CN114202625B - 路肩线的提取方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种路肩线的提取方法、装置及电子设备,涉及人工智能技术领域,尤其涉及无人驾驶、高精地图领域。该方法包括:获取激光点云数据,并确定激光点云数据对应的多条扫描线中的高差突变点;根据高差突变点和高差突变点之前的第一预设数量个第一点中,相邻的三个点的连线构成的角度,确定扫描线中的路肩点;根据路肩点确定路肩线。该方法提高了路肩线的提取效率。
Description
技术领域
本公开涉及人工智能技术领域中的无人驾驶、高精地图技术,尤其涉及一种路肩线的提取方法、装置及电子设备。
背景技术
高精地图的制作通常包括数据采集以及数据处理加工等过程,其中,数据采集可以是利用车载激光雷达采集点云数据,之后再对点云数据进行处理,从中提取高精地图的要素信息,例如路肩线。
对于路肩线的提取,传统做法是将激光雷达采集到的三维点云数据投影成为图片,在图片上人工画二维线;或者,将三维点云数据进行可视化处理,再由人工在三维点云上画三维矢量线。这些人工处理的方法效率均较为低下。
发明内容
本公开提供了一种提高了路肩线的提取效率的路肩线的提取方法、装置及电子设备。
根据本公开的一方面,提供了一种路肩线的提取方法,包括:
获取激光点云数据,并确定所述激光点云数据对应的多条扫描线中的高差突变点;
根据所述高差突变点和所述高差突变点之前的第一预设数量个第一点中,相邻的三个点的连线构成的角度,确定所述扫描线中的路肩点;
根据所述路肩点确定路肩线。
根据本公开的另一方面,提供了一种路肩线的提取装置,包括:
第一确定模块,用于获取激光点云数据,并确定所述激光点云数据对应的多条扫描线中的高差突变点;
第二确定模块,用于根据所述高差突变点和所述高差突变点之前的第一预设数量个第一点中,相邻的三个点的连线构成的角度,确定所述扫描线中的路肩点;
第三确定模块,用于根据所述路肩点确定路肩线。
根据本公开的再一方面,提供了一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述第一方面所述的方法。
根据本公开的又一方面,提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行上述第一方面所述的方法。
根据本公开的又一方面,提供了一种计算机程序产品,所述程序产品包括:计算机程序,所述计算机程序存储在可读存储介质中,电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序,所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备执行第一方面所述的方法。
根据本公开的技术方案,提高了路肩线的提取效率。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本公开的限定。其中:
图1是根据本公开实施例提供的路肩线的提取方法的流程示意图一;
图2是根据本公开实施例提供的激光雷达的扫描范围示意图;
图3是根据本公开实施例提供的激光雷达的扫描点示意图;
图4是根据本公开实施例提供的一条扫描线的示意图;
图5是根据本公开实施例提供的路肩线的提取方法的流程示意图二;
图6是根据本公开实施例提供的扫描线的高差突变点的示意图一;
图7是根据本公开实施例提供的扫描线的高差突变点的示意图二;
图8是根据本公开实施例提供的路肩点的示意图一;
图9是根据本公开实施例提供的路肩点的示意图二;
图10是根据本公开实施例提供的多条扫描线的示意图;
图11是根据本公开实施例提供的路肩线的示意图;
图12是根据本公开实施例提供的矢量路肩线的示意图;
图13是根据本公开实施例提供的路肩线的提取装置的结构示意图;
图14是用来实现本公开实施例的路肩线的提取方法的电子设备的示意性框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
本公开实施例的方案基于单线激光雷达扫描得到的标准激光点云数据,例如采用Riegl车载移动扫描系统扫描获取到的激光点云数据,从单线激光雷达硬件的扫描原理出发,结合道路数据采集的实际场景,利用激光点云数据中的点的属性信息,对单条扫描线进行提取和快速处理,不需要复杂的算法和大量的标注数据,能够快速有效的提取道路三维路肩线,对后期的高精地图制图提供有效辅助数据或者自动驾驶提供有效的控制区域边界。
