[发明专利]一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法

说明书

本发明涉及一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法，包括：对道路片段数据中的单根车道线内的形点按照坐标大小或里程进行排序；对形点形成的车道线进行折角滤波；对形点形成的车道线的曲线进行平滑；根据各个相邻形点之间的距离对形点形成的车道线进行打断。作为众包融合处理流程的前置流程，对众包采集的碎片地图进行预处理，使其经过处理后的数据满足后续进行融合优化的需求。

技术领域

本发明涉及高精度地图领域，尤其涉及一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法。

背景技术

在自动驾驶领域，为准确控制车辆行驶，常涉及到高精度地图的绘制，高精度地图绘制的过程中，需要路面的车道线形点数据，给自动驾驶车提供车道级的驾驶指引。

高精度地图可以使用价格高昂的测绘车经过长时间的数据采集绘制，但由于成本高且采集周期长、更新慢的原因难以满足高精度地图的高鲜度需求。众包采集车相比高精度测绘车成本低，比较适宜进行广泛布置以采集高鲜度的数据，提高高精度地图的更新频率，而众包采集车精度较低，其所采集的数据点误差较大且常有错误数据点，因此希望通过多次频繁地采集的大数据量融合优化得到高精度的车道线数据，通过融合处理众包采集车不断上传的道路片段数据，经过云端融合分析后得到高精度地图所需的车道线、路沿石等可以由空间曲线描述的特征。而众包采集车由于采集环境的不稳定，不可避免地会造成局部碎片化地图的质量较差，使其呈现不连续、折角、断裂等局部不符合现实的特征，对后续进行众包融合造成影响，使精度降低。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法，解决现有技术中众包碎片地图的空间线特征数据精度低的问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法，所述方法包括：

步骤1，对道路片段数据中的单根车道线内的形点按照坐标大小或里程进行排序；

步骤2，对所述形点形成的车道线进行折角滤波；

步骤3，对所述形点形成的车道线的曲线进行平滑；

步骤4，根据各个相邻形点之间的距离对所述形点形成的车道线进行打断。

本发明的有益效果是：作为众包融合处理流程的前置流程，对众包采集的碎片地图进行预处理，使其经过处理后的数据满足后续进行融合优化的需求。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，述步骤1中按照坐标大小对形点进行排序的过程包括：比较所有所述形点的坐标的X轴和Y轴的变化范围；

所述X轴的变化范围大于所述Y轴的变化范围时，所述形点按照X轴坐标从小到大进行排序；

所述X轴的变化范围不大于所述Y轴的变化范围时，所述形点按照Y轴坐标从小到大进行排序。

进一步，所述步骤1中按照坐标大小对形点进行排序的过程包括：

将各个所述形点的二维坐标p_i(x_i,y_i)在直线sinθx-cosθy+c＝0上做投影，得到投影点坐标；其中直线sinθx-cosθy+c＝0为单根车道线内的所有所述形点在二维平面上使用直线进行拟合所得，θ和c为常数；

比较所有所述形点的投影点坐标的X轴和Y轴的变化范围；所述X轴的变化范围大于所述Y轴的变化范围时，所述形点按照X轴投影点坐标从小到大进行排序；所述X轴的变化范围不大于所述Y轴的变化范围时，所述形点按照Y轴投影点坐标从小到大进行排序。

进一步，所述步骤1中按照里程对形点进行排序的过程包括：按照各个所述形点与首点形点的里程距离从小到大进行排序。