View source for उच्च-व्याख्या मानचित्र (हाई डेफिनिशन मैप)

उच्च-व्याख्या मानचित्र (हाई डेफिनिशन मैप- एचडी मैप) [[सेल्फ-ड्राइविंग कार|स्वयं-ड्राइविंग कार]] में उपयोग किया जाने वाला अत्यधिक स्पष्ट मानचित्र है,<ref>{{Cite journal|last1=Liu|first1=Rong|last2=Wang|first2=Jinling|last3=Zhang|first3=Bingqi|date=27 August 2019|title=High Definition Map for Automated Driving: Overview and Analysis|url=https://www.cambridge.org/core/product/identifier/S0373463319000638/type/journal_article|journal=Journal of Navigation|language=en|volume=73|issue=2|pages=324–341|doi=10.1017/S0373463319000638|s2cid=202906063 |issn=0373-4633|via=}}</ref> इसमें ऐसे विवरण सम्मिलित हैं, जो सामान्यतः पारंपरिक मानचित्रों पर उपस्थित नहीं होते हैं।<ref name=":0" /><ref name=":1">{{Cite news|last=Matthews|first=Kayla|date=September 16, 2019|title=What are HD maps, and how will they get us closer to autonomous cars?|work=[[EETimes]]|url=https://iot.eetimes.com/what-are-hd-maps-and-how-will-they-get-us-closer-to-autonomous-cars/|url-status=live|access-date=}}</ref> ऐसे मानचित्र एक [[सेंटीमीटर]] स्तर पर स्पष्ट हो सकते हैं।<ref name=":0">{{Cite web|last=Vardhan|first=Harsha|date=2017-09-22|title=HD Maps: New age maps powering autonomous vehicles|url=https://www.geospatialworld.net/article/hd-maps-autonomous-vehicles/|url-status=live|archive-url=|archive-date=|access-date=2021-01-20|website=Geospatial World|language=en-US}}</ref><ref>{{Cite journal|last=Jiao|first=J.|date=22 June 2018|title=मशीन लर्निंग सहायता प्राप्त हाई-डेफिनिशन मानचित्र निर्माण|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/8377682|journal=2018 IEEE 42nd Annual Computer Software and Applications Conference (COMPSAC)|volume=01|pages=367–373|doi=10.1109/COMPSAC.2018.00058|isbn=978-1-5386-2666-5|s2cid=52058583|via=}}</ref>

एचडी मानचित्र अधिकांशतः [[LiDAR|एलआईडीएआर]], [[राडार]], [[डिजिटल कैमरा]] और [[ GPS |जीपीएस]] जैसे सेंसर की श्रृंखला का उपयोग करके कैप्चर किए जाते हैं।<ref name=":0" /><ref>{{Cite web|last=|first=|date=14 March 2019|title=HD maps—the hidden sensors that help autonomous vehicles see round corners|url=https://www.automotiveworld.com/articles/hd-maps-the-hidden-sensors-that-help-autonomous-vehicles-see-round-corners/|url-status=live|archive-url=|archive-date=|access-date=2021-01-20|website=Automotive World}}</ref><ref>{{Cite book|last1=Mueck|first1=Markus|url=https://www.worldcat.org/oclc/1021887635|title=Networking vehicles to everything : evolving automotive solutions|last2=Karls|first2=Ingolf|date=9 January 2018|isbn=978-1-5015-0724-3|location=Boston|oclc=1021887635}}</ref> हवाई इमेजरी का उपयोग करके एचडी मानचित्र भी बनाए जा सकते हैं।<ref>{{Cite journal|last1=Javanmardi|first1=Mahdi|last2=Javanmardi|first2=Ehsan|last3=Gu|first3=Yanlei|last4=Kamijo|first4=Shunsuke|date=2017-09-21|title=Towards High-Definition 3D Urban Mapping: Road Feature-Based Registration of Mobile Mapping Systems and Aerial Imagery|journal=Remote Sensing|language=en|volume=9|issue=10|pages=975|doi=10.3390/rs9100975|bibcode=2017RemS....9..975J|issn=2072-4292|doi-access=free}}</ref><ref>{{Cite journal|last1=Zang|first1=Andi|last2=Xu|first2=Runsheng|last3=Li|first3=Zichen|last4=Doria|first4=David|date=2017-11-07|title=उपग्रह इमेजरी से लेन सीमा निष्कर्षण|url=https://dl.acm.org/doi/10.1145/3149092.3149093|journal=Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL Workshop on High-Precision Maps and Intelligent Applications for Autonomous Vehicles|series=AutonomousGIS '17|language=en|location=Redondo Beach California|publisher=ACM|pages=1–8|doi=10.1145/3149092.3149093|isbn=978-1-4503-5497-4|arxiv=2002.02362|s2cid=11512991}}</ref>

स्वयं-ड्राइविंग कारों के लिए उच्च-परिभाषा मानचित्रों में सामान्यतः सड़क का आकार, [[सड़क की सतह का अंकन]], [[यातायात संकेत]] और बाधाएं जैसे मानचित्र तत्व सम्मिलित होते हैं।<ref name=":1" /><ref>{{Cite journal|last1=Zang|first1=Andi|last2=Chen|first2=Xin|last3=Trajcevski|first3=Goce|date=2018-06-05|title=शहरी संदर्भ में उच्च परिभाषा मानचित्र|url=https://dl.acm.org/doi/10.1145/3231541.3231546|journal=SIGSPATIAL Special|language=en|volume=10|issue=1|pages=15–20|doi=10.1145/3231541.3231546|s2cid=47019015|issn=1946-7729}}</ref> वास्तविक विश्व की सड़कों के एचडी मानचित्र बनाने में [https://atlatec.de/blog/how-accurate-are-hd-maps-for-autonomous-driving-and-adas-simulation/ उच्च स्पष्टता] बनाए रखना सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है। स्पष्टता के संबंध में, दो मुख्य फोकस बिंदु हैं, जो एचडी मानचित्र की गुणवत्ता निर्धारित करते हैं:

* वैश्विक स्पष्टता (पृथ्वी की सतह पर किसी विशेषता की स्थिति)
* स्थानीय स्पष्टता (इसके चारों ओर सड़क तत्वों के संबंध में सुविधा की स्थिति)।

अच्छे जीपीएस रिसेप्शन वाले क्षेत्रों में सैटेलाइट संकेत और बेस स्टेशनों से संशोधित डेटा का उपयोग करके 3 सेमी से कम विचलन की वैश्विक स्पष्टता प्राप्त करना संभव है।

चूँकि, जीपीएस-अस्वीकृत क्षेत्रों में, क्षेत्र के माध्यम से तय की गई दूरी के साथ अशुद्धि बढ़ जाती है, जो इसके मध्य में सबसे बड़ा है। इसका अर्थ यह है कि अधिकतम जीपीएस त्रुटि को जीपीएस-अस्वीकृत क्षेत्र के माध्यम से तय की गई दूरी के प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जा सकता है: यह मान 0.5% से कम है।<ref>{{Cite web|date=2020-10-22|title=How Accurate Are HD Maps for Autonomous Driving and ADAS Simulation?|url=https://atlatec.de/blog/how-accurate-are-hd-maps-for-autonomous-driving-and-adas-simulation/|access-date=2021-05-20|website=Atlatec|language=en-US}}</ref>



== संदर्भ ==
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