一种基于信息融合的车道级电子地图构建方法技术

本发明专利技术提供一种基于信息融合的车道级电子地图构建方法，具体过程为：步骤一，移动数据采集平台实时采集全景图像、定位数据及交通信号位置，基于逆投影变换将所述全景图像转换成全景俯视图，将所述定位数据、交通信号位置与全景俯视图进行融合；其中所述定位数据采用差分定位方式获得；步骤二，将融合后的全景俯视图进行拼接，生成车道级电子地图。本发明专利技术在进行电子地图构建时，将采集的全景图像转换成全景俯视图，同时融合了利用差分定位方式获得准确的定位数据，因此生成电子地图可以具体精确到车道。

A lane level electronic map building method based on information fusion

The present invention provides a method for constructing Lane level map based on information fusion, the specific process is as follows: step one, mobile data collection platform for real-time panoramic image acquisition, location data and traffic location, inverse projection transform the image into a panoramic view overlooking the panoramic view of the location based on traffic signal data, and overlooking the panoramic image fusion; wherein the positioning data using differential positioning; step two, the fusion of the panoramic view of mosaic, Lane level map generation. The present invention in electronic map building, will collect the panoramic image into panoramic view, and fusion using differential positioning positioning data accurately, thus generating electronic map can be specific to the driveway.

