基于OSM的浮动车轨迹数据校正方法

浮动车轨迹数据具有覆盖范围广、更新周期短、获取成本低等特点,对于地图的生产和更新具有重要意义,但是由于受到卫星信号被遮挡及多路径效应的影响,其精度普遍较低。本文采用一种基于OSM作为参考数据的方式对浮动车轨迹数据进行校正。首先通过一种分层时空地图匹配的方式将轨迹数据与OSM进行匹配;然后采用引力模型对数据进行校正;最后在武汉市出租车轨迹数据上进行了试验。结果表明,本文提出的数据校正方法可以有效地提高浮动车轨迹数据的精度。

基于关键帧的点云建图方法

地图构建是自动驾驶技术中重要的环节之一,当前的建图方法主要依赖于雷达和相机等传感器,由于传感器采集数据的特点不同,每种方法均存在一定的局限性。为了高效、准确地在不同场景下完成建图任务,本文提出了基于关键帧的点云建图方法,该方法基于激光雷达点云数据,用三维正态分布变化的方法对位姿点云进行匹配,并结合多余观测数据和SLAM图优化理论优化结果。在得到优化的位姿后,计算优化位姿和预测位姿的距离差,当该差值最小时,取此刻的点云数据为关键帧。重复以上步骤得到关键帧的集合,进而完成地图的构建。通过实验对比,表明本方法在算法上有稳定性的提升。