CN109143259A - 面向港口无人集卡的高精地图制作方法 - Google Patents

面向港口无人集卡的高精地图制作方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109143259A
CN109143259A CN201810945254.9A CN201810945254A CN109143259A CN 109143259 A CN109143259 A CN 109143259A CN 201810945254 A CN201810945254 A CN 201810945254A CN 109143259 A CN109143259 A CN 109143259A
Authority
CN
China
Prior art keywords
lane
harbour
crossing
lane line
road
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810945254.9A
Other languages
English (en)
Inventor
朱园媛
何贝
张天雷
刘鹤云
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Mainline Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Mainline Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Mainline Technology Co Ltd filed Critical Beijing Mainline Technology Co Ltd
Priority to CN201810945254.9A priority Critical patent/CN109143259A/zh
Publication of CN109143259A publication Critical patent/CN109143259A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • G01C11/02—Picture taking arrangements specially adapted for photogrammetry or photographic surveying, e.g. controlling overlapping of pictures
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/10—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration
    • G01C21/12—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning
    • G01C21/16—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation
    • G01C21/165—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 by using measurements of speed or acceleration executed aboard the object being navigated; Dead reckoning by integrating acceleration or speed, i.e. inertial navigation combined with non-inertial navigation instruments
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G01C21/30—Map- or contour-matching
    • G01C21/32—Structuring or formatting of map data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G01S19/45—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement
    • G01S19/47—Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement the supplementary measurement being an inertial measurement, e.g. tightly coupled inertial

