融合多源测绘数据的高精道路地图构建

道路场景类型多样,采用单一的测量方法构建高精度地图往往存在诸多弊端。自动驾驶技术对道路信息提出了更高的要求,道路感知由以人为主体逐步向以机器为主体转变。本文针对不同的道路类型采用车载LiDAR、无人机摄影测量以及人工测量的方式,构建基于多源测绘数据的高精度道路地图,并通过试点区域精度分析,得出满足L3级高精度地图要求。

高精道路地图制作方法及关键技术

本文提出一种基于车载移动测量、倾斜摄影等多源数据成果的高精道路地图互补采集方法,并对其关键技术进行了深入研究。首先以国内第一条基于自动驾驶的智能网联高速公路测试路段——淄博智能网联测试基地为例,开展了激光点云、全景照片、倾斜影像等多源数据获取及高精道路地图要素采集。然后以道路三维矢量要素自动提取为基础,辅以人工采编,并在数据差分解算中测试了我国北斗数据。实例表明,本文方法切实可行、精度可靠,有效改善了高精道路地图采集模式,降低了劳动强度,保障了人身安全,提高了作业效率,对于高精道路地图制作具有借鉴价值。

轨迹分割与图层融合的车辆轨迹线构建道路地图方法

传统道路地图构建方法将轨迹点(线)同等对待提取道路数据,忽略车辆轨迹的空间差异性,制约其结果精度与应用范围。为此,本文根据轨迹速度将轨迹线集分割滤选为3个轨迹线子集,将轨迹方向与Delaunay三角网模型集成探测路网拓扑结构;顾及轨迹线子集的特征差异选取不同参数值和约束条件并分层提取道路几何、交通语义数据,分别构建3个道路图层;运用缓冲区方法并根据道路几何、语义特征将多个道路图层融合为单个完整道路地图。运用出租车轨迹数据进行试验分析,结果表明:该方法顾及轨迹分布差异性,能将道路几何、交通语义信息融合提取,更适于处理复杂道路结构下的轨迹线。

基于车载LiDAR数据的高精道路地图制作

利用车载LiDAR技术,设计了一套从移动测量车数据采集、点云数据处理到高精道路地图制作的完整流程。以武汉市中心城区3 km^(2)实验区内的市政道路作为研究对象,开展了高精道路地图的研制生产实验,实验成果精度可满足L3以上级别自动驾驶及城市1∶500地形图修测更新的需求。该技术已在相关行业逐步推广应用,并为相关工作提供参考。

道路地图示意性表达的可用性评估

当前示意性地图表达主要针对公共交通网络,缺乏对道路地图示意性表达可用性评估研究。本文选取景区和街道两个典型道路场景,采用最新的自动示意化方法生成示意地图,以主观问卷调查结合客观眼动试验的方式,评估道路地图示意性表达的可用性。试验结果表明:(1)示意性表达能够提升道路地图的简化度、清晰度及用户满意度,尤其对于原始道路形状较为复杂的情况;(2)示意地图中路径形状简化会造成不同路径感知长度差异的改变,从而影响到人们路径抉择行为;(3)对于路径示意性结果增加了道路网密集程度的情况,会降低示意地图认知效率。本文研究成果有助于道路地图自动示意性表达规则完善和方法优化,能够进一步提升地图示意性表达的实用性。

基于车载LiDAR的城市高精道路地图要素提取

高精道路地图是汽车自动驾驶技术的数据基础之一。文章采用车载激光雷达(LiDAR)技术获取道路及周边三维点云数据,介绍道路边缘、道路交通指示标识以及周边杆状指示牌的提取方法,设计从数据采集、数据处理到高精地图制作的完整流程,为自动驾驶技术及智能道路发展提供参考。

