[发明专利]一种基于地图三维数据的道路通过性检测方法

权利要求书

1.一种基于地图三维数据的道路通过性检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤：

步骤一，基于地图数据叠加技术，得到二维地图标注图；

步骤二，根据地图标注原始数据，规划出车辆通行路线；

步骤三，基于所述二维地图标注图以及规划出的车辆通行路线，结合实时测量数据得出车辆通过性判断。

2.根据权利要求1所述的一种基于地图三维数据的道路通过性检测方法，其特征在于，所述步骤一具体为：采集车通过激光雷达、惯导传感器采集车辆信息，按同步时间采集道路详细数据，对数据进行降噪处理，生成LAS文件；再通过点云数据，计算出道路属性信息；在现有的二维地图基础上，将采集到的道路属性信息，根据定位标注到地图中的道路上。

3.根据权利要求1所述的一种基于地图三维数据的道路通过性检测方法，其特征在于，所述步骤二具体为：将特种车辆数学模型，带入到二维地图中的三维数据模型中，计算并判断出车辆可以通行的道路，再根据最优路径算法，规划出车辆通行路线。

4.根据权利要求1所述的一种基于地图三维数据的道路通过性检测方法，其特征在于，所述步骤三具体为：通过道路检测、目标检测、场景构建算法建立局部道路场景模型，将特种车辆模型的数学模型带入所述局部道路场景模型中，结合激光雷达实时点云信息融合惯导姿态信息判断当前车辆所处道路状态，判断出道路中的障碍物是否会阻碍特种车辆通行，提示驾驶员谨慎驾驶。

5.根据权利要求2所述的一种基于地图三维数据的道路通过性检测方法，其特征在于，所述步骤一具体包含以下内容：

步骤1.1，采用多传感器融合入技术，按照同步时间采集 激光雷达点云信息，惯性导航设备车辆姿态信息、里程计车辆轮速及路程信息、底盘车辆状态信息；

步骤1.2，首先通过点云滤波方法过滤噪声点，再采用双边滤波，通过特征值分析描述点云特征，生成LAS文件；

步骤1.3，将点云数据进行处理，得出道路属性信息，通过摄像头的视觉数据，结合点云数据判断出是否存有障碍物，将所有信息标注到二维地图上。

6.根据权利要求3所述的一种基于地图三维数据的道路通过性检测方法，其特征在于，所述步骤三具体包含以下内容：

步骤3.1，宽度判断：

对环境模型的横向宽度进行测量，保证在环境范围内每一处的道路宽度大于后车车身宽度；

步骤3.2，高度判断：

在经过隧道、涵洞时，对于高度的判断结合车队车身的高度和宽度，假设车队的车身高度为H，计算最高车所处位置处隧道的长度L，若L长度大于车身宽度，则后车能够通过；

步骤3.3，转弯半径可通行性判：

对弯曲道路的曲率半径和汽车转弯半径进行比较，利用激光雷达实时输出的道路环境点数据，利用算法曲线拟合的方式实时计算得到道路内外沿的表达式，进而计算出道路的内外沿的曲率与道路宽度，将弯曲道路视为弧线段，计算其曲率半径，然后与汽车的最小转弯半径比较，当弯曲道路的曲率半径大于后车的转弯半径时，视为能够通过。

7.根据权利要求5所述的一种基于地图三维数据的道路通过性检测方法，其特征在于，所述步骤3.1中，对宽度通过性的判断采用以下两种方式：

在全局坐标系中，设定x+方向为车辆宽度方向、y+为车辆前行方向、z+为车辆垂直向上的方向，在y坐标相等的情况下，直接求二者x坐标的差值，最小差值大于车身可通过范围时，视为可以通过；

在道路建模部分，对路边进行曲线拟合，即路边的多项式表示，对两个多项式做差，通过求导找出最小值，进而判断是否可以通过。

8.根据权利要求1至7任选一项所述的一种基于地图三维数据的道路通过性检测方法，其特征在于，所述道路属性包含道路的宽度、高度、曲率信息。

9.根据权利要求1至7任选一项所述的一种基于地图三维数据的道路通过性检测方法，其特征在于，所述特种车辆数学模型包含车辆的高度、宽度、转弯半径。