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Navigation (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明涉及一种面向港口无人集卡的高精地图制作方法，其特征是：采用激光点云和图像处理相结合，提取道路标识，而获取有车道线的道路信息；利用GPS和IMU获取无人集卡行车轨迹生成无车道线路口连接的车道线依据，制作出无人集卡的高精地图。有益效果：针对港口特殊场景下路口没有车道线的瓶颈，一般自动化程序或地图制图员也很难绘制满足无人集卡自动驾驶需求的路口，本发明采用激光点云和图像处理相结合的方式制作面向港口无人集卡的高精度地图。

Description

面向港口无人集卡的高精地图制作方法
技术领域
本发明属于地图制作领域，尤其涉及一种面向港口无人集卡的高精地 图制作方法。
背景技术
随着自动化技术与无人驾驶技术发展，自动化集装箱码头是港口未来 发展趋势，由于集装箱码头场景特殊性，如何准确获取高精度地图，用以 推广普及无人化港口成为一大难题。现实生活中，基于激光点云和图像生 产高精度地图的方法只有在车道线实际存在时才能有效。对于没有车道线 的路口高精地图的获取，通常是生产高精度地图的自动化软件基于一定的 规则自动生成或者是制图人员凭借个人经验勾画出来的。但是，有些时候该种方法并不能满足自动驾驶的需求。尤其对于港口集装箱卡车，其行车 轨迹比较特殊，一般自动化程序或地图制图员很难生产出满足无人集卡自 动驾驶需求的路口。因此，在激光点云和图像基础上结合一些其他的手段 生产出面向港口无人集卡的高精度地图意义重大。
发明内容
本发明的目的在于克服上述技术的不足，提供一种面向港口无人集卡 的高精地图制作方法，采用激光点云和图像处理相结合方式，解决了在港 口特殊场景下路口没有车道线的瓶颈，制作出无人集卡的高精度地图。
本发明为实现上述目的，采用以下技术方案：一种面向港口无人集卡 的高精地图制作方法，其特征是：分为有车道线和道路标识的道路部分以 及无车道线和道路标识的路口部分；采用激光点云和图像处理相结合的方 式，提取道路部分的车道线和道路标识；利用GPS和IMU组合导航系统采 集集装箱卡车的行车轨迹；将行车轨迹和车道线、道路标识点集转换到统 一坐标系下；截取出路口部分的行车轨迹，制作路口轨迹平行线，保证与 路口连接的道路能够相互连通。根据车道间的纵横向拓扑关系，利用生成 的车道线和路口轨迹平行线，构建符合OpenDrive标准的车道模型，制作 面向港口无人集卡的高精地图。
所述无车道线和道路标识的路口部分，利用GPS和IMU组合导航系 统采集集装箱卡车的行车轨迹，从轨迹中截取出路口部分的行车轨迹，更 进一步的参考车道线宽度信息，制作路口轨迹平行线，保证与路口连接的 道路都能互相连通。
所述提取道路部分的车道线和道路标识，采用激光点云和图像处理 相结合的方式，对于由于GPS信号丢失、道路标识符号库不全面而造成信 息缺失情况，利用摄像头采集到的图像信息，采用人机交互的方式，补足 激光点云识别过程中缺失的信息。
所述车道间的纵横向拓扑关系，其中车道间的纵向拓扑关系由车道 的前驱后继关系表征，车道间的横向拓扑关系由车道序号表征，依据车道 方向、车道连接关系和车道邻接关系，构建符合OpenDrive标准的车道模 型。
有益效果：针对港口特殊场景下路口没有车道线的瓶颈，一般自动化 程序或地图制图员也很难绘制满足无人集卡自动驾驶需求的路口，本发明 采用激光点云和图像处理相结合的方式制造面向港口无人集卡的高精度 地图。
附图说明
图1是本发明的高精地图制作方法框架图；
图2是高精地图实施步骤图。
具体实施方式
下面结合较佳实施例详细说明本发明的具体实施方式。
详见附图，本实施例提供了一种面向港口无人集卡的高精地图制作方 法，分为有车道线和道路标识的道路部分以及无车道线和道路标识的路口 部分；采用激光点云和图像处理相结合的方式，提取道路部分的车道线和 道路标识；利用GPS和IMU组合导航系统采集集装箱卡车的行车轨迹；将 行车轨迹和车道线、道路标识点集转换到统一坐标系下；截取出路口部分 的行车轨迹，制作路口轨迹平行线，保证与路口连接的道路能够相互连通。根据车道间的纵横向拓扑关系，利用生成的车道线和路口轨迹平行线，构 建符合OpenDrive标准的车道模型，制作面向港口无人集卡的高精地图。
所述无车道线和道路标识的路口部分，利用GPS和IMU组合导航系 统采集集装箱卡车的行车轨迹，从轨迹中截取出路口部分的行车轨迹，更 进一步的参考车道线宽度信息，制作路口轨迹平行线，保证与路口连接的 道路都能互相连通。
所述提取道路部分的车道线和道路标识，采用激光点云和图像处理 相结合的方式，对于由于GPS信号丢失、道路标识符号库不全面而造成信 息缺失情况，利用摄像头采集到的图像信息，采用人机交互的方式，补足 激光点云识别过程中缺失的信息。
所述车道间的纵横向拓扑关系，其中车道间的纵向拓扑关系由车道 的前驱后继关系表征，车道间的横向拓扑关系由车道序号表征，依据车道 方向、车道连接关系和车道邻接关系，构建符合OpenDrive标准的车道模 型。
实施例
