CN109357680A - 港口无人驾驶集装箱卡车高精地图生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种港口无人驾驶集装箱卡车高精地图生成方法，其特征是：通过人工驾驶配备GNSS/IMU组合定位系统的集卡，多次重复采集同一条车道的信息，再通过离线数据处理进行人工绘制地图。有益效果：本发明仅采用GNSS/IMU组合定位系统作为数据采集传感器。由于港口的路面标识主要是白色实线、白色虚线、左转箭头、右转箭头，道路拓扑关系相对简单，通过人工驾驶配备GNSS/IMU组合定位系统的集卡，即可采集需要的道路信息，降低了高精地图的制作成本；生成的地图具有车道级别的精度，能够为无人驾驶集卡的决策规划模块提供所需的道路信息。
Description
技术领域
本发明属于无人驾驶汽车技术领域，尤其涉及一种港口无人驾驶集装箱卡车高精地图生成方法。
背景技术
限定场景下的各种无人驾驶应用，已经逐步投入使用。港口无人驾驶集卡，就是一种限定场景下的无人驾驶应用。
高精地图作为无人驾驶系统的关键技术之一，与普通的导航地图存在着很大不同。从使用对象上来说，普通的导航地图是面向驾驶员使用，而高精地图是供无人驾驶汽车使用；从提供的信息来说，普通的导航地图位置精度低，信息量少，仅提供道路级别精度的地理信息，驾驶员无法从导航地图上得知当前道路的车道信息以及自身处于哪一车道，而高精地图拥有精确的道路位置信息和丰富的道路元素信息，可以让无人驾驶车辆预知路面复杂信息，如坡度、曲率、航向等，辅助精确定位、智能决策等模块做出更好的判断和决策。
目前高精地图的采集制作也存在一些方法,例如使用激光雷达、相机、GPS、惯性导航等传感器组合采集道路信息。此种方式虽然采集信息的精度高，全局性好，但成本高昂，数据量大，数据处理的复杂度高。而对于封闭的港口，道路拓扑相对简单，路面标识种类较少，使用基于高精度GPS的地图制作方法，可以用相对较低的成本完成满足港口无人驾驶需求的高精地图制作。
专利文献公开号CN106441319A公开了一种基于多源数据的无人驾驶车辆车道级导航地图的生成系统及方法，包括离线全局地图和在线局部地图两部分，离线模块是指，在无人驾驶车辆行驶的目标区域内，利用卫星照片(或者航拍照片)、车载传感器(激光雷达和相机)、高精度组合定位系统(卫星定位系统和惯性导航系统)来获取原始道路数据，然后将原始道路数据经过离线处理，提取出多种道路信息，最后将道路信息提取结果融合生成离线全局地图。离线全局地图采用分层结构存储。在线模块是指，当无人驾驶车辆在目标区域内自动驾驶的时候，根据实时定位信息，提取出离线全局地图中的道路数据，绘制出以车辆为中心，固定距离范围内的在线局部地图。公知技术是利用卫星照片(或者航拍照片)、车载传感器(激光雷达和相机)、高精度组合定位系统(卫星定位系统和惯性导航系统)来获取原始道路数据，然后将原始道路数据经过离线处理，融合生成离线全局地图。该方法采集数据使用的传感器成本高，采集数据量大，数据处理复杂度高。现有技术存在的主要问题是，为了应对社会道路存在的各种复杂场景，采用了价格昂贵的多种传感器组合，造成高精地图的制作成本较高。
发明内容
本发明的目的在于克服上述技术的不足，而提供一种港口无人驾驶集装箱卡车高精地图生成方法，采用尽量少的传感器，以较低成本制作满足港口无人驾驶需求的高精地图。
本发明为实现上述目的，采用以下技术方案：一种港口无人驾驶集装箱卡车高精地图生成方法，其特征是：通过人工驾驶配备GNSS/IMU组合定位系统的集卡，多次重复采集同一条车道的信息，再通过离线数据处理进行人工绘制地图，具体步骤如下：
步骤一、获取包含目标区域道路拓扑关系的卫星照片或航拍照片，作为人工标注阶段的重要参考；
步骤二、数据采集：人工驾驶配备的高精度组合定位系统在目标区域内行驶，多次重复采集同一道路最左侧车道中心线的位置及航向角信息，并测量车道的宽度，用作后续制作地图的输入数据；
步骤三、离线数据处理：通过轨迹融合算法，将同一条道路最左侧车道中心线的多个采集样本融合生成一条车道中心线轨迹，计算车道的曲率信息，并将融合后的所有车道轨迹拼接在一起成为一副图像，供人工绘制地图阶段使用；
步骤四、人工绘制地图：从目标区域的卫星照片或航拍照片中提取目标区域的道路拓扑关系，根据融合后的最左侧车道的中心线以及道路宽度，使用地图绘制软件，绘制出当前道路其他车道线，并编辑每段道路的限速、车道宽度、车道数量、道路类型的属性信息，然后将绘制结果导出为文本文件；
步骤五、地图生成：通过人工绘制结果中包含的道路信息，以及根据绘制结果计算出车道长度及路点间距的道路信息，按照无人驾驶系统定义的高精地图格式组织，生成高精地图文件。
所述高精度组合定位系统为GNSS/IMU组合定位系统。
所述绘制结果中包含车道线的路点坐标、航向、坡度、曲率、限速、车道宽度、车道数量、道路类型信息。
有益效果：与现有技术相比，仅采用GNSS/IMU组合定位系统作为数据采集传感器。由于港口的路面标识主要是白色实线、白色虚线、左转箭头、右转箭头，道路拓扑关系相对简单，使用通过人工驾驶配备GNSS/IMU组合定位系统的集卡，即可采集需要的道路信息，而无需使用激光雷达/相机等价格昂贵的传感器，从而降低了高精地图的制作成本；生成的地图，具有车道级别的精度，能够为无人驾驶集卡的决策规划模块提供所需的道路信息。
附图说明
图1为本发明地图生成方法的流程图；
