自动驾驶仿真时如何采集数据做地图
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我们大致分为两类来介绍，采集真实场景数据和采集虚拟环境数据来制作地图。
采集真实场景数据
采集真实场景的GPS数据，需要有车，自己不会采集可以找其他工程师支持，最终的数据是经纬度和高度，以及时间。PreSCan是支持外部GPS数据导入的，把采集的数据制作好地图就可以了，制作地图的细节就不展开了，会涉及到坐标转化，网上都有也不难。毕竟仿真是非常理想的状态，车道宽度给一个固定的宽度即可。这样制作完成后，把PreScan中的场景在GPS的线上制作完备，场景和地图都具备了。
采集真实的高精地图也是可以的，用采集车采集数据，制作成OpenDRIVE导入仿真软件，在算法端也可以用此地图，这是最好的方式，但是成本较高，而且要有测绘资质。
采集虚拟环境数据
首先建一个完整的自己需要的场景，道路和车辆是必须有的，轨迹也是要有的，不然车没法跑。PreScan自带一个GPS传感器，这为采集GPS数据提供了很大方便，首先把需要的数据输出到Matlab Workspace中，具体数据是经纬度和高度，让车辆完整跑一遍就可以把需要的数据采集下来了，有了数据就可以制作地图了，这个地图就是这个虚拟场景的地图。CarMaker也是可以采集虚拟场景的GPS数据制作地图的，过程差不多，建立一个完整的可以运行的场景，运行以后把数据存储下来，在运行前可以设置保存哪些数据，然后用Matlab去把数据解析出来，就可以得到经纬度和高度。
总结：无论如何采集数据，都需要把车在场景（真实或虚拟）中跑一遍，采集GPS数据或者其他进阶的数据。如果高精地图能普及，也许我们不用来做地图，别人已经做好了。
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