【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及驾驶，尤其涉及一种路牙位置信息获取方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
1、随着自动驾驶的兴起，高精度地图需求日益增加。高精度地图是一种专门为无人驾驶服务的地图，对道路信息需要更精细的表达，不仅需要车道线类型等车道属性相关数据，还有如防护栏、路牙、标牌等大量目标数据，因此高精度地图的生产过程中需要不断应用到人工智能技术。路牙是路面的特征要素之一，路牙位置信息在高精度地图中具有重要作用。
2、目前，利用点云的三维特征进行路牙自动提取，该类方法通过点云分类算法对采集到的激光雷达点云数据进行分割，将点云分割为地面点和非地面点；基于地面点云的三维几何梯度特征或点云密度梯度特征对点、线、面等特征进行划分，通过设置不同的阈值或判断方法，得到路牙候选点；基于路牙候选点获取路牙位置信息。然而，利用点云三维特征的路牙识别方法，依赖点云分类算法，尤其受地面点与非地面点分类效果的影响显著，使得路牙识别的准确性较低。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种路牙位置信息获取方法、装置、电子设备及可读存储介质，以解决现有利用点云三维特征的路牙识别方法使得路牙识别的准确性较低的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：
3、第一方面，本专利技术实施例提供了一种路牙位置信息获取方法，所述方法包括：
4、获取三维的目标点云数据，将所述目标点云数据转换为二维点云数据；
5、基于所述二维点云数据获取路面高程线及路牙特征
6、基于所述路面高程线及所述路牙特征高程线确定二维的路牙候选位置；
7、将所述二维的路牙候选位置转换到三维点云空间，获取三维的路牙位置信息。
8、可选地，所述基于所述路面高程线及所述路牙特征高程线确定二维的路牙候选位置，包括：
9、获取所述路面高程线及所述路牙特征高程线之间的差值信息，基于所述差值信息确定二维的路牙候选位置。
10、可选地，所述差值信息包括差值序列，所述路牙候选位置满足如下条件：
11、所述路牙候选位置对应的第一路面的差值序列高程均为0，所述第一路面为车道路面；
12、所述路牙候选位置的高程在预设路牙高度范围内；
13、所述路牙候选位置对应的第二路面的路牙特征高程线对应的有效像素数大于0，所述第二路面与所述第一路面分别位于所述路牙候选位置的两侧。
14、可选地，所述获取三维的目标点云数据，包括：
15、提取车辆的位置姿态系统pos数据，基于所述pos数据、所述车辆的车载雷达信息、道路宽度信息确定切片关键信息；
16、基于所述切片关键信息确定在所述pos数据对应的切片范围内的目标点云数据。
17、可选地，所述将所述目标点云数据转换为二维点云数据，包括：
18、沿投影方向对所述目标点云数据进行投影变换处理，将所述目标点云数据映射至与所述投影方向垂直的二维平面，得到二维点云数据，其中，所述投影方向为与车辆行驶方向相反的方向。
19、可选地，所述基于所述二维点云数据获取路面高程线及路牙特征高程线，包括：
20、将所述二维点云数据中相邻两个数据点之间的高程变化量在第一阈值范围内的数据点作为路面高程线上的第一数据点，基于所述第一数据点得到路面高程线；
21、将所述二维点云数据中相邻两个数据点之间的高程变化量在第二阈值范围内的数据点确定为路牙特征高程线候选点；
22、采用惯性搜索算法及密度过滤算法对所述路牙特征高程线候选点进行过滤处理，得到路牙特征高程线上的第二数据点，基于所述第二数据点得到路牙特征高程线。
23、可选地，所述将所述二维的路牙候选位置转换到三维点云空间，获取三维的路牙位置信息，包括：
24、将所述二维的路牙候选位置转换到三维点云空间，生成路牙三维坐标序列；
25、对所述路牙三维坐标序列进行滤波处理；
26、将滤波处理后的路牙三维坐标序列进行线性化处理，得到三维的路牙位置信息。
27、第二方面，本专利技术实施例提供了一种路牙位置信息获取装置，所述方法包括：
28、第一获取模块，用于获取三维的目标点云数据，将所述目标点云数据转换为二维点云数据；
29、第二获取模块，用于基于所述二维点云数据获取路面高程线及路牙特征高程线；
30、确定模块，用于基于所述路面高程线及所述路牙特征高程线确定二维的路牙候选位置；
31、第三获取模块，用于将所述二维的路牙候选位置转换到三维点云空间，获取三维的路牙位置信息。
32、可选地，所述确定模块具体用于：
33、获取所述路面高程线及所述路牙特征高程线之间的差值信息，基于所述差值信息确定二维的路牙候选位置。
34、可选地，所述差值信息包括差值序列，所述路牙候选位置满足如下条件：
35、所述路牙候选位置对应的第一路面的差值序列高程均为0，所述第一路面为车道路面；
36、所述路牙候选位置的高程在预设路牙高度范围内；
37、所述路牙候选位置对应的第二路面的路牙特征高程线对应的有效像素数大于0，所述第二路面与所述第一路面分别位于所述路牙候选位置的两侧。
38、可选地，所述第一获取模块具体用于：
39、提取车辆的位置姿态系统pos数据，基于所述pos数据、所述车辆的车载雷达信息、道路宽度信息确定切片关键信息；
40、基于所述切片关键信息确定在所述pos数据对应的切片范围内的目标点云数据。
41、可选地，所述第一获取模块具体还用于：
42、沿投影方向对所述目标点云数据进行投影变换处理，将所述目标点云数据映射至与所述投影方向垂直的二维平面，得到二维点云数据，其中，所述投影方向为与车辆行驶方向相反的方向。
43、可选地，所述第二获取模块具体用于：
44、将所述二维点云数据中相邻两个数据点之间的高程变化量在第一阈值范围内的数据点作为路面高程线上的第一数据点，基于所述第一数据点得到路面高程线；
45、将所述二维点云数据中相邻两个数据点之间的高程变化量在第二阈值范围内的数据点确定为路牙特征高程线候选点；
46、采用惯性搜索算法及密度过滤算法对所述路牙特征高程线候选点进行过滤处理，得到路牙特征高程线上的第二数据点，基于所述第二数据点得到路牙特征高程线。
47、可选地，所述第三获取模块具体用于：
48、将所述二维的路牙候选位置转换到三维点云空间，生成路牙三维坐标序列；
49、对所述路牙三维坐标序列进行滤波处理；
50、将滤波处理后的路牙三维坐标序列进行线性化处理，得到三维的路牙位置信息。
51、第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种路牙位置信息获取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述路面高程线及所述路牙特征高程线确定二维的路牙候选位置，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述差值信息包括差值序列，所述路牙候选位置满足如下条件：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取三维的目标点云数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标点云数据转换为二维点云数据，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述二维点云数据获取路面高程线及路牙特征高程线，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述二维的路牙候选位置转换到三维点云空间，获取三维的路牙位置信息，包括：
8.一种路牙位置信息获取装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的路牙位置
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的路牙位置信息获取方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种路牙位置信息获取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述路面高程线及所述路牙特征高程线确定二维的路牙候选位置，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述差值信息包括差值序列，所述路牙候选位置满足如下条件：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取三维的目标点云数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标点云数据转换为二维点云数据，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述二维点云数据获取路面高程线及路牙特征高程线，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓静，李海月，赵光，
申请(专利权)人：中移上海信息通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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