基于车载激光扫描的城市道路全要素地图生产

随着自动驾驶领域对高精地图应用需求的不断增强,用户对城市道路测绘成果的精度、丰富度和现势性提出了更高的要求。道路全要素地图作为重要的道路全息测绘产品之一,具有空间精度高、地理要素全、属性信息丰富的特点。本文基于车载激光扫描技术,设计了一套从外业数据采集、点云数据处理到道路全要素地图制作的完整流程,并以武汉市新型基础测绘建设试点项目为依托,选取武汉市中心城区约3 km^(2)试验区的道路作为研究对象,开展道路全要素地图生产实践。结果表明,成果精度不但能满足1∶500地形图修测更新等传统城市测绘工作的要求,而且可为智能交通和城市精细化治理等领域提供重要的数据支撑。

高精度道路导航地图的进展与思考

随着互联网时代的高速发展,更多基于位置的新型行业逐步发展起来,例如"互联网+"智能交通、无人系统等,但这些行业的发展都需要高精度的位置数据作为支撑,而传统导航地图5 m的精度无法满足需求,因此高精度道路导航地图概念被提出。高精度道路导航地图具有更加丰富细致的道路信息,可以更加精准地反映道路的真实情况。与传统地图相比,它的图层数量更多,图层内容更加精细,具有新的地图结构划分。正是因为高精度道路导航地图丰富的信息含量,使得它具有庞大的数据量,而传统的集中式大数据处理模式无法满足它的计算需求。因此,本文提出"众包+边缘计算"的大数据处理模式来解决高精度道路导航地图的计算问题。目前,高精度道路导航地图已进入高速发展状态,但发展过程中仍面临着一些需要解决的问题。

基于改进卷积神经网络的平面地图道路模糊推理分割方法

由于平面地图呈现方式单一且有限,为提升其多样性需准确分割平面地图中的道路区域。提出一种基于改进CNN(convolutional neural network)平面地图道路和模糊推理分割的方法。选取两个道路信息丰富的数据库,实验选取百度地图(Baidu)数据库和高德地图(Amap)数据库,标记得到含标签信息的像素训练集;用Sigmoid分割目标函数代替复杂的Softmax函数分别训练得到Baidu-CNN模型和Amap-CNN模型;对得到的像素点概率进行非线性映射,构建模糊推理系统;将非线性映射后均匀分布的像素点概率输入模糊推理系统,判断像素点属于道路区域的概率,得到道路分割结果。结果表明:所提算法得到的平面地图道路分割模型较传统算法分割效果更好;准确率可以达到94.49%;单张平面地图的道路分割速度可达到5 s。

基于矢量道路栅格化的海量浮动车数据快速处理

针对海量浮动车数据特点和快速处理要求,提出了一种基于矢量道路地图栅格化的海量浮动车数据方法,该算法的关键是矢量道路栅格化过程中包括了道路缓冲区和属性信息。道路缓冲区的宽度由一个与浮动车数据位置误差和道路宽度相关的置信区域决定;矢量道路缓冲区转换成栅格图后,栅格图中像素的位置对应着实际地理坐标,而像素值的灰度值表示道路的等级、名称、编号等属性或方向等信息;然后将海量浮动车数据与栅格道路地图进行叠加处理。这种方法不仅可以精确地计算出城市道路地图坐标系与浮动车数据坐标系之间的变换参数,而且还能够快速地获取区域路网以及特定道路的行驶速度。最后,通过超过一千万个真实的武汉市浮动车数据,并与经典的浮动车数据处理算法进行比较,验证了矢量道路栅格化方法处理海量浮动车数据的可行性和有效性。

GPS车辆轨迹对地图精确性的校验

通过全球卫星定位系统（ＧＰＳ） 采集到的车辆定位信息，较精确地记录了车辆在不同时刻的位置数据。本文运用数据采集和图像细化处理的方法，从中提取出了位置比较准确的道路曲线。

双线道路形态特征单元自动识别方法研究

城市道路地图数据中有关道路形态特征的识别是一类急需解决的问题。提出了一种适合在双线道路地图数据中自动识别道路形态特征单元的方法,并相应地设计了计算机算法。实验结果表明,该算法在稳健性、通用性、效率与自动化程度4个方面取得了显著效果。

