CN108562297B

CN108562297B - 一种高精度导航图生成方法及装置

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Publication number: CN108562297B
Application number: CN201711458036.4A
Authority: CN
Inventors: 范小洁; 邹崇尧; 厉芳婷; 陈春华; 贾继鹏; 黄国清
Original assignee: Hubei Institute Of Aerial Survey And Remote Sensing; Hubei Institute Of Plotting Engineering
Current assignee: Hubei Institute Of Aerial Survey And Remote Sensing; Hubei Institute Of Plotting Engineering
Priority date: 2017-12-28
Filing date: 2017-12-28
Publication date: 2021-09-17
Anticipated expiration: 2037-12-28
Also published as: CN108562297A

Abstract

本发明涉及一种生成方法及装置，属于GIS数据处理领域，具体是涉及一种高精度导航图生成方法及装置。本发明参考规范化后的基础路网数据，对原始导航路网数据进行纠偏，提高原始导航路网数据的精度。规范化后的基础路网数据比对纠偏后的原始导航路网数据进行差分处理，获取增量道路数据；依据导航数据生产技术要求，将增量道路数据与纠偏后的原始导航路网数据进行融合及编辑处理，获取最新导航路网数据。经检查合格后，进行数据整合入库，形成最终高精度导航数据成果。

Description

一种高精度导航图生成方法及装置

技术领域

本发明涉及一种生成方法及装置，属于GIS数据处理领域，具体是涉及一种高精度导航图生成方法及装置。

背景技术

目前，各国已经建立了各种地理信息系统，用于测绘制图、资源管理和辅助决策等等。随着信息技术的发展，由于不同行业、不同部门之间缺乏信息沟通与合作，原有的系统平台之间壁垒分明，数据共享与服务共享困难，造成“信息孤岛”问题。另外原有的平台需要不断升级改造、维护，造成平台软件和硬件建设的重复和浪费。因此，要提高城市时空信息系统，加强信息共享成为了研究重点。

发明内容

本发明主要是解决现有技术所存在的上述的技术问题，提供了一种高精度导航图生成方法及装置。该方法及装置对原始导航路网数据进行纠偏，提高原始导航路网数据的精度。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

一种高精度导航图生成方法，包括以下步骤：

步骤1，基础路网数据整理，对已有地理信息成果道路要素数据进行整理，获取统一的基础路网数据；

步骤2，基础路网数据规范化处理，将基础路网数据根据映射关系转换成导航路网数据的属性和文件规格，将基础路网数据根据导航路网数据的规格要求重建拓扑；

步骤3，原始导航母库数据纠偏处理，对比基础路网数据和导航母库数据，将母库数据纠偏到基础路网数据上，使其位置及属性精度达到高精度化；

步骤4，导航路网数据差分处理，匹配纠偏后导航数据和基础路网数据，差分提取新增道路数据，输出差分数据及对应报表；

步骤5，导航路网数据融合处理，将差分提取新增道路数据融合进纠偏后的原始导航路网数据中，构建合理的拓扑关系；把新增数据属性集成到纠偏后导航数据中，保持融合后的导航数据结构正确，符合导航数据规则；依据提取的道路交通标志牌、交通信号灯、路名牌等附属设施，参照其定位和属性信息对导航母库数据进行位置纠偏、属性及新增设施的融合；

