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基于车道驾驶态势的拓扑构建与路径规划 总被引：1，自引：0，他引：1
首先分析了国内外高精度地图车道模型的研究现状,针对车道模型在自动驾驶中的融合应用,提出了一种基于车道驾驶态势的拓扑构建和路径规划方法。车道驾驶态势是指在遵循正确交通规则的前提下驾驶车辆通过车道后将达到的空间方位和通行状态。利用车道驾驶态势可生成车道级可通行区间集合,并构建可通行区间之间的拓扑关系,再利用Dijkstra算法可进行最优路径规划。可通行区间内部通过驶入和驶出接口点列表达可任意变道的拓扑关系,快速完成车道级路径规划,为自动驾驶多源数据融合与二次规划提供基础参考。 相似文献
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高分辨率遥感影像的车道级高精地图要素提取 总被引：2，自引：0，他引：2
高精地图是城市道路场景下自动驾驶必不可少的基础设施之一。针对目前高精地图静态层在生产和更新中存在的采集成本高、周期长、数据处理复杂等问题,本文提出了一整套基于高分辨率遥感影像的高精地图静态层的车道级要素提取方案。首先,通过SURF算法对多时相影像进行配准,同时结合影像的光谱信息对像元进行判断,实现了对车道中动态车辆的检测和去除;然后,基于面向对象的方法提出了一种要素对象的特征选择方法,并结合统计学理论对各要素进行阈值分析,实现了对虚线车道线、人行横道等车道级要素的检测和提取;最后,结合试验数据,验证了本文所提出的基于遥感影像的车道级要素大范围快速提取方案的有效性。 相似文献
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为了增加驾驶辅助系统或者自动驾驶的可靠性,需要设计出高分辨率地图规格及模型。本文通过研究目前的车道设计方案,提出了两点优化方式以减少数据的冗余存储。在两车道之间建立特殊的关联关系,让不同的车道根据左右边线的不同有不同的断开方式;对虚拟路口车道线进行优化使用三次样条曲线来对路口车道进行抽象表达。 相似文献
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高精地图作为自动驾驶中不可或缺的环节,其发展将在很大程度上影响自动驾驶水平。现有高精地图模型多样,面向机器思维不足,缺乏面向“人-车-路-图”的系统思维。基于分层更明确、要素更全面和用户特征更突出三方面的考量,细化和充实四层一体化高精地图模型,详细阐述了静态数据层、道路实时信息层、车辆动态信息层和用户模型层的内容和功能;指出了高精地图云边端协同更新机制、路口安全信息框架、交通事件驱动的导航决策3个关键技术如何支撑自动驾驶全局和局部路径导航决策以及车辆控制;从感知、定位、决策、控制4个层面解释了高精地图平台对自动驾驶的支持。 相似文献
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车道线检测是自动驾驶汽车或高级驾驶辅助系统的重要组成部分,利用安装在车辆前方的单目相机以实时成像的方式获取车辆在当前车道的横向偏移,从而为车辆的车道保持、超车换道等横向控制策略提供参考。本文提出了一种基于双灭点估计的实时、稳健的车道检测方法。首先利用尺度自适应的局部对称算子对车道线点特征进行提取;其次对左右车道线分别估计灭点,以灭点为导向,构建特征点的统计直方图;然后选择穿过大多数特征点的直线且通过特征点和所选线之间的重叠度对灭点进行估计更新,重复上一步骤以获得稳定的灭点;最后基于稳定的灭点验证并选择最佳的车道线。本文在公共数据集对提出的方法进行了测试,试验结果表明,本文方法在满足实时性的前提下,能有效提高算法整体的稳健性。 相似文献
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随着高精地图伴随自动驾驶技术出现，近些年来其生产技术日趋成熟。外业生产依托于三维激光扫描技术的广泛应用，高精度的基础数据的快速获取已实现。在高精地图内业生产端，其表现形式及表达规则由行业特定需求决定。高精地图的生产原理及应用大同小异，但无统一规则，使得高精地图的使用范围过小，不能一测多用。本文以道路要素的通用化表达为目的，分解出道路要素的道路模型、车道模型、地物模型，讨论各类模型的表达规则，以道路向量及车道向量及其拓扑关系建立表达粒度为车道级的路网关系。通过上述表达讨论使得高精地图的表达层次更加清晰，生产过程中依据性更强，统一规则表达的高精地图应用范围更广。 相似文献
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高精地图逐渐成为自动驾驶不可或缺的组成部分,但是其数据模型和表达方式尚未形成统一标准,特别是在生产制作和数据交换阶段,缺乏具备通用性和大规模应用能力的数据模型.针对这一问题,本文分析了当前主流高精地图数据模型NDS、OpenDRIVE和l anel et的优缺点,提出了一种通用化的高精地图数据模型Whu map model.车道模型方面,采用车道组为数据管理单元,由同一路段上的一个或者多个车道组成.车道由车道的左边界线、右边界线、车道中心线、车道属性构成.通过多种常见车道数变化场景下的车道拓扑构建,验证了该模型在表达上的有效性和稳健性.交通标志物模型方面,定义了地面标志物和交通标志牌,分别表达形状、类型、语义以及与道路、车道的关联关系等内容.通过大规模数据制作、NDS和OpenDRIVE格式编译,以及基于ADASIS V3协议的电子地平线应用试验,验证了Whu map model模型的实用性和有效性.Whu map model可以作为通用的交换规格,也可以应用到高精地图生产制作的各个阶段,同时向下兼容、易于扩展,有助于实现高精地图数据模型标准化,从而推进高精地图的规模化生产和应用. 相似文献