一种面向港口无人集卡的高精地图制作方法，硬件方案如下：两个 Velodyne16线激光雷达，无人集卡车头左右两侧各安装一个，可视范围为 270度，距地面高度1.5米；三个BASLER+KOWO相机，其中一个固定 于前挡风玻璃内，用于前视，另外两个分别固定于车身左右侧，距地面高 度1.5米；导航系统采用导远的ins550组合导航系统安装在车顶正中。该方法特征是：采用激光点云和图像处理相结合，提取道路标识，而获取有 车道线的道路信息；利用GPS和IMU获取无人集卡行车轨迹生成无车道线 路口连接的车道线依据，制作出无人集卡的高精地图，具体步骤如下：
步骤一、采用激光雷达获取激光点云；
安装在无人集卡车头左右两侧的两个Velodyne16线激光雷达每秒输 出30万个测量点数据，测量直线范围100米，垂直测量角度范围±15°， 水平方向测量角度范围360°，可采集无人集卡周围环境包括距离值、物 体反射率、旋转角度等数据。
步骤二、利用GPS和IMU获取的无人集卡的位置和姿态以及激光雷达 的内外参数进行点云拼接；
利用采集到的激光点云数据结合导远ins550GPS和IMU组合导航系 统进行点云拼接。点云拼接的过程如下所述：考虑GPS可实现长时间定位， 但由于频率较低，所以在其一个更新周期内，采用IMU进行数据定位，两 者结合通过GPS载波相位差分定位技术获取激光雷达的位置参数，通过惯 性测量单元(IMU)测定激光雷达的姿态参数，能够实现较为精确的实时 定位；再由激光雷达的外参和位姿决定每一帧点云的变换矩阵，进一步地 将每一帧点云从各自的局部坐标转换到统一的全局坐标下，具体的由激光 雷达获取的点云数据所采用的坐标系统是以激光雷达当前位置为原点，激 光雷达的天顶方向为Z轴正方向，车前进方向为Y轴正方向，车体右侧为 X轴正方向的三维直角坐标系。因此，每帧激光点云的坐标系统都是不一 致的，所以需要利用如下式(1)所示变换矩阵进行转化至以UTM(通用横轴墨卡托投影)投影坐标系横轴为X轴正方向，UTM投影坐标系纵轴为Y 轴正方向，正常重力线向上为Z轴正方向的全局坐标系统。
XT＝ΔX+R(ε)X
其中XT＝[X Y Z]T是转换后坐标，ΔX＝[Δx Δy Δz]T为平移向量， X＝[x y z]T为待转换坐标。
R(ε)＝R(α)R(β)R(θ) (2)
步骤三、利用激光点云的高程属性，区分路面点和非路面点；
采用数据滤波算法对点云数据的高程信息进行滤波，识别出路面点和 非路面点。激光点云扫描的点云数据按照扫描顺序存储，每两个相邻点都 是实际地表的相邻点，所有数据按存储顺序连线后，实际坐标位置连续呈 “Z”字型线条，本实施例中滤波算法原理是：激光点云中任意一点Pi， 若在Pi邻域内高程差dZi小于给定的阈值Limt_dZ,且坡度Slopei小于其给 定的阈值Limt_Slope，则Pi认为是路面点，反之就是非路面点，分类函 数为：
其中，0表示路面点，1表示非路面点，高程阈值Limt_dZ＝100.81m， 坡度阈值Limt_Slope＝8°。
步骤四、从路面点中提取车道线和道路标识包括左转标识、直行标识、 待转区标识等；
依据步骤三中获取的车载激光雷达路面点的点云数据中可以轻松区 分道路和车道线，由于具体的激光雷达获取的三维点云数据可以看成一个 局部均值变点模型，每一激光层采集的可行驶区域内的回波强度值就是一 组输出序列，其回波强度值变化的点就是所要求的车道线及道路标识的点 集，进一步只需在每一激光层采集的可行使区域内回波强度值输出序列中 检测是否有变化点，若存在则标记并提取这些变点即为车道线和道路标识 的点集。进一步利用最小二乘法基于车道线点集拟合出车道线，而道路标 识与符号库中存在的符号进行匹配提取；
步骤五、利用摄像头采集到的图像信息补充激光点云识别缺失的信息；
对于激光点云数据采集不佳或由提取算法导致的车道线提取例如车 道线缺失、重复等不完整的情况，利用三个BASLER+KOWO相机，其中 一个固定于前挡风玻璃内，用于前视，另外两个分别固定于车身左右侧采 集到的每帧图像信息采用人机交互的方式进行校正补足；
进一步比如有些道路标识在符号库里找不到相匹配的符号，就根据图 像通过人工勾勒的方式提取该道路标识，并将其添加至对符号库，使符号 库更加完善。
对于某些路段GPS信号接收不佳导致激光雷达拼接结果不理想情况， 同样需要通过人工方法将车道线进行补全。
步骤六、利用GPS和IMU获取集装箱卡车行车轨迹；
本实施例中，采用导远ins550组合导航系统采集集装箱卡车的行车 轨迹；
步骤七、将GPS和IMU获取的集装箱卡车行车轨迹从WGS84坐标系转 换到统一的坐标系统以UTM(通用横轴墨卡托投影)投影坐标系横轴为X 轴正方向，UTM投影坐标系纵轴为Y轴正方向，正常重力线向上为Z轴正 方向的坐标系统，使其能与利用激光点云提取的车道线在同一坐标体系下；
步骤八、从集装箱卡车行车轨迹中截取出路口部分的轨迹；
步骤九、参考车道线宽度信息，制作路口轨迹平行线，保证与路口连 接的道路能够互相连通；
步骤十、将得到的车道线和路口轨迹的平行线,根据车道间的拓扑关系， 具体的由车道纵向的拓扑关系-连接关系由车道的前驱后继关系表征，车 道横向的拓扑关系-邻接关系由车道序号表征，综上依据车道方向、车道 连接关系和车道邻接关系构建符合OpenDrive标准的车道模型，制作出面 向港口无人集卡的高精地图。
