【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及汽车导航定位，具体为一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法。
技术介绍
1、道路清扫车是城市环卫工作中重要的车辆，其工作效率和安全性直接影响到城市道路的清洁程度和交通秩序。然而，现有的并没有针对道路清扫车作业场景下的、基于车道线的低成本实时定位与建图方法，现有的智驾清扫车普遍使用的高精度预制地图配合高精度定位系统来进行导航，这会带来高成本、长部署时间等缺陷，给智驾清扫车的推广带来较大的困难。因此，开发一种针对道路清扫车的车道线实时定位与建图的方法具有重要意义。
技术实现思路
1、为了解决上述现有技术中存在的问题，本专利技术提出了一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法。
2、本专利技术的技术方案如下：
3、一方面，本专利技术提出一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法，具体步骤包括：
4、实时采集车道线和路沿数据，并进行数据预处理；构建车辆坐标系，将预处理后的车道线和路沿数据变换成三维线条添加到车辆坐标系中；
5、根据车道线和路沿数据对应的时间戳结合底盘里程计的姿态变换序列，对三维线条进行时间标记；
6、将新采集的三维线条添加到车辆坐标系中与历史三维线条进行匹配，选择新采集三维线条与历史三维线条中距离最近的一条作为最优匹配对；同时根据时间标记对所有线条数据进行跟踪标记并处理异常数据；
7、根据筛选后的最优匹配对，通过预设权重将新采集的车道线和路沿数据与历史数据进行融
8、基于车道线和路沿地图骨架与三维线条的平行关系，构建各个线条间的平行关系集合；通过传感器感应路面线条并从中选择目标车道线或路沿线，根据目标车道线或路沿线数据与地图骨架中现有线条数据进行匹配，未匹配上或未检测到的目标车道线或路沿线则根据平行关系集合进行预测，或选择数据相近的历史车道线或路沿作为目标车道线或路沿；
9、根据选定目标线及地图骨架的相关数据构建实时感知地图，结合预设目标道路清扫车的运行参数生成实时导航数据并输出。
10、作为优选实施方式，所述车道线和路沿数据包括二维数据和三维数据。
11、作为优选实施方式，所述数据预处理为利用几何方法过滤采集的车道线和路沿数据中的异常数据。
12、作为优选实施方式，所述将新采集的三维线条添加到车辆坐标系中与历史三维线条进行匹配，选择新采集三维线条与历史三维线条中距离最近的一条作为最优匹配对步骤的匹配原则为利用两条三维线条上点与点间的距离计算线与线间的距离，利用线与线间的距离来选择距离最接近的两条三维线条作为最优匹配对。
13、作为优选实施方式，所述同时根据时间标记对所有线条数据进行跟踪标记并处理异常数据步骤具体为：
14、对新采集数据中未匹配上的线条新创建一个track目标，更新其状态为待初始化状态；
15、根据时间标记对已匹配上的线条跟踪其匹配次数；
16、对匹配次数达到一定阈值的线条为其分配一个track id，更新其状态为存活状态；
17、对历史数据中未匹配上的线条更新其未匹配次数；
18、对未匹配次数达到一定阈值的线条，更新其状态置为假死状态；
19、对假死状态持续到一定的周期的线条，更新其状态为死亡状态并销毁线条。
20、作为优选实施方式，所述未匹配上或未检测到的目标车道线或路沿线则根据平行关系集合进行预测，或选择数据相近的历史车道线或路沿作为目标车道线或路沿步骤具体为：
21、当未检测到目标车道线或路沿线时，根据现行路段的历史数据及平行关系集合进行目标线预测；
22、当检测到目标车道线或路沿线但没有匹配上时，则通过现行路段的历史数据及平行关系集合进行目标线预测；
23、当目标线预测失败时，从现有地图骨架含有的线条中数据最为贴近目标线的一条作为最终的目标线。
24、作为优选实施方式，所述目标道路清扫车的运行参数包括贴靠距离和运行方向。
25、作为优选实施方式，所述导航数据包括导航线和曲率。
26、另一方面，本专利技术提出一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本专利技术任一实施例所述的一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法。
27、另一方面，本专利技术提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法。
28、本专利技术具有如下有益效果：
29、1、本专利技术基于车道线和路沿线的历史数据及实时数据，可以根据目标清扫车所选择的线路制定导航路径，较为灵活多变，满足客户不同的要求。
30、2、本专利技术与现有技术相比，不需要使用高精度的预制地图与高精度的定位系统，降低了制图与导航的成本，节省了部署的时间。
31、3、本专利技术通过对车道线和路沿线的历史数据及实时数据的分析及处理，可以快速构建感应地图，感知目标清扫车周围的实时道路状况。
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1.一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法，其特征在于，所述车道线和路沿数据包括二维数据和三维数据。
3.根据权利要求1所述的一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法，其特征在于，所述数据预处理为利用几何方法过滤采集的车道线和路沿数据中的异常数据。
4.根据权利要求1所述的一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法，其特征在于，所述将新采集的三维线条添加到车辆坐标系中与历史三维线条进行匹配，选择新采集三维线条与历史三维线条中距离最近的一条作为最优匹配对步骤的匹配原则为利用两条三维线条上点与点间的距离计算线与线间的距离，利用线与线间的距离来选择距离最接近的两条三维线条作为最优匹配对。
5.根据权利要求1所述的一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法，其特征在于，所述同时根据时间标记对所有线条数据进行跟踪标记并处理异常数据步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的一种针对道路清扫车的低成
7.根据权利要求1所述的一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法，其特征在于，所述目标道路清扫车的运行参数包括贴靠距离和运行方向。
8.根据权利要求1所述的一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法，其特征在于，所述导航数据包括导航线和曲率。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任一权利要求所述的一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一权利要求所述的一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法。
...【技术特征摘要】
1.一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法，其特征在于，所述车道线和路沿数据包括二维数据和三维数据。
3.根据权利要求1所述的一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法，其特征在于，所述数据预处理为利用几何方法过滤采集的车道线和路沿数据中的异常数据。
4.根据权利要求1所述的一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法，其特征在于，所述将新采集的三维线条添加到车辆坐标系中与历史三维线条进行匹配，选择新采集三维线条与历史三维线条中距离最近的一条作为最优匹配对步骤的匹配原则为利用两条三维线条上点与点间的距离计算线与线间的距离，利用线与线间的距离来选择距离最接近的两条三维线条作为最优匹配对。
5.根据权利要求1所述的一种针对道路清扫车的低成本车道线实时定位与建图方法，其特征在于，所述同时根据时间标记对所有线条数据进行跟踪标记并处理异常数据步骤具体为：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：左迈迪，王维，张梓栋，
申请(专利权)人：福龙马城服机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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