一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法技术

本发明专利技术涉及一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法，包括：对道路片段数据中的单根车道线内的形点按照坐标大小或里程进行排序；对形点形成的车道线进行折角滤波；对形点形成的车道线的曲线进行平滑；根据各个相邻形点之间的距离对形点形成的车道线进行打断。作为众包融合处理流程的前置流程，对众包采集的碎片地图进行预处理，使其经过处理后的数据满足后续进行融合优化的需求。

A preprocessing optimization method of spatial line features of crowdsourcing debris map

【技术实现步骤摘要】
一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法
本专利技术涉及高精度地图领域，尤其涉及一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法。
技术介绍
在自动驾驶领域，为准确控制车辆行驶，常涉及到高精度地图的绘制，高精度地图绘制的过程中，需要路面的车道线形点数据，给自动驾驶车提供车道级的驾驶指引。高精度地图可以使用价格高昂的测绘车经过长时间的数据采集绘制，但由于成本高且采集周期长、更新慢的原因难以满足高精度地图的高鲜度需求。众包采集车相比高精度测绘车成本低，比较适宜进行广泛布置以采集高鲜度的数据，提高高精度地图的更新频率，而众包采集车精度较低，其所采集的数据点误差较大且常有错误数据点，因此希望通过多次频繁地采集的大数据量融合优化得到高精度的车道线数据，通过融合处理众包采集车不断上传的道路片段数据，经过云端融合分析后得到高精度地图所需的车道线、路沿石等可以由空间曲线描述的特征。而众包采集车由于采集环境的不稳定，不可避免地会造成局部碎片化地图的质量较差，使其呈现不连续、折角、断裂等局部不符合现实的特征，对后续进行众包融合造成影响，使精度降低。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法，解决现有技术中众包碎片地图的空间线特征数据精度低的问题。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法，所述方法包括：步骤1，对道路片段数据中的单根车道线内的形点按照坐标大小或里程进行排序；步骤2，对所述形点形成的车道线进行折角滤波；步骤3，对所述形点形成的车道线的曲线进行平滑；步骤4，根据各个相邻形点之间的距离对所述形点形成的车道线进行打断。本专利技术的有益效果是：作为众包融合处理流程的前置流程，对众包采集的碎片地图进行预处理，使其经过处理后的数据满足后续进行融合优化的需求。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，述步骤1中按照坐标大小对形点进行排序的过程包括：比较所有所述形点的坐标的X轴和Y轴的变化范围；所述X轴的变化范围大于所述Y轴的变化范围时，所述形点按照X轴坐标从小到大进行排序；所述X轴的变化范围不大于所述Y轴的变化范围时，所述形点按照Y轴坐标从小到大进行排序。进一步，所述步骤1中按照坐标大小对形点进行排序的过程包括：将各个所述形点的二维坐标pi(xi,yi)在直线sinθx-cosθy+c＝0上做投影，得到投影点坐标；其中直线sinθx-cosθy+c＝0为单根车道线内的所有所述形点在二维平面上使用直线进行拟合所得，θ和c为常数；比较所有所述形点的投影点坐标的X轴和Y轴的变化范围；所述X轴的变化范围大于所述Y轴的变化范围时，所述形点按照X轴投影点坐标从小到大进行排序；所述X轴的变化范围不大于所述Y轴的变化范围时，所述形点按照Y轴投影点坐标从小到大进行排序。进一步，所述步骤1中按照里程对形点进行排序的过程包括：按照各个所述形点与首点形点的里程距离从小到大进行排序。进一步，所述步骤1中按照里程对形点进行排序的过程包括：取任意一个形点起始点p0，找寻与所述形点p0最近的形点p1为第二个点，依次确定形点pi的下一个形点pj，所述形点pj与所述形点pi最近，且向量与向量夹角为钝角。进一步，所述步骤2中进行折角滤波的过程包括：计算任意所述形点对应位置的切线方向角度值判断所述切线方向角度值δ的中心差分值的绝对值超过设定阈值时，去除对应的所述形点或者将所述形点更新为其前后点的中心点；其中，所述形点为首点时，dx和dy分别表示所述形点的x坐标序列和y坐标序列的前向差分值；所述形点为尾点时，dx和dy分别表示所述形点的x坐标序列和y坐标序列的后向差分值；否则，dx和dy分别表示所述形点的x坐标序列和y坐标序列的中心差分值。进一步，所述步骤2中进行折角滤波的过程包括：计算任意所述形点ρi所处位置的曲线的曲率半径为判断所述曲率半径小于设定曲率半径阈值时，删除点pi或更新pi＝(pi-1+pi+1)/2；其中，dsi＝‖pi+1-pi‖+‖pi-1-pi‖表示三个连续形点pi-1,pi,pi+1之间的里程距离,角度差dθi表示向量与之间的角度值。进一步，所述步骤3中对曲线进行平滑的过程包括：步骤301，设置长度为len、滑动步长为step的滑动窗；步骤302，从首点开始依次计算各个相邻形点之间的里程，判断里程和大于len或里程总和不大于len时，对所述滑动窗口中的所有形点，基于样条函数进行拟合或直线方程进行最小二乘拟合，使用拟合后的结果更新所述形点的坐标值；步骤303，使所述滑动窗往前行走一个步长step，使所述首点从所述滑动窗的起始处开始，使用更新后的所述形点在所述滑动窗内的形点进行基于样条函数或直线方程的拟合；步骤304，循环执行步骤303至所述滑动窗的尾部到达所述曲线的尾部。进一步，所述步骤3中对曲线进行平滑的过程包括：分别对X坐标、Y坐标或Z坐标进行基于里程和的滑动平均操作。进一步，所述步骤4之后还包括：步骤5，计算x坐标、y坐标的前向差分值dx、dy，对里程序列ds求累积和得到里程序列和sj作为输出里程，其中，j表示形点总个数，i表示形点的序号数。。采用上述进一步方案的有益效果是：考虑实际的线状道路特征，首先对形点进行排序，避免发生线条回折的问题；进行折角滤波，避免产生短距离内的较大曲率变化情况；对车道线曲线进行平滑操作，避免曲线产生尖锐的转折；对车道线进行打断，避免一条车道线上的形点过于稀疏；最后计算里程和切线角度值供后续流程使用；实现了对车道线众包碎片化道路地图的预处理工作，可以从杂乱的原始输入数据点中得到精度较高，且完整性、连续性较好的连续线特征形点，方法执行简便快捷，对输入数据的要求少，鲁棒性高，可以适应2D\3D的车道线形点数据，可以适应复杂的城区道路数据，相比直接进行众包融合，可以适应更差的局部地图。附图说明图1为本专利技术提供的一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法的流程图；图2为本专利技术提供的一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法的实施例的流程图；图3为本专利技术提供的一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法的实施例中对形点进行排序的第一优选实施例的流程图；图4为本专利技术提供的一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法的实施例中对形点进行排序的第二优选实施例的流程图；图5为本专利技术提供的一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法的实施例中对形点进行排序的第三优选实施例的流程图；图6为本专利技术提供的一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法的实施例中对形点进行排序的第四优选实施例的流程图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法，其特征在于，所述方法包括：/n步骤1，对道路片段数据中的单根车道线内的形点按照坐标大小或里程进行排序；/n步骤2，对所述形点形成的车道线进行折角滤波；/n步骤3，对所述形点形成的车道线的曲线进行平滑；/n步骤4，根据各个相邻形点之间的距离对所述形点形成的车道线进行打断。/n

