一种非固定道路的自动驾驶路点数据采集与维护方法技术

本发明专利技术提出一种非固定道路的自动驾驶路点数据采集与维护方法，属于汽车自动驾驶技术领域。本发明专利技术方法在非固定道路两侧安装路桩，在路桩和现有交通标志设施上嵌入超高频无源无线射频芯片，采集芯片唯一ID、位置信息、道路属性及环境图像等，并以芯片ID为索引进行数据绑定，形成电子路标的路点数据；校正路点数据后生成道路地图，发布到自动驾驶车辆；自动驾驶车辆安装超高频RFID阅读器，能够检测电子路标的芯片ID，在道路地图中进行定位，同时在驾驶过程还检测异常路点数据进行道路维护。本发明专利技术所使用的设备成本低，采集的地图数据量大大减少，数据更新快，能获得精准的定位导航数据，提高了自动驾驶系统的可靠性与安全性。

A method of data collection and maintenance of automatic driving waypoints on non fixed roads

【技术实现步骤摘要】
一种非固定道路的自动驾驶路点数据采集与维护方法
本专利技术属于汽车自动驾驶
，涉及无线射频以及定位导航技术，具体涉及一种非固定道路的自动驾驶路点数据采集与维护方法。
技术介绍
汽车自动驾驶系统又称自动驾驶汽车，也称无人驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通过车载计算机系统实现无人驾驶的智能汽车系统。自动驾驶汽车依靠运动传感器、视觉计算、雷达、控制装置和全球定位系统、高精地图等协同合作，让计算机可以在没有任何人类主动操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶汽车能够使交通事故发生率下降，自动驾驶汽车的行驶模式可以更加节能高效，从而有助于减少城市交通拥堵及空气污染。汽车自动驾驶技术会涉及到车路协同技术、车辆定位导航技术等。车路协同系统是采用无线通信和传感器等技术，不仅对车辆，还要对道路交通设施，实施智能化改造。通过车车、车路和人车动态实时信息交互与融合，实现车辆自动驾驶，形成安全、高效和环保的智能交通系统。车路协同的技术特征与单纯依靠车辆自身智能实现自动驾驶的技术路线(简称“单车智能”)有区别，车路协同技术比单车智能具有更高的可靠性。例如，传统的单车智能车辆通过十字路口的时候要识别红绿灯，但是受到光照和遮挡等很多因素的影响，导致视觉识别系统准确率降低，给想要通过路口的自动驾驶车辆造成很大困难。而车路协同系统将交通信号灯加装传感器就可以解决这样的问题，智能信号灯控制系统可以把红灯和绿灯的状态以及可通行时间等信息直接发给自动驾驶汽车，可以代替车辆自身通过视觉判别信号灯，这样就解决了识别准确率不高的问题。车辆定位导航系统的原理是使用传感器来测量定位导航所需的各种信息，通过定位算法获得车辆的精确位置。目前主要有以下几种定位技术应用于车辆导航(参考文献[1]:刘少山，唐洁等.第一本无人驾驶技术书(第二版).北京：电子工业出版社.2019.10PP.279-288)：(1)全球卫星定位系统(简称GNSS)，GNSS具有全球性、全天候、连续、实时提供高精度的三维位置、三维速度和时间信息等一系列优点，是实现全球导航定位的一种高新技术。目前，仅有美国的GPS、中国的北斗系统、欧洲伽利略和俄罗斯的GLONASS系统有能力提供全球范围内的商业化定位与导航服务。(2)惯性导航系统(简称INS)，这种导航系统是不依赖于任何外部信息，靠自身的惯性敏感器件(陀螺仪和加速度计)测量导航参数，它不受天然的或人为的干扰，具有良好的隐蔽性，是一种完全自主式的导航系统。(3)地图匹配(简称MM)(参考文献[2]:SuganumaJ,UozumiT.Presitionestimationofautonomousvehiclebasedonmap-matching[J]IEEEIntelligentVehiclesSymposium,2011(4):296-301)，地图匹配算法将其它传感器测得的车辆位置或行驶轨迹，与车载的数字地图的道路数据相比较、匹配，找到车辆所在的道路，计算出车辆在道路上的位置，进而还可以通过这种方法来校正其它定位方法的误差，如INS的累积误差、GPS的随机误差。地图匹配利用数字化地图使得定位系统更加可靠、准确。自动驾驶系统经常使用高精地图作为位置匹配计算的依据。高精地图与普通导航电子地图的区别在于，普通的导航电子地图是面向驾驶员，供驾驶员使用的地图数据，而高精地图是面向机器的供自动驾驶汽车使用的地图数据。高精地图是具备辅助车辆实现高精度的定位位置功能、道路级和车道级的规划能力、以及车道级的引导能力的地图数据系统。普通导航电子地图的绝对坐标精度大约在10米左右，而自动驾驶车辆要求的高精地图需要达到亚米级甚至分米级。高精地图包含道路高精度的坐标、道路形状、车道线位置、车道线颜色、车道线虚实、道路隔离带、车道箭头、文字、人行横道、隔离带、限速标志、红绿灯、路边的电话亭、交通摄像头、每个车道的坡度、曲率、航向、高程、侧倾角等几十项数据。