[发明专利]基于RGB点云的平整柏油路面RGB信息的修正方法

说明书

本发明公开了一种基于RGB点云的平整柏油路面RGB信息的修正方法，包括步骤：S1采用RGB点云信息采集车对柏油路及周边环境进行路面点云信息采集，获得并导入柏油路及周边环境的RGB点云，再对所述RGB点云分别进行滤波处理；S2对所述步骤S1中经滤波处理后的所述RGB点云构造voronoi图并进行条件筛选，从而获得道路点；S3对筛选后的同一区域的不同时间段采集的RGB点云根据其坐标信息采用邻近匹配进行RGB信息修正。该基于RGB点云的平整柏油路面RGB信息的修正方法能够减少RGB点云中路面点云的RGB错误信息，提高自动化识别的准确性，进而提升高精地图的建图效率。

技术领域

本发明涉及RGB点云处理技术领域，尤其涉及一种基于RGB点云的平整柏油路面RGB信息的修正方法。

背景技术

随着自动驾驶技术的发展，面向特定场景下的自主代客泊车技术有望实现最早的落地。国内外各大车企及无人驾驶科技公司纷纷将其作为发展的重点对象，以期望获得最早的商业应用。是指通过各种传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息等，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。而高精地图是自动驾驶技术的必经之路，其核心是给车辆提供高精度的位置服务。

高精地图的构建一般要使用RGB点云，从RGB点云里提取地图信息，尤其是路面信息。点云信息提取方式有人工提取和自动化提取两种，人工提取点云信息鲁棒性高，但效率低成本高，自动化提取点云信息效率高，但对RGB点云信息的准确性比较敏感。高精地图的一个难点在于能否在成本较低的情况下大规模建图，一旦建图区域变大，人工提取会导致建图成本激增，导致高精地图无法市场化，所以自动化提取点云信息是实现高精地图市场化的一个关键环节。点云的自动化信息提取需要更加准确的RGB点云，一些RGB信息错误的路面点会导致自动化提取的信息出现错误。

因此，RGB点云需要一定的后处理来提高路面点云信息的准确性，有必要开发一种基于RGB点云的平整柏油路面RGB信息的修正方法，减少RGB点云中路面点云的RGB错误信息，提高自动化识别的准确性，进而提升高精地图的建图效率。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于RGB点云的平整柏油路面RGB信息的修正方法，减少RGB点云中路面点云的RGB错误信息，提高自动化识别的准确性，进而提升高精地图的建图效率。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：该基于RGB点云的平整柏油路面RGB信息的修正方法，具体包括以下步骤：

S1：采用RGB点云信息采集车对柏油路及周边环境进行路面点云信息采集，获得并导入柏油路及周边环境的RGB点云，再对所述RGB点云分别进行滤波处理；

S2：对所述步骤S1中经滤波处理后的所述RGB点云构造voronoi图并进行条件筛选，从而获得道路点；

S3：对筛选后的同一区域的不同时间段采集的RGB点云根据其坐标信息采用邻近匹配进行RGB信息修正。

采用上述技术方案，借助点云信息采集车开展路面点云信息采集，获得有效的点云资料；再通过对路面RGB点云进行RGB信息修正；最后可将修正后的RGB点云进行自动化信息提取，该基于RGB点云的平整柏油路面RGB信息的修正方法以点云采集车在柏油路的RGB点云为数据源，对有错误的RGB信息进行修正，提高了点云的数据质量，为后续自动化信息提取奠定坚实的基础。

作为本发明的优选技术方案，所述步骤S1中所述RGB点云为激光雷达采集的具有空间坐标的点，且同时具有RGB色彩信息；对所述RGB点云进行滤波处理时采用布料滤波法，实现地面分离的功能，所述布料滤波技术的算法公式为：

；

其中，代表“布料”中的粒子在t时刻的位置，代表外部驱动因素，代表内部驱动因素。