一种众包高精度地图中地面要素聚类融合方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种众包高精度地图中地面要素聚类融合方法及装置。本发明专利技术首先设定聚类半径初始值esp0，通过初始聚类获取原始地面要素数据的聚类结果；然后，对聚类结果进行类中密度分析，若不符合分类条件则将该聚类结果标记为未分类数据，若符合分类条件，则将该聚类结果放入分类数据集中；判断是否存在未分类数据，若存在则更新聚类半径，对未分类数据进行精聚类并对聚类结果进行类中密度分析，否则输出分类数据集。本发明专利技术对类别相同因采集误差较大而混合在一起的地面要素分离，聚类成不同的类别，得到更好的地面要素聚类结果，更好的为车辆行驶决策提供帮助。车辆行驶决策提供帮助。车辆行驶决策提供帮助。

【技术实现步骤摘要】
一种众包高精度地图中地面要素聚类融合方法及装置


[0001]本专利技术涉及高精度地图制作
，具体涉及一种众包高精度地图中地面要素聚类融合方法及装置。

技术介绍

[0002]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，高精度地图绘制过程中，需要对采集的地面要素数据进行聚类融合，给自动驾驶车的驾驶决策和定位提供参考。当自动驾驶车辆的传感器受到大雾、冰雹、大雨等恶劣天气影响下出现失灵的情况时，车辆可以通过车内储存的高精度地图数据，进行后续的行驶。同时，高精度地图也能让自动驾驶车辆对超出正常视野范围的路况信息进行处理。由于地面要素采集过程中因设备等因素的原因导致采集的数据出现较大的误差，这可能导致自动驾驶车辆定位不准确，进入错误车道，使得行驶安全性和舒适性大大降低。因此需要将地面要素进行融合，提高安全性。

技术实现思路

[0003]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种众包高精度地图中地面要素聚类融合方法及装置，对类别相同因采集误差较大而混合在一起的地面要素分离，聚类成不同的类别，得到更好的地面要素聚类本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种众包高精度地图中地面要素聚类融合方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，设定聚类半径初始值esp0，通过初始聚类获取原始地面要素数据的聚类结果；所述原始地面要素利用其最小外接矩形的中心点坐标p＝(x,y,z)表示；S2，对聚类结果进行类中密度分析，若不符合分类条件则将该聚类结果标记为未分类数据，若符合分类条件，则将该聚类结果放入分类数据集中；S3，判断是否存在未分类数据，若存在则更新聚类半径，并执行步骤S4，否则执行步骤S5；S4，对未分类数据进行精聚类并对聚类结果进行类中密度分析，然后执行步骤S3；S5，输出分类数据集。2.根据权利要求1所述的聚类融合方法，其特征在于，所述的类中密度分析，包括：针对聚类结果中的第i个点p
i
，i＝1,2,...,n，计算其与其他点p
k
的距离d
ik
，k＝1,2,...,n，k≠i，选择最小距离放入集合ds中，取集合ds中的最大值d
max
和中位数d
med
；若d
max
<0.5，则将该聚类结果存入分类数据集中，否则判断：若d
max
>2d
med
或d
max
>2，则将该聚类结果标记为未分类数据，否则将该聚类结果存入分类数据集中。3.根据权利要求2所述的聚类融合方法，其特征在于，计算聚类结果中的第i个点p
i
与其他点p
k
的距离d
ik
后，该点p
i
不在参与其他点的距离计算。4.根据权利要求1所述的聚类融合方法，其特征在于，所述的更新聚类半径，包括：针对未分类数据中的第i个点p
i
，i＝1,2,...,n，计算其与其他点p
k
的距离d
ik
，k＝1,2,...,n，k≠i，选择最小距离放入集合ds中，并将集合ds中的数据按照从小到大排序；取集合ds中最大的两个值和计算平均值若则将聚类半径更新为否则从集合ds中选择所有小于esp0的值，排序得到ds'，若ds'中数据个数大于2，则从ds'中取最大的两个值和将聚类半径更新为否则esp1＝max(ds)/2。5.一种众包高精度地图中地面要素聚类融合装置，其特征在于，包括：粗聚类模块，设定聚类半径初始值esp0，通过初始聚类获取原始地面要素数据的聚类结果；所述原始地面要素利用其最小外接矩形的中心点坐标p＝(x,y,z)表...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖德雨，
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：