本发明的原理是一方面使用激光雷达得到激光点云，激光点云区分出路面 点和非路面点，从地面点可以进一步区分识别出车道线和道路标识，当激 光点云获取的信息缺失时由摄像头采集到的图像信息补足；另一方面使用 GPS(全球定位系统)和IMU(惯性测量单元)来获取集装箱卡车的行车轨 迹，对于有车道线的道路，通过激光点云获取到的车道线与GPS和IMU采 集的卡车行车轨迹投影到同一投影坐标系下进行匹配，对于无车道线的路 口依据获取的无人集卡轨迹参考车道宽度信息做轨迹平行线作为车道线。
上述参照实施例对该一种面向港口无人集卡的高精地图制作方法进 行的详细描述，是说明性的而不是限定性的，可按照所限定范围列举出若 干个实施例，因此在不脱离本发明总体构思下的变化和修改，应属本发明 的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种面向港口无人集卡的高精地图制作方法，其特征是：分为有车道线和道路标识的道路部分以及无车道线和道路标识的路口部分；采用激光点云和图像处理相结合的方式，提取道路部分的车道线和道路标识；利用GPS和IMU组合导航系统采集集装箱卡车的行车轨迹；将行车轨迹和车道线、道路标识点集转换到统一坐标系下；截取出路口部分的行车轨迹，制作路口轨迹平行线，保证与路口连接的道路能够相互连通。根据车道间的纵横向拓扑关系，利用生成的车道线和路口轨迹平行线，构建符合OpenDrive标准的车道模型，制作面向港口无人集卡的高精地图。
2.根据权利要求1所述的面向港口无人集卡的高精地图制作方法，其特征是：所述无车道线和道路标识的路口部分，利用GPS和IMU组合导航系统采集集装箱卡车的行车轨迹，从轨迹中截取出路口部分的行车轨迹，更进一步的参考车道线宽度信息，制作路口轨迹平行线，保证与路口连接的道路都能互相连通。
3.根据权利要求1所述的面向港口无人集卡的高精地图制作方法，其特征是：所述提取道路部分的车道线和道路标识，采用激光点云和图像处理相结合的方式，对于由于GPS信号丢失、道路标识符号库不全面而造成信息缺失情况，利用摄像头采集到的图像信息，采用人机交互的方式，补足激光点云识别过程中缺失的信息。
4.根据权利要求1所述的面向港口无人集卡的高精地图制作方法，其特征是：所述车道间的纵横向拓扑关系，其中车道间的纵向拓扑关系由车道的前驱后继关系表征，车道间的横向拓扑关系由车道序号表征，依据车道方向、车道连接关系和车道邻接关系，构建符合OpenDrive标准的车道模型。
CN201810945254.9A 2018-08-20 2018-08-20 面向港口无人集卡的高精地图制作方法 Pending CN109143259A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810945254.9A CN109143259A (zh) 2018-08-20 2018-08-20 面向港口无人集卡的高精地图制作方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810945254.9A CN109143259A (zh) 2018-08-20 2018-08-20 面向港口无人集卡的高精地图制作方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109143259A true CN109143259A (zh) 2019-01-04

Family

ID=64790072

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810945254.9A Pending CN109143259A (zh) 2018-08-20 2018-08-20 面向港口无人集卡的高精地图制作方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109143259A (zh)

Cited By (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109859613A (zh) * 2019-01-18 2019-06-07 驭势（上海）汽车科技有限公司 一种基于投影坐标系的高精地图制作方法及车载设备
CN109870706A (zh) * 2019-01-31 2019-06-11 深兰科技（上海）有限公司 一种路面标识的检测方法、装置、设备及介质
CN110356976A (zh) * 2019-08-01 2019-10-22 北京主线科技有限公司 基于模板匹配的港口无人集卡起重机精确对位系统及方法
CN110956100A (zh) * 2019-11-15 2020-04-03 北京三快在线科技有限公司 一种高精度地图生成方法、装置、电子设备和存储介质
CN111142525A (zh) * 2019-12-31 2020-05-12 武汉中海庭数据技术有限公司 高精度地图车道拓扑构建方法及系统、服务器及介质
CN111435163A (zh) * 2020-03-18 2020-07-21 深圳市镭神智能系统有限公司 地面点云数据过滤方法、装置、探测系统及存储介质
