基于众包轨迹获取车道线拓扑的方法及装置、设备、介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于众包轨迹获取车道线拓扑的方法及装置、设备、介质，所述方法包括以下步骤：获取众包车辆采集的轨迹点信息；基于轨迹点信息识别交叉口区域和非交叉口区域；根据轨迹点的时间戳和轨迹点的距离间隔分别对交叉口区域和非交叉口区域的若干轨迹点进行分组，以获得交叉口区域的轨迹组和非交叉口区域的轨迹组；对交叉口区域的轨迹组进行聚类，以生成交叉口区域的虚拟车道线；对非交叉口区域的轨迹组进行聚类，以生成非交叉口区域的车道线拓扑；将交叉口区域的虚拟车道线和非交叉口区域的车道线拓扑合并，生成最终的车道线拓扑图。本发明专利技术通过众包轨迹数据，并利用分段、聚类、拼接的方法生成车道线冗余较少，更贴近现实。实。实。

【技术实现步骤摘要】
基于众包轨迹获取车道线拓扑的方法及装置、设备、介质


[0001]本申请涉及众包地图数据处理
，具体涉及一种基于众包轨迹获取车道线拓扑的方法及装置、设备、介质。

技术介绍

[0002]在自动驾驶领域，车道级别的高精地图对路径计算、导航、定位等功能至关重要。专业采集的高精地图虽然精确度较高，但是由于生产成本和效率的问题，更新频度往往跟不上道路的变化。
[0003]随着传感器技术、无线通信和网络技术的飞速发展，人们的出行会产生大量时空轨迹大数据，蕴含着丰富的精细道路信息和人类行为活动信息。轨迹数据的采集逐渐由专业部门测量车或者专业人员采集演变为由非专业人士自由自愿的记录其出行轨迹的形式，数据的采集开始转变为众包模式。众包模式下的车载轨迹数据(众包大数据)无疑是目前可以提供车道级道路信息提取的最佳数据源。但是，目前利用众包轨迹生成的车道线存在冗余较多的问题，与现实道路存在一定差别。

