一种轨迹点与交通标志位置优化方法及系统技术方案

技术编号:23757436 阅读:42 留言:0更新日期:2020-04-11 15:50
本发明专利技术涉及一种轨迹点与交通标志位置优化方法及系统,属于自动驾驶领域。该方法包括:对众包采集源数据中的轨迹数据及交通标志数据进行预处理,并去除所述轨迹数据及交通标志数据中的噪声;基于轨迹点运动规律及观测值,通过建立轨迹点的图优化模型,优化所述轨迹数据中的轨迹点位置;获取所述轨迹数据中轨迹点对交通标志的观测数据,基于优化后的轨迹点位置,通过BA算法建立图优化模型优化所述交通标志数据中的交通标志位置。通过该方案可以高效准确地对基于众包低成本设备采集的相对低精度的轨迹点及交通标志位置进行整体优化,可提高众包低成本采集模式下的高精度地图的数据精度,在采集数据量不足时,保障高精度地图精度。

A method and system for optimizing the location of track points and traffic signs

【技术实现步骤摘要】
一种轨迹点与交通标志位置优化方法及系统
本专利技术涉及自动驾驶领域,尤其涉及一种轨迹点与交通标志位置优化方法及系统。
技术介绍
在自动驾驶中,高精度地图的制作是一项耗时长、成本高的工程任务,传统的地图制作方法已难以满足现代高精度地图的驾驶需求。在大数据环境下,采用低成本硬件进行众包采集从而生成高精度地图的方式能较好的匹配高精度地图的成本要求,但大量低成本采集的众包数据很多达不到自动驾驶中的高精度地图精度要求。针对众包数据庞杂且精度难以达到要求的问题,当前多采用计算大量低成本众包数据的密度分布来逼近真值的方式,这种方式对众包采集数据的数据量有较高的要求。在相对偏僻的道路,众包车采集难以完全覆盖,数据量难以达到要求,从而会导致高精度地图的精度降低,难以满足自动驾驶的市场要求。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术实施例提供了一种轨迹点与交通标志位置优化方法及系统,用于解决在采集的数据量未达到要求时,高精度地图数据的精度降低的问题。在本专利技术实施例的第一方面,提供了一种轨迹点与交通标志位置优化方法,包括:对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种轨迹点与交通标志位置优化方法,其特征在于,包括:/n对众包采集源数据中的轨迹数据及交通标志数据进行预处理,并去除所述轨迹数据及交通标志数据中的噪声;/n基于轨迹点运动规律及观测值,通过建立轨迹点的图优化模型,优化所述轨迹数据中的轨迹点位置;/n获取所述轨迹数据中轨迹点对交通标志的观测数据,所述观测数据至少包括观测距离和观测角度,基于优化后的轨迹点位置,通过BA算法建立图优化模型优化所述交通标志数据中的交通标志位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种轨迹点与交通标志位置优化方法,其特征在于,包括:
对众包采集源数据中的轨迹数据及交通标志数据进行预处理,并去除所述轨迹数据及交通标志数据中的噪声;
基于轨迹点运动规律及观测值,通过建立轨迹点的图优化模型,优化所述轨迹数据中的轨迹点位置;
获取所述轨迹数据中轨迹点对交通标志的观测数据,所述观测数据至少包括观测距离和观测角度,基于优化后的轨迹点位置,通过BA算法建立图优化模型优化所述交通标志数据中的交通标志位置。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述去除所述轨迹数据及交通标志数据中的噪声包括:
对所述众包数据中小于预定速度的轨迹点进行零值处理、对小于预定时间间隔采集的轨迹点进行归一化处理、滤除所述轨迹数据及交通标志数据中大于预定频率的高频噪声或小于预定频率的低频噪声。


3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于轨迹点运动规律及观测值,通过建立轨迹点的图优化模型,优化所述轨迹数据中的轨迹点位置具体为:
分别建立轨迹点的运动方程及观测方程;
设定观测误差为轨迹点与观测点差值,通过最小二乘法求取所有观测误差的最小值;
根据所述所有观测误差的最小值,建立图优化模型,优化轨迹点位置。


4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述轨迹数据中轨迹点对交通标志的观测数据还包括:
预先设定交通标志位置、车辆的观测角度及观测距离,当交通标志出现在车辆视野中,形成一组观测数据;
根据多组观测数据,建立车辆对交通标志的观测方程:






其中,ri,j,k为轨迹点在k处的观测距离,pi,x,k为轨迹点在x方向的位置,pi,y,k为轨迹点在y方向的位置,sj,x为待优化轨迹点在x方向的位置,sj,y为待优化轨迹点在y方向的位置,bi,j,k为轨迹点在k处的航向角,θ为初始航向角,vy,k为轨迹点在y方向的速度,vx,k为轨迹点在x方向的速度。


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【专利技术属性】
技术研发人员:尹玉成赵彦植朱紫威刘奋
申请(专利权)人:武汉中海庭数据技术有限公司
类型:发明
国别省市:湖北;42

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