[发明专利]一种基于雷达点云的道路边界识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于雷达点云的道路边界识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)基于雷达点云数据，提取初始道路边界点云；

2)获取车辆定位信息，根据车辆定位信息得到高精度地图中车辆周边的道路边界模型；其中，通过车辆自身的跟踪算法获取所述车辆定位信息；

3)高精度地图中道路边界模型与初始道路边界点云之间具有旋转和平移关系；根据获取的初始道路边界点云和所述高精度地图中道路边界模型在同一坐标系下进行拟合，得到旋转和平移参数；

所述得到旋转和平移参数的具体过程为：假定一组旋转平移参数，得到一个初始点云道路边界模型，再利用获取的点云数据于该初始点云道路边界模型进行最小二乘法的平和方计算，取多组旋转平移参数进行计算，筛选出最小平方和所对应的旋转平移参数，作为最终结果；

4)根据所述旋转和平移参数，计算得出雷达点云的道路边界模型，以实现基于雷达点云的道路边界识别。

2.根据权利要求1所述的基于雷达点云的道路边界识别方法，其特征在于，所述步骤2)中获取车辆定位信息的方法还包括，根据卫星定位确定车辆的初始位置。

3.根据权利要求1所述的基于雷达点云的道路边界识别方法，其特征在于，步骤3)中采用最小二乘法进行拟合。

4.根据权利要求1所述的基于雷达点云的道路边界识别方法，其特征在于，所述跟踪算法包括卡尔曼滤波算法。

5.根据权利要求1所述的基于雷达点云的道路边界识别方法，其特征在于，所述雷达为激光雷达或毫米波雷达。

6.一种基于雷达点云的道路边界识别装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如下步骤：

1)基于雷达点云数据，提取初始道路边界点云；

2)获取车辆定位信息，根据车辆定位信息得到高精度地图中车辆周边的道路边界模型；其中，通过车辆自身的跟踪算法获取所述车辆定位信息；

3)高精度地图中道路边界模型与初始道路边界点云之间具有旋转和平移关系；根据获取初始道路边界点云和所述高精度地图中道路边界模型在同一坐标系下进行拟合，得到旋转和平移参数；

所述得到旋转和平移参数的具体过程为：假定一组旋转平移参数，得到一个初始点云道路边界模型，再利用获取的点云数据于该初始点云道路边界模型进行最小二乘法的平和方计算，取多组旋转平移参数进行计算，筛选出最小平方和所对应的旋转平移参数，作为最终结果；

4)根据所述旋转和平移参数，计算得出雷达点云的道路边界模型，以实现基于雷达点云的道路边界识别。

7.根据权利要求6所述的基于雷达点云的道路边界识别装置，其特征在于，所述步骤2)中获取车辆定位信息的方法还包括，根据卫星定位确定车辆的初始位置。

8.根据权利要求6所述的基于雷达点云的道路边界识别装置，其特征在于，步骤3)中采用最小二乘法进行拟合。

9.根据权利要求6所述的基于雷达点云的道路边界识别装置，其特征在于，所述跟踪算法包括卡尔曼滤波算法。

10.根据权利要求6所述的基于雷达点云的道路边界识别装置，其特征在于，所述雷达为激光雷达或毫米波雷达。