[发明专利]一种基于车载激光惯导数据的三维高精地图绘制方法

权利要求书

1.一种基于车载激光惯导数据的三维高精地图绘制方法，其特征在于：提供一采集车、安装于采集车内部的惯性测量单元、对称悬挂于采集车尾部两端的三维线扫激光设备和安装于车辆后轮的轮式测距仪；所述惯性测量单元、所述三维线扫激光设备和所述轮式测距仪均与采集车内终端通讯相连，用以实时向终端传输所述三维线扫激光设备采集的路面二维激光图像，所述惯性测量单元采集的方位角数据以及轮式测距仪记录的轮轴运转距离数据；

基于上述装置及数据实现的三维高精地图绘制方法包括以下步骤：

步骤S1：对采集车行驶过程中的行车轨迹横向偏移量进行定位；

步骤S2：对道路平面行驶轨迹进行校正；

步骤S3：进行三维高精地图的构建；

步骤S4：所述终端通过手机APP应用软件实时查看地理信息、道路三维线形数据并进行三维高精地图导航。

2.根据权利要求1所述的一种基于车载激光惯导数据的三维高精地图绘制方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括以下步骤：

步骤S11：通过安装在采集车上的三维线扫激光设备采集路面二维激光图像，利用大津法进行图像二值化处理；

步骤S12：利用膨胀腐蚀几何形态学操作填充二值化图像中车道边缘线内部脱空部分；

步骤S13：基于Canny算法进行车道边缘线边缘识别；

步骤S14：完成步骤S13中车道边缘线的识别后，找出车道标线在二维激光图像上的相对位置，从而定位车辆行驶中的横向偏移量。

3.根据权利要求2所述的一种基于车载激光惯导数据的三维高精地图绘制方法，其特征在于：步骤S11中所述利用大津法进行图像二值化处理的具体内容为：

利用改进大津法进行图像二值化处理，令阈值为t，则图像被分为I1和I2两部分，I1由灰度级在[0，t]范围内的像素点组成，I2由灰度级在[t+1，L-1]范围内的像素点组成；阈值的具体计算如公式(1)至(3)；

式中，p_i为灰度值为i的像素数在像素总数所占比例，％；w₀表示背景比例，％；w₁表示前景比例，％；t表示分割阈值，取值范围为0～L-1；L表示图像最大灰度值。

4.根据权利要求2所述的一种基于车载激光惯导数据的三维高精地图绘制方法，其特征在于：所述步骤S14的具体内容为：利用Canny算法对车道边缘线进行边缘检测，然后对其边缘进行基于非零像素值的闭环遍历，确定边缘线的几何轮廓，并根据几何轮廓的形状及尺寸，剔除非边缘线的噪音影响；车道边缘线标线为长方形，对车道边缘线轮廓的纵向像素点进行拟合，提取车道边缘线外两侧外轮在图像上的位置信息，从而确定车道边缘线的坐标位置；令采集的二维激光图像的中心线为采集车行驶轨迹中心线，结合车道边缘线在图像上的坐标位置，测量采集车位于实际车道的横向位置，计算行驶轨迹的横向偏移位移。

5.根据权利要求4所述的一种基于车载激光惯导数据的三维高精地图绘制方法，其特征在于：所述计算行驶轨迹的横向偏移位移包括双侧边缘线均被捕捉、仅单侧边缘线被捕捉和双侧边缘线均未被捕捉三种情况下的行驶轨迹的横向偏移位移计算；

所述双侧边缘线均被捕捉为当采集车的横向偏移位移小于25cm，且左右边缘线均为实线，或恰好捕捉到虚边缘线的实线部分，此时双侧边缘线均被捕捉；通过已识别的左右边缘线在图像上的坐标，计算实际车道宽度；再根据左右边缘线的中心线即车道中心线与图像中心线即检测车行驶轨迹中心线，测量其距离差，该距离差即为行驶轨迹偏移位移；

所述仅单侧边缘线被捕捉为当采集车向一侧偏移大于25cm，该侧边缘线为实线或虚线的实线段；或当采集车偏移位移小于25cm，但单侧边缘线为虚边缘线虚线段时，此时仅单侧边缘线被捕捉；通过已测量的车道宽度以及图像上单侧边缘线的坐标位置，确定车道中心线于图像上的坐标；然后根据车道中心线与行驶轨迹中心线的坐标位置，计算行驶轨迹的偏移位移；

所述双侧边缘线均未被捕捉为当采集车向一侧偏移大于25cm，且该侧的边缘线为虚边缘线的虚线段时，左右边缘线均未被捕捉于图像上，此时鉴于行驶轨迹的连续性，求取前后图像行驶轨迹偏移位移均值，定义其为该张图像上行驶轨迹的偏移位移。