【摘 要】
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用于自动驾驶（Autonomous Driving， AD）的高精地图（High-Definition Maps， HDMs）是AD系统的重要组成部分。HDMs可为AD系统提供高精度的车道线及道路辅助设施的先验数据，对HDMs的合理的精度评估是一项重要的任务，而目前制图领域对普通地图相对精度评估的方法并不完全适用于HDMs。本研究采用基于点集配准和重采样的方法评估车道线的相对精度，并基于相关的真实
【机 构】
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北京建筑大学测绘与城市空间信息学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金（2022M710332）；
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用于自动驾驶（Autonomous Driving， AD）的高精地图（High-Definition Maps， HDMs）是AD系统的重要组成部分。HDMs可为AD系统提供高精度的车道线及道路辅助设施的先验数据，对HDMs的合理的精度评估是一项重要的任务，而目前制图领域对普通地图相对精度评估的方法并不完全适用于HDMs。本研究采用基于点集配准和重采样的方法评估车道线的相对精度，并基于相关的真实HDM数据进行实验。首先对待验证曲线上的点进行拟合采样，然后配准对齐点对，配准完成后再进行重采样，在此基础上完成相对精度计算。所验证的第1组车道线的相对极限误差为15.9cm，小于20cm，满足相对精度要求；其他3组车道线的相对极限误差也满足该要求。实验结果表明，基于该方法计算的车道线的相对精度比传统方法更准确、更可靠。
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