本公开提供一种路肩线的提取方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品,应用于人工智能技术领域的无人驾驶、高精地图领域,具体可以应用于高精地图制作、辅助驾驶等场景中,以达到提高路肩线的提取效率的目的。
下面,将通过具体的实施例对本公开提供的路肩线的提取方法进行详细地说明。可以理解的是,下面这几个具体的实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图1是根据本公开实施例提供的路肩线的提取方法的流程示意图一。该方法的执行主体为路肩线的提取装置,该装置可以通过软件和/或硬件的方式实现。如图1所示,该方法包括:
S101、获取激光点云数据,并确定激光点云数据对应的多条扫描线中的高差突变点。
参照图2所示为激光雷达的扫描范围示意图,激光雷达在图中圆心位置,激光雷达可以设置于车辆尾端,图中所示意的面可以看作是垂直于地面的,图中横轴的方向平行于地面,纵轴的方向垂直于地面,在车辆行驶过程中,激光雷达沿着顺时针或逆时针的方向扫描周围环境得到的点如图3所示,图2和图3中还示意了激光雷达的扫描角度(例如坐标轴处为0、90度或-90度)。在激光雷达的顶部具有一定的扫描盲区,该扫描盲区对应天空的方向,因此对道路的扫描不产生影响。激光点云数据中每个点具有三维坐标、扫描角度、扫描时间或扫描顺序等信息。
扫描线是指激光雷达扫描一圈得到的如图3所示的点所构成的线,示例的,一条扫描线如图4所示(图4中仅示意了道路路面以及接近路面部分的点,对于更高位置处的点未示意)。在车辆行驶过程中,激光雷达沿着顺时针或逆时针的方向反复扫描,因此,从激光点云数据中可以得到多条扫描线。
在现实道路中道路的路肩通常有两种情况,一种是在道路边缘铺设有路肩石或者道路边缘由墙壁等,而另一种是在边缘有向下的斜坡或沟道等,那么显然,无论是上述的哪种情况,在激光雷达扫描时,路肩处的点的高度通常会与路面上的点的高度不同,参照图4也可以看出。因此,本步骤先根据扫描线中点的高度确定出扫描线中的高差突变点,高差突变点的位置通常会在路肩附近。
S102、根据高差突变点和高差突变点之前的第一预设数量个第一点中,相邻的三个点的连线构成的角度,确定扫描线中的路肩点。
高差突变点是高度已经发生变化的点,也就是说高差突变点的高度高于或低于路面上的点的高度,从高差突变点和高差突变点之前的第一预设数量个第一点中进行遍历,确定其中相邻的三个点的连线构成的角度(夹角),结合实际场景可知,若三个点都在路面或都在路肩石上,则其连线构成的角度会较大,若三个点一个在路面、一个在拐角处、一个在路肩石上,则其连线构成的角度会较小,因此,根据相邻的三个点的连线构成的角度可以更准确的确定扫描线中的路肩点,也就是拐点。
S103、根据路肩点确定路肩线。
在确定路肩点后将路肩点依次进行串联即可得到路肩线。
本公开实施例的方法,结合道路数据采集的实际场景,利用激光点云数据中的点的属性信息,直接对点云数据进行快速处理,不需要复杂的算法和大量的标注数据,也无需人工操作,能够快速有效的提取道路三维路肩线。
在上述实施例的基础上,对激光点云数据的处理过程做更详细的说明。图5是根据本公开实施例提供的路肩线的提取方法的流程示意图二。如图5所示,该方法包括:
S501、根据激光点云数据中每个点的扫描角度,确定激光点云数据中的阶跃点和反转点。
其中,阶跃点的扫描角度与前一个点的扫描角度之间的差值大于第一预设值,反转点的扫描角度与前一个点或后一个点的扫描角度之间的差值大于第二预设值,且小于第三预设值,其中,第一预设值大于第二预设值和第三预设值。
参照图3,阶跃点a位于激光雷达扫描区域中处于下方的道路路面上,反转点b和c位于激光雷达扫描区域中的上方盲区两侧。具体的,将当前点与前一个点的扫描角度进行比较,若两者的差值大于第一预设值,例如179度,则将当前点确定为阶跃点,若当前点与前一个点的扫描角度的符号相反,且差值大于第二预设值,且小于第三预设值,例如差值大于30度小于150度,则将这两个点确定为反转点,实现了阶跃点和反转点的准确提取。
按照上述方法,从所有激光点云数据中可以确定多个阶跃点和多个反转点。
S502、根据阶跃点和反转点,确定激光点云数据对应的多条扫描线。
根据激光雷达的扫描原理可以知道,一条扫描条中包括一个阶跃点和两个反转点,因此,以阶跃点为中心,分别确定该阶跃点的前一个反转点和后一个反转点,将前一个反转点和后一个反转点之间的所有点,确定为一条扫描线,从而实现了将激光点云数据进行准确的单扫描线分段。