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亚洲国家,特别是中国的城市发展,立交桥、摩天大楼等日益复杂。传统基于道路中心线的道路网络模型在几何、时空语义属性、拓扑关系表达等方面都难以满足立体化交通需求。本文引入物理车道、虚拟车道和车道带概念,提出面向实际车道的多层次3维道路网络模型,重点分析该模型的数据库实现方法和实际车道拓扑构建、离散化、面向实际车道的寻径导航等关键问题。试验总结了该模型的若干明显特点如路网的多层次表达、灵活准确的车道拓扑控制等。 相似文献
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车道线识别是自动驾驶中车道保持系统的关键技术,为提高大半径圆曲线车道线识别精度,本文将两侧弯曲车道线化分为多区域,利用直线段和贝塞尔曲线进行拟合。首先在感兴趣区域(ROI)进行图像预处理,并根据车道线特征像素点的分布情况,通过车道线变化规律判定转向;然后根据转向按照不同的比例和方式进行左右车道线的区域划分;最后通过Hough变换识别相应区域的直线段,将小于阈值的直线段用直线连接、大于阈值的利用贝塞尔曲线连接,以识别完整弯曲车道线。试验结果表明,该算法对大半径车道圆曲线的识别具有较好的稳健性。 相似文献
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道路网络模型研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
在综合分析现有道路网络模型的基础上,总结了存在的主要问题,揭示了其发展趋势,论述了新一代道路网络模型的特征是以实际车道为最基本的研究对象,以车道及其相互关系的真三维表达为主要内容,以地面、地上和地下各种因素的综合分析与真实感表现为目标。 相似文献
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车道线是自动驾驶高精度地图的组成部分,利用车载摄像头和激光雷达提取车道线的研究已经比较深入。本文探讨了利用高分辨率遥感影像提取车道线的方法。首先依据直方图原则选取合适的阈值进行二值化分割,其次利用道路中线形成的缓冲区去除道路范围外的要素,然后利用形态学算子去除噪声,最后利用方向和面积因子提取不同的车道线。该方法可以降低数据采集的成本,提高采集效率。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2007,(6)
道路网络模型研究综述(朱庆，等)一文在综合分析现有道路网络模型的基础上，归纳总结了存在的主要问题，揭示了其发展趋势，论述了新一代道路网络模型的特征是以实际车道为最基本的研究对象，以车道及其相互之间关系的真三维表达为主要内容，以地面、地上和地下各种因素的综合分析与真实感表现为目标。地球空闻信息技术在更加精确的空间定位和地理编码以及虚拟地理环境方向的快速发展为面向实际车道的三维道路网络模型的实质性应用创造了越来越有利的条件。面向对象的地理空间信息元数据标准研制方法(周新忠，等)一文研究了地理空间信息元数… 相似文献
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影像配准是雷达立体摄影测量技术获取数字高程模型的一个关键步骤,也是一大难点。为了能够自动而又稳健地获取高精度的立体SAR像对配准结果,文中设计一种基于粗DEM、距离多普勒SAR构像模型和基于区域逐级窗口的立体SAR像对配准方法。该方法采用距离多普勒SAR成像模型和粗DEM获取像素级的粗略配准结果。在此基础上,采用基于区域的逐级窗口配准方法获取高精度的配准结果。文中最后利用立体SAR像对进行实验研究。实验结果表明,设计的立体像对配准方法可行,其配准精度可以达到子像素级,距离向为0.3像素左右,方位向为0.1像素左右,完全能够满足雷达立体测图的要求,而且该方法还具有很好的稳健性。 相似文献
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图像相似度学习是指通过网络学习图像内容信息来预测两张图像是否匹配。迄今为止,基于卷积神经网络改进的变体网络有效提升了学习效率,但由于提取特征比较单一无法准确描述图像特征,导致相似度学习效率较低。为此,本文提出一种基于卷积神经网络结构的双分支网络。该网络为左右分支网络结构相同,但权值不共享,网络输入为双分支输入。首先由左右分支网络分别提取单通道图像特征;然后通过特征融合层进行特征融合;最后将融合特征直接输入全连接层进行相似度学习,既改善了提取的图像特征多样性,又加快了模型训练速度。在实验室工业相机拍摄的芯片卡槽图像数据集上进行对比试验,结果表明,相比其他模型,本文提出的模型具有较强的网络学习能力和模型泛化能力,准确率高达97.96%。 相似文献
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探讨BP神经网络的方法对GPS高程转换,设计了基于BP神经网络的GPS高程转换模型,在调整网络的激励函数、网络的输入层和隐含层神经元的基础上,实现了GPS高程转换的BP模型优化。 相似文献