图2为车载传感器安装配置的示意图；
图3为本发明制作的某港口某一车道的采集数据及融合轨迹图。
图中：1、GNSS/IMU组合定位系统
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1，本实施例提供了一种港口无人驾驶集装箱卡车高精地图生成方法，通过人工驾驶配备GNSS/IMU组合定位系统的集卡，多次重复采集同一条车道的信息，再通过离线数据处理进行人工绘制地图，
具体步骤如下：
步骤一、获取包含目标区域道路拓扑关系的卫星照片或航拍照片，作为人工标注阶段的重要参考；
步骤二、数据采集：人工驾驶配备NOVATEL公司型号为SPAN-CPT的GNSS/IMU组合定位系统的集卡在目标区域内行驶，多次重复采集同一道路最左侧车道中心线的位置及航向角信息。传感器设备安装位置详见附图2。下表为实际采集过程中同一段车道的两次重复采集的位置数据(下标1为第一次采集的数据，2为第二次的数据)，坐标采用UTM坐标系。采集完某一条车道后，实地测量车道的宽度为3.5m，这些数据用作后续制作地图的输入数据；
步骤三、离线数据处理：通过轨迹融合算法，将同一条道路最左侧车道中心线的多个采集样本融合生成一条车道中心线轨迹，并通过融合后的车道轨迹拼接在一起计算出车道曲率信息拼成一副图像，供人工绘制地图阶段使用；
对于直线轨迹采用最小二乘法进行拟合，对于曲线轨迹采用样条拟合方法。
利用上述采集的数据，通过最小二乘法进行线性拟合，过程如下：
1)首先根据步骤1得到的照片判断该车道为直道，设直线方程为
y＝ax+b
2)用最小二乘法进行估计，使得下式的值最小
3)上式分别对a,b求一阶偏导，令一阶偏导数为0，解得：
针对上述数据，融合后的轨迹直线方程，即车道的直线方程为
y＝4084114.819446394+0.383679526310183x
上述数据点及融合轨迹图如图3。
如车道为曲线，曲率计算方法为在光滑弧线上自一点A开始取弧段，其长为Δs，对应切线的转角为Δα，则弧段Δs上的平均曲率为
依照上述方法可以依次得到每一条最左侧车道的轨迹方程，该车道右侧的车道即可根据车道宽度得到。再将目标区域内的所有车道的融合后的轨迹方程拼接在一起拼成一副图像(首尾相连)，供人工绘制地图阶段使用；
步骤四、人工绘制地图：从目标区域的卫星照片或航拍照片中提取目标区域的道路拓扑关系，根据融合后的最左侧车道的中心线以及道路宽度，使用地图绘制软件ArcGIS，绘制出当前道路其他车道线，并编辑每段道路的限速、车道宽度、车道数量、道路类型的属性信息，然后将绘制结果导出为文本文件；
步骤五、地图生成：通过人工绘制结果中包含的道路信息，以及根据绘制结果计算出车道长度及路点间距的道路信息，按照无人驾驶系统定义的高精地图格式组织，生成高精地图文件。
所述绘制结果中包含车道线的路点坐标、航向、坡度、曲率、限速、车道宽度、车道数量、道路类型信息。
所述高精地图格式为OpenDRIVE。OpenDRIVE是一种开放的格式规范，用于描述道路网络，是现在常用的高精度地图格式。
GNSS系统--GNSS是Global Navigation Satellite System的缩写。GNSS系统为全球卫星导航系统和全球导航卫星系统。
IMU是惯性测量单元。惯性测量单元是测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。
上述参照实施例对该一种港口无人驾驶集装箱卡车高精地图生成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 (3)
1.一种港口无人驾驶集装箱卡车高精地图生成方法，其特征是：通过人工驾驶配备GNSS/IMU组合定位系统的集卡，多次重复采集同一条车道的信息，再通过离线数据处理进行人工绘制地图，具体步骤如下：
步骤一、获取包含目标区域道路拓扑关系的卫星照片或航拍照片，作为人工标注阶段的重要参考；
步骤二、数据采集：人工驾驶配备高精度组合定位系统的集卡在目标区域内行驶，多次重复采集同一道路最左侧车道中心线的位置及航向角信息，并测量车道的宽度，用作后续制作地图的输入数据；
步骤三、离线数据处理：通过轨迹融合算法，将同一条道路最左侧车道中心线的多个采集样本融合生成一条车道中心线轨迹，计算车道的曲率信息，并将融合后的所有车道轨迹拼接在一起成为一副图像，供人工绘制地图阶段使用；
步骤四、人工绘制地图：从目标区域的卫星照片或航拍照片中提取目标区域的道路拓扑关系，根据融合后的最左侧车道的中心线以及道路宽度，使用地图绘制软件，绘制出当前道路其他车道线，并编辑每段道路的限速、车道宽度、车道数量、道路类型的属性信息，然后将绘制结果导出为文本文件；
步骤五、地图生成：通过人工绘制结果中包含的道路信息，以及根据绘制结果计算出车道长度及路点间距的道路信息，按照无人驾驶系统定义的高精地图格式组织，生成高精地图文件。
2.根据权利要求1所述的港口无人驾驶集装箱卡车高精地图生成方法，其特征是：所述高精度组合定位系统为GNSS/IMU组合定位系统。
3.根据权利要求1所述的港口无人驾驶集装箱卡车高精地图生成方法，其特征是：所述绘制结果中包含车道线的路点坐标、航向、坡度、曲率、限速、车道宽度、车道数量、道路类型信息。
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