高精地图可以说是一个包含了与道路特征以及道路周边设施特征的数据库系统。以上几种定位导航方法中，全球卫星定位系统(GNSS)通信受遮挡、反射等干扰影响较大，在城市道路上的误差通常5-10米，无法满足自动驾驶系统的定位精度要求。惯性导航系统仅在短时间内(3-5秒)保持较高精度，误差会随着时间逐渐增大，通常与GNSS系统配合使用。高精地图的定位精度基本能满足自动驾驶的要求，但使用高精地图存在如下问题：(1)高精地图的制作涉及数据采集、加工、转换、人工校正等步骤，而数据采集是其中关键的环节，用到的采集设备包括激光雷达，其中激光雷达的成本每台高达几十万元。为了获得车道线、红绿灯、路口、交通标识等特征点信息，需要投入大量人力和财力进行数据标注、模型训练以及后期校正等工作。(2)高精地图采集过程中产生了大量的冗余数据，一些数据与自动驾驶无关，会对自动驾驶软件造成负载和压力。例如，高精地图标准OpenDrive定义了多达上百项的地图信息，然而对自动驾驶真正有用的仅有少数几项，过多的数据不仅增加了地图数据采集和构建的成本，而且对定位算法的性能带来了负面影响。(3)公共道路交通设施处于经常性的更新维护状态，任何一处交通设施的变更信息如果不能即时更新到高精地图系统，会威胁到自动驾驶的安全性。此外，对于非固定道路(例如矿山、矿井等)，由于道路变更极为频繁，高精地图维护产生的成本会极其高昂。
技术实现思路
目前汽车自动驾驶系统使用的高精地图具有数据采集成本高、更新维护滞后、数据冗余等问题，给汽车自动驾驶技术带来负载大、影响安全等负面影响，本专利技术针对这种情况，提出了一种非固定道路的自动驾驶路点数据采集及维护方法。本专利技术的非固定道路的自动驾驶路点数据采集与维护方法，包括如下步骤：步骤1：设置超高频RFID(射频识别)电子路标，包括：在已有的交通标志设施上嵌入射频芯片，在非固定道路的两侧安装嵌入了射频芯片的标志桩。所述的射频芯片为超高频无源无线射频芯片，每个芯片拥有唯一标识ID。步骤2：对每个超高频RFID电子路标，使用数据采集设备读取RFID芯片的ID，同时采集超高频RFID电子路标所在的位置坐标、道路属性以及周边图像等。步骤3：标定超高频RFID电子路标所在的路点数据，是指，将位置坐标、道路属性、交通标志设施或标志桩的周边图像数据都与RFID芯片的唯一编码ID进行对应并绑定。RFID芯片的位置坐标可视同与对应的交通标志设施或标志桩的位置坐标一致。所述的每个路点数据，至少包括：RFID芯片的ID标识，交通标志设施或标志桩的位置的纬度、经度和高度，行车方向，道路坡度以及道路限速。步骤4：将标定的路点数据上传到路点数据管理专用服务器中，存储到路点数据库中。步骤5：校正路点数据。人工对上传的路点数据进行审核与校正。对于标注错误的路点数据，通知现场施工人员，删除该路点数据并重复执行步骤2～4，重新采集相应的超高频RFID电子路标的路点数据并标定上传。步骤6：利用路点数据管理专用服务器中的路点数据生成道路地图(Way-Map)。步骤7：将道路地图发布到自动驾驶车辆上。在自动驾驶本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种非固定道路的自动驾驶路点数据采集与维护方法，其特征在于，包括：/n步骤1，设置超高频RFID电子路标，包括：在已有的交通标志设施上嵌入射频芯片，在非固定道路的两侧安装嵌入了射频芯片的标志桩；所述的射频芯片为超高频无源无线射频芯片，每个芯片拥有唯一标识ID；/n步骤2，对每个超高频RFID电子路标，采集电子路标的射频芯片ID，电子路标所在的位置坐标、道路属性以及周边环境图像；/n步骤3，标定每个超高频RFID电子路标所在的路点数据，将电子路标的位置坐标、周边环境图像都与对应的RFID芯片ID进行绑定；/n所述的超高频RFID电子路标的路点数据，包括RFID芯片的ID、纬度、经度、高度、行车方向、道路坡度以及道路限速；/n步骤4，将标定的路点数据上传到路点数据管理专用服务器中；/n步骤5，对数据管理专用服务器中的路点数据进行人工审核与校正，删除错误的路点数据，并通知现场施工人员对相应的超高频RFID电子路标重新采集和标定路点数据；/n步骤6，利用有向图生成算法，根据路点数据管理专用服务器中的路点数据，生成道路地图Way-Map；/n步骤7，将道路地图发布到自动驾驶车辆上；/n在自动驾驶车辆上安装有RFID阅读器，通过RFID阅读器识别出车辆所检测到的超高频RFID电子路标的芯片ID，根据ID获得相应的路点数据，并从道路地图Way-Map中确定车辆当前位置；/n步骤8：对路点数据管理专用服务器中的路点数据库进行维护；/n自动驾驶车辆或巡检车辆在行驶过程中，记录下所检测到的路点数据，将路点数据与路点数据管理专用服务器中的路点数据库进行比对，当发现异常的路点数据时，上报给数据管理专用服务器，对异常路点数据删除或修改，并重新采集和标定相应的超高频RFID电子路标的路点数据。/n...

