[發明專利]一種面向智能汽車的交通場景語義建模裝置、建模方法以及定位方法

在審

• 申請號: 202110604605.1
• 申請日: 2021-05-31
• 公開（公告）號: CN113418528A
• 公開（公告）日: 2021-09-21
• 發明（設計）人: 李祎承;陸子恒;蔡英鳳;王海;朱鎮;蔣卓一;馮鋒
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G01C21/32
• 分類號: G01C21/32;G06T17/05
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種面向智能汽車的交通場景語義建模裝置、建模方法以及定位方法，本發明為實現高建模精度，將交通場景進行多尺度多層級的精細化表征，包括：道路位置層，場景特征層以及交通語義層。其中，交通語義層采用深度學習的方式對交通元素進行語義識別，并將場景中的行人、車輛等動態目標剔除，解決了動態目標干擾問題；道路位置層描述了場景間的位置關系；場景特征層是在最大限度減少數據存儲的基礎上對交通場景進行充分的描述。上述三者解決了高精度地圖對交通場景精細描述的問題。

技術領域

本發明屬于智能汽車技術，具體涉及一種面向智能汽車的交通場景語義建模裝置、建模方法以及定位方法。

背景技術

隨著科技的進步，智能汽車已逐漸成為了國內外研究的熱門問題。該領域中的高精度地圖是實現汽車智能化的最關鍵問題之一。高精度地圖構建是實現高精度定位、環境感知、決策規劃以及執行控制的基礎。該地圖的構建與普通地圖不同，普通地圖僅需要提供高精度的經緯度信息，然而僅提供經緯度信息并不能滿足智能汽車的駕駛需求，需在普通地圖的基礎上對交通場景進行描述，而描述的充分與否直接決定了地圖構建的精度。因此，對智能汽車的交通場景建模，是高精度地圖構建的核心技術。在交通場景建模過程中，不可避免的會出現行人、車輛，上述動態目標會直接影響地圖構建精度。

發明內容

針對上述問題，本發明提供了一種面向智能汽車的交通場景語義建模裝置及方法、以及利用該建模裝置的定位方法。為保證建模精度，將交通場景進行多尺度多層級的精細化表征，包括：道路位置層，場景特征層以及交通語義層。其中，交通語義層采用深度學習的方式對交通元素進行語義識別，并將場景中的行人、車輛等動態目標剔除，解決了動態目標干擾問題；道路位置層描述了場景間的位置關系；場景特征層是在最大限度減少數據存儲的基礎上對交通場景進行充分的描述。上述三者解決了高精度地圖對交通場景精細描述的問題。

技術方案如下：

本發明的一種面向智能汽車的交通場景語義建模裝置，包括多源異構數據采集系統，多源異構傳感器標定與融合系統，特征處理系統。所述多源異構數據采集系統，主要負責對交通場景語義的數據采集，包括三個激光測距儀、一個北斗系統、一個差分北斗基站和一個慣性導航系統，激光測距儀安裝在智能汽車外部的任意位置，北斗系統安裝于車頂的任意位置，差分北斗基站安裝于被測道路場景附近無被遮擋的高處，慣性導航系統安裝于智能汽車內的任意位置；所述多源異構傳感器標定與融合系統，主要作用為融合交通場景模型中的多語義特征，主要包括平整的帶有反射功能的平面標定板；特征處理系統主要作用為將所采集的數據進行語義特征提取，主要為車載工控機，安裝于智能汽車中的任意位置。

本發明還公開了一種面向智能汽車的交通場景語義建模方法，包括多個尺度不同層級建模，包括以下步驟：

(1)數據采集：(1.1)多傳感器標定；(1.2)多源數據采集與融合；

(2)多尺度交通場景語義建模：(2.1)構建道路位置層；(2.2)構建場景特征層；(2.3)構建交通語義層。

進一步的，所述步驟(1.1)中多傳感器標定方法為：a.將平整的帶有反射功能的標定板在三個激光雷達前放置，三個激光雷達同時射向標定板并獲取數據，獲取次數為三次。b.對標定板的數據進行平面擬合，計算標定板的平面方程，三個激光雷達的平面方程分別為下式所示：

a″₁x+b″₁y+c″₁z+d″₁＝0

式中，n為第n次獲取的平面，n＝1，2，3，α_m，b_m，c_m，d_m(m＝1，2，3)分別為4個平面方程的系數。c.以標定板為基準平面，計算三個激光雷達的位置關系，通過R_j和t_j表示，如下式所示：