也就是说,确定扫描时间(扫描顺序)在该阶跃点之前的一个反转点和扫描时间(扫描顺序)在该阶跃点之后的一个反转点,该前一个反转点和后一个反转点之间的所有点所构成的线即为如图4所示的扫描线。
S503、确定扫描线中的多个第二点,根据多个第二点各自对应的高度信息,确定扫描线中的高差突变点。
其中,第二点包括扫描线中的阶跃点和阶跃点前后第二预设数量个点。
可选的,根据多个第二点各自对应的高度信息,确定标准高度差;根据扫描线中任意两个相邻点之间的高度差和标准高度差,确定高差突变点。
例如,标准高度差可以是相邻的第二点的高度差的平均值,基于该标准高度差,扫描线中任意两个相邻点之间的高度差进行判断,将高度突然发生变化的点确定为高差突变点,从而提高了准确性。
为了减少数据处理量,提高路肩线的提取效率,本步骤中在确定高差突变点时,可以先对扫描线中的点进行抽稀标记,从进行了抽稀标记后的点中确定高差突变点。
可选的,以扫描线中的阶跃点为中心,根据预设点数在扫描线中对点进行标记;从标记后的点中,确定多个第二点,第二点包括扫描线中的阶跃点和阶跃点前后第二预设数量个标记后的点,根据多个第二点各自对应的高度信息,确定扫描线中的高差突变点。
示例的,针对原始的扫描线,以阶跃点为中心,取前后各多个点,计算这些点之间的平均距离d,再以第一距离A为基准,确定第一距离中需要抽稀的间隔点数N=A/d(N向上取整),该间隔点数即为预设点数。对每条原始的扫描线,以阶跃点为中心,向前向后分别遍历,间隔N个点后将下一个点标记为一个抽稀点,也就是将标记后的点成为抽稀点。
示例的,对图4所示的扫描线进行标记后得到如图5所示的扫描线,图5所示的扫描线中示意的点均为抽稀点。从进行标记后的扫描线中,以阶跃点为中心,再向前向后取第二预设数量个抽稀点作为第二点,再根据多个第二点各自对应的高度信息,确定标准高度差;根据标记后的扫描线中任意两个相邻的抽稀点之间的高度差和标准高度差,确定高差突变点。
示例的,对于图5所示的标记后的扫描线,以阶跃点a为中心,取前后各5个抽稀点,作为第二点,计算相邻两个第二点之间的高度差,并取平均值作为标准高度差。再以阶跃点为中心,向前向后分别遍历,计算相邻两个抽稀点之间的高度差,若高度差大于三倍(倍数可以根据需要设置)的标准高度差,则标记相邻两个抽稀点中的后一个点(此处的后一个点是指沿着从阶跃点向前向后遍历的方向上的后一个点,而不是按照扫描时间的后一个点)为高差突变点,并停止该方向的遍历。示例的,图6中的m和n为一条扫描线中的两个高差突变点。图7中的p和q为另一条扫描线中的两个高差突变点。
S504、根据高差突变点和高差突变点之前的第一预设数量个第一点中,相邻的三个点的连线构成的角度中,角度最小的相邻三个目标点,并将相邻三个目标点中,处于中间位置的目标点确定为路肩点。
需要说明的是本步骤的第一点是原始扫描线中的点,也可以称为原始点。示例的,该第一预设数量个第一点是原始扫描线中在高差突变点和高差突变点的前一个抽稀点之间的点(此处的前一个点是指沿着从阶跃点向前向后遍历的方向上的前一个点,而不是按照扫描时间的前一个点)。示例的,如图8所示的是图6中的高差突变点m和前一个抽稀点m-1之间的点。如图9所示的是图7中的高差突变点p和前一个抽稀点p-1之间的点。
示例的,遍历高差突变点和高差突变点的前一个抽稀点之间的第一点,依次计算每个点和前后相邻两个点构成的夹角,将夹角最小的点确定为路肩点。例如,假设从m-1到m之间存在的点为i,i+i,i+2,…,i+k,则i点的角度为点m-1、i、i+1三点构成的夹角的角度,i+1点的角度为i、i+1、i+2三点构成的夹角的角度。示例的,图8和图9中箭头指示的点即为路肩点,通过对相邻点之间的角度进行判断,提高了路肩点的准确性。
按照路肩点在阶跃点的前后位置,还可以将路肩点分为前路肩点和后路肩点,前路肩点和后路肩点分别构成道路两侧的路肩线。
S505、对路肩点进行去噪处理,并将各扫描线中去噪处理后的路肩点进行连接,得到路肩线。
可选的,确定目标路肩点的预设范围内的路肩点的数量,目标路肩点为任意路肩点;若数量小于预设值,则将目标路肩点标记为非路肩点,也就是将错误路肩点标记回普通点。
示例的,参照图10所示的多条扫描线,确定连续的多条扫描线中的阶跃点之间的距离d,并计算相邻阶跃点之间的平均距离D,针对在上一个步骤中确定的每个路肩点,若每个路肩点的3D范围内路肩点的个数小于2,则确定该点为非路肩点,将其标记回普通点,从而提高路肩点的准确性。
