[发明专利]一种制作三维高清道路图车道线的半自动点云方法

说明书

本发明公开了一种制作三维高清道路图车道线的半自动点云方法，包括以下步骤：S1、预处理，对点云数据进行坐标系变换与非地面点的去除，获得地面点；S2、根据获得的地面点进行道路边缘检测，获得道路边界与路面点；S3、根据获得的路面点进行道路标识的提取，所述道路标识包括箭头、符号以及车道标识；S4、基于提取的车道标识，确定车道的中心线；S5、创建具有道路边界、车道标识及车道中心线的3D路线图。本发明所提供的方法，能够降低路面标识提取的计算复杂性和时间成本，并提高创建自动驾驶车辆3D高清路线图的精度。

技术领域

本发明涉及无人驾驶汽车导航领域，具体的说是一种制作三维高清道路图车道线的半自动点云方法。

背景技术

汽车行业正在迅速发展，向自动驾驶车辆迈进。而3D高清路线图是帮助自动驾驶车辆规划正确的行车策略的最强大的工具。通过帮助汽车的计算机预估行驶路线，并提高车辆对其面临的情况的理解能力，3D高清路线图可以减轻自动驾驶车辆自主导航的负担。与传统路线图不同，3D高清路线图可以提供厘米级精度的车道级导航。然而现今仍没有或很少有算法可以从大规模数据集中产生精确有效的结果，并且大多数方法仍然需要一些手动工作。因此，为自动驾驶车辆创建3D高清路线图仍然是很大的挑战。

发明内容

本发明的目的在于提供一种制作三维高清道路图车道线的半自动点云方法，该方法要达到的目的主要有以下几点：(1)开发半自动算法，用于从大量MLS点云提取路缘，产生道路边界和提取路面；(2)通过语义和拓扑分析道路特征开发车道标识提取的半自动算法，为自动驾驶车辆提供车道级导航；(3)估计车道中心线，为自动驾驶车辆设计适当的轨迹；(4)提供3D高清路线图模型。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种制作三维高清道路图车道线的半自动点云方法，包括以下步骤：

S1、预处理，对点云数据进行坐标系变换与非地面点的去除，获得地面点；

S2、根据获得的地面点进行道路边缘检测，获得道路边界与路面点；

S3、根据获得的路面点进行道路标识的提取，所述道路标识包括箭头、符号以及车道标识；

S4、基于提取的车道标识，确定车道的中心线；

S5、创建具有道路边界、车道标识及车道中心线的3D路线图。

进一步地，所述S1的具体步骤如下：

S11、坐标系变换；

定义x轴朝向车辆的前方，y轴朝向车辆的右侧，z轴朝向车辆的顶部，选择两个连续的轨迹点作为参考点，以计算旋转角度并固定x轴和y轴的方位；

S12、应用基于体素的向上生长方法识别和去除非地面点：

首先，在XOY平面中，将原始点云按照宽度W_b分割成一个点云块集合(B_i，i＝1,2,3,…,N_b)；

然后，利用向上生长法对所得点云块进行体素分割，得到位于分割顶部的体素V_h和位于分割底部的体素V_l，定义局部高度H_l为V_h和V_l的高度差，定义全局高度H_g为V_h与整体点云中最低点的差；

最后，设置一个局部地面波动阈值T_l和一个全局地面波动阈值T_g，若一个体素的H_g小于T_g，H_l小于T_l，则将这个体素标记为地面体素,否则，将其标记为非地面体素。

进一步地，所述S2的具体步骤如下：