【技术特征摘要】
1.一种非固定道路的自动驾驶路点数据采集与维护方法，其特征在于，包括：
步骤1，设置超高频RFID电子路标，包括：在已有的交通标志设施上嵌入射频芯片，在非固定道路的两侧安装嵌入了射频芯片的标志桩；所述的射频芯片为超高频无源无线射频芯片，每个芯片拥有唯一标识ID；
步骤2，对每个超高频RFID电子路标，采集电子路标的射频芯片ID，电子路标所在的位置坐标、道路属性以及周边环境图像；
步骤3，标定每个超高频RFID电子路标所在的路点数据，将电子路标的位置坐标、周边环境图像都与对应的RFID芯片ID进行绑定；
所述的超高频RFID电子路标的路点数据，包括RFID芯片的ID、纬度、经度、高度、行车方向、道路坡度以及道路限速；
步骤4，将标定的路点数据上传到路点数据管理专用服务器中；
步骤5，对数据管理专用服务器中的路点数据进行人工审核与校正，删除错误的路点数据，并通知现场施工人员对相应的超高频RFID电子路标重新采集和标定路点数据；
步骤6，利用有向图生成算法，根据路点数据管理专用服务器中...

【专利技术属性】
技术研发人员：宗毅，陈鹏飞，杨阳，臧振宇，廖明鉴，段志超，黄善琦，
申请(专利权)人：北京启心明智科技有限公司，北京三缘聚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11