步骤6，导航母库数据质检处理，采用人机交互的方式进行全面的二级检查，主要包括导航数据纠偏的准确程度、差分提取导航数据的完备性、导航数据融合的拓扑和属性正确性；

步骤7，导航母库数据整合，将导航数据进行统一整合，检查全部区域数据的连通性及逻辑正确性，将最终的导航数据入母库。

优选的，上述的一种高精度导航图生成方法，包括：所述步骤1中，基础路网数据的获取包含数据整合、道路中心线双线扩展、道路附属设施提取。

优选的，上述的一种高精度导航图生成方法，包括：所述步骤3中，纠偏数据按类型分为线数据和点数据；根据数据类型的不同需选取不同的处理模型。

一种高精度导航图生成装置，包括以下模块：

基础路网数据整理模块，对已有地理信息成果道路要素数据进行整理，获取统一的基础路网数据；

基础路网数据规范化处理模块，将基础路网数据根据映射关系转换成导航路网数据的属性和文件规格，将基础路网数据根据导航路网数据的规格要求重建拓扑；

原始导航母库数据纠偏处理模块，对比基础路网数据和导航母库数据，将母库数据纠偏到基础路网数据上，使其位置及属性精度达到高精度化；

导航路网数据差分处理模块，匹配纠偏后导航数据和基础路网数据，差分提取新增道路数据，输出差分数据及对应报表；

导航路网数据融合处理模块，将差分提取新增道路数据融合进纠偏后的原始导航路网数据中，构建合理的拓扑关系；把新增数据属性集成到纠偏后导航数据中，保持融合后的导航数据结构正确，符合导航数据规则；依据提取的道路交通标志牌、交通信号灯、路名牌等附属设施，参照其定位和属性信息对导航母库数据进行位置纠偏、属性及新增设施的融合；

导航母库数据质检处理模块，采用人机交互的方式进行全面的二级检查，主要包括导航数据纠偏的准确程度、差分提取导航数据的完备性、导航数据融合的拓扑和属性正确性；

导航母库数据整合模块，将导航数据进行统一整合，检查全部区域数据的连通性及逻辑正确性，将最终的导航数据入母库。

优选的，上述的一种高精度导航图生成装置，包括：所述基础路网数据整理模块中，基础路网数据的获取包含数据整合、道路中心线双线扩展、道路附属设施提取。

优选的，上述的一种高精度导航图生成装置，包括：所述基础路网数据整理模块中，纠偏数据按类型分为线数据和点数据；根据数据类型的不同需选取不同的处理模型。

因此，本发明具有如下优点：参考规范化后的基础路网数据，对原始导航路网数据进行纠偏，提高原始导航路网数据的精度。规范化后的基础路网数据比对纠偏后的原始导航路网数据进行差分处理，获取增量道路数据；依据导航数据生产技术要求，将增量道路数据与纠偏后的原始导航路网数据进行融合及编辑处理，获取最新导航路网数据。经检查合格后，进行数据整合入库，形成最终高精度导航数据成果。

附图说明

附图1是本发明的一种原理图；

附图2是数据规范化流程图；

附图3是数据纠偏流程示意图；

附图4是物理孤立示意图；

附图5是道路等级、道路来源、道路状态孤立示意图；

附图6是方向孤立示意图；

附图7-1、7-2是方向孤立融合后的示意图；

附图8-11是禁止信息造成的道路孤立示意图；

附图12是不属于孤立情况的示意图；

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例：

1、基础路网数据整理

对已有地理信息成果道路要素数据进行整理，获取统一的基础路网数据，主要包含数据整合、道路中心线双线扩展、道路附属设施提取.

具体来说，包括以下子步骤：

步骤1.1，重复性处理

对公路(LRDL)与城市道路(LCTL)进行重复性检查，优先删除公路(LRDL)的重复路段；

对城市道路(LCTL)与乡村道路(LVLL)进行道路重复性检查，优先删除乡村道路(LVLL)的重复路段。

步骤1.2，属性统一

依据公路(LRDL)的属性项，通过属性追加等方式将乡村道路(LVLL)与城市道路(LCTL)的属性项与公路(LRDL)属性保持一致。

合并LVLL、LCTL和LRDL图层，形成国情路网数据文件(GQLW)。

步骤1.3，乡村道路路宽处理

依据国情路网数据(GQLW)套合正射影像数据的情况，来量取乡村道路路宽。为了满足纠偏要求，对原始导航数据为上下线分离道路(双向通行道路)，需要对其相应的地理国情普查道路数据进行中心线转双线的处理。处理方法：

具有物理隔离带或者是双黄线隔离的上下分离道路

将地理国情普查的路网数据(GQLW)套合正射影像数据，量取道路中心线到道路边线的距离，取该值的1/2作为偏离量，将道路中线按给定的偏离量向两边进行偏离，得到需要的双线道路。

上下线分离式路基路段分开的道路

其本身为分别采集的道路中心线，不需要外扩。但与外扩的双线道路相连处需要进行过渡处理。

步骤1.4，道路采集要求

数据采集平面精度，即采集的地物界线和位置与影像上地物的边界和位置的对应程度。单线道路采集精度应控制在5个像素以内。特殊情况如高层建筑物遮挡、阴影等，采集精度原则上应控制在10个像素以内。

