[发明专利]生成三维高清道路图交叉路口行车线的半自动点云方法

说明书

本发明公开了一种生成三维高清道路图交叉路口行车线的半自动点云方法，包括：S1、从原始点云中提取地面点；S2、以轨迹点和路缘石为先验知识，利用体素作为区域生长和计算的处理单元，对道路交叉场景进行路面点检测；S3、对提取到的路面点进行路面标识的提取与优化；S4、基于获得的道路标识点提取车道标识；S5、基于提取的车道标识生成行车线。本发明将轨迹点作为先验知识并将体素作为区域生长算法的数据结构，能对交叉路口进行路面检测；利用基于体素的区域生长算法除去非地面点，提高路面检测的精度和计算效率；以路面标识和轨迹点作为输入数据，建立路面标识点间的拓扑关系并标记语义标签，提高道路交叉口处行车线的提取精度和效率。

技术领域

本发明涉及无人驾驶汽车导航领域，具体涉及一种生成三维高清道路图交叉路口行车线的半自动点云方法。

背景技术

无人驾驶汽车利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。而现有的路面检测算法主要针对直行道路和弯道提出，难以准确的检测道路交叉口处路面。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种生成三维高清道路图交叉路口行车线的半自动点云方法，其可快速准确地生成点云数据中道路交叉口处的行车线。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

生成三维高清道路图交叉路口行车线的半自动点云方法，包括以下步骤：

S1、从原始点云中提取地面点；

S2、以轨迹点和路缘石为先验知识，利用体素作为区域生长和计算的处理单元，对道路交叉场景进行路面点检测；

S3、利用多阈值算法从路面点中提取候选道路标识点，利用密度滤波算法去除候选道路标识点中的噪声，获得道路标识点；

S4、基于道路标识设计参数对获得的道路标识点进行几何滤波以获得车道标识点；

S5、以车道标识点与轨迹点为输入，构造节点结构，基于生成的节点，利用样条曲线算法生成行车线。

进一步地，所述步骤S1包括以下分步骤：

S11、在XOY坐标平面中，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,…,Nb)；

S12、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；

S13、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，若某一体素的H_g小于T_g且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，从而实现地面点的提取。

进一步地，所述步骤S2包括以下分步骤：

S21、将地面点和轨迹点网格化并分入长方体型的体素中，并且使这些体素的高度与点云空间相同，从而通过构造这些体素使地面点和轨迹点被联系起来，选择至少包含一个轨迹点和地面点的体素作为原始种子体素；

S22、利用BFS搜索算法进行体素生长，标记包含路面点的体素，获得路面点。