一种用于车路协同的空间对齐方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种用于车路协同的空间对齐方法及系统，该方法包括：S1、分别在路侧、车端部署智能网联路侧子系统、智能网联车载子系统，子系统间通过V2X进行车路协同；S2、智能网联路侧子系统和智能网联车载子系统分别通过构建大地WGS84坐标系进行子系统间的空间对齐；S3、智能网联路侧子系统构建东北天坐标系进行子系统内部的空间对齐，然后将东北天坐标系转换到大地WGS84坐标系；S4、智能网联车载子系统构建东北天坐标系进行车载子系统内部的空间对齐，然后基于车载GPS/北斗将东北天坐标系转换到大地WGS84坐标系。与现有技术相比，本发明专利技术保证了车路协同系统在信息融合过程中空间对齐，为车路协同感知构建统一坐标系，提高了感知目标物的定位和跟踪精度。了感知目标物的定位和跟踪精度。了感知目标物的定位和跟踪精度。

【技术实现步骤摘要】
一种用于车路协同的空间对齐方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能交通
，尤其是涉及一种用于车路协同的空间对齐方法及系统。

技术介绍

[0002]车路协同技术是道路行车安全方面的重要支撑技术，也是实现智能交通的基础研究问题。当前，很多汽车厂商都在致力于智能交通系统ITS(Intelligent Transportation Systems)的发展，其中智能车路协同关键技术是ITS研究的热点和前沿技术。目前，世界各国正在积极进行车路协同系统方面的研究与实验，并将其作为改善道路交通安全和效率的重要手段。在国外，欧洲汽车公司早已将车联网技术应用于车队的智能化管理。同时，欧洲的客运公司也在积极推广应用车联网技术。美国的IVHS，日本的VICS等系统也都通过车辆与道路之间建立有效的信息通信，从而实现智能交通的管理和信息服务。这些信息服务虽然侧重点各有不同，但都是以车路协同技术为基础。
[0003]车路协同系统由“先进的车”和“智慧的路”来支持，通过通信平台实现车路云一体化建设，满足车路协同的各种应用需求。“先进的车”是指安装有传感设备的智能汽车，但是单车智能的感知精度和感知范围有限，比如受公交车遮挡的行人；而“智慧的路”是通过安装在路侧的各类先进传感器，通过收集和共享道路和交通参与者的实时信息，由于路侧传感器安装位置较高，可以近似提供宽阔的视野，从而弥补车端传感设备的盲区；此外，路侧还可以部署边缘云来降低车载端的感知成本。通过车路协同感知，可以大大增加车辆的感知范围和感知能力，进而有利于减少交通事故，保障公路中交通参与者的人身安全和财产安全，并且避免道路拥塞，改善交通运输环境。在开展车路协同感知融合之前，需要先进行车路空间对齐，把车载和路侧感知到的信息放在统一的坐标系下进行融合。如果没有进行空间对齐，将车、路感知到的目标或轨迹进行关联时容易产生误差，影响融合效果。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供了一种用于车路协同的空间对齐方法及系统，保证了车路协同系统在信息融合过程中空间对齐，为车路协同感知构建统一坐标系，提高了感知目标物的定位和跟踪精度。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0006]根据本专利技术的第一方面，提供了一种用于车路协同的空间对齐方法，该方法包括以下步骤：
[0007]步骤S1、分别在路侧、车端部署智能网联路侧子系统、智能网联车载子系统，其中，子系统间通过V2X进行车路协同；
[0008]步骤S2、智能网联路侧子系统和智能网联车载子系统分别通过构建大地WGS84坐标系进行子系统间的空间对齐；
[0009]步骤S3、智能网联路侧子系统构建东北天坐标系进行路侧子系统内部的空间对
齐，然后将东北天坐标系转换到大地WGS84坐标系；
[0010]步骤S4、智能网联车载子系统构建东北天坐标系进行车载子系统内部的空间对齐，然后基于车载GPS/北斗将东北天坐标系转换到大地WGS84坐标系。
[0011]优选地，所述智能网联路侧子系统包括集成在一起的路侧感知设备、路侧计算设备和路侧通信设备；所述路侧感知设备包括摄像头、激光雷达和毫米波雷达。
[0012]优选地，所述智能网联车载子系统包括集成在一起的GPS/北斗模块、车载感知设备、车载计算设备和车载通信设备；所述车载感知设备包括摄像头、激光雷达和毫米波雷达。
[0013]优选地，所述毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达和摄像头对应的空间对齐过程分别为：
[0014]毫米波雷达：从毫米波雷达坐标系转换到东北天坐标系，具体为：将毫米波雷达固定安装在路侧，通过毫米波雷达外参标定将毫米波雷达坐标系转换到东北天坐标系；
[0015]激光雷达：从激光雷达坐标系转换到东北天坐标系，具体为：将激光雷达固定安装在路侧，使指南针方向朝向激光雷达坐标系中X轴方向并记录坐标系夹角θ，并采用最小二乘法求取激光雷达三维点云坐标系到东北天坐标系的转换矩阵；
[0016]摄像头：先对相机进行内参标定，然后通过联合标定由像素坐标系转换到激光雷达坐标系，再从激光雷达坐标系转换到东北天坐标系。