【技术实现步骤摘要】
一种基于信息融合的车道级电子地图构建方法
专利技术属于智能车辆和地理信息系统
，具体涉及一种基于信息融合的车道级电子地图构建方法。
技术介绍
智能车辆(IntelligentVehicle,IV)是一种在道路和野外环境下能够连续、实时地自主行驶的移动机器人，也是智能交通系统和地面无人作战系统研究的重要组成部分，其研究涉及控制科学、计算机科学、信息处理、传感器技术、人工智能等诸多科学
，是一个集环境感知、规划决策、行为控制与执行等关键技术与功能为一体的综合智能系统，其研究成果已广泛应用在军事、民用、科学研究等各个领域，具有重大的研究和应用价值。而高精度的电子地图是面向结构化交通环境应用的智能车辆的重要组成部分，电子地图能有效地减小智能车辆对高精度感知系统的依赖。在获取到高精度的交通环境地图后，智能车辆不再需要从感知系统得到的环境信息中提取可行区域，一边探索一边前进，而是将车辆匹配到电子地图的路网中，并在电子地图提供的道路中连续获取到达目的地的路段，行驶中实时感知与避让路段中的其他交通参与物，直至完成任务。然而，近年来，随着智能车辆在智能交通系统、辅助驾驶、智能运输地广泛应用，对车载的电子地图提出了更高的要求，需要电子地图能达到车道级的精度，现有的电子地图已经无法满足这些应用的要求，急需一种有效的方法来构建车道级的电子地图。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提出了一种基于信息融合的车道级电子地图构建方法，利用该方法构建的地图可以精确定位到每一车道，为车辆的行驶提供了可靠的保证。实现本专利技术的技术方案如下：一种基于信息融合的车道级电子地图构建方法，具体过程为：步骤一，移动数据采集平台实时采集全景图像、定位数据及交通信号位置，基于逆投影变换将所述全景图像转换成全景俯视图，将所述定位数据、交通信号位置与全景俯视图进行融合；其中所述定位数据采用差分定位方式获得；步骤二，将融合后的全景俯视图进行拼接，生成车道级电子地图。进一步地，本专利技术所述定位数据的获取方式为：在已知位置平台上架设差分基站，所述基站利用通信模块向移动数据采集平台传输实时差分信息，移动数据采集平台根据基站位置及差分信息计算出移动数据采集平台的精确定位数据。进一步地，本专利技术所述交通信号位置采用如下方式获得：首先移动数据采集平台采集交通信号的图像；其次图像序列检测器对图像中可能存在交通信号的区域进行标记；最后跟踪器剔除标记区域中的误检区域，得到交通信号位置。进一步地，本专利技术所述步骤二进行图像拼接的具体过程为：步骤201，将移动数据采集平台所经过的图像采集区域划分成多个同样大小的网格；步骤202，判断当前帧图像与上一帧图像是否对应同一网格；步骤203，若是，将当前帧图像与上一帧图像按照位置关系拼接在一起，否则，将上一帧图像的拼接结果保存，并判断当前帧图像所对应的网格是否有保存好的图像；如果有，将已保存的图像与当前帧图像按照位置关系拼接在一起，否则，建立当前帧图像对应网格的存储区域，并将当前帧图像存储到该区域上；步骤204，按照步骤202-203的方式处理所有融合后的全景俯视图像，得到每一网格所对应的拼接图像；步骤205，将多张网格对应的拼接图像拼接在一起，生成车道级电子地图。进一步地，本专利技术步骤202所述判断为：利用采集每一图像时移动数据采集采集平台所处的位置信息，对图像进行标识，根据所述标识进行判断。一种基于信息融合的车道级电子地图构建方法，具体过程为：步骤一，移动数据采集平台实时采集全景图像、定位数据、交通信号位置及道路边界信息，基于逆投影变换将所述全景图像转换成全景俯视图，将所述定位数据、交通信号位置、道路边界信息与全景俯视图进行融合；其中所述定位数据采用差分定位方式获得；步骤二，将融合后的全景俯视图进行拼接，得到车道级电子地图的底图；步骤三，根据交通规则和车道间的转向信息生成电子地图的拓扑关系，将所述拓扑关系与步骤二中拼接得到底图进行融合；步骤四，为图像上每一车道设置对应的属性表，生成适应无人地面车辆应用的车道级电子地图。进一步地，本专利技术所述道路边界信息采用如下方式获得：移动数据采集平台采集周围环境点云数据，通过多重特征Hough变换确定道路边界信息。进一步地，本专利技术所述属性表包括线数据集“道路”属性、点数据集“道路节点”属性和点数据集“交通标志”属性；其中，所述线数据集“道路”属性包括车道距道路左边界的距离、车道距道路右边界的距离、车道的限速信息、车道的转向信息、车道的并线属性及车道的行驶方向；所述点数据集“道路节点”属性包括道路节点是否是交叉口和道路节点是否是含有交通灯的交叉口；点数据集“交通标志”属性包括交通标志的类型和属性值。有益效果(1)本专利技术在进行电子地图构建时，将采集的全景图像转换成全景俯视图，同时融合了利用差分定位方式获得准确的定位数据，因此生成电子地图可以具体精确到车道。(2)本专利技术在生成高精度的电子地图时，提出了利用网格模式来对海量的图像数据进行处理，有效地避免了因为数据量过大而无法处理的情况。(3)本专利技术为不同的地理对象创建了属性表，为智能车辆在结构化环境下的安全行驶提供了可靠的保障。附图说明图1为基于信息融合的车道级电子地图构建方法的流程图；图2为移动数据采集平台的框架示意图；图3为设计的图像网格坐标系；图4为生成高精度电子地图底图的流程图；图5为采集和处理后的全景图像；图6为高精度的电子地图底图；图7为生成的车道级电子地图。具体实施方式下面结合附图并举实例，对本专利技术进行详细描述。本专利技术提供一种基于信息融合的车道级电子地图构建方法，如图1所示，具体过程为：步骤一，移动数据采集平台实时采集全景图像、定位数据及交通信号位置，基于逆投影变换将所述全景图像转换成全景俯视图，将所述定位数据、交通信号位置与全景俯视图进行融合；其中所述定位数据采用差分定位方式获得；步骤二，将融合后的全景俯视图进行拼接，生成车道级电子地图。本专利技术将采集的全景图像转换成全景俯视图作为电子地图的底图，因此所构建的电子地图可以清晰看清每一车道；同时，采用差分定位方式来获得与全景俯视图进行融合的定位数据，相比于现有电子地图的GPS定位方式，本专利技术生成电子地图的定位具有很高的精度。本实施例中移动数据采集平台实时进行数据采集的较佳方式如下：全景图像采集：构建高精度电子地图需要采集全景图像信息作为地图底图。在采集全景图像之前首先需要通过标定板对移动数据采集平台上的全景摄像头进行标定，然后基于逆投影变换(IPM)算法获得全景俯视图。另外，后期处理时为了对不同的全景图像进行拼接，需要利用采集图像时数据采集平台所处的位置对图像进行标识，本实例以二维码的形式在图像右下角标注其位置信息。定位数据采集：构建车道级电子地图要求定位数据能够区分不同车道，因此定位数据的精度至少是分米级。目前应用最为广泛的卫星定位导航系统(如，GPS)单点定位精度一般在米级以上。为此，本实例采用差分定位技术，在一个已知位置平台上架设差分基站，基站通过移动通信模块向移动数据采集平台传输实时差分信息，由此可使定位精度达到厘米级。交通信号位置采集：交通信号包括交通灯和交通标志，本实例通过单目相机得到交通灯和交通标志的图像之后，首先，图像序列检测器对图像中可能存在交通灯和交通标志的区域进行标记，将标本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于信息融合的车道级电子地图构建方法，其特征在于，具体过程为：步骤一，移动数据采集平台实时采集全景图像、定位数据及交通信号位置，基于逆投影变换将所述全景图像转换成全景俯视图，将所述定位数据、交通信号位置与全景俯视图进行融合；其中所述定位数据采用差分定位方式获得；步骤二，将融合后的全景俯视图进行拼接，生成车道级电子地图。

