基于多源数据融合的道路设施状态更新方法技术

本发明专利技术属于涉及道路设施状态采集与更新技术领域，提出了一种基于多源数据融合的道路设施状态更新方法，利用自动驾驶车辆上的多传感器(包括但不限于定位装置、激光雷达、全景相机)采集定位数据、激光雷达点云数据对现实场景中的道路设施进行高精度定位，并在此基础上利用采集的全景图像数据对道路设施状态进行识别，再利用激光雷达点云数据对识别的道路设施进行状态描述，最后将检测得到的设施状态与先验高精度地图中的设施状态进行对比匹配，从而进行状态更新。采用这样的方法，有利于快速实现设施状态的精准感知与快速更新，对于车路协同下的自动驾驶信息获取和交通基础设施数字化管理具有重要意义。字化管理具有重要意义。字化管理具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
基于多源数据融合的道路设施状态更新方法


[0001]本专利技术属于道路设施状态采集与更新
，具体涉及一种基于多源数据融合的道路设施状态更新方法。

技术介绍

[0002]交通基础设施养护、运行管理过程中全要素、全周期的数字化成为了交通数字化转型升级和支撑新一代自动驾驶的重要基础。基础设施是承载交通出行的主体，其状态的改变时刻发生。对于道路设施状态的快速、准确感知不仅有利于道路管理者得以科学合理地制定养护措施，更有利于出行者便捷舒适地决定出行线路。另一方面，数字化的道路设施状态同时也是支撑新一代自动驾驶的关键所在，是车路协同领域信息交互的重点。
[0003]现有技术中，道路设施状态的检测手段多依赖于人工手动记录，不同次检测结果间采用直接覆盖更新的方式，不存在多次检测结果的有机融合。因为在单次检测中，由于手段精度的限制不能采集到完整的道路性能数据。因此针对多源数据的融合就需考虑每次检测的新增与去重。不同次检测结果直接覆盖的方式难以克服单次检测数据不全的问题，不仅降低更新效率而且精度不高。