可选的,经过上述步骤对路肩点进行去噪处理后,还可以进一步进行抽稀标记,示例的,以第二距离B为基准,确定第二距离B中需要抽稀的扫描线个数M=B/D(M向上取整),每隔M条扫描线标记一条抽稀扫描线,如图10中所示的抽稀扫描线1001、1002、1003、1004、1005(图10中所示的M为1),再将抽稀扫描线的路肩点进行串联,形成如图11中所示的路肩线1100,图11中仅示意了一侧的路肩线,另一侧同理。
S506、根据各扫描线中阶跃点的顺序,确定道路的方向信息,根据道路方向,确定路肩线的方向信息,得到矢量路肩线。
按照激光点云数据中点的顺序,判断每条扫描线中的阶跃点的顺序,通过相邻阶跃点的次序,确定道路的前进方向,如图12所示,另路肩线的方向与道路的前进方向一致,得到图12中所示的矢量路肩线1200,带有准确方向信息的矢量路肩线可以为高精地图制作或辅助驾驶提供数据基础。
图13是根据本公开实施例提供的一种路肩线的提取装置的结构示意图。如图13所示,路肩线的提取装置1300包括:
第一确定模块1301,用于获取激光点云数据,并确定激光点云数据对应的多条扫描线中的高差突变点;
第二确定模块1302,用于根据高差突变点和高差突变点之前的第一预设数量个第一点中,相邻的三个点的连线构成的角度,确定扫描线中的路肩点;
第三确定模块1303,用于根据路肩点确定路肩线。
在一种实施方式中,第二确定模块1302包括:
第一确定单元,用于确定相邻的三个点的连线构成的角度中,角度最小的相邻三个目标点;
第二确定单元,用于将相邻三个目标点中,处于中间位置的目标点确定为路肩点。
在一种实施方式中,路肩线的提取装置1300还包括:
第一提取模块,用于根据激光点云数据中每个点的扫描角度,确定激光点云数据中的阶跃点和反转点,阶跃点的扫描角度与前一个点的扫描角度之间的差值大于第一预设值,反转点的扫描角度与前一个点或后一个点的扫描角度之间的差值大于第二预设值,且小于第三预设值,其中,第一预设值大于第二预设值和第三预设值;
第二提取模块,用于根据阶跃点和反转点,确定激光点云数据对应的多条扫描线。
在一种实施方式中,第二提取模块包括:
第三确定单元,用于以阶跃点为中心,分别确定阶跃点的前一个反转点和后一个反转点;
第四确定单元,用于将前一个反转点和后一个反转点之间的所有点,确定为扫描线。
在一种实施方式中,第一确定模块1301包括:
第五确定单元,用于确定扫描线中的多个第二点,第二点包括扫描线中的阶跃点和阶跃点前后第二预设数量个点;
第六确定单元,用于根据多个第二点各自对应的高度信息,确定扫描线中的高差突变点。
在一种实施方式中,第六确定单元包括:
第一确定子单元,用于根据多个第二点各自对应的高度信息,确定标准高度差;
第二确定子单元,用于根据扫描线中任意两个相邻点之间的高度差和标准高度差,确定高差突变点。
在一种实施方式中,第五确定单元包括:
标记单元,用于以扫描线中的阶跃点为中心,根据预设点数在扫描线中对点进行标记;
第三确定子单元,用于从标记后的点中,确定多个第二点。
在一种实施方式中,第三确定模块1303包括:
第七确定单元,用于对路肩点进行去噪处理,并将各扫描线中去噪处理后的路肩点进行连接,得到路肩线。
在一种实施方式中,第七确定单元包括:
第四确定子单元,用于确定目标路肩点的预设范围内的路肩点的数量,目标路肩点为任意路肩点;
第五确定子单元,用于若数量小于预设值,则将目标路肩点标记为非路肩点。
在一种实施方式中,路肩线的提取装置1300还包括:
第八确定单元,用于根据各扫描线中阶跃点的顺序,确定道路的方向信息;
第九确定单元,用于根据道路方向,确定路肩线的方向信息,以得到矢量路肩线。
本公开实施例的装置可用于执行上述方法实施例中的路肩线的提取方法,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备和存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种计算机程序产品,程序产品包括:计算机程序,计算机程序存储在可读存储介质中,电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序,至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。