走出钢筋水泥的迷宫——谈美国的交通、旅游及地图

驾车穿行在美国极其稠密的公路网中,如同陷身于一个钢筋水泥的巨大迷宫。但是,只要有地图,迷宫里也可以轻车熟路。

道路监管电子地图在智能交通中的作用

在城市交通日益多变和智能技术快速进步的背景下,道路维护的数字化图谱在智能交通领域中的地位变得越来越重要。本文探讨了道路监管电子地图的理论基础,提出了一套电子平台构建方案,并详细剖析了其在智能交通系统中的应用。研究显示,道路监管电子地图的应用不仅提升了道路监管工作的效率和精准度,还为交通流量统计、路网健康状况监控以及事故预防提供了坚实的技术支持,从而较大程度增强了交通管理和决策制定的科学性。

利用概率松弛法的城市路网自动匹配

多源空间数据匹配是空间数据集成与互操作,变化检测与数据更新的重要前提。路网数据匹配在导航、智能交通和基于位置服务等领域具有重要的研究意义和实用价值。提出一种基于概率松弛方法的城市路网自动匹配方法,该方法首先通过路段间几何差异性估算候选路段的初始概率,然后根据邻接候选匹配路段的兼容性不断更新原概率矩阵直到收敛于某一极小值。最后基于收敛的概率矩阵计算各候选路段的结构相似性,并通过设定相应的规则选取和提炼1:1、1:M和M:N匹配对。试验选取中国武汉、瑞士苏黎世地区的开放式道路地图数据与导航数据进行匹配算法的验证。结果表明,本文算法对非刚性偏差较大的路网数据能达到较高精度,不存在匹配方向性问题,且能够识别1:0、1:M和M:N匹配。

智能驾驶道路高精地图基础数据规范研究

针对目前部分智能驾驶语义信息存在短缺,高精地图检索效率不足的问题,该文结合浙江省内外6千多公里的道路高精地图数据实际生产项目,提出了一种相对统一协调的、相对基础的、相对共性的智能网联汽车道路高精地图基础数据规范和数据模型。该基础数据模型将高精地图基础数据划分为8大图层,包含17种要素大类,162种要素小类,并在基础数据模型方面针对要素属性进行特别设计,除定义143项基本属性外,新增了64项关联属性,形成15类关联规则,最大化地覆盖道路要素全集。通过车商、图商在封闭道路与开放道路的实地测试应用,充分验证了基础地理数据规范与基础数据模型的可行性、有效性、灵活性,能够在一定程度上辅助智能驾驶车辆对复杂道路环境的认知,支撑智能驾驶应用,实现车路的有效协同。

GIS技术支持下的北宋初期丝路要道灵州道复原研究

在9世纪后半叶乃至整个10世纪的丝绸之路东、中段交通网络系统中,灵州道占有一席之地。宋初,大食、回鹘、于阗以及归义军等民族政权多通过灵州道与北宋王朝进行经贸、文化往来。本文主要针对这一时段内灵州道的畅通情况及其道路性质进行探讨,在原有文献考证的基础上,利用考古资料、GIS技术,尽可能实现对灵州道古地名数据的精确地理定位,最后使用ARCGIS技术,绘制灵州道的道路走向地图,为北宋灵州道区域的政治、经济、文化交流综合研究提供地理学依据。

基于遥感影像的地图道路网数据变化检测研究

在遥感影像和地图道路网数据精确配准的基础上,提出了利用缓冲区约束下的、基于知识判断的多尺度模板匹配方法检测变化的道路,对旧地图中的道路变化情况自动检测;采用自动赋初值的LSB-Snake模型半自动检测新增道路。实验表明,所提出的方法可以有效地检测道路变化,达到较高的自动化程度。

面向道路网络地图示意化的线形简化方法

针对当前示意网络地图线形状简化方法中存在需要人工干预或地图认知度低的问题,本文提出自动化程度高并能保证良好地图认知的线形状简化方法。该方法通过合理设定线形状简化中所需的阈值以避免人工干预,提高了线形状简化过程的自动化程度,并通过在简化过程中应用平滑算法,以减少示意结果中线对象在方向上的转折数,从而提高了简化度和清晰度。试验表明该方法不仅可以生成清晰的示意结果,并且能够保证良好的地图认知度。