一种基于车载激光点云的车道线提取方法技术

本申请属于智能交通技术领域，特别是涉及一种基于车载激光点云的车道线提取方法。现有的方法还无法满足大规模城市复杂路况条件下的车道线提取要求。本申请提供了一种基于车载激光点云的车道线提取方法，包括1)对原始点云进行坐标转换，得到坐标转换的点云数据；2)对所述点云数据进行处理，去除非路面点云数据；3)提取路面点云数据；4)对所述路面点云数据进行去噪，并提取出道路标志线；5)对所述路面点云数据进行车道线提取，并生成道路中心线，得到完整的城市道路车道线。本申请可以快速、准确地提取大规模城市复杂路网的车道线。确地提取大规模城市复杂路网的车道线。确地提取大规模城市复杂路网的车道线。

【技术实现步骤摘要】
一种基于车载激光点云的车道线提取方法


[0001]本申请属于智能交通
，特别是涉及一种基于车载激光点云的车道线提取方法。

技术介绍

[0002]城市交通路网车道线作为智能交通系统和智慧城市的重要组成部分，需要周期性的监测和维护，其智能化的监管有效地保障了高清地图的准确性和自动驾驶的可靠性。传统的城市道路基于车载激光点云的车道线提取方法主要分为人工外业测量和数字摄影测量两种方式。人工作业方式为指派道路巡测人员对道路车道线进行人工检测，确保车道线标记清晰、完整、无破损，然而这种方式受到人工成本高、城市道路环境复杂危险、信息更新周期长等因素影响较大。数字摄影测量方式为借助无人机影像、低轨航空影像、车载相机图像等获取城市路网车道线信息，但是受雨雪天气、道路两侧物体遮挡、影像分辨率等因素限制，导致提取的道路车道线精度并不能达到自动驾驶和高清地图的要求。
[0003]车载激光扫描技术作为一项迅速发展的高新测绘手段，利用其获取数据速度快、更新周期低、数据精度高、主动式非接触测量等特点，可以快速、精确地收集大规模城市道路的三维信息，对于复杂城市路本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于车载激光点云的车道线提取方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：1)对原始点云进行坐标转换，得到坐标转换的点云数据；2)对所述点云数据进行处理，去除非路面点云数据；3)提取路面点云数据；4)对所述路面点云数据进行去噪，并提取出道路标志线；5)对所述路面点云数据进行车道线提取，并生成道路中心线，得到完整的城市道路车道线。2.如权利要求1所述的基于车载激光点云的车道线提取方法，其特征在于：所述步骤1)包括定义原始点云坐标系xyz三轴的方向，定义坐标转换关系，对所述原始点云进行坐标转换。3.如权利要求1所述的基于车载激光点云的车道线提取方法，其特征在于：所述步骤2)对所述点云数据进行基于体素的分割处理，所述分割处理包括将坐标转换后的点云数据在xy平面均匀分割成多个点云块；对于每个点云块，利用八叉树空间索引进一步将其划分为一系列体素；每个体素向上与它相邻的九个体素生长，其中九个体素将作为新的起点继续按照相同的模式向上生长，重复此过程，遍历完所有的体素，直到上方没有相邻的体素为止；在每个点云块内确定最大高度值的体素，进而通过指定高度阈值去除非地面点云点。4.如权利要求1所述的基于车载激光点云的车道线提取方法，其特征在于：所述步骤3)基于道路设计标准，检测道路边界线并进行路面提取，得到路面点云数据。5.如权利要求4所述的基于车载激光点云的车道线提取方法，其特征在于：所述路面提取包括基于行车轨迹线的方向，将路面点云均匀分割成多组点云簇；对每组点...

【专利技术属性】
技术研发人员：马凌飞，李军，陈一平，
申请(专利权)人：中央财经大学，
类型：发明
国别省市：