CN111475590A (zh) * 2019-01-23 2020-07-31 阿里巴巴集团控股有限公司 道路数据审核方法、系统、终端设备及存储介质
CN111551958A (zh) * 2020-04-28 2020-08-18 北京踏歌智行科技有限公司 一种面向矿区无人驾驶的高精地图制作方法
CN111612854A (zh) * 2020-06-30 2020-09-01 滴图(北京)科技有限公司 实景地图的生成方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111667545A (zh) * 2020-05-07 2020-09-15 东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司 高精度地图生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN112163475A (zh) * 2020-09-15 2021-01-01 北京三快在线科技有限公司 一种确定车道线方向的方法及装置
CN112241016A (zh) * 2019-07-19 2021-01-19 北京初速度科技有限公司 一种泊车地图地理坐标的确定方法和装置
CN112254737A (zh) * 2020-10-27 2021-01-22 北京晶众智慧交通科技股份有限公司 地图数据转换方法
CN112285734A (zh) * 2020-10-30 2021-01-29 北京斯年智驾科技有限公司 基于道钉的港口无人集卡高精度对准方法及其对准系统
CN112415548A (zh) * 2020-11-09 2021-02-26 北京斯年智驾科技有限公司 无人集卡的定位方法、装置、系统、电子装置和存储介质
CN112560558A (zh) * 2019-09-26 2021-03-26 阿里巴巴集团控股有限公司 车道线的修正方法、装置及电子设备
CN112632198A (zh) * 2019-09-24 2021-04-09 阿里巴巴集团控股有限公司 地图数据的显示方法、装置及电子设备
WO2021104180A1 (zh) * 2019-11-29 2021-06-03 上海商汤临港智能科技有限公司 地图生成方法、定位方法、装置、设备、存储介质及计算机程序
CN113066009A (zh) * 2021-03-24 2021-07-02 北京斯年智驾科技有限公司 港口高精度地图集的构建方法、装置、系统和存储介质
CN113945222A (zh) * 2021-10-14 2022-01-18 华为技术有限公司 道路信息的识别方法、装置、电子设备、车辆及介质
CN114663853A (zh) * 2022-02-23 2022-06-24 高德软件有限公司 车道线生成方法及计算机程序产品
CN114973910A (zh) * 2022-07-27 2022-08-30 禾多科技（北京）有限公司 地图生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN116045995A (zh) * 2023-03-21 2023-05-02 北京集度科技有限公司 地图生成系统、方法、车辆及介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002318533A (ja) * 2001-04-23 2002-10-31 Hitachi Ltd 道路地図作成システム
CN104700617A (zh) * 2015-04-02 2015-06-10 武汉大学 基于低精度gps轨迹数据的高精度车道信息提取方法
CN105783936A (zh) * 2016-03-08 2016-07-20 武汉光庭信息技术股份有限公司 用于自动驾驶中的道路标识制图及车辆定位方法及系统
CN106441319A (zh) * 2016-09-23 2017-02-22 中国科学院合肥物质科学研究院 一种无人驾驶车辆车道级导航地图的生成系统及方法
CN106570446A (zh) * 2015-10-12 2017-04-19 腾讯科技（深圳）有限公司 车道线提取的方法和装置
CN108036794A (zh) * 2017-11-24 2018-05-15 华域汽车系统股份有限公司 一种高精度地图生成系统及生成方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002318533A (ja) * 2001-04-23 2002-10-31 Hitachi Ltd 道路地図作成システム
CN104700617A (zh) * 2015-04-02 2015-06-10 武汉大学 基于低精度gps轨迹数据的高精度车道信息提取方法
CN106570446A (zh) * 2015-10-12 2017-04-19 腾讯科技（深圳）有限公司 车道线提取的方法和装置
