[发明专利]一种基于空间平面偏移分析模型的道路点云误差场景分析方法

说明书

本发明提出了一种基于空间平面偏移分析模型的道路点云误差场景分析方法，其特征在于，包括：S1，外业道路点云数据采集，选定道路上的局部平面特征记为参考平面；S2，根据S1中所选取的参考平面，在选定的参考平面上随机进行控制点坐标采集；S3，对控制点数据进行离散性分析，利用提出的显著离群点快速筛选算法对控制点数据中的显著离群点进行剔除；S4，基于S3的离散性分析结果，构建点云局部计算空间；S5，基于最小二乘空间平面拟合获取参考平面方程；S6，计算道路点云激光脚点到参考平面的距离分布情况；S7，基于空间平面偏移模型的误差场景分析。本发明能够对道路点云数据偏差情况的定性分析和系统归纳，提升对局部数据偏差状况的掌握程度。

技术领域

本发明涉及道路点云误差场景分析领域，尤其涉及一种基于空间平面偏移分析模型的道路点云误差场景分析方法。

背景技术

近年来，随着自动驾驶和高精地图产业的不断发展，道路点云数据已经成为自动驾驶高精地图生产的重要来源。道路点云数据的质量对后续矢量要素的提取和高精地图的生产具有十分重要的影响。因此，对道路点云误差场景的研究归纳对于我们进一步系统性认识误差、深入了解误差造成的影响、分析误差产生的原因等具有重要意义。

目前针对道路点云数据误差场景的分类及分析归纳相关研究较少，业内普遍是基于点云数据的点特征、线特征或者平面特征等直接进行定量的精度解算与精度评价。例如Minsu Kim等提出了一种利用空间三平面的方法对机载激光点云的精度进行评价。Shi Bo等借助建筑物外立面对MMS测量系统的精度进行分析。上述通过精度解算的方式虽然可以得到点云数据的绝对精度，却无法快速直观的掌握真实道路点云数据的误差场景，缺乏对各类误差所造成数据偏移情况的系统归纳。因此，研究一种针对道路点云误差场景定性分析、系统归纳的方法十分有必要。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于空间平面偏移分析模型的道路点云误差场景分析方法。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种基于空间平面偏移分析模型的道路点云误差场景分析方法，包括以下步骤：

S1，外业道路点云数据采集，选定道路上的局部平面特征记为参考平面S₀；

S2，根据S1中所选取的参考平面，在选定的参考平面S₀上随机进行不少于3个控制点坐标采集；

S3，对S2外业采集的控制点数据进行离散性分析，利用提出的显著离群点快速筛选算法对控制点数据中的显著离群点进行剔除；

S4，基于S3的离散性分析结果，构建点云局部计算空间；

S5，基于最小二乘空间平面拟合获取参考平面方程；

S6，基于S5所求得的参考平面方程，计算道路点云激光脚点到参考平面的距离分布情况；

S7，基于空间平面偏移模型的误差场景分析：在S6的基础上，构建空间平面偏移分析模型，并对道路点云的误差场景进行分析判定，对不合格的点云数据进行初步筛选。

进一步地，所述S1中的平面特征包括：

沿车辆行驶方向选取的平整路面、斑马线、道路标线、路侧标识牌之一或者任意组合。

进一步地，所述S2包括：

使用RTK获取点位坐标的固定解，参考平面S₀上每个控制点位P_i应随机均匀分布，无需单独寻找道路标线尖点、斑马线角点等特殊点位。

进一步地，所述S3中的显著离群点快速筛选算法包括：