【技术特征摘要】
1.一种基于信息融合的车道级电子地图构建方法，其特征在于，具体过程为：步骤一，移动数据采集平台实时采集全景图像、定位数据及交通信号位置，基于逆投影变换将所述全景图像转换成全景俯视图，将所述定位数据、交通信号位置与全景俯视图进行融合；其中所述定位数据采用差分定位方式获得；步骤二，将融合后的全景俯视图进行拼接，生成车道级电子地图。2.根据权利要求1所述基于信息融合的车道级电子地图构建方法，其特征在于，所述定位数据的获取方式为：在已知位置平台上架设差分基站，所述基站利用通信模块向移动数据采集平台传输实时差分信息，移动数据采集平台根据基站位置及差分信息计算出移动数据采集平台的精确定位数据。3.根据权利要求1所述基于信息融合的车道级电子地图构建方法，其特征在于，所述交通信号位置采用如下方式获得：首先移动数据采集平台采集交通信号的图像；其次图像序列检测器对图像中可能存在交通信号的区域进行标记；最后跟踪器剔除标记区域中的误检区域，得到交通信号位置。4.根据权利要求1所述基于信息融合的车道级电子地图构建方法，其特征在于，所述步骤二进行图像拼接的具体过程为：步骤201，将移动数据采集平台所经过的图像采集区域划分成多个同样大小的网格；步骤202，判断当前帧图像与上一帧图像是否对应同一网格；步骤203，若是，将当前帧图像与上一帧图像按照位置关系拼接在一起，否则，将上一帧图像的拼接结果保存，并判断当前帧图像所对应的网格是否有保存好的图像；如果有，将已保存的图像与当前帧图像按照位置关系拼接在一起，否则，建立当前帧图像对应网格的存储区域，并将当前帧图像存储到该区域上；步骤204，按照步骤202-203的方式处理所有融合后的全景俯视图像，得到每一网格所对应的拼接图像；步骤205，将多张网格对应的拼接图像拼接在一起，生成车道级电子地图。5.根据权利要求4所述基于信息融合的车道级电子地图构建方法，其特征在于，步骤202所述判断为：利用采集每一图像时移动数据采集采集平台所处的位置信息，对图像进行标识，根据所述标识进行判断。6.一种基于信息融合的车道级电子地图构建方法，其特征在于，具体过程为：步骤一，移动数据采集平台实时采集全景图像、定位数据、交通信号位置及道路边界信息，基于逆投影变换将所述全景...

【专利技术属性】
技术研发人员：王美玲，杨强荣，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京,11