CN105783936A (zh) * 2016-03-08 2016-07-20 武汉光庭信息技术股份有限公司 用于自动驾驶中的道路标识制图及车辆定位方法及系统
CN106441319A (zh) * 2016-09-23 2017-02-22 中国科学院合肥物质科学研究院 一种无人驾驶车辆车道级导航地图的生成系统及方法
CN108036794A (zh) * 2017-11-24 2018-05-15 华域汽车系统股份有限公司 一种高精度地图生成系统及生成方法

Cited By (34)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109859613A (zh) * 2019-01-18 2019-06-07 驭势（上海）汽车科技有限公司 一种基于投影坐标系的高精地图制作方法及车载设备
CN111475590B (zh) * 2019-01-23 2023-04-25 阿里巴巴集团控股有限公司 道路数据审核方法、系统、终端设备及存储介质
CN111475590A (zh) * 2019-01-23 2020-07-31 阿里巴巴集团控股有限公司 道路数据审核方法、系统、终端设备及存储介质
CN109870706A (zh) * 2019-01-31 2019-06-11 深兰科技（上海）有限公司 一种路面标识的检测方法、装置、设备及介质
CN112241016A (zh) * 2019-07-19 2021-01-19 北京初速度科技有限公司 一种泊车地图地理坐标的确定方法和装置
CN110356976A (zh) * 2019-08-01 2019-10-22 北京主线科技有限公司 基于模板匹配的港口无人集卡起重机精确对位系统及方法
CN112632198A (zh) * 2019-09-24 2021-04-09 阿里巴巴集团控股有限公司 地图数据的显示方法、装置及电子设备
CN112560558B (zh) * 2019-09-26 2023-04-18 阿里巴巴集团控股有限公司 车道线的修正方法、装置及电子设备
CN112560558A (zh) * 2019-09-26 2021-03-26 阿里巴巴集团控股有限公司 车道线的修正方法、装置及电子设备
CN110956100A (zh) * 2019-11-15 2020-04-03 北京三快在线科技有限公司 一种高精度地图生成方法、装置、电子设备和存储介质
WO2021104180A1 (zh) * 2019-11-29 2021-06-03 上海商汤临港智能科技有限公司 地图生成方法、定位方法、装置、设备、存储介质及计算机程序
CN111142525A (zh) * 2019-12-31 2020-05-12 武汉中海庭数据技术有限公司 高精度地图车道拓扑构建方法及系统、服务器及介质
CN111435163A (zh) * 2020-03-18 2020-07-21 深圳市镭神智能系统有限公司 地面点云数据过滤方法、装置、探测系统及存储介质
CN111551958A (zh) * 2020-04-28 2020-08-18 北京踏歌智行科技有限公司 一种面向矿区无人驾驶的高精地图制作方法
CN111551958B (zh) * 2020-04-28 2022-04-01 北京踏歌智行科技有限公司 一种面向矿区无人驾驶的高精地图制作方法
CN111667545B (zh) * 2020-05-07 2024-02-27 东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司 高精度地图生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN111667545A (zh) * 2020-05-07 2020-09-15 东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司 高精度地图生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN111612854A (zh) * 2020-06-30 2020-09-01 滴图(北京)科技有限公司 实景地图的生成方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111612854B (zh) * 2020-06-30 2021-02-12 滴图(北京)科技有限公司 实景地图的生成方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112163475A (zh) * 2020-09-15 2021-01-01 北京三快在线科技有限公司 一种确定车道线方向的方法及装置
CN112254737A (zh) * 2020-10-27 2021-01-22 北京晶众智慧交通科技股份有限公司 地图数据转换方法
CN112285734B (zh) * 2020-10-30 2023-06-23 北京斯年智驾科技有限公司 基于道钉的港口无人集卡高精度对准方法及其对准系统
