[发明专利]一种面向矿区无人驾驶的高精地图制作方法

权利要求书

1.一种面向矿区无人驾驶的高精地图制作方法，其特征在于，在矿区道路采集车上安装多线激光雷达、DGPS定位装置和IMU定位装置，所述方法包括以下步骤：

S1：对多线激光雷达、DGPS定位装置和IMU定位装置进行参数标定以及坐标系统一，矿区道路采集车按照矿区车辆正常作业路径行驶，多线激光雷达沿路采集激光点云数据，DGPS定位装置和IMU定位装置沿路分别采集位置参数和姿态参数；

S2：生成车辆可行驶区域：

S2-1：点云拼接：利用DGPS定位装置和IMU定位装置获取的采集车的位置信息和姿态信息，以及多线激光雷达的内参和外参数进行点云拼接，具体地，通过DGPS定位装置获取采集车的位置参数，通过IMU定位装置测定采集车的姿态参数，再由多线激光雷达的外参、采集车位置参数和采集车姿态参数决定每一帧点云的变换矩阵，再将每一帧点云从各自的局部坐标转换到统一的通用横轴墨卡托投影坐标系即UTM坐标系下，获得多线激光雷达采集激光点云数据在三维空间的分布(X,Y,Z)，UTM坐标系横轴为X轴正方向，UTM坐标系纵轴为Y轴正方向，正常重力线向上为Z轴正方向；

S2-2：道路边界探测；

S2-2-1：基于K-近邻点云去噪算法，将点云数据中的异常值和噪声剔除，再用自适应标准差滤波器平滑和平均数据；

S2-2-2：计算每一扫描点周围临近点的高度标准差，选择标准差超过设定阈值的点作为道路边沿的候选点；

S2-2-3：对道路边沿的候选点采用DBSCAN算法进行聚类，将候选点聚为n个集合即{C₁，C₂，C₃，…，C_n}，n个集合中的任何两个集合C_i和C_j间的最近距离不小于设定阈值，其中，C_i和C_j之间的最近距离是指C_i中的任何一个点与C_j中的任何一个点的欧氏距离的最小值，再依据道路边沿呈现狭长形状的特点，计算每簇候选点中最远两点的欧氏距离，选择距离最大的那簇数据内的点进行道路边沿拟合；

S2-2-4：通过最小二乘法，从道路边沿候选点拟合得到道路边沿线，生成道路可行驶区域边界；

S3：利用DGPS定位装置和IMU定位装置获取采集车的行驶轨迹数据，包括经度信息、纬度信息及高程信息，对行驶轨迹数据进行异常点剔除和均值平滑处理后，得到车道中心参考线；

由于承载矿区无人驾驶运输的设备主要为不同类型的矿卡，选择载重和外形最大的矿卡作为目标矿卡，利用阿克曼原理计算目标矿卡沿车道中心参考线行驶时前后轮的运动轨迹，最后以目标矿卡前后轮运动轨迹的外沿加上车辆间安全行驶距离作为车道线边界，其中，车辆间安全行驶距离至少为车辆行驶横向控制精度的两倍；

S4：结合步骤S2得到的车辆可行驶区域对步骤S3得到的车道模型进行验证和优化，包括：验证车道线边界不超过道路可行驶区域边界；在道路可行驶区域边界约束下优化车道中心参考线；在道路可行驶区域边界约束下优化车道位置，使车道与道路边沿、车道与车道之间的安全距离更为合理。