图14是用来实现本公开实施例的路肩线的提取方法的电子设备的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图14所示,电子设备1400包括计算单元1401,其可以根据存储在只读存储器(ROM)1402中的计算机程序或者从存储单元1408加载到随机访问存储器(RAM)1403中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 1403中,还可存储设备1400操作所需的各种程序和数据。计算单元1401、ROM 1402以及RAM 1403通过总线1404彼此相连。输入/输出(I/O)接口1405也连接至总线1404。
设备1400中的多个部件连接至I/O接口1405,包括:输入单元1406,例如键盘、鼠标等;输出单元1407,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元1408,例如磁盘、光盘等;以及通信单元1409,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元1409允许设备1400通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元1401可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1401的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1401执行上文所描述的各个方法和处理,例如路肩线的提取方法。例如,在一些实施例中,路肩线的提取方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元1408。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 1402和/或通信单元1409而被载入和/或安装到设备1400上。当计算机程序加载到RAM 1403并由计算单元1401执行时,可以执行上文描述的路肩线的提取方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元1401可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行路肩线的提取方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server",或简称"VPS")中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器,或者是结合了区块链的服务器。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (18)
1.一种路肩线的提取方法,包括:
获取激光点云数据,并确定所述激光点云数据对应的多条扫描线中的高差突变点;所述激光点云数据为激光雷达沿着顺时针或逆时针的方向扫描周围环境得到的点;所述激光雷达在横轴的扫描角度为0度,在第一象限和第三象限的纵轴的扫描角度为正90度,在第二象限和第四象限的纵轴的扫描角度为负90度;所述横轴的方向平行于地面,所述纵轴的方向垂直于地面;
根据所述高差突变点和第一点集中,相邻的三个点的连线构成的角度,确定所述扫描线中的路肩点;其中,所述第一点集包括所述高差突变点之前的第一预设数量个第一点;
根据所述路肩点确定路肩线;
还包括:
根据所述激光点云数据中每个点的扫描角度,确定所述激光点云数据中的阶跃点和反转点,所述阶跃点的扫描角度与前一个点的扫描角度之间的差值大于第一预设值,所述反转点的扫描角度与前一个点或后一个点的扫描角度之间的差值大于第二预设值,且小于第三预设值,其中,所述第一预设值大于所述第二预设值和所述第三预设值;
以所述阶跃点为中心,分别确定所述阶跃点的前一个反转点和后一个反转点;
将所述前一个反转点和所述后一个反转点之间的所有点,确定为所述扫描线。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据所述高差突变点和所述高差突变点之前的第一预设数量个第一点中,相邻的三个点的连线构成的角度,确定所述扫描线中的路肩点,包括:
确定相邻的三个点的连线构成的角度中,角度最小的相邻三个目标点;
将所述相邻三个目标点中,处于中间位置的目标点确定为所述路肩点。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述确定所述激光点云数据对应的多条扫描线中的高差突变点,包括:
确定所述扫描线中的多个第二点,所述第二点包括所述扫描线中的阶跃点和所述阶跃点前后第二预设数量个点;
根据所述多个第二点各自对应的高度信息,确定所述扫描线中的高差突变点。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述根据所述多个第二点各自对应的高度信息,确定所述扫描线中的高差突变点,包括:
根据所述多个第二点各自对应的高度信息,确定标准高度差;
根据所述扫描线中任意两个相邻点之间的高度差和所述标准高度差,确定所述高差突变点。
5.根据权利要求3所述的方法,其中,所述确定所述扫描线中的多个第二点,包括:
以所述扫描线中的阶跃点为中心,根据预设点数在所述扫描线中对点进行标记;
从标记后的点中,确定所述多个第二点。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其中,所述根据所述路肩点确定路肩线,包括:
对所述路肩点进行去噪处理,并将各所述扫描线中去噪处理后的路肩点进行连接,得到所述路肩线。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述对所述路肩点进行去噪处理,包括:
确定目标路肩点的预设范围内的路肩点的数量,所述目标路肩点为任意路肩点;
若所述数量小于预设值,则将所述目标路肩点标记为非路肩点。
8.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其中,所述方法还包括:
根据各所述扫描线中阶跃点的顺序,确定道路的方向信息;
根据所述道路方向,确定所述路肩线的方向信息。
9.一种路肩线的提取装置,包括:
第一确定模块,用于获取激光点云数据,并确定所述激光点云数据对应的多条扫描线中的高差突变点;所述激光点云数据为激光雷达沿着顺时针或逆时针的方向扫描周围环境得到的点;所述激光雷达在横轴的扫描角度为0度,在第一象限和第三象限的纵轴的扫描角度为正90度,在第二象限和第四象限的纵轴的扫描角度为和负90度;所述横轴的方向平行于地面,所述纵轴的方向垂直于地面;
第二确定模块,用于根据所述高差突变点和第一点集中,相邻的三个点的连线构成的角度,确定所述扫描线中的路肩点;其中,所述第一点集包括所述高差突变点之前的第一预设数量个第一点;
第三确定模块,用于根据所述路肩点确定路肩线;
还包括:
第一提取模块,用于根据所述激光点云数据中每个点的扫描角度,确定所述激光点云数据中的阶跃点和反转点,所述阶跃点的扫描角度与前一个点的扫描角度之间的差值大于第一预设值,所述反转点的扫描角度与前一个点或后一个点的扫描角度之间的差值大于第二预设值,且小于第三预设值,其中,所述第一预设值大于所述第二预设值和所述第三预设值;
第二提取模块,用于根据所述阶跃点和所述反转点,确定所述激光点云数据对应的多条扫描线;
所述第二提取模块包括:
第三确定单元,用于以所述阶跃点为中心,分别确定所述阶跃点的前一个反转点和后一个反转点;
第四确定单元,用于将所述前一个反转点和所述后一个反转点之间的所有点,确定为所述扫描线。
10.根据权利要求9所述的装置,其中,所述第二确定模块包括:
第一确定单元,用于确定相邻的三个点的连线构成的角度中,角度最小的相邻三个目标点;
第二确定单元,用于将所述相邻三个目标点中,处于中间位置的目标点确定为所述路肩点。
11.根据权利要求9所述的装置,其中,所述第一确定模块包括:
第五确定单元,用于确定所述扫描线中的多个第二点,所述第二点包括所述扫描线中的阶跃点和所述阶跃点前后第二预设数量个点;
第六确定单元,用于根据所述多个第二点各自对应的高度信息,确定所述扫描线中的高差突变点。
12.根据权利要求11所述的装置,其中,所述第六确定单元包括:
第一确定子单元,用于根据所述多个第二点各自对应的高度信息,确定标准高度差;
第二确定子单元,用于根据所述扫描线中任意两个相邻点之间的高度差和所述标准高度差,确定所述高差突变点。
13.根据权利要求11所述的装置,其中,所述第五确定单元包括:
标记单元,用于以所述扫描线中的阶跃点为中心,根据预设点数在所述扫描线中对点进行标记;
第三确定子单元,用于从标记后的点中,确定所述多个第二点。
14.根据权利要求9-13任一项所述的装置,其中,所述第三确定模块包括:
第七确定单元,用于对所述路肩点进行去噪处理,并将各所述扫描线中去噪处理后的路肩点进行连接,得到所述路肩线。
