学与技术等）、机械设计制造及其自动化、材料科学与工程、材料化学、能源与动力工程、电气工程及其自动化、电子科学技术、土木工程、建筑学等。

综上所述，张雪峰推荐的物化地组合最吃香的专业包括计算机科学与技术、电子信息工程、地理信息科学和材料科学与工程等，这些专业具有广阔的发展前景和就业机会。

机械设计专业也是个不错的选择，这个领域的知识和技能对于制造业和自动化控制等领域的公务员职位非常有用。对于地质、环境感兴趣的考生，地质工程专业是一个合适的选择，可以在环保、气象等领域找到合适的公务员职位。

点云相关知识小结

1、点云相关知识小结点云是一种重要的三维数据表示形式，广泛应用于计算机图形学、计算机视觉、地理信息系统（GIS）、自动驾驶、机器人等领域。以下是对点云相关知识的详细小结：点云的基本要素顶点（Vertices）定义：在三维空间中，点云的顶点通常用（x， y， z）坐标表示。

2、点数据记录长度：每个点数据记录的长度（以字节为单位）。点数据起始位置：点数据记录在文件中的起始位置（以字节为单位）。比例因子和偏移值：用于将存储的整数坐标转换为真实坐标。红色项目为本文MATLAB读取点云数据时所用到的数据。

3、在2D-2D情形下，我们通过两个图像的像素位置估计了相机的运动。在得到相机运动之后，可以根据这个运动信息计算各个特征点的空间位置，该问题也称为三角化。三角化的结果可以视为一种地图，即点云描述。在特征点方法中，因为我们只重构特征点的空间位置，所以这种方法也被称为稀疏重构。

4、R3LIVE项目小结 R3LIVE系统有效地解决了以下几个关键问题：退化场景下的定位问题：通过融合相机信息，R3LIVE系统能够在激光雷达退化场景下实现正常定位，提高了系统的鲁棒性。高精度、高效率的彩色点云重建：R3LIVE系统提出了一套高精度、高效率的彩色点云重建系统，能够实时重建周围环境的稠密彩色点云。

5、小结 检测率（DR）是检测到真实目标上所选点的比例。错误检测是不可取的，因为它们降低了点云的精度，降低了目标识别的可靠性。 多次回波 激光雷达通常在发射激光束后接收到不止一次的反射，因为它随着距离的不断增加会变宽或发散。因此当一部分光束击中最近的目标时，其中一些光束可能会击中距离较远的目标。

6、等待处理进度条完成后，在Model界面可以看到根据照片自动对齐的点云，对象已经基本成型。使用Move、Resize和Rotate等工具调整Region区域，去掉不需要生成模型的部分。调整完成后，右键Chunk选择“Process-Build Dense Cloud…”，Quality选择“High”。

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