[發明專利]一種交通信號燈在先驗地圖中的標注方法

在審

• 申請號: 202110900620.0
• 申請日: 2021-08-06
• 公開（公告）號: CN113673386A
• 公開（公告）日: 2021-11-19
• 發明（設計）人: 李子月;曾慶化;劉建業;楊闖;賴際舟;呂品;劉玉超
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06T7/80;G01C21/16;G01S17/86;G01S17/89;G01S19/48;G01S19/49
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 陸燁

本發明公開了一種交通信號燈在先驗地圖中的標注方法，首先，利用自動駕駛車輛硬件平臺完成多傳感器在線采集；然后，對多傳感器采集的位置、姿態、圖像、點云、數據進行匹配和對齊；最后，通過數據融合獲取交通信號燈在先驗地圖中的位置和尺寸信息。本發明可以更加具體和精確地標注和描述交通信號燈信息，為自動駕駛圖像在線識別算法提供輔助。

技術領域

本發明屬于信息感知與識別技術領域。

背景技術

隨著DARPA重啟無人車技術研究，并先后于2004年、2005年和2007年舉辦了三屆智能車挑戰賽，谷歌大力投入自動駕駛技術研究，近年來全球范圍內掀起了自動駕駛技術研究的熱潮。參與者既有谷歌、蘋果、Uber、BAT等頂尖互聯網企業，也有特斯拉、奔馳、寶馬、通用、凱迪拉克等傳統車企，同時，英特爾、英偉達、博世、Mobileye等零部件供應商也參與其中，另外自動駕駛領域創業公司也如雨后春筍般應運而生。

自動駕駛技術經過十多年發展，逐漸從實驗室研究、到封閉環境技術競賽、再到固定場景示范應用，雖然取得了長足的進展，但距離實際應用仍有