步骤1.5，道路补充采集内容

通过比对，补充采集地理国情普查路网数据中未采集的乡村道路及小路。包括：

1)宽度大于2.5m的硬化道路；

2)宽度大于2.5m起连通作用的非硬化道路；

3)连通无车行道到达的集聚式居民地的步道。

2.基础路网数据规范化

将基础路网数据根据映射关系转换成导航路网数据的属性和文件规格；将基础路网数据根据导航路网数据的规格要求重建拓扑。

具体步骤包括：

步骤2.1，数据结构重组。基本要求包括：

(1)分幅：分幅与编号沿用原始母库数据分幅与编号。

(2)技术要求：所有数据层的命名、属性项的定义以及各项的名称、宽度、类型、内容应符合要求。数据规范化处理时，不对数据的空间位置进行改动。

步骤2.2，数据结构重组与拓扑重建

其中，数据结构重组是由于基础路网数据属性结构定义与原始导航路网数据属性结构定义存在差异，需要进行数据结构重组，统一到原始导航路网数据属性结构上来。数据结构重组包括：属性表挂接，属性关联，完成“道路类型”、“车道数”、“道路宽度”、“铺设状态”等属性项的赋值、宕除多余属性项目。

3、原始导航母库数据纠偏

对比基础路网数据和导航母库数据，将母库数据纠偏到基础路网数据上，使其位置及属性精度达到高精度化。

纠偏数据按类型分为线数据(基础路网数据中的道路数据)、点数据(基础路网数据中的节点数据)。根据数据类型的不同需选取不同的处理模型。

原始导航路网数据相对于基础路网数据的相对精度不超过5米。数据纠偏流程如图3所示。具体包括以下流程：

步骤3.1，纠偏对象选取

选取原始导航路网数据中的道路(ROAD)作为纠偏对象。

步骤3.2，参考对象选取

选取基础路网数据中的道路(ROAD)作为参考对象。

步骤3.2，纠偏处理，具体包括以下原则：

1)作业数据是解压的分幅原始导航数据。

2)参考数据是规范化后的分幅基础路网数据。

3)规范化后的基础路网在AME三方读取后会改变表结构，所以纠偏前，规范化的基础路网要备份一份用作差分。

4)基础路网数据与原始导航路网数据表示的同为一条道路，精度偏差超出允许范围，需将原始导航路网数据根据基础路网数据纠偏。

5)原始导航数据除了做纠正以外，不能做任何其他处理，例如增加或删除等。

4、导航路网数据差分

匹配纠偏后导航数据和基础路网数据，差分提取新增道路数据，输出差分数据及对应报表。

在此之前，可先进行行政边界点重构，将原始导航数据被原有行政边界点打断的弧段合并；根据基础路网数据自有的行政边界线生成新的行政边界点。

差分处理的内容主要包括：

1)将基础路网数据比对纠偏后原始导航数据，多的弧段，提取出来，输出列表；

2)将规范化的基础路网数据、差分列表按照指定的格式和目录结构存储。

5、导航路网数据融合

将差分提取新增道路数据融合进纠偏后的原始导航路网数据中，构建合理的拓扑关系；并把新增数据属性集成到纠偏后导航数据中，保持融合后的导航数据结构正确，符合导航数据规则。

同时，依据提取的道路交通标志牌、交通信号灯、路名牌等附属设施，参照其定位和属性信息对导航母库数据进行位置纠偏、属性及新增设施的融合。

参考正射影像和基础路网数据，将规范化后的基础路网数据与纠偏后的原始导航路网数据差分得到的增量道路，融合进纠偏后的原始导航路网数据中，即与原始导航路网数据建立拓扑关系，并制作属性。

差分时需要注意以下基本原则

1)保证路网融合后的完备性；

2)保证路网融合后的属性信息完整性及正确性；

3)保证路网融合后的拓扑正确性；

4)保证路网融合后的合理性。

对于道路的融合，应注意：

a)增量数据融合要求

1)增量数据为与主路不同层级的辅路时，保留辅路，融合增量数据。

2)增量数据为与主路同一层级的辅路，且主路为高速道路时，保留辅路，融合增量数据。

3)增量数据为与主路同一层级的辅路，主路为非高速道路时，分以下三种情况处理：

除了主路以外无任何道路与辅路连通：直接删除，不融合。

除了主路以外有其他路与辅路连通，且其他路只能连通辅路：此种情况在删除辅路后，会造成道路孤立，需融合辅路及其连通道路。

4)除了主路以外有其他路与辅路连通，且其他路还能连通主路：删除辅路，直接将其他路连接至主路。见上图处红圈处。

b)平面道路的辅路或高架路侧下方的辅路，以扩好的主路为基线，扩出1.5米×(m+n)。高架路正下方的辅路，以扩好的高架路为基线，直接扩出1.5米×n。其中，m为主路的车道数，n为辅路的车道数。