15.根据权利要求14所述的装置,其中,所述第七确定单元包括:
第四确定子单元,用于确定目标路肩点的预设范围内的路肩点的数量,所述目标路肩点为任意路肩点;
第五确定子单元,用于若所述数量小于预设值,则将所述目标路肩点标记为非路肩点。
16.根据权利要求9-13任一项所述的装置,还包括:
第八确定单元,用于根据各所述扫描线中阶跃点的顺序,确定道路的方向信息;
第九确定单元,用于根据所述道路方向,确定所述路肩线的方向信息,以得到矢量路肩线。
17.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;
其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003233899A (ja) * | 2002-02-08 | 2003-08-22 | Toshiba Corp | 路肩検出装置及び方法 |
JP2018022270A (ja) * | 2016-08-02 | 2018-02-08 | 日産自動車株式会社 | 路肩検出方法及び路肩検出装置 |
CN107742091A (zh) * | 2016-08-22 | 2018-02-27 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种路肩提取的方法及装置 |
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CN112784637A (zh) * | 2019-11-07 | 2021-05-11 | 北京百度网讯科技有限公司 | 地面障碍物探测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Family Cites Families (3)
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---|---|---|---|---|
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CN107741222B (zh) * | 2017-10-26 | 2019-12-17 | 中国测绘科学研究院 | 一种无序点云的规则化方法及系统 |
CN111275816B (zh) * | 2020-02-25 | 2022-05-10 | 华为技术有限公司 | 获取点云数据的方法及相关设备 |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003233899A (ja) * | 2002-02-08 | 2003-08-22 | Toshiba Corp | 路肩検出装置及び方法 |
JP2018022270A (ja) * | 2016-08-02 | 2018-02-08 | 日産自動車株式会社 | 路肩検出方法及び路肩検出装置 |
CN107742091A (zh) * | 2016-08-22 | 2018-02-27 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种路肩提取的方法及装置 |
CN112784637A (zh) * | 2019-11-07 | 2021-05-11 | 北京百度网讯科技有限公司 | 地面障碍物探测方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111323802A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-06-23 | 北京百度网讯科技有限公司 | 车辆定位方法、装置及设备 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
基于三维激光雷达的路沿检测算法;常亮亮 等;《重庆邮电大学学报( 自然科学版)》;20201231;第1039-1047页 * |
车载激光点云道路提取技术研究与应用;南红涛;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 基础科学辑》;20210315;第A008-95页 * |
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