基于车载LiDAR的道路标识线提取算法研究.pdf
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1、经纬天地Survey World2023年第3期No.320230引言道路标识线对行人、车辆通行具有指示作用,同时也是无人驾驶、高精度地图制作中车道级导航地图的核心要素。车道级导航对自动化驾驶技术发展与实现具有重要意义,对道路标识线实现快速、准确提取至关重要。传统的道路标识线提取方法采用全站仪测量道路标识线信息,效率低、成本高,不适于快速常规化提取。目前大多数学者通过分析影像提取道路标识线,该方法基于图像的不同灰度值提取道路标识线,但图像灰度和纹理信息易受图像采集环境影响,如光照、阴影等,导致误提、漏提等。随着现代测绘技术的发展,车载移动激光扫描技术能够高效、精准获取道路及道路周边附属物的三维
2、空间信息以及地物回波反射强度信息,为道路标识线提取提供了新方法1-2。点云回波强度信息与目标材质有一定相关性,城镇道路中,路面多为沥青路面,而标识线则采用特殊涂料制作,反射率较高,回波强度值偏高。基于激光点云的道路标识线提取主要依赖回波强度信息的差异性进行。现阶段,基于车载激光点云提取道路标识线的方法主要分为两类:(1)基于回波强度差异性直接提取,如 Yang 等基于高程差异获取路面数据3,继而采用多阈值分割的方法获取道路标识线;(2)基于强度特征构建灰度图,并采用图像分割算法获取道路标识线,如 Cheng 等在数据预处理的基础上4,经投影生成强度特征图像,并采用 OTSU 进行阈值分割、区域
3、生长等方法完成道路标识线的提取。摘要:为满足高精度地图制作中对道路标识线提取需要,为充分挖掘车载点云数据三维空间特征及反射强度特征提出一种道路标识线提取算法。首先,采用数学形态学滤波算法完成地面数据提取;其次,基于法向量特征及聚类算法获取路面数据;然后,基于反射强度信息的分层模板法提取标识点云,完成道路标识线信息提取;最后,对实际道路的验证结果表明:该方法的准确率达到96%以上,完整率达到94%,检测质量指标达到94%,能提取比较完整的道路标识线。关键词:点云;道路标识线提取;反射强度;分层模板法中图分类号:P228文献标识码:A文章编号:2095-7319(2023)03-0048-04Re
4、search on the road sign line extraction algorithm based on vehicle LiDARDUAN Yongtao(Beijing Huaxing Exploration of New Technology Co.,Ltd.,Beijing 100000,China)Abstract:In order to meet the needs of extracting traffic sign lines in high-precision map production,in order to fully explore thethree-di
5、mensional spatial characteristics and reflection intensity characteristics of vehicle-mounted point cloud data,a road sign lineextraction algorithm is proposed.Firstly,mathematical morphology filtering algorithm is used to extract ground data;Secondly,obtain road surface data based on normal vector
6、features and clustering algorithms;Then,based on the reflection intensityinformation,the layered template method is used to extract the identification point cloud and complete the extraction of roadidentification line information.The validation results on actual roads show that the accuracy and comp
7、leteness of this method reachedover 96%,94%,and the detection quality index reached 94%,which can extract relatively complete road identification lines.Key words:point cloud;road marking line extraction;reflection intensity;layered template method基于车载 LiDAR 的道路标识线提取算法研究段永涛(北京华星勘查新技术有限公司,北京 100000)收稿
8、日期:2023-02-20作者简介:段永涛(1988),男,河南周口人,本科,工程师,主要从事工程测绘、摄影测量等工作,E-mail:D486月以上研究中,因点云回波强度信息分布不均,很难控制合适阈值,本文充分挖掘点云三维空间信息以及回波强度信息在空间上的差异性,提出一种基于回波强度信息的分层模板算法完成对研究区的细化分块,提取道路标识线信息。1道路标识线提取算法本文提取道路标识线主要分为以下步骤:(1)点云滤波,获取地面点:本文采用形态学滤波算法,完成非地面点去除;(2)路面点云的提取:为准确获取标识线信息,本文以点云局部法向特征作为约束条件,采用区域生长算法提取路面点云;(3)提取道路标识
9、线:充分挖掘点云回波信息在强度上的差异性,构建强度局部坐标系,基于强度信息差异提取道路标识线。1.1地面点云提取车载激光扫描系统数据获取具有随机性,在获取预期目标空间信息的同时还获取到大量道路附属物信息,如周边树木等非地面信息。为有效获取道路标识线,本文在原始点云的基础上采用形态学滤波完成数据初始滤波处理,主要分为以下步骤:(1)建立格网。遍历点云,获取 X、Y、Z 方向上的最大最小值 Xmin、Ymin、Zmin、Xmax、Ymax、Zmax,以 G 作为格网边长构建 mn 的格网,R、C、H 分别为格网行列号及分层号,计算式如式(1)所示:R=floot(Ymax-Ymin)/G C=fl
10、oot(Xmax-Xmin)/G H=floot(Zmax-Zmin)/G(1)(2)开运算。开运算是数学形态学运算中的一种形式,包含腐蚀运算与膨胀运算。首先对格网执行腐蚀操作,取格网中最小高程值作为格网腐蚀后的格网高程;再进行膨胀操作,遍历所有经腐蚀操作后的格网,对腐蚀后的点云数据进行膨胀操作,并以腐蚀后的高程值代替原高程,取格网内最大高程值作为格网中点云膨胀处理后的高程值。(3)地物点云提取。完成对原始数据的形态学开运算后,以腐蚀、膨胀高程差作为阈值,可有效分离地面点与地物点。1.2路面点云提取道路路面为一个连通区域如图 1 所示,除了包含路面最大连通区域外,观察图 1 并结合道路结构特征
11、可知,路面区域点云法向量分布集中,整体竖直向上,而在道路边缘处与路缘石的法向量方向存在显著差异,因此可采用以法向量夹角为约束条件的区域生长算法来分割出路面点云4。本文选取平均曲率作为道路路面弯曲程度度量指标。因为点云是离散形式,不能直接计算某一点处的平均曲率,所以通过局部拟合平面中的各主分量估算出各个激光点的平均曲率。通过目标点及其邻域范围点数据确定,可近似反映邻域表面的切平面法向量估计问题5。点云数据的法向估计方法,需获取目标点 pi(xi,yi,zi)一定半径范围的 N 个相邻点,C 为 pi点协方差矩阵,计算式如式(2)所示:C=1Ni=1N()pi-p (pi-p)TC vj=j vj
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