本发明专利技术公开了一种基于激光雷达与毫米波雷达的轨迹拼接的城市道路全域轨迹采集方法，其包括：通过激光雷达获取道路进口道的车辆轨迹数据；通过毫米波雷达获取道路进口道上游路段的车辆轨迹数据；将毫米波雷达获取的车辆轨迹数据转换到激光雷达获取的车辆轨迹数据所在的坐标系中，并记录两类车辆轨迹坐标范围；根据两类车辆轨迹坐标范围确定重叠区域；并根据两类车辆轨迹数据特征对重叠区域的车辆轨迹数据进行融合；最终获得城市道路全域车辆轨迹数据。本发明专利技术充分利用不同雷达自身的优良特性，提供了城市交叉口进口道上游复杂交通环境和简单交通环境的融合提取的解决方案，具有良好的拓展性，高精度，高稳定度的优良特性。高稳定度的优良特性。高稳定度的优良特性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于轨迹拼接的城市道路全域轨迹采集方法和系统
[0001]本专利技术涉及智能交通感知
，特别涉及一种基于激光雷达与毫米波雷达轨迹拼接的城市道路全域轨迹采集方法和系统。
技术介绍
[0002]城市道路通常包含交叉口和路段，对不同的区域以往通常通过影响区将两者进行分开，影响区指的是交叉口对相接路段的影响范围的区域。在城市道路的车辆运行中，除了不同车辆在运行过程中彼此之间相互影响之外，车辆在交叉口的运行往往受信号灯控制以及交叉口进口道标志标线影响；而在路段上则主要受标志标线以及自身转向意愿影响。在交叉口进口道之前的运行往往是离散的，也即可能需要车辆的制动与启动；在路段上的运行往往是连续的，一般不会出现反复启停的现象。不同的车辆运行状态之间的过度过程往往建立在过渡区内，例如车辆需要驶入左转拓宽车道，在进口道前一定距离内进行变道等，正是这些因素，一些对交叉口的研究和项目也开始关注交叉口范围附近的路段的车辆运行信息，也即车辆轨迹信息。
[0003]在现有的城市道路轨迹采集解决方案里，主要使用的传感器还是摄像头，类似的也还有无人机等。这类依赖于摄像头的解决方案伴随着人工智能算法的成熟逐渐被广泛应用，但摄像头自身还是存在受环境影响干扰以及相机本省存在的镜头畸变的问题，给后期的处理带来一些困难，此外对远处的物体的识别较差。无人机虽然能够解决拍摄范围的问题，但抖动转动以及飞行器的续航问题一直制肘着其大规模的运用。
[0004]近年来，激光雷达和毫米波雷达在交通领域内的应用逐渐广泛，在路测交通信息关注等，其中激光雷达由于检测精度较高，覆盖范围一般为圆形(受安装角度影响)往往被用车辆运动状态较为复杂的区域，如出入口匝道以及交叉口。而毫米波雷达覆盖范围较长，且受环境干扰能力较强，因而广泛用于路段检测中。但是，为了更好的关注城市道路包含交叉口
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影响区
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路段的车辆运行情况，城市道路车辆轨迹信息的采集方法，通常存在检测范围不足或者足够检测范围时轨迹感知稳定度不足的问题。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对城市道路车辆轨迹信息检测范围不足或者足够检测范围时面临的不稳定的技术问题，提供一种基于激光雷达与毫米波雷达轨迹拼接的城市道路全域轨迹采集方法和系统。
[0006]本专利技术实施例提供一种基于激光雷达与毫米波雷达轨迹拼接的城市道路全域轨迹采集方法，包括：
[0007]通过激光雷达，获取道路进口道的车辆轨迹数据；
[0008]通过毫米波雷达，获取道路进口道上游路段的车辆轨迹数据；
[0009]将毫米波雷达获取的车辆轨迹数据转换到激光雷达获取的车辆轨迹数据所在的坐标系中，并记录两种雷达对应的车辆轨迹坐标范围；
[0010]根据两种雷达对应的车辆轨迹坐标范围，确定重叠区域；并根据两种雷达对应的车辆轨迹数据特征，对重叠区域的车辆轨迹数据进行融合；
[0011]将重叠区域的车辆轨迹数据、除重叠区域外激光雷达获取的车辆轨迹数据、除重叠区域外毫米波雷达获取的车辆轨迹数据进行拼接，获得城市道路全域车辆轨迹数据。
[0012]进一步地，所述激光雷达安装在道路进口道边缘、且向交叉口中心倾斜，所述毫米波雷达安装在进口道上游；其中，所述激光雷达感知范围和所述毫米波雷达感知范围有重叠区域。
[0013]进一步地，所述道路进口道的车辆轨迹数据，为从激光点云数据中提取的车辆几何形心所在位置点。
[0014]进一步地，所述道路进口道上游路段的车辆轨迹数据包括：车辆的实时雷达定位位置坐标数据、速度数据、加速度数据。
[0015]进一步地，所述将毫米波雷达获取的车辆轨迹数据转换到激光雷达获取的车辆轨迹数据所在的坐标系中，具体包括：
[0016]通过激光雷达，获取道路进口道的车辆几何信息和道路进口道边缘信息；
[0017]根据道路进口道边缘信息和进口道车道停止线构建坐标系，并结合车辆几何信息将道路进口道上车辆轨迹数据转换到坐标系中；
[0018]将毫米波雷达获取的车道线按照差异数据进行对齐构成完整的道路属性，并通过毫米波雷达预先标定位置数据、基于完整的道路属性将道路进口道上游路段的车辆轨迹数据转换到坐标系中。
