[发明专利]一种高精度地图的红绿灯构建方法

说明书

本发明提出一种高精度地图的红绿灯构建方法，通过进行光感识别来确定红绿灯类别，利用RGB颜色空间和HSV颜色空间对颜色进行双重判断，识别的准确度更高。针对传统圆形红绿灯，采取了圆心定点绘制图案的方案，可以对红绿灯的模型构建更为精准。对于箭头型红绿灯，采用轮廓点绘制方案，更精准的解决新型红绿灯模型的构建问题。对于含倒计时红绿灯，利用获取倒计时数据的方式同步给车辆，这样确保了数据的准确定性，直接避免的数据错误现象的发生。本发明针对三类红绿灯进行方案设计，使得构建出的高精度地图涵盖更为全面的红绿灯信息。

技术领域

本发明属于智能驾驶、地图构建技术领域，具体涉及高精度地图中构建红绿灯的技术。

背景技术：

在智能出行时代，智能驾驶技术受到大众广泛的认可，智能驾驶作为战略性新兴产业的重要组成部分，是由互联网时代到人工智能时代过程中，出现的第一个精彩篇章，也是世界新一轮经济与科技发展的战略制高点之一。智能驾驶技术的全面发展，对于促进国家技术、经济、社会、生活、安全及综合国力有着重大的意义，也为广大车主提供了极大的便利。

然而当今的智能驾驶技术并不完善。智能驾驶技术主要依赖于车端的传感器返回信息，车辆利用这些信息来协助判断车辆周围及道路信息，从而来协助驾驶员驾驶。结合当下时代发展，自动驾驶将逐渐变为主流的出行方式，成为人们出行驾驶主要依赖的技术。

红绿灯作为驾驶路段中最为重要且频繁出现的要素，对自动驾驶也具有较为重要的影响。随着智能驾驶技术的逐步完善，自动驾驶对于高精度地图的构建精度需求也将逐渐提升。要求高精度地图的元素更加全面精准。在高精度地图的众多元素中，红绿灯的出现是极为频繁的，红绿灯要素对于自动驾驶也是极为重要的。因此，如何在高精度地图中构建完善且精准的红绿灯信息以实现最大程度的满足自动驾驶的需求，就显得极为重要。

当前传统红绿灯识别构建技术依赖于感知端的标注识别，利用BoundingBox框定红路灯的大致形状，标注类别。此种传统方式虽能构建红路灯的模型，但构建出的模型包含的信息较少，智能驾驶技术仅能从图中得知此处路段有红绿灯。对红路灯的类型，当前红路灯情况等都无法获得，若想更好的构建高精度地图服务自动驾驶，就需要尽可能的包含较为全面的红路灯信息。

发明内容

针对现有技术存在的问题和需要，本发明提出一种高精度地图的红绿灯构建方法，与SLAM技术(即时定位与地图构建技术)相结合，构建红绿灯模型，使其包含较为全面的红路灯信息，来满足自动驾驶需求。

本发明的技术方案如下：

为实现以上目的，本发明提出一种高精度地图的红绿灯构建方法，其包括步骤：

S1：标定红绿灯位置：

对采集数据路段的空中元素进行标定识别，确定空中要素的位置，将红绿灯类型进行标记，此处的红绿灯类型指红绿灯这一种统一大类。

S2：进行光感识别确定红绿灯类别

S21：选择在设定光照条件下进行n次路段数据采集，确保采集数据中包含红灯信息和绿灯信息。设定光照条件最好是在光照良好的晴朗白天及夜间。

S22：通过光感识别，获得当前亮灯时的形状，根据形状判断红绿灯类别；

S3：根据红绿灯的不同种类进行分类别处理

S31：圆形红绿灯。

S311：确定圆心和半径；

S312：确定红绿灯的水平位置；

S313:确定黄灯位置。

S32：箭头形红绿灯

S321：角点标注；

S322：图像绘制。