基于LIO-SAM轨迹的高精地图生成方法
孙弘选

哈尔滨师范大学，黑龙江哈尔滨，150000；

摘要：高精地图是无人驾驶和辅助驾驶系统的关键基础，其中OpenDRIVE格式的地图因其标准化和高精度特性，被广泛应用于自动驾驶场景的仿真与测试。然而，传统高精地图的生成存在成本高、周期长等问题，难以满足快速迭代更新的需求。本文提出了一种基于LIO-SAM（Lidar Inertial Odometry - Smoothing And Mapping）轨迹的快速生成OpenDRIVE格式高精地图的方法。该方法利用LIO-SAM生成的轨迹数据，通过B样条插值对轨迹进行拟合，拟合后采用滑动窗口法分割出轨迹中的转弯段，并对其进行针对性优化处理。使用生成的结果与GPS真值进行对比，生成的高精地图已经达到了分米级的精度，能够满足园区低速无人车自动驾驶的需求。

关键词：高精地图；自动驾驶；LIO-SAM；OpenDRIVE；B样条插值

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