[0017]优选地，所述对相机进行内参标定，具体为：
[0018]1)构建相机成像模型，数学表达式为：
[0019][0020]式中，(U，V，W)为在世界坐标系下某点的物理坐标，(u，v)为(U，V，W)对应的在像素坐标系下的像素坐标，Z为尺度因子；为相机的内参矩阵，其中，f为像距，dX、dY分别为X、Y方向上的一个像素在相机感光板上的物理长度，u
O
、v
O
分别为相机感光板中心在像素坐标系下的坐标，θ表示感光板的横边和纵边之间的角度；
[0021]2)采集待标定相机的棋盘格标定板的图片，利用相机内参标定原理计算出相机内参矩阵和畸变系数。
[0022]优选地，所述通过联合标定由像素坐标系转换到激光雷达坐标系，包括以下子步骤：
[0023]1)在相机和激光雷达共视区内放置标记物，采集标定数据：
[0024]2)分别获取标记物在相机中的像素坐标、在激光雷达点云中的坐标；
[0025]3)采用位姿算法求解激光雷达坐标系到相机坐标系的转换矩阵；
[0026]4)提取点云路面数，并对路面点云进行分区，然后对每个点云分区进行拟合，对路面点云进行上采样，生成点云
‑
像素坐标点对；
[0027]5)采用生成的点云
‑
像素坐标点对做数据集，采用人工智能算法进行三维点云坐
标的多元回归预测，将像素坐标转换到点云坐标；
[0028]6)基于激光雷达坐标系到东北天坐标系的转换，将像素坐标到东北天坐标的转换。
[0029]优选地，所述步骤3)具体为：采用EPnP算法求解激光雷达坐标系到相机坐标系的转换矩阵。
[0030]优选地，所述步骤5)中的人工智能方法包括决策树和随机森林。
[0031]优选地，所述步骤S3或S4中将东北天坐标系转换到大地WGS84坐标系，转换表达式为：
[0032][0033][0034]式中，(x,y)为东北天坐标系中任意点坐标，(lat1,lon1)为(x,y)在WGS84坐标系下的经纬度，(lat0,lon0)为东北天坐标系原点的经纬度，R为地球半径。
[0035]根据本专利技术的第二方面，提供了一种用于车路协同的空间对齐系统，该系统包括：
[0036]设置于路侧的智能网联路侧子系统、设置于车辆上的智能网联车载子系统，且智能网联车载子系统和智能网联路侧子系统通过V2X进行车路协同；
[0037]其中，车路协同过程中采用任一项所述的方法进行空间对齐。
[0038]与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0039]1)针对车路协同对时空同步的需要所设计的，通过空间对齐机制，即使针对不同的子系统，如车载子系统或路侧子系统，也能够获取到各个目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于车路协同的空间对齐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1、分别在路侧、车端部署智能网联路侧子系统、智能网联车载子系统，其中，子系统间通过V2X进行车路协同；步骤S2、智能网联路侧子系统和智能网联车载子系统分别通过构建大地WGS84坐标系进行子系统间的空间对齐；步骤S3、智能网联路侧子系统构建东北天坐标系进行路侧子系统内部的空间对齐，然后将东北天坐标系转换到大地WGS84坐标系；步骤S4、智能网联车载子系统构建东北天坐标系进行车载子系统内部的空间对齐，然后基于车载GPS/北斗将东北天坐标系转换到大地WGS84坐标系。2.根据权利要求1所述的一种用于车路协同的空间对齐方法，其特征在于，所述智能网联路侧子系统包括集成在一起的路侧感知设备、路侧计算设备和路侧通信设备；所述路侧感知设备包括摄像头、激光雷达和毫米波雷达。3.根据权利要求1所述的一种用于车路协同的空间对齐方法，其特征在于，所述智能网联车载子系统包括集成在一起的GPS/北斗模块、车载感知设备、车载计算设备和车载通信设备；所述车载感知设备包括摄像头、激光雷达和毫米波雷达。4.根据权利要求2或3所述的一种用于车路协同的空间对齐方法，其特征在于，所述毫米波雷达、激光雷达和摄像头对应的空间对齐过程分别为：毫米波雷达：从毫米波雷达坐标系转换到东北天坐标系，具体为：将毫米波雷达固定安装在路侧，通过毫米波雷达外参标定将毫米波雷达坐标系转换到东北天坐标系；激光雷达：从激光雷达坐标系转换到东北天坐标系，具体为：固定安装激光雷达，使指南针方向朝向激光雷达坐标系中X轴方向并记录坐标系夹角θ，并采用最小二乘法求取激光雷达三维点云坐标系到东北天坐标系的转换矩阵；摄像头：先对相机进行内参标定，然后通过联合标定由像素坐标系转换到激光雷达坐标系，再从激光雷达坐标系转换到东北天坐标系。5.根据权利要求4所述的一种用于车路协同的空间对齐方法，其特征在于，所述对相机进行内参标定，具体为：1)构建相机成像模型，数学表达式为：式中，(U，V，W)为在世界坐标系下某点的物理坐标，(u，v)为(U，V，W)点对应的在像素坐标系下的像素坐标，Z为尺度因子；为相机的内参矩阵，其中，f为像距，dX、dY分别为X、Y方向上...

【专利技术属性】
技术研发人员：王平，徐筠益，王超，王新红，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：