[0019]进一步地，
[0020]所述车辆几何信息，为从激光点云数据中提取的车辆长宽高信息；
[0021]所述道路进口道边缘信息，为从激光点云数据中提取的道路进口道上游路段边缘位置信息。
[0022]进一步地，
[0023]实时采集道路进口道的车辆轨迹数据、车辆几何信息；
[0024]以1min一次的频率采集道路进口道边缘信息。
[0025]进一步地，所述根据两种雷达对应的车辆轨迹数据特征，对重叠区域的车辆轨迹数据进行融合，具体包括：
[0026]当两种雷达对应的车辆轨迹数据的纵向距离始终小于判断阈值时，则车辆轨迹数据匹配成功；否则，对于匹配失败的车辆轨迹数据，
[0027]当只有单个雷达检测的车辆轨迹数据时，删除数据；
[0028]当有两个雷达检测的车辆轨迹数据、但重叠区域同样时间戳没有满足纵向距离始终小于判断阈值时，则以激光雷达检测的的车辆轨迹数据为准；
[0029]当有两个雷达检测的车辆轨迹数据、但两种雷达对应的车辆轨迹数据没有重叠段的轨迹时，则以毫米波雷达轨迹进行匀速直线运动直到轨迹对齐。
[0030]进一步地，
[0031]当车辆轨迹数据匹配成功时，将重叠区域的车辆id转换一致，同时将激光雷达检测的车辆几何信息对毫米波雷达检测的车辆数据进行覆盖；
[0032]当以毫米波雷达轨迹进行匀速直线运动直到轨迹对齐时，标注轨迹采集数据为预
测数据。
[0033]一种基于轨迹拼接的城市道路全域轨迹采集系统，包括：
[0034]激光雷达，用于获取道路进口道的车辆轨迹数据；
[0035]毫米波雷达，用于获取道路进口道上游路段的车辆轨迹数据；
[0036]数据处理模块，其包括：
[0037]坐标转换单元，用于将毫米波雷达获取的车辆轨迹数据转换到激光雷达获取的车辆轨迹数据所在的坐标系中，并记录两种雷达对应的车辆轨迹坐标范围；
[0038]重叠区域数据融合单元，用于根据两种雷达对应的车辆轨迹坐标范围，确定重叠区域；并根据两种雷达对应的车辆轨迹数据特征，对重叠区域的车辆轨迹数据进行融合；
[0039]全域轨迹拼接单元，用于将重叠区域的车辆轨迹数据、除重叠区域外激光雷达获取的车辆轨迹数据、除重叠区域外毫米波雷达获取的车辆轨迹数据进行拼接，获得城市道路全域车辆轨迹数据。
[0040]本专利技术实施例提供的上述基于激光雷达与毫米波雷达轨迹拼接的城市道路全域轨迹采集方法和系统，与现有技术相比，其有益效果如下：
[0041](1)本专利技术因地制宜创新性的将毫米波雷达和激光雷达组合各自的优点：激光雷达检测范围较广(理解为二维范围)，且检测精度较高，更为适合用于交叉口进口本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于轨迹拼接的城市道路全域轨迹采集方法，其特征在于，包括：通过激光雷达，获取道路进口道的车辆轨迹数据；通过毫米波雷达，获取道路进口道上游路段的车辆轨迹数据；将毫米波雷达获取的车辆轨迹数据转换到激光雷达获取的车辆轨迹数据所在的坐标系中，并记录两种雷达对应的车辆轨迹坐标范围；根据两种雷达对应的车辆轨迹坐标范围，确定重叠区域；并根据两种雷达对应的车辆轨迹数据特征，对重叠区域的车辆轨迹数据进行融合；将重叠区域的车辆轨迹数据、除重叠区域外激光雷达获取的车辆轨迹数据、除重叠区域外毫米波雷达获取的车辆轨迹数据进行拼接，获得城市道路全域车辆轨迹数据。2.如权利要求1所述的基于轨迹拼接的城市道路全域轨迹采集方法，其特征在于，所述激光雷达安装在道路进口道边缘、且向交叉口中心倾斜，所述毫米波雷达安装在进口道上游；其中，所述激光雷达感知范围和所述毫米波雷达感知范围有重叠区域。3.如权利要求1所述的基于轨迹拼接的城市道路全域轨迹采集方法，其特征在于，所述道路进口道的车辆轨迹数据，为从激光点云数据中提取的车辆几何形心所在位置点。4.如权利要求1所述的基于轨迹拼接的城市道路全域轨迹采集方法，其特征在于，所述道路进口道上游路段的车辆轨迹数据包括：车辆的实时雷达定位位置坐标数据、速度数据、加速度数据。5.如权利要求1所述的基于轨迹拼接的城市道路全域轨迹采集方法，其特征在于，所述将毫米波雷达获取的车辆轨迹数据转换到激光雷达获取的车辆轨迹数据所在的坐标系中，具体包括：通过激光雷达，获取道路进口道的车辆几何信息和道路进口道边缘信息；根据道路进口道边缘信息和进口道车道停止线构建坐标系，并结合车辆几何信息将道路进口道上车辆轨迹数据转换到坐标系中；将毫米波雷达获取的车道线按照差异数据进行对齐构成完整的道路属性，并通过毫米波雷达预先标定位置数据、基于完整的道路属性将道路进口道上游路段的车辆轨迹数据转换到坐标系中。6.如权利要求5所述的基于轨迹拼接的城市道路全域轨迹采集方法，其特征在于，所述车辆几何信息，为从激光点云数据中提取的车辆长宽高信息；所述道路进口道边缘...
【专利技术属性】
技术研发人员：王俊骅，黎成民，傅挺，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：
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