技术实现思路

[0004]本专利技术是为解决上述问题而进行的，目的在于提供一种融合多源数据的、能够准确识别道路设施并及时更新其状态信息的方法，该方法根据自动驾驶车辆上的多传感器采集的道路设施状态信息对先验高精度地图中含有的道路设施状态信息进行更新，本专利技术采用了如下技术方案：
[0005]本专利技术提供了一种基于多源数据融合的道路设施状态更新方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采用所述多传感器采集所述自动驾驶车辆的当前位置的定位数据、激光雷达点云数据和全景图像数据；步骤S2，基于所述定位数据和所述激光雷达点云数据判断所述当前位置在所述先验高精度地图中所对应的具体位置；步骤S3，基于所述全景图像数据和所述激光雷达点云数据对所述当前位置的道路设施状态进行识别，从而得到所述当前位置的当前道路设施状态信息；步骤S4，将所述当前道路设施状态信息与所述先验高精度地图中的所述道路设施状态信息进行匹配，根据匹配的结果对所述道路设施状态信息进行更新。
[0006]本专利技术提供的基于多源数据融合的道路设施状态更新方法，还可以具有这样的技术特征，其中，所述定位数据包括经纬度数据、航向角数据，步骤S2包括以下子步骤：步骤S2
‑
1，基于所述经纬度数据和所述航向角数据对所述高精度地图中所述当前位置所对应的位置点进行粗筛选；步骤S2
‑
2，采用所述激光雷达点云数据计算环境结构信息，对粗筛选得出的所述位置点进行复筛选；步骤S2
‑
3，基于所述激光雷达点云数据构建点云图，进一步基于所述点云图的特征从复筛选得出的所述位置点中确定所述具体位置。
[0007]本专利技术提供的基于多源数据融合的道路设施状态更新方法，还可以具有这样的技
术特征，其中，步骤S2
‑
1包括如下步骤：步骤S2
‑1‑
1，计算所述当前位置与所述先验高精度地图中位置点的间隔d；步骤S2
‑1‑
2，选择所述间隔d小于10米且与航向角夹角为锐角的位置点作为粗筛选的结果，所述间隔d的表达式如下：
[0008][0009]式中，r为地球半径，λ1、为位置点1的经纬度，λ2、分别为位置点2的经纬度。
[0010]本专利技术提供的基于多源数据融合的道路设施状态更新方法，还可以具有这样的技术特征，其中，步骤S2
‑
2中计算所述环境结构信息包括以下步骤：步骤S2
‑2‑
1，将所述激光雷达点云数据转化为XY平面的2D网格，所述2D网格内所有点的高度构成网格高度向量其中z
i,j
为所述2D网格中第i行第j列的所述高度向量，为所述2D网格中第k个点的高度；步骤S2
‑2‑
2，计算所述2D网格中的各个网格内的所述高度向量对应的高斯混合模型，从而获得所述高斯混合模型参数p(h)，表达式如下：
[0011][0012]式中，α
i
为各高斯模型的混合系数，总和为1；G
i
为代表第i个高斯分布，其中，X为高度变量，μ
i
为第i个高斯分布的均值，σ
i
为对应的标准差；
[0013]步骤S2
‑2‑
3，计算所述各个网格与所述高精度地图中所述位置点所对应的网格的重合度，进行网格对应，从而对粗筛得到的多个所述位置点进行复筛。
[0014]本专利技术提供的基于多源数据融合的道路设施状态更新方法，还可以具有这样的技术特征，其中，步骤S2
‑2‑
3中，分别计算所述2D网格中网格的高斯混合模型参数，以及所述高精度地图中的位置点的高斯混合模型参数，再计算两个对应的高斯混合模型之间的重叠率：
[0015][0016]式中，p1(h)，p2(h)分别为待计算重叠率的两个高斯混合模型。
[0017]本专利技术提供的基于多源数据融合的道路设施状态更新方法，还可以具有这样的技术特征，其中，步骤S3包括以下子步骤：步骤S3
‑
1，基于所述全景图像数据识别所述当前位置的道路设施；步骤S3
‑
2，基于所述全景图像数据和所述激光雷达点云数据计算所述道路设施的位置、尺寸和颜色；步骤S3
‑
3，根据所述位置、所述尺寸和所述颜色得到所述当前道路设施状态信息。
[0018]本专利技术提供的基于多源数据融合的道路设施状态更新方法，还可以具有这样的技术特征，其中，步骤S4包括以下子步骤：步骤S4
‑
1，判断所述当前道路设施状态信息与所述先验高精度地图中的所述道路设施状态信息是否匹配，判断为是，进入步骤S4
‑
2，判断为否，进入步骤S4
‑
3；步骤S4
‑
2，判定所述当前位置没有新增的道路设施，更新所述道路设施状态信息，并将更新后的道路设施状态信息写入所述先验高精度地图中；步骤S4
‑
3，判定所述当前位置有新增的道路设施，将所述当前道路设施状态信息写入所述先验高精度地图
中。
[0019]专利技术作用与效果
[0020]根据本专利技术的基于多源数据融合的道路设施状态更新方法，由于利用自动驾驶车辆上的多传感器采集定位数据、激光雷达点云数据对现实场景中的道路设施进行高精度定位，并在此基础上利用采集的全景图像数据对道路设施状态进行识别，再利用激光雷达点云数据对识别的道路设施进行状态描述，最后将检测得到的设施状态与先验高精度地图中的设施状态进行对比匹配，从而进行状态更新。采用这样的方法，有利于快速实现设施状态的精准感知与快速更新，对于车路协同下的自动驾驶信息获取和交通基础设施数字化管理具有重要意义。
附图说明
[0021]图1是本专利技术实施例中基于多源数据融合的道路设施状态更新方法的流程示意图；
[0022]图2是本专利技术实施例中环境结构信息计算示意图。
具体实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据融合的道路设施状态更新方法，其特征在于，根据自动驾驶车辆上的多传感器采集的道路设施状态信息对先验高精度地图中含有的道路设施状态信息进行更新，包括以下步骤：步骤S1，采用所述多传感器采集所述自动驾驶车辆的当前位置的定位数据、激光雷达点云数据和全景图像数据；步骤S2，基于所述定位数据和所述激光雷达点云数据判断所述当前位置在所述先验高精度地图中所对应的具体位置；步骤S3，基于所述全景图像数据和所述激光雷达点云数据对所述当前位置的道路设施状态进行识别，从而得到所述当前位置的当前道路设施状态信息；步骤S4，将所述当前道路设施状态信息与所述先验高精度地图中的所述道路设施状态信息进行匹配，根据匹配的结果对所述道路设施状态信息进行更新。2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的道路设施状态更新方法，其特征在于：其中，所述定位数据包括经纬度数据、航向角数据，步骤S2包括以下子步骤：步骤S2
‑
1，基于所述经纬度数据和所述航向角数据对所述高精度地图中所述当前位置所对应的位置点进行粗筛选；步骤S2
‑
2，采用所述激光雷达点云数据计算环境结构信息，对粗筛选得出的所述位置点进行复筛选；步骤S2
‑
3，基于所述激光雷达点云数据构建点云图，进一步基于所述点云图的特征从复筛选得出的所述位置点中确定所述具体位置。3.根据权利要求2所述的基于多源数据融合的道路设施状态更新方法，其特征在于：其中，步骤S2
‑
1包括如下步骤：步骤S2
‑1‑
1，计算所述当前位置与所述先验高精度地图中位置点之间的间隔d；步骤S2
‑1‑
2，选择所述间隔d小于10米且与航向角夹角为锐角的位置点作为粗筛选的结果，所述间隔d的表达式如下：式中，r为地球半径，λ1、为位置点1的经纬度，λ2、分别为位置点2的经纬度。4.根据权利要求2所述的基于多源数据融合的道路设施状态更新方法，其特征在于：其中，步骤S2
‑
2中计算所述环境结构信息包括以下步骤：步骤S2
‑2‑
1，将所述激光雷达点云数据转化为XY平面的2D网格，所述2D网格内所有点的高度构成网格高度向量其中z
i,j
为所述2D网格中第i行第j列的所述高度向量，为...

【专利技术属性】
技术研发人员：滕丽，杜豫川，龚叶锋，贺霞，杨伟，李亦舜，韦学健，汪志涛，刘成龙，许锐锐，赵辛玮，岳光华，
申请(专利权)人：上海城建数字产业集团有限公司同济大学，
类型：发明
国别省市：