本文提出了全息高精度導(dǎo)航地圖的概念,它融合了多源數(shù)據(jù),尤其是電磁傳感器、聲音傳感器、熱紅外儀等傳感器數(shù)據(jù),從更多角度為導(dǎo)航提供信息。在此概念基礎(chǔ)上,提出了一種融合多源數(shù)據(jù)的全息高精度導(dǎo)航地圖理論模型框架,該框架包含4個(gè)步驟:①全息道路數(shù)據(jù)采集,包含道路三維彩色激光點(diǎn)云、遙感影像、無(wú)人機(jī)航拍傾斜測(cè)量數(shù)據(jù)、攝像頭圖像、熱紅外圖像、聲場(chǎng)信號(hào)、電磁場(chǎng)信號(hào);②道路靜態(tài)信息提取,從上述采集信息提取和標(biāo)記得到,如車道線、路坎、欄桿、路牌、路燈、隧道等,作為無(wú)人駕駛車輛規(guī)劃基礎(chǔ)路線和車輛位置定位的數(shù)據(jù)基礎(chǔ);③道路動(dòng)態(tài)信息提取,從上述采集信息提取和標(biāo)記得到,如離前后車輛的距離、前方有無(wú)行人、道路施工護(hù)欄、泛在信息等,作為檢測(cè)無(wú)人駕駛車輛周圍的實(shí)時(shí)道路環(huán)境和規(guī)劃無(wú)人駕駛車輛行駛路線的依據(jù);④動(dòng)、靜態(tài)信息融合:融合道路靜態(tài)信息和道路動(dòng)態(tài)信息,豐富道路信息,提高道路線精度,提高全息高精度導(dǎo)航地圖更新的效率,為導(dǎo)航和無(wú)人駕駛車輛提供地圖服務(wù)。 

【文章來(lái)源】：地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2020,22(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【部分圖文】：

3種地圖之間的關(guān)系

第一部分是全息高精度導(dǎo)航地圖的道路數(shù)據(jù)采集，這一環(huán)節(jié)為全息高精度導(dǎo)航地圖的制作奠定基礎(chǔ)，它主要通過全息高精度導(dǎo)航地圖數(shù)據(jù)采集車以及其他外部傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)采集車通過在車輛內(nèi)、外各有效位置安置傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，各類傳感器的布置和數(shù)據(jù)的集成組成了完整的全息道路數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。例如，在車頂放置激光雷達(dá)、高清攝像頭、GPS，用于彩色激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)和坐標(biāo)數(shù)據(jù)的采集；車前蓋和車后蓋放置熱紅外傳感器、聲音傳感器，用于車輛周邊實(shí)時(shí)行人的檢測(cè)和聲場(chǎng)信號(hào)的檢測(cè)；前后保險(xiǎn)桿處放置毫米波雷達(dá)，用于前后近距離障礙物的檢測(cè)；另外還配置無(wú)線通訊設(shè)備、慣導(dǎo)等傳感器，用于數(shù)據(jù)的無(wú)線傳輸和坐標(biāo)數(shù)據(jù)的推算。其他車輛外部的傳感器包括搭載在衛(wèi)星或航空飛機(jī)上的高分辨率光學(xué)傳感器、無(wú)人機(jī)傾斜航攝儀等，這些傳感器從更廣的視角、更大的范圍獲取行駛車輛的道路環(huán)境信息。具體而言，高分辨率遙感衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)傾斜航攝儀、高清攝像頭、車載激光雷達(dá)、電磁傳感器、GPS及慣性測(cè)量?jī)x等，用于道路靜態(tài)數(shù)據(jù)采集；高清攝像頭、車載激光雷達(dá)、電磁傳感器、GPS及慣性測(cè)量?jī)x、熱紅外傳感器、聲音傳感器和微波雷達(dá)等，用于動(dòng)態(tài)道路數(shù)據(jù)采集。另外，動(dòng)態(tài)道路數(shù)據(jù)采集還包括從以互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、傳感網(wǎng)為基本組成的泛在信息網(wǎng)獲取實(shí)時(shí)泛在數(shù)據(jù)，如氣象數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)交通路況、POI數(shù)據(jù)等。第二和第三部分分別為從全息道路采集信息中提取和標(biāo)記出道路靜態(tài)信息和道路動(dòng)態(tài)信息，這2個(gè)環(huán)節(jié)為全息高精度導(dǎo)航地圖的構(gòu)建提供高精度和實(shí)時(shí)性的保障。道路靜態(tài)信息提取時(shí)首先將多源數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)融合，然后通過多源匹配的格網(wǎng)數(shù)據(jù)獲得諸如車道線、路坎、欄桿、路牌、路燈、隧道等信息，并將其存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，作為無(wú)人駕駛車輛規(guī)劃基礎(chǔ)路線和車輛位置定位的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。道路動(dòng)態(tài)信息利用多源數(shù)據(jù)提取與車輛行駛實(shí)時(shí)相關(guān)的信息，如離前后車輛的距離、前方有無(wú)行人、道路施工護(hù)欄以及泛在信息等，并通過位置關(guān)聯(lián)、實(shí)時(shí)插值等技術(shù)將所提取的動(dòng)態(tài)信息與當(dāng)前環(huán)境關(guān)聯(lián)，將其作為檢測(cè)無(wú)人駕駛車輛周圍的實(shí)時(shí)道路環(huán)境和規(guī)劃無(wú)人駕駛車輛行駛路線的依據(jù)。

如圖3所示，靜態(tài)道路數(shù)據(jù)主要包括高分辨率遙感影像、無(wú)人機(jī)傾斜數(shù)據(jù)、激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)、沿路街景圖像、沿路電磁數(shù)據(jù)以及GPS和慣性測(cè)量數(shù)據(jù)，這些多源數(shù)據(jù)分別通過相應(yīng)的傳感器獲取。其中遙感影像為城市道路最新遙感影像數(shù)據(jù)。通過對(duì)衛(wèi)星遙感的解譯可以提取出城市區(qū)域內(nèi)的道路網(wǎng)主要框架信息。傾斜測(cè)量數(shù)據(jù)主要通過無(wú)人機(jī)獲取，它的主要目的是生成三維點(diǎn)云。圖4為無(wú)人機(jī)航拍采集的道路點(diǎn)云數(shù)據(jù)示例圖。點(diǎn)云數(shù)據(jù)不受光照強(qiáng)度因素影響，并且可以根據(jù)每個(gè)點(diǎn)的反射強(qiáng)度對(duì)地物進(jìn)行分類，對(duì)基于二維的遙感數(shù)據(jù)提取的道路網(wǎng)信息和道路線信息是非常合適的補(bǔ)充。道路沿線激光雷達(dá)數(shù)據(jù)主要通過車載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取。通過分析激光的時(shí)間范圍、激光的掃描角度、GPS和慣性測(cè)量結(jié)果將激光掃描點(diǎn)數(shù)據(jù)處理成高度精確的地理配準(zhǔn)x、y、z坐標(biāo)。道路街景圖像主要通過高清攝像頭數(shù)據(jù)獲取，目的是獲取車輛行駛過程記錄和目標(biāo)識(shí)別。電磁傳感器獲取道路沿線電磁數(shù)據(jù)，用于構(gòu)建靜態(tài)電磁環(huán)境。圖4 無(wú)人機(jī)采集的道路點(diǎn)云數(shù)據(jù)示例

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3103368