[发明专利]众包数据道路片段中同一车道线测量数据的优化融合方法

说明书

本发明涉及一种众包数据道路片段中同一车道线测量数据的优化融合方法及装置，该方法包括：获取分类后的众包数据道路片段中车道边线数据，一个道路片段内标记为同类的点集P＝{P_i(x_i,y_i,z_i,dx_i,dy_i,dz_i)|i＝1,2,…,N}，其中x_i,y_i,z_i为三维坐标位置，dx_i,dy_i,dz_i为输入观测线在该点处的切线向量；确定融合自变量和因变量；确定融合输出的起始点P_s和终止点P_e位置；建立并求解与自变量和因变量相关的需最小化的损失函数F_loss，得到优化结果；根据起始点P_s、终止点P_e以及所述优化结果输出融合线。实现了对分道路片段进行车道线分类的众包车道线形点数据的融合方法，利用了线点的切线向量及其本身的位置信息，得到了符合真实的车道线片段特征的融合结果。

技术领域

本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种众包数据道路片段中同一车道线测量数据的优化融合方法。

背景技术

在高精度地图生产过程中，希望使用成本更低，可部署在一般的自动驾驶车上的众包采集设备进行道路中各个地图要素的采集，其中，车道边线或称车道线是规范车辆行驶区间的重要地图要素，也是众包采集车所采集到的主要地图要素之一，当使用众包车道线数据进行城区道路的车道线采集数据的融合时，执行了道路划分，道路片段划分、高程处理以及分片段分类和融合。

当得到了各个分段中的数据点的分类后，使用众包车道线数据进行城区道路的车道线采集数据的融合时，常规的形点拟合方法没有利用曲线上连续形点的切线方向信息，从而对较为分散的，且长度较短的区间内的曲线形点进行拟合时，常常得不到与真实输入线类似方向和位置的曲线。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种众包数据道路片段中同一车道线测量数据的优化融合方法，解决现有技术中问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种众包数据道路片段中同一车道线测量数据的优化融合方法，包括：

步骤1，获取分类后的众包数据道路片段中车道边线数据，一个道路片段内标记为同类的点集P＝{P_i(x_i,y_i,z_i,dx_i,dy_i,dz_i)|i＝1，2,…,N}，其中x_i，y_i，z_i为三维坐标位置，dx_i，dy_i，dz_i为输入观测线在该点处的切线向量；

步骤2，确定融合自变量和因变量；

步骤3，确定融合输出的起始点P_s和终止点P_e位置；

步骤4，建立并求解与自变量和因变量相关的需最小化的损失函数F_loss，得到优化结果；

步骤5，根据起始点P_s、终止点P_e以及所述优化结果输出融合线。

一种众包数据道路片段中同一车道线测量数据的优化融合装置，包括：数据获取模块、自变量/因变量确定模块、起始终止位置确定模块、优化结果确定模块和融合线输出模块；