Semana 3 (10/3 - 17/3)

Objetivo semana

 - Empezar con la documentación de las capas de mapping y planning

- Continuar estudio del estado del arte

- Continuar preparación demo

 

Trabajo realizado 

Continúo con las lecturas que me faltaban:

•  HD-Maps in Autonomous Driving (2019, Master's thesis)
  El objetivo de esta tesis es la generación de HD Maps compatibles con el framework Apollo, que ya sabemos previamente que utiliza una versión modificada de OpenDRIVE.
  Según el paper (2019), Apollo no contaba en detalle su método para generar mapas pero sí ofrecía un servicio para poder generar mapas a partir de los datos de tus sensores. El problema es que tanto el enlace del paper ([5]) como el enlace en su web de HD-Maps están caídos y redirecciona a una web de Baidu en chino.
  Hace un buen análisis (a fecha de 2019) de las empresas que se dedican a la generación de HD maps. Su conclusión es similar a la mía, que a la hora de la verdad hay muy poca información disponible sobre el tipo de HD maps que utilizan o su proceso de generación.
  --> Este script se supone que es para la generación de Apollo OpenDRIVE a partir de una lista de puntos (esto luego a la hora de la verdad no tiene mucho que ver con el formato OpenDRIVE como tal, pero es un primer paso).
  
  En la generación de mapas distingue dos partes principales: la adquisición de datos y la generación del mapa.
  En este enlace se podía solicitar la especificación del estándar de ApolloOpenDRIVE en 2018. Se suponía que iban a liberarlo junto con su método de generación de mapas pero a día de hoy esto no ha ocurrido. He conseguido este enlace con la documentación de su estándar.
  
  Diferencias de Apollo OpenDRIVE con el original OpenDRIVE:
  - Lo principal es que las carreteras se definen mediante una lista de puntos en vez de mediante geometrías.
  - Los lanes son definidos mediante una lista de puntos centrales y una lista de puntos para cada borde.
  
  Conclusiones: El autor concluye cosas similares en 2019 a las que he concluido yo y que se siguen manteniendo en 2022. No existe una solución open source robusta para la generación de mapas HD. En caso de utilizar información existente como OpenStreeMap, no hay garantías de su precisión, por lo que la mejor opción es utilizar datos obtenidos con los sensores de nuestro propio coche. En cuanto al código que ha desarrollado para la conversión de OSM a Apollo OpenDRIVE, le pasa un poco como a mí. Que lo reharía entero para que fuese más sencillo y escalable.
  Su conclusión es bastante acertada: "Obtaining a HD-map is a matter of gathering the right information, process it appropriately and output it in the right format. There are some HD-map services available, but the research done in this thesis found that they are generally not open source, and rarely explain in detail how they make their maps."
  Además, añade que su solución obtenida no es lo suficientemente precisa para satisfacer las necesidades de un HD map.
  
  

 

• Comma AI - OpenPilot
  Son una empresa dedicada a la conducción autónoma con soluciones interesantes. Tiene una cámara y además su software OpenPilot disponible en su GitHub. Se supone que el sistema es compatible plug and play con CARLA. Lo que no queda muy claro es su proceso de generación de mapas.
  Este artículo suyo está bastante bien.
  

 

• NVIDIA Map (antes era la empresa DeepMap)
  Es la solución comercial de HD Maps de NVIDIA. Según dicen el proceso de generación y mantenimiento de los mapas de manera automática está validado para sistemas L2. Para L3 necesita una supervisión manual. En el proceso automático, utilizan los vehículos equipados con sus sistema NVIDIA DRIVE Hyperion, el cual cuenta con: 12 cámaras exteriores, 3 interiores, 9 radares, 12 ultrasonidos, 1 lidar frontal y otro lidar para recopilar ground truth. Para L4 son mapas directamente creados por personas a partir de los datos recopilados.
  

 

• Civil Maps
  Es otra empresa dedicada a HD-Maps, pero dan muy poca información en su web. 

 

• LVL5
  Se dedicaban a los HD-Maps, pero no tienen actividad desde 2019 cuando parece que fueron adquiridos por otra empresa.

 

• Carmera
  Startup dedicada a HD mapping que fue adquirida por Toyota's Woven Planet en julio de 2021 (justamente un mes después de que NVIDIA adquiriera DeepMap).
  Antes de ser adquirida, otras empresas utilizaban los servicios de Carmera como por ejemplo Baidu (los de Apollo).
  Este artículo es muy interesante.
  

 

• Conversor de OSM a XODR
  En el trabajo arriba mencionado HD-Maps in Autonomous Driving se utiliza un conversor de OSM a Apollo OpenDRIVE. Ademas, existen otras soluciones para convertir de OSM a XODR como es el propio PythonAPI de CARLA o esta otra solución. El problema de estos conversores es que tienen muchas restricciones e imprecisiones que hacen que a la hora de la verdad el mapa no sea lo suficientemente funcional. Aún así, habría que estudiar en detalles esas soluciones y ver si podemos hacer la nuestra propia que sí sea funcional.
  

 

 

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