[发明专利]一种利用行驶轨迹参考的车载激光点云路面提取方法

说明书

本发明公开了一种利用行驶轨迹参考的车载激光点云路面提取方法，首先按照时间索引对原始点云数据分块；提出一种考虑目标空间形态特征的线性参考方法对点云数据进行坐标转换；对坐标转换后的点云数据进行格网化；利用数理统计的方法对格网化点云进行高程过滤；然后在道路横断面方向，从轨迹所在格网开始，分别向两边搜索路面格网和道路边界格网；最后以轨迹所在格网为种子区域，利用区域生长算法提取出道路路面点云。

技术领域

本发明属于车载激光扫描点云数据处理技术领域，具体涉及一种利用行驶轨迹参考的车载激光点云路面提取方法。

背景技术

道路交通在国民经济和人民生活中占有重要地位，极大地促进了国民经济的发展。道路路面的自动识别和提取，一直是车辆智能驾驶、交通管理和道路三维建模等领域的关键技术之一。车载移动激光测量系统作为一种先进的测量手段，具有快速、不与测量物接触、实时、动态、主动、高密度及高精度等特点，车载移动激光测量系统在不影响交通情况下能快速获取道路及两侧海量点云数据。系统不仅能快速获取被测目标表面的三维空间点坐标，同时还记录目标对激光的反射强度信息，为提取高精度和丰富的三维道路信息提供了一种可靠的数据源。目前，利用车载激光扫描点云数据进行的处理主要集中点云数据分类和建筑物的立面信息提取。对路面点云自动提取的研究主要集中在利用扫描线数据或者利用路面的部分空间特征进行路面提取，未充分利用移动测量系统所获取的数据和路面的空间形态特征，尚未形成成熟的路面点云自动提取方法。由此可见，现有技术需要进一步改进。

发明内容

本发明的目的在于提出一种利用行驶轨迹参考的车载激光点云路面提取方法，以便从海量激光扫描点云数据中快速、自动提取路面点云。

本发明为了实现上述目的，采用如下技术方案：

一种利用行驶轨迹参考的车载激光点云路面提取方法，包括如下步骤：

a.按照时间索引对原始点云数据分块；

b.结合行驶轨迹数据，采用基于道路空间形态特征的线性参考方法对步骤a中分块后的点云数据进行坐标转换；

c.对坐标转换后的点云数据进行格网化处理；

d.利用数理统计的方法对格网化点云进行高程过滤；

e.在道路横断面方向，从轨迹所在格网开始，分别向两边搜索，对路面格网和道路边界格网分别进行判断；

f.以轨迹所在格网为种子区域，利用区域生长算法，提取出道路路面点云。

优选地，所述步骤b具体为：

b1.基于道路空间形态特征的线性参考方法判断道路走向：

将点云与轨迹点数据投影到XOY平面直角坐标系中，根据单块点云的起始时间和结束时间，在行驶轨迹数据中找到对应的起始点SP和结束点EP，记SP和EP的连线为轨迹线L，计算轨迹线L与坐标系的Y轴的夹角α，0≤α≤90°；

b2.如果α＝0，则直接转到步骤c；如果α0，则以起始点SP为基点，对单块点云和轨迹线L进行旋转，使旋转后的单块点云和轨迹线L与Y轴平行。

优选地，所述步骤d具体为：

d1.首先按照高程对格网内点进行分层，层高为n厘米，n为正数，分层数量为LN，并统计每一层内的点数量；

d2.然后从第一层开始，查找点数量为0的层l₀，删除该层以上的点，这样保留的点为路面点和近路面点，记为点集Q；

d3.最后，从第一层开始，统计第一层到第i层的点的数量占点集Q的比例，1≤i＜l₀；如果比例超过70％，则保留第一层到第i层的点，删除第i层以上的点。

优选地，所述步骤e具体为：