【技术特征摘要】
1.一种众包碎片地图的空间线特征的预处理优化方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1，对道路片段数据中的单根车道线内的形点按照坐标大小或里程进行排序；
步骤2，对所述形点形成的车道线进行折角滤波；
步骤3，对所述形点形成的车道线的曲线进行平滑；
步骤4，根据各个相邻形点之间的距离对所述形点形成的车道线进行打断。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中按照坐标大小对形点进行排序的过程包括：比较所有所述形点的坐标的X轴和Y轴的变化范围；
所述X轴的变化范围大于所述Y轴的变化范围时，所述形点按照X轴坐标从小到大进行排序；
所述X轴的变化范围不大于所述Y轴的变化范围时，所述形点按照Y轴坐标从小到大进行排序。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中按照坐标大小对形点进行排序的过程包括：
将各个所述形点的二维坐标pi(xi,yi)在直线sinθx-cosθy+c＝0上做投影，得到投影点坐标；其中直线sinθx-cosθy+c＝0为单根车道线内的所有所述形点在二维平面上使用直线进行拟合所得，θ和c为常数；
比较所有所述形点的投影点坐标的X轴和Y轴的变化范围；所述X轴的变化范围大于所述Y轴的变化范围时，所述形点按照X轴投影点坐标从小到大进行排序；所述X轴的变化范围不大于所述Y轴的变化范围时，所述形点按照Y轴投影点坐标从小到大进行排序。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中按照里程对形点进行排序的过程包括：按照各个所述形点与首点形点的里程距离从小到大进行排序。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中按照里程对形点进行排序的过程包括：
取任意一个形点起始点p0，找寻与所述形点p0最近的形点p1为第二个点，依次确定形点pi的下一个形点pj，所述形点pj与所述形点pi最近，且向量与向量夹角为钝角。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中进行折角滤波的过程包括：
计算任意所述形点对...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱紫威，秦峰，肖德雨，尹玉成，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