CN112285734A (zh) * 2020-10-30 2021-01-29 北京斯年智驾科技有限公司 基于道钉的港口无人集卡高精度对准方法及其对准系统
CN112415548B (zh) * 2020-11-09 2023-09-29 北京斯年智驾科技有限公司 无人集卡的定位方法、装置、系统、电子装置和存储介质
CN112415548A (zh) * 2020-11-09 2021-02-26 北京斯年智驾科技有限公司 无人集卡的定位方法、装置、系统、电子装置和存储介质
CN113066009A (zh) * 2021-03-24 2021-07-02 北京斯年智驾科技有限公司 港口高精度地图集的构建方法、装置、系统和存储介质
CN113066009B (zh) * 2021-03-24 2023-08-25 北京斯年智驾科技有限公司 港口高精度地图集的构建方法、装置、系统和存储介质
WO2023060963A1 (zh) * 2021-10-14 2023-04-20 华为技术有限公司 道路信息的识别方法、装置、电子设备、车辆及介质
CN113945222A (zh) * 2021-10-14 2022-01-18 华为技术有限公司 道路信息的识别方法、装置、电子设备、车辆及介质
CN113945222B (zh) * 2021-10-14 2024-04-12 华为技术有限公司 道路信息的识别方法、装置、电子设备、车辆及介质
CN114663853A (zh) * 2022-02-23 2022-06-24 高德软件有限公司 车道线生成方法及计算机程序产品
CN114973910B (zh) * 2022-07-27 2022-11-11 禾多科技（北京）有限公司 地图生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN114973910A (zh) * 2022-07-27 2022-08-30 禾多科技（北京）有限公司 地图生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN116045995A (zh) * 2023-03-21 2023-05-02 北京集度科技有限公司 地图生成系统、方法、车辆及介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109143259A (zh) 面向港口无人集卡的高精地图制作方法
CN106441319B (zh) 一种无人驾驶车辆车道级导航地图的生成系统及方法
CN108955702B (zh) 基于三维激光和gps惯性导航系统的车道级地图创建系统
CN106651953B (zh) 一种基于交通指示牌的车辆位姿估计方法
CN105318888B (zh) 基于无人机感知的无人驾驶车辆路径规划方法
CN106326892B (zh) 一种旋翼式无人机的视觉着陆位姿估计方法
EP3343503B1 (en) High-precision map data processing method and apparatus, storage medium and device
JP4232167B1 (ja) 対象特定装置、対象特定方法および対象特定プログラム
CN102435174B (zh) 基于混合式双目视觉的障碍物检测方法及装置
CN107422730A (zh) 基于视觉导引的agv运输系统及其驾驶控制方法
CN107167139A (zh) 一种变电站巡检机器人视觉定位导航方法及系统
CN107229063A (zh) 一种基于gnss和视觉里程计融合的无人驾驶汽车导航定位精度矫正方法
CN104536009A (zh) 一种激光红外复合的地面建筑物识别及导航方法
CN108132675A (zh) 一种工厂巡视无人机自主路径巡航以及智能避障方法
CN107144281B (zh) 基于合作目标和单目视觉的无人机室内定位系统及定位方法
CA2950791A1 (en) Binocular visual navigation system and method based on power robot
CN105184816A (zh) 基于usv的视觉检测和水面目标追踪系统及其检测追踪方法
CN109282808A (zh) 用于桥梁三维巡航检测的无人机与多传感器融合定位方法
CN109685855A (zh) 一种道路云监控平台下的摄像机标定优化方法
CN103617328A (zh) 一种飞机三维姿态解算方法
CN111717244A (zh) 一种列车自动驾驶感知方法和系统
CN115774444B (zh) 一种基于稀疏导航地图的路径规划优化方法
JP2009076096A (ja) 対象特定装置
CN108871409A (zh) 一种故障检测方法和系统
CN103697883A (zh) 一种基于天际线成像的飞行器水平姿态确定方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20190104