[发明专利]交叉路口自动识别方法、系统及其模型保存方法、系统

说明书

本发明涉及一种交叉路口自动识别方法及系统，利用直线检测算法获取构建参考点，以建立光束模型，最后根据光束模型对交叉路口进行自动识别，进而无需人为识别交叉路口，能够实现交叉路口的自动识别，识别效率高。本发明还涉及一种交叉路口模型保存方法及系统，利用LeGO‑LOAM算法构建全局地图模型，以构建参考点在全局地图模型中的位置作为交叉路口中心，以构建参考点与二维点云数据中距离构建参考点最远的道路弯折点之间的距离作为最小分割半径，最后根据交叉路口中心和最小分割半径对全局地图模型进行分割，得到交叉路口模型，并对交叉路口模型进行保存，进而无需人为分割，能够实现交叉路口模型的自动分割和保存，分割效率高。

技术领域

本发明涉及交叉路口地图制作技术领域，特别是涉及一种交叉路口自动识别方法、系统及其模型保存方法、系统。

背景技术

现有在制作交叉路口地图时，需要人为识别交叉路口的位置及类型等信息，人为分割获取交叉路口模型并保存，工作复杂，效率低。

基于此，亟需一种能够进行交叉路口自动识别及交叉路口模型自动保存的方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种交叉路口自动识别方法、系统及其模型保存方法、系统，能够进行交叉路口的自动识别，并实现交叉路口模型的自动保存。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

第一方面，本发明提供了一种交叉路口自动识别方法，所述识别方法包括：

获取无人车周围环境的三维点云数据；所述无人车位于交叉路口中；

根据所述三维点云数据，构建二维栅格地图；

根据所述二维栅格地图，利用直线检测算法获取构建参考点；

根据所述构建参考点建立光束模型；

根据所述光束模型对所述交叉路口进行自动识别。

本发明还用于提供一种交叉路口自动识别系统，所述识别系统包括：

第一获取模块，用于获取无人车周围环境的三维点云数据；所述无人车位于交叉路口中；

第一构建模块，用于根据所述三维点云数据，构建二维栅格地图；

构建参考点确定模块，用于根据所述二维栅格地图，利用直线检测算法获取构建参考点；

建立模块，用于根据所述构建参考点建立光束模型；

识别模块，用于根据所述光束模型对所述交叉路口进行自动识别。

第二方面，本发明提供了一种交叉路口模型保存方法，所述保存方法包括：

获取无人车周围环境的三维点云数据；根据所述三维点云数据，构建二维栅格地图；根据所述二维栅格地图，利用直线检测算法获取构建参考点；所述无人车位于交叉路口中；

根据所述三维点云数据，利用LeGO-LOAM算法构建全局地图模型；

利用所述LeGO-LOAM算法确定所述构建参考点在所述全局地图模型中的位置，并将所述位置作为交叉路口中心；

将所述三维点云数据向水平面进行投影，得到二维点云数据；计算所述构建参考点与所述二维点云数据中距离所述构建参考点最远的道路弯折点之间的距离，并将所述距离作为最小分割半径；

根据所述交叉路口中心和所述最小分割半径对所述全局地图模型进行分割，得到交叉路口模型，并对所述交叉路口模型进行保存。

本发明还提供了一种交叉路口模型保存系统，所述保存系统包括：