在数据融合时，要特别注意孤立道路的处理。孤立道路是指车辆不能正常行驶的道路，如：只能进入不能退出、只能退出不能进入、禁止驶入禁止驶出的道路等。数据中不能出现此类道路，如果出现需要通过相应的规则进行修改使之能够正常行驶，否则将其视为禁止驶入的道路(道路状态制作为“禁止通行”)。

孤立道路分为两种：

a)物理孤立：不与任何道路相连的道路；

b)逻辑孤立：道路等级、数据来源、道路状态、道路方向、道路所有及禁止信息所造成的道路孤立。

物理孤立是指不与任何道路相连的某一条或几条道路。如果数据中有这样的道路，需将其删除(特殊情况除外，如岛屿)如图4所示。

逻辑孤立与禁止信息、道路方向、道路等级、道路状态、数据来源及道路所有六种属性信息有关，处理方式也不尽相同。具体为：

(1)道路等级

某一条或几条道路所连接所有道路的道路等级均比其等级低时，其道路等级也应相应降低(国家道路等级除外)如图5。

图5中，弧段a的道路等级为“45000-城市次干路”，其余黑色虚线的道路等级为“49-小路”，此时需要将a的道路等级也制作为“49-小路”。

(2)数据来源

某一条或几条已调查道路所连接所有道路均为未调查道路时，其数据来源也应制作为相应的未调查道路，如图5所示。

图中，弧段a的数据来源包含“实采数据”，其余黑色虚线的数据来源不包含“实采数据”(如“API数据”)，此时需要将a的数据来源应与黑色虚线的数据来源一致。

(3)关于道路状态

某一条或几条道路所连接所有道路的道路状态均为“禁止通行”或“建设中”时，其道路状态也应制作为“禁止通行”或“建设中”，如图5所示。

图中，弧段a的道路状态为“正常通行”，其余黑色虚线的道路状态为“禁止通行”或“建设中”，此时需要将a的道路状态也相应的制作为“禁止通行”或“建设中”。

(4)关于道路方向

单向通行道路且末端悬挂时，将其道路方向制作为“双向通行”。如图6所示。

分上下行道路末端悬挂且不能掉头时，将其道路方向制作为“双向通行”，道路构成(FormWay)制作为普通道咱。如图7-1、7-2所示。

某一条或几条道路所连接所有道路的道路方向均为“双向禁行”时，其道路方向也应制作为“双向禁行”

上图中，弧段a的道路方向为“双向通行”，其余黑色虚线的道路方向为“双向禁行”，此时需要将a的道路方向也制作为“双向禁行”。

(5)关于道路所有

某一条或几条道路所连接所有道路的道路所有均为“内部道路”时，其道路所有也应制作为“内部道路”，如图5所示。

图中，弧段a的道路所有为“公共道路”，其余黑色虚线的道路所有为“内部道路”，此时需要将a的道路所有也制作为“内部道路”。

某一条或几条道路所连接所有道路的道路所有均为“私有道路”时，其道路所有也应制作为“私有道路”。

图5中，弧段a的道路所有为“公共道路”，其余黑色虚线的道路所有为“私有道路”，此时需要将a的道路所有也制作为“私有道路”。

某一条或几条道路所连接所有道路的道路所有均为“地下停车场道路”时，其道路所有也应制作为“地下停车场道路”。

当图5中弧段a的道路所有为“公共道路”，其余黑色虚线的道路所有为“地下停车场道路”，此时需要将a的道路所有也制作为“地下停车场道路”。

某一条或几条道路所连接所有道路的道路所有均为“立体停车场道路”时，其道路所有也应制作为“立体停车场道路”。

图5中，当弧段a的道路所有为“公共道路”，其余黑色虚线的道路所有为“立体停车场道路”，此时需要将a的道路所有也制作为“立体停车场道路”。

(6)关于禁止信息

所有进入某一条(或几条)道路的方向均存在车辆类型为含有“小轿车”或“全部车辆”且为24小时的非“外埠”禁止信息时，将该道路的道路状态制作为“禁止通行”，且指向该道路的所有路口信息均不制作，如图8所示。