技术实现思路

[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术提供一种基于众包轨迹获取车道线拓扑的方法及装置、设备、介质，以解决上述技术问题。
[0005]本专利技术提供的基于众包轨迹获取车道线拓扑的方法，包括：
[0006]获取众包车辆采集的轨迹点信息，所述轨迹点信息包括若干轨迹点的时间戳和位置信息；
[0007]基于所述轨迹点信息识别交叉口区域和非交叉口区域；
[0008]根据所述轨迹点的时间戳和所述轨迹点的距离间隔分别对所述交叉口区域和非交叉口区域的若干轨迹点进行分组，以获得所述交叉口区域的轨迹组和所述非交叉口区域的轨迹组；
[0009]对所述交叉口区域的轨迹组进行距离聚类，以生成所述交叉口区域的虚拟车道线；
[0010]对所述非交叉口区域的轨迹组进行距离聚类，以生成所述非交叉口区域的车道线拓扑；
[0011]将所述交叉口区域的虚拟车道线和所述非交叉口区域的车道线拓扑合并，生成最终的车道线拓扑图。
[0012]于本专利技术的一实施例中，基于所述轨迹点的信息识别交叉口区域和非交叉口区域，包括：
[0013]根据所述轨迹点的时间戳和方向角，计算所述轨迹点的角速度；
[0014]将所述角速度大于第一阈值的轨迹点作为转向候选点；
[0015]将连续的所述转向候选点合并成组，若两组间的非转向候选点数目小于第二阈
值，则将两组所述非转向候选点进一步合并，并将两组间的所述非转向候选点标记为转向候选点；
[0016]计算每组转向候选点中起点和终点的方向角差值和时间戳差值，过滤掉差值小于第三阈值的组，获得转向点组合；
[0017]对所述转向点组合内的转向点进行均值偏移(MeanShift)聚类，并依据所述轨迹点的速度和/或转向点占比识别所述交叉口区域。
[0018]于本专利技术的一实施例中，对所述转向点组合内的转向点进行均值偏移聚类，并依据所述轨迹点的速度和/或转向点占比识别所述交叉口区域，包括：对所述转向点组合内的转向点进行均值偏移聚类，则聚类中心点为交叉口中心点；以所述交叉口中心点为圆心，按照预设半径和间隔构建多个圆环；由小到大计算环形范围内所述轨迹点的平均速度及所述转向点与所述轨迹点的数目比值；若所述平均速度大于第四阈值或所述转向点的占比低于第五阈值或者所述圆环的半径超过第六阈值时，停止计算，此时所述交叉口中心点到所述圆环之间的圆形区域为所述交叉口区域。
[0019]于本专利技术的一实施例中，根据所述轨迹点的时间戳和所述轨迹点的距离间隔分别对所述交叉口区域和非交叉口区域的若干轨迹点进行分组，包括：按所述时间戳顺序遍历所述轨迹点，以确定中断点；根据所述轨迹点所在区域及所述中断点对所述轨迹点进行分组，以获得所述交叉口区域的轨迹组和所述非交叉口区域的轨迹组。
[0020]于本专利技术的一实施例中，所述中断点至少满足以下条件中的一种：所述交叉口区域与所述非交叉口区域临界处的轨迹点；相邻所述轨迹点的时间戳间隔超过预设阈值；相邻所述轨迹点的距离间隔超过预设阈值。
[0021]于本专利技术的一实施例中，对所述交叉口区域的轨迹组进行距离聚类，以生成所述交叉口区域的虚拟车道线，包括：
[0022]计算所述交叉口区域的每两个轨迹组的豪斯多夫(Hausdorff)距离，若首尾部分的距离均小于车道宽度阈值，即把较小的距离作为所述两个轨迹组的Hausdorff距离；否则，以所述两个轨迹组中间部分的距离作为Hausdorff距离；
[0023]按照所述豪斯多夫距离对所述交叉口区域的轨迹组进行聚类；
[0024]从聚类后的各轨迹簇中，选出较平滑的轨迹组为代表轨迹，以生成虚拟车道线；其中，所述平滑程度的计算方法为相邻轨迹点的方向角差值的平均值，值越小代表越平滑。
[0025]于本专利技术的一实施例中，对所述非交叉口区域的轨迹组进行聚类，以生成所述非交叉口区域的车道中心线拓扑，包括：
[0026]根据通行方向和距离对所述非交叉口区域的轨迹组进行聚类，以获得道路段；
[0027]以所述道路段为单位，对每个所述道路段中的轨迹组进行基于距离的聚类，生成非交叉口区域的车道线拓扑。
[0028]于本专利技术的一实施例中，根据通行方向和距离对所述非交叉口区域的轨迹组进行聚类，包括：
[0029]计算每两个轨迹组的起点间距离和终点间距离，取两个距离中的较小值作为轨迹组间的距离，然后以所述距离对各轨迹组进行初步聚类；
[0030]计算所述初步聚类后的道路段之间的Hausdorff距离，若所述Hausdorff距离小于车道宽度，则把两个道路段合并；否则，计算所述道路段中轨迹组之间的最小距离，如果所
述最小距离小于所述车道宽度，则把两个道路段合并。
[0031]于本专利技术的一实施例中，若所述道路段超过100米，则所述初步聚类之后还包括将所述道路段切割成小段，将所述道路段切割成小段包括：
[0032]在所述道路段中最长的轨迹组，在所述最长的轨迹组中按预设间距找出分隔位置的轨迹点，作为切割点；遍历所述道路段中轨迹组中的轨迹点，根据所述轨迹点与所述切割点之间的距离对所述轨迹组进行分段。
[0033]于本专利技术的一实施例中，以所述道路段为单位，对每个所述道路段中的轨迹组进行基于距离的聚类，生成非交叉口区域的车道线拓扑，包括：
