一种基于路侧相机的高精度地图增量更新方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于路侧相机的高精度地图增量更新方法及装置，方法包括：获取多路相机的图像数据进行图像拼接，并对拼接图像进行裁剪，得到仅保留道路区域的道路图像；对比前后时序的道路图像，若存在新增区域则启动地图更新；否则结束；在启动地图更新后，提取当前时序下道路图像中的道路交通地图要素，并基于道路交通地图规则构造地图要素标识；将道路交通地图要素以及地图要素标识与当前最新的地图进行融合，完成高精度地图增量更新。本发明专利技术降低了高精度地图更新成本、提高地图更新频率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于路侧相机的高精度地图增量更新方法及装置


[0001]本专利技术属于地图增量更新
，具体涉及一种基于路侧相机的高精度地图增量更新方法及装置。

技术介绍

[0002]高精度道路地图作为无人驾驶最核心的关键技术，已经成为世界科技巨头竞相争夺的技术战略制高点。高精度地图技术的核心目标在于地图数据的生产和更新。现有的道路交通地图，主要是基于地面测绘车、航空摄影测量、航天卫星遥感等数据，难以自动化地采集车道信息、交通标识，并校验地图要素的拓扑关系和关联规则。移动测图技术，不管是基于移动测图车、航空航天观测系统，还是基于地图众包思路的大规模车辆，均难以实现实时的道路交通地图更新。
[0003]随着城市智能网联交通体系的建设，路侧的传感器将成为高精地图更新的有效数据来源。对于高精地图静态及准静态层，路侧视觉、激光雷达等传感器可实时感知道路渠化、标志标线等变化，实时上报信息，助力高精地图更新；对于高精地图动态及准动态层，路侧感知能力与车端感知能力紧密结合，增加信息冗余度，互相校验及融合，可为高精地图提供更为精准丰富的动态信息。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于路侧相机的高精度地图增量更新方法，其特征在于，所述基于路侧相机的高精度地图增量更新方法，包括：获取多路相机的图像数据进行图像拼接，并对拼接图像进行裁剪，得到仅保留道路区域的道路图像；对比前后时序的道路图像，若存在新增区域则启动地图更新；否则结束；在启动地图更新后，提取当前时序下道路图像中的道路交通地图要素，并基于道路交通地图规则构造地图要素标识；将所述道路交通地图要素以及地图要素标识与当前最新的地图进行融合，完成高精度地图增量更新。2.如权利要求1所述的基于路侧相机的高精度地图增量更新方法，其特征在于，所述相机的布置规则如下：沿道路间隔设置观测站，在每一观测站上距离道路预设高度处设置两个朝向相反的相机，两个相机的主轴与道路的径向方向一致，且与道路所在平面的夹角为θ，在地图更新时以观测站为单位提供图像数据。3.如权利要求1所述的基于路侧相机的高精度地图增量更新方法，其特征在于，在获取多路相机的图像数据之前，还包括多路相机的联合标定，所述联合标定包括：基于当前最新的地图进行多路相机的标定，得到相机畸变参数。4.如权利要求1所述的基于路侧相机的高精度地图增量更新方法，其特征在于，所述相机为可见光高分辨率相机。5.如权利要求1所述的基于路侧相机的高精度地图增量更新方法，其特征在于，所述获取多路相机的图像数据进行图像拼接，包括：基于相机标定得到的相机畸变参数，对图像数据进行纠偏处理，恢复图像数据的空间观测值；通过线性变化检测，在图像数据中去掉移动目标区域；基于角点检测，提取图像数据中的特征角点，建立图像的拓扑特征；抽取当前最新的地图中的车道线、停止线、车道标志，进行特征点泛化计算以构建特征点矩阵；以所构建的特征点矩阵作为主观测值，对所建立的图像的拓扑特征依次进行特征多尺度融合，完成图像拼接。6.如权利要求1所述的基于路侧相机的高精度地图增量更新方法，其特征在于，所述提取当前时序下道路图像中的道路交通地图要素包括：通过图像边缘检测算子，提取道路图像中的线状要素，线状要素为道路路面上显性可见的线状目标，包括道路两侧边缘线、道路路面的车道线、斑马线、停止线、车道标志和驻停区域边缘线；基于隐马尔可夫链模型，对线状要素进行点要素提取，并构建观测空间、状态空间、状态转移方程和输出概率矩阵，估算最大似然的道路边缘线组合，从而确定道路的路面整体宽度和车道线组合；基于路面整体宽度和车道线组合，依据车道线的长度和距离属性，将车道线组合进行拓扑关联，输出连续的车道线；
根据所提取道路图像中的线状要素，去除线状要素中的车道线和边缘线，输出路面的块状标志，所述车道线、边缘线以及块状标志作为提...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈胜华，温熙华，朱海峰，刘云鹏，许一，
申请(专利权)人：中国电子科技南湖研究院，
类型：发明
国别省市：