指向末端悬挂道路的车辆类型为含有“小轿车”或“全部车辆”且为24小时的非“外埠”禁止信息不制作，如图9所示。

因追加的24小时强制禁止信息导致某一条(或几条)道路逻辑孤立时，不追加24小时强制禁止信息，如图10所示。

图11中，不可贯穿路口因两个方向均存在因提前转弯车道而制作的24小时强制禁止信息，指向道路a方向的禁止信息会导致道路a逻辑孤立(禁入可出)，此时不做指向道路a的禁止信息；道路b进入的右转禁止信息会导致道路b逻辑孤立，所以不制作以道路b进入的右转禁止信息。

此外，以下几种情形不属于孤立。

(1)道路等级为“小路”本身不属于逻辑孤立，如图12示。

(2)道路状态为“禁止通行”的道路本身不属于逻辑孤立。

6.导航母库数据质检

采用人机交互的方式进行全面的二级检查。主要包括导航数据纠偏的准确程度、差分提取导航数据的完备性、导航数据融合的拓扑和属性正确性。

7.导航母库数据整合

将导航数据进行统一整合，并检查全部区域数据的连通性及逻辑正确性，同时将最终的导航数据入母库。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims

1.一种高精度导航图生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤3，原始导航母库纠偏处理，对比基础路网数据和原始导航母库的数据，将原始导航母库的数据纠偏到基础路网数据上，使其位置及属性精度达到高精度化；

步骤4，导航路网数据差分处理，匹配纠偏后的原始导航母库的数据和基础路网数据，差分提取新增道路数据，输出差分数据及对应报表；

步骤5，导航路网数据融合处理，将差分提取新增道路数据融合进纠偏后的原始导航母库的数据中，构建合理的拓扑关系；把新增数据属性集成到纠偏后的导航母库的数据中，保持融合后的导航数据结构正确，符合导航数据规则；依据提取的道路交通标志牌、交通信号灯、路名牌附属设施，参照其定位和属性信息对原始导航母库进行位置纠偏、属性及新增设施的融合；

步骤6，原始导航母库质检处理，采用人机交互的方式进行全面的二级检查，主要包括导航数据纠偏的准确程度、差分提取导航数据的完备性、导航数据融合的拓扑和属性正确性；

步骤7，原始导航母库整合，将导航数据进行统一整合，检查全部区域数据的连通性及逻辑正确性，将最终的导航数据入母库。

2.根据权利要求1所述的一种高精度导航图生成方法，其特征在于，包括：所述步骤1中，基础路网数据的获取包含数据整合、道路中心线双线扩展、道路附属设施提取。

3.根据权利要求1所述的一种高精度导航图生成方法，其特征在于，包括：所述步骤3中，纠偏数据按类型分为线数据和点数据；根据数据类型的不同需选取不同的处理模型。

4.一种高精度导航图生成装置，其特征在于，包括以下模块：

原始导航母库纠偏处理模块，对比基础路网数据和原始导航母库的数据，将原始导航母库的数据纠偏到基础路网数据上，使其位置及属性精度达到高精度化；

导航路网数据差分处理模块，匹配纠偏后的原始导航母库的数据和基础路网数据，差分提取新增道路数据，输出差分数据及对应报表；

导航路网数据融合处理模块，将差分提取新增道路数据融合进纠偏后的原始导航母库的数据中，构建合理的拓扑关系；把新增数据属性集成到纠偏后的导航母库的数据中，保持融合后的导航数据结构正确，符合导航数据规则；依据提取的道路交通标志牌、交通信号灯、路名牌附属设施，参照其定位和属性信息对原始导航母库进行位置纠偏、属性及新增设施的融合；

原始导航母库质检处理模块，采用人机交互的方式进行全面的二级检查，主要包括导航数据纠偏的准确程度、差分提取导航数据的完备性、导航数据融合的拓扑和属性正确性；

原始导航母库整合模块，将导航数据进行统一整合，检查全部区域数据的连通性及逻辑正确性，将最终的导航数据入母库。

5.根据权利要求4所述的一种高精度导航图生成装置，其特征在于，包括：所述基础路网数据整理模块中，基础路网数据的获取包含数据整合、道路中心线双线扩展、道路附属设施提取。

6.根据权利要求4所述的一种高精度导航图生成装置，其特征在于，包括：所述基础路网数据整理模块中，纠偏数据按类型分为线数据和点数据；根据数据类型的不同需选取不同的处理模型。