基于全景图的车道级高精细地图生成方法研究

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随着无人驾驶和先进驾驶辅助系统等智能驾驶技术的发展,道路数据发挥了越来越重要的作用。车载传感器体系在城市环境下对复杂路况难以有效完成环境感知的重任,引入道路数据作为先验知识辅助其他传感器就成为研究者倾向的应对手段。普通导航地图的数据精度低,数据种类少,而智能驾驶需要种类丰富且精度高的道路数据,即高精细地图。高精细地图是指能够提供种类齐全、内容详尽、精度可达车道级道路数据的用于为智能驾驶服务的电子地图,本文提出了一种基于全景图的车道级高精细地图生成方法。本文主要工作如下:首先,根据智能驾驶对高精细地图的需求,设计了一整套以全景相机为核心的数据采集及处理系统,使用全景相机采集道路影像数据,使用GPS、惯导、速度编码器等采集地理信息数据,获取道路俯视图以及其位姿信息,将俯视图根据位姿信息进行拼接,生成高分辨率、高精度的道路地图底图,对底图进行优化后,在上面进行车道线、路面标志等一系列目标的位置和属性的标注。其次,对高精细地图的建图精度和效果进行优化。处理全景图时使用球心投影算法,通过对路面车道线及道路边沿的平行状态进行检测,可衡量投影角误差并进行修正;为解决地图被障碍物遮挡问题,使用激光雷达同步检测周围障碍,将无效投影区从俯视图中剔除并依靠相邻俯视图在地图中对路面特征进行还原。最后,因地图只能获取二维道路数据,为获取交通标志、红绿灯等道路交通设施的空间位置,使用全景图获取前方道路图像,借鉴双目视觉思想,在相邻两帧图像间构建虚拟双目视觉系统,计算道路交通设施相对路面的高度,从而完成完整三维道路数据的获取。由本文提出的方法建立的高精细地图具有数据种类丰富,精度可达亚米级等优点,可以有效辅助智能驾驶行为。
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