[0034]以每个所述道路段中的轨迹组为对象进行基于Hausdorff距离的聚类，从每个聚类簇的多个轨迹组中，筛选出接近所述聚类簇的中心位置的一个轨迹组，作为候补车道线；
[0035]以所述候补车道线为点，所述候补车道线间的Hausdorff距离为边来生成图，利用最大团算法找出互不相交的车道线，作为主车道线；
[0036]基于每个所述道路段中的轨迹组数据及所述主车道线，生成分歧合流车道线。
[0037]于本专利技术的一实施例中，基于每个所述道路段中的轨迹组数据及所述主车道线，生成分歧合流车道线，包括：
[0038]在所述道路段内，每间隔一定距离对所述道本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于众包轨迹获取车道线拓扑的方法，其特征在于，所述方法包括：获取众包车辆采集的轨迹点信息，所述轨迹点信息包括若干轨迹点的时间戳和位置信息；基于所述轨迹点信息识别交叉口区域和非交叉口区域；根据所述轨迹点的时间戳和所述轨迹点的距离间隔分别对所述交叉口区域和非交叉口区域的若干轨迹点进行分组，以获得所述交叉口区域的轨迹组和所述非交叉口区域的轨迹组；对所述交叉口区域的轨迹组进行聚类，以生成所述交叉口区域的虚拟车道线；对所述非交叉口区域的轨迹组进行聚类，以生成所述非交叉口区域的车道线拓扑；将所述交叉口区域的虚拟车道线和所述非交叉口区域的车道线拓扑合并，生成最终的车道线拓扑图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述轨迹点信息识别交叉口区域和非交叉口区域，包括：根据所述轨迹点的时间戳和方向角，计算所述轨迹点的角速度；将所述角速度大于第一阈值的轨迹点作为转向候选点；将连续的所述转向候选点合并成组，若两组间的非转向候选点数目小于第二阈值，则将两组所述非转向候选点进一步合并，并将两组间的所述非转向候选点标记为转向候选点；计算每组转向候选点中起点和终点的方向角差值和时间戳差值，过滤掉差值小于第三阈值的组，获得转向点组合；对所述转向点组合内的转向点进行均值偏移聚类，并依据所述轨迹点的速度和/或转向点占比识别所述交叉口区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述转向点组合内的转向点进行均值偏移聚类，并依据所述轨迹点的速度和/或转向点占比识别所述交叉口区域，包括：对所述转向点组合内的转向点进行均值偏移聚类，则聚类中心点为交叉口中心点；以所述交叉口中心点为圆心，按照预设半径和间隔构建多个圆环；由小到大计算环形范围内所述轨迹点的平均速度及所述转向点与所述轨迹点的数目比值；若所述平均速度大于第四阈值或所述转向点的占比低于第五阈值或者所述圆环的半径超过第六阈值时，停止计算，此时所述交叉口中心点到所述圆环之间的圆形区域为所述交叉口区域。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述轨迹点的时间戳和所述轨迹点的距离间隔分别对所述交叉口区域和非交叉口区域的若干轨迹点进行分组，包括：按所述时间戳顺序遍历所述轨迹点，以确定中断点；根据所述轨迹点所在区域及所述中断点对所述轨迹点进行分组，以获得所述交叉口区域的轨迹组和所述非交叉口区域的轨迹组。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述中断点至少满足以下条件中的一种：所述交叉口区域与所述非交叉口区域临界处的轨迹点；相邻所述轨迹点的时间戳间隔超过预设阈值；
相邻所述轨迹点的距离间隔超过预设阈值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述交叉口区域的轨迹组进行聚类，以生成所述交叉口区域的虚拟车道线，包括：计算所述交叉口区域的每两个轨迹组的豪斯多夫距离，若首尾部分的距离均小于车道宽度阈值，即把较小的距离作为所述两个轨迹组的豪斯多夫距离；否则，以所述两个轨迹组中间部分的距离作为豪斯多夫距离；按照所述豪斯多夫距离对所述交叉口区域的轨迹组进行聚类；从聚类后的各轨迹簇中，选出较平滑的轨迹组为代表轨迹，以生成虚拟车道线。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述非交叉口区域的轨迹组进行聚类，以生成所述非交叉口区域的车道线拓扑，包括：根据通行方向和距离对所述非交叉口区域的轨迹组进行聚类，以获得道路段；以所述道路段为单位，对每个所述道路段中的轨迹组进行基于距离的聚类，生成非交叉口区域的车道线拓扑。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据通行方向和距离对所述非交叉口区域的轨迹组进行聚类，包括：计算每两个轨迹组的起点间距离和终点间距离，取两个距离中的较小值作为轨迹组间的距离，然后以所述距离对各轨迹组进行初步聚类；计算所述初步聚类后的道路段之间的豪斯多夫距离，若所述豪斯多夫距离小于车道宽度，则把两个道路段合并；否则，计算所述道路段中轨迹组之间的...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯晓辉，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：