[发明专利]一种带有道路纵向坡度的增强型数字矢量地图制作方法

摘要

本发明公开了一种带有道路纵向坡度的增强型数字矢量地图制作方法，本方法首先选定道路，确定道路起始点与终点；通过搭载了卫星定位系统和纵向加速度传感器的车辆，采集道路的位置、车辆的状态信息；然后将经纬度坐标转化为平面坐标，并将转化后平面坐标表示的位置作为道路的节点；通过基于多传感器信息的道路纵向坡度估计算法，估计出每个节点位置的道路纵向坡度；最后将节点位置以及纵向坡度信息，利用数字地图制作软件制作成带有道路纵向坡度的增强型数字矢量地图。

主权项

一种带有道路纵向坡度的增强型数字矢量地图制作方法；首先选定道路，确定道路起始点与终点；通过多传感器信息采集车辆，采集道路的位置、车辆的状态信息；然后将道路位置的经纬度坐标转化为平面坐标，并将转化后平面坐标表示的位置作为道路的节点；通过基于多传感器信息的道路纵向坡度估计算法，估计出每个节点位置的道路纵向坡度；最后将节点位置以及纵向坡度信息，利用数字地图制作软件制作成带有道路纵向坡度的增强型数字矢量地图；具体实施步骤包括：具体实施步骤包括：步骤一、首先选定道路；首先将需要测绘的道路进行分割，选定需要进行量测的部分，确定需要测绘部分的起始点与终点；本方法所适用的道路为高速公路以及一级、二级公路，且所适用的道路光滑连续，不包含交叉路口；鉴于步骤二所采用的高斯‑克吕格投影在局部范围精度较高，因此选择的道路长度不超过5km；步骤二、通过多传感器信息采集车辆，采集道路位置以及车辆的状态等信息；本方法采用了多传感器信息采集车辆，其搭载的卫星定位系统可以实时输出道路位置R_i(L_iB_i)、车辆的垂直速度V_Z,i、车辆的水平速度V_XY,i以及卫星定位系统接收到的卫星数N_sat,i，其中L_i、B_i分别表示经度、纬度；纵向加速度传感器输出车辆纵向加速度信息A_i，其中i表示开始采集后接收到的信息的序号，i＝1,2,3....；通过同时开始采集多种传感器信息并统一各个传感器信息输出频率(输出频率均为20Hz)，保证采集序号相同的信息一一对应；同一时刻所采集的信息有：车辆所在位置的经纬度信息R_i(L_iB_i)、车辆的垂直速度V_Z,i、车辆的水平速度V_XY,i、卫星定位系统接收到的卫星数N_sat,i以及车辆纵向的加速度A_i；车辆在信息采集的过程中需要保持车辆平稳运行，以保证车身与地面尽量平行，减小在估计道路纵向坡度时因为车身倾斜而产生的误差；同时采集车辆的胎压需要保持一致，避免因车辆胎压不同导致的道路坡度估计误差；道路信息采集过程中为了保证采集的信息密度均匀，车速要保持匀速，且车速在55‑65km/h范围以内，这样保证采集的道路位置信息的间距适中，所采集的位置信息间距在0.764‑0.903m之间；由于道路中车道之间基本平行，所以本方法选取行进方向左侧车道来提取道路的纵向坡度信息，且采集过程中采集车辆沿车道中心行驶；步骤三、将采集到经纬度坐标转化成平面坐标，并将转化后的平面坐标表示的位置作为道路的节点；由于制作地图需要平面直角坐标系坐标，本方法采用较为成熟的3度带高斯‑克吕格投影方法，将经纬度坐标R_i(L_i B_i)投影为高斯平面直角坐标系坐标P_i(x_iy_i)，x_i为坐标转换后对应的平面直角坐标系的纵坐标(北向位置)，y_i为坐标转换后对应的平面直角坐标系的横坐标(东向位置)；根据起始点R₁(L₁ B₁)选定R₀(L₀ B₀)作为高斯‑克吕格投影的原点，其中L₀＝3D，D为(L₁/3)四舍五入取整的值，B₀＝0°；经纬度坐标R_i(L_i B_i)转换公式如下所示：$\left\{\begin{array}{c}{x}_i=X_{B_i}+\frac{1}{2}{\mathrm{Ntl}}^2{\cos }^2{B}_i+\frac{1}{24}Nt\left(5-t^2+9{\mathrm{\η}}^2+4{\mathrm{\η}}^4\right)l^4{B}_i\\ +\frac{1}{720}Nt\left(61-58t^2+t^4+270{\mathrm{\η}}^2-330{\mathrm{\η}}^2{t}^2\right)l^6{\cos }^6{B}_i+...\\ y_i=Nl\cos B_i+\frac{1}{6}N\left(1-t^2+{\mathrm{\η}}^2\right)l^3{\cos }^3{B}_i\\ +\frac{1}{120}N\left(5-18t^2+t^4+14{\mathrm{\η}}^2-58{\mathrm{\η}}^2{t}^2\right)l^5{\cos }^5{B}_i+...\end{array}\right.---\left(1\right)$式(1)为高斯投影公式的泰勒级数展开式，式中省去了7次以上高次项，其中为赤道至纬度B_i的子午线弧长，且$X_{B_i}=C_0{B}_i-\cos B_i(C_1\sin B_i+C_2{\sin }^3{B}_i+C_3{\sin }^5{B}_i+C_4{\sin }^7{B}_i),$l为所求点的经度L_i与L₀之差，t＝tan B_i，η＝e′cos B_i，e′为椭球第二偏心率，N为通过所求点的卯酉圈曲率半径，C₀，C₁，C₂，C₃，C₄为与点位无关的系数，仅有椭球体长半轴、短半轴、第一偏心率等参数确定；目前矢量地图多采用点的连线来表示道路，所以本方法将转换后平面坐标P_i(x_iy_i)所表示的位置作为道路的节点N_i(x_iy_i)，通过节点的连线表示道路；步骤四、通过基于多传感器信息的道路纵向坡度估计算法，估计出节点处的道路纵向坡度；本方法提出了一种基于多传感器信息的道路纵向坡度估计算法。该算法通过基于高精度卫星定位系统的道路纵向坡度估计模型和基于车辆纵向加速度传感器的道路纵向坡度估计模型融合得出精度更高、鲁棒性更好的道路纵向坡度估计值。本方法中坡度采用百分比法表示。1)基于高精度卫星定位系统的道路纵向坡度估计模型，利用高精度卫星定位系统的数据估计出道路坡度。具体的估计方式：通过高精度卫星定位系统获取车辆的垂直速度V_Z,i和水平速度V_XY,i，然后根据公式${\mathrm{\θ}}_{1,i}=\frac{V_{Z,i}}{V_{XY,i}}\×100\%---\left(2\right)$得出道路纵向坡度θ_1,i；2)基于车辆纵向加速度传感器的道路纵向坡度估计模型，利用多传感器信息采集车辆获取到车辆的状态信息结合车辆的运动学模型估计出道路坡度；具体的估计方式：根据采集的车辆纵向加速度A_i，考虑到信息采集车辆通常行驶在匀速状态(车辆的纵向加速为重力加速度在纵向上的分量)，然后通过公式${\mathrm{\θ}}_{2,i}=tan\left({\sin }^{-1}\right(\frac{A_i}{g}\left)\right)\×100\%---\left(3\right)$得出道路纵向坡度θ_2,i，其中g为重力加速度g＝9.8m/s²；本算法依据卫星定位系统接收到的卫星数，将两种道路纵向坡度估计模型的结果进行融合，得出精度更高、鲁棒性更好的道路纵向坡度。最终的道路纵向坡度θ_i可由融合公式θ_i＝α₁×θ_1,i+α₂×θ_2,i (4)获得，其中α₁、α₂分别为两种模型的融合系数，α₁、α₂的取值由当时卫星定位系统接收到的卫星数决定，具体的取值如下表所示：卫星数(N_sat,i)α₁α₂N_sat,i>9109≥N_sat,i>60.80.26≥N_sat,i>40.60.44≥N_sat,i01步骤五、将节点的位置信息N_i(x_iy_i)以及纵向坡度信息θ_i通过数字地图制作软件制作成带有道路纵向坡度的增强型数字矢量地图；根据获得到的节点位置信息N_i(x_iy_i)以及该节点的道路纵向坡度信息θ_i通过数字地图自作软件生成带有道路坡度的增强型数字矢量地图；首先利用节点的连线来表示所选取的道路，然后通过增加节点的坡度信息列表的方式将对应节点的道路纵向坡度信息增加到地图上。