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從 OpenDRIVE 到 Atlas:道路數(shù)據(jù)編輯與格式適配解析

2026年02月02日 10:16:42人氣:21來源:廣州虹科電子科技有限公司

1 引言

我們此前發(fā)布的《如何高效構建與測試非結構化道路場景?》一文,已系統(tǒng)闡述了非結構化道路仿真的必要性、當前面臨的技術難點及其解決方案。

而在智能駕駛仿真測試的場景構建中,無論是結構化道路的搭建還是非結構化道路的加工,其工作流程通常依賴于明確的數(shù)據(jù)基礎和后續(xù)的可視化處理。在進入Unreal Engine或Blender等工具進行地圖外觀加工之前,具備完整、準確的道路邏輯數(shù)據(jù)通常是必要的前提。

用戶常見的問題包括:獲得外觀精細的地圖卻無法提取道路邏輯與真值信息,或是擁有邏輯完備的道路數(shù)據(jù),導入仿真環(huán)境后卻只呈現(xiàn)為缺乏視覺表現(xiàn)的基準模型。

針對這些挑戰(zhàn),aiSim通過集成外部工具鏈,建立起從標準ASAM OpenDRIVE編輯到aiSim Atlas地圖快速生成的高效轉(zhuǎn)換流程。

2 ASAM OpenDRIVE標準

從 OpenDRIVE 到 Atlas:道路數(shù)據(jù)編輯與格式適配解析

在智能駕駛仿真領域,ASAM OpenDRIVE已成為廣泛支持的事實標準。該格式由ASAM組織維護,基于XML描述道路幾何、拓撲關系、車道屬性及交通標志等信息。它的開放性解決了不同仿真平臺之間的數(shù)據(jù)兼容問題,使得來自高精地圖供應商或?qū)I(yè)設計軟件的道路數(shù)據(jù),只要符合該標準,即可被多數(shù)仿真環(huán)境識別。

明確OpenDRIVE作為行業(yè)通用標準的核心價值后,下一步我們就需通過專業(yè)工具完成道路數(shù)據(jù)的精細化編輯,搭建符合仿真需求的道路邏輯與幾何模型。

aiSim支持導入OpenDRIVE 1.4至1.7版本,能夠識別包括人行道、斑馬線、車道線在內(nèi)的多種道路特征,并結合對OpenSCENARIO的兼容,為后續(xù)地圖與場景的快速集成與應用提供了基礎。下文我們將具體敘述:

3 道路編輯器中生成OpenDRIVE

目前市面上有多種成熟的OpenDRIVE格式編輯工具可供選擇,例如RoadRunner、TruevisionDesigner等,可滿足不同場景下的道路數(shù)據(jù)編輯需求。

從 OpenDRIVE 到 Atlas:道路數(shù)據(jù)編輯與格式適配解析

道路編輯示例

在結構化道路的常規(guī)編輯流程中,需重點完成以下核心環(huán)節(jié)的操作:

(1)幾何形狀編輯:包括道路繪制、使用Slip工具生成平滑匝道,以及通過高度、旋轉(zhuǎn)與截面編輯調(diào)整道路空間走向,這些幾何屬性對后續(xù)地圖生成與仿真具有基礎作用。

(2)道路屬性定義:涵蓋道路類型(如行車道、路肩、人行道)及車道線的虛實與顏色等,這些信息可用于感知算法驗證中的真值參照。

(3)復雜交通邏輯構建:如匝道匯入、環(huán)島、多路交叉口等關鍵交通結構,為地圖編輯及仿真中的車輛行為提供導向依據(jù)。

與結構化道路不同,非結構化道路編輯中,道路走向、高低落差、路面寬度等基礎參數(shù)的精準度,遠高于車道標識線、復雜路口邏輯等細節(jié)的優(yōu)先級。

編輯過程中,可通過環(huán)路繪制、道路分割、高度校準、寬度調(diào)整等功能組合,結合圖形化拖拽或參數(shù)化設置的方式,完成OpenDRIVE格式地圖的精細化繪制。按照編輯器標準流程導出OpenDRIVE 1.4至1.7版本的.xodr文件后,即可進入aiSim的地圖轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)。

完成OpenDRIVE地圖的繪制與導出后,我們可以借助aiSim Atlas工具鏈實現(xiàn)格式轉(zhuǎn)化與適配,將標準化道路數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可直接用于仿真的數(shù)字資產(chǎn)。

4 aiSim Atlas的格式解析與適配

從 OpenDRIVE 到 Atlas:道路數(shù)據(jù)編輯與格式適配解析

OpenDRIVE轉(zhuǎn)Atlas工作流

aiSim的Atlas地圖工具鏈具備OpenDRIVE 1.4至1.7版本的快速導入能力,可將標準.xodr文件高效轉(zhuǎn)化為aiSim兼容的Atlas地圖格式,實現(xiàn)道路文本數(shù)據(jù)向?qū)嶓w模型的轉(zhuǎn)化,生成.gltf、.gpkg、.map、.json等多種格式的模型文件與交通邏輯文件,滿足仿真測試的多樣化數(shù)據(jù)需求。

此外,在讀取OpenDRIVE文件時,aiSim可自動識別道路(Road)、人行道(Sidewalk)、道路標線(Marking)等核心道路元素,并為其自動賦予對應的語義標簽(Semantic Label),無需人工手動標注。

這一特性帶來兩大核心優(yōu)勢:對于結構化道路,語義標簽可直接作為仿真測試中的地圖真值數(shù)據(jù),支撐感知算法驗證;對于非結構化道路,可快速區(qū)分地形與道路的模型組成,為后續(xù)基于Unreal Engine、Blender的模型二次編輯提供便利,例如網(wǎng)格拆分、區(qū)域隔離等精細化操作。

綜上,從OpenDRIVE格式編輯到aiSim Atlas地圖轉(zhuǎn)化的全流程已形成閉環(huán)。

5 結語

通過以上流程,非結構化道路編輯已完成核心的基礎數(shù)據(jù)與邏輯框架搭建,完整流程可總結為三步:

(1)在道路編輯器中完成交通邏輯與幾何定義,導出.xodr文件。

(2)通過aiSim Atlas工具鏈讀取.xodr(支持v1.4–1.7),自動提取語義信息并生成Atlas地圖。

(3)為UE地圖編輯提供前置資源:生成的Atlas地圖已包含完整邏輯結構與基礎外觀,構成可直接用于仿真的數(shù)字資產(chǎn)。

需要說明的是,該階段的地圖仍處于基礎狀態(tài),地形呈現(xiàn)較為簡易、缺乏靜態(tài)細節(jié),需借助Unreal Engine、Blender等工具開展二次精細化編輯,進一步完善地圖保真度,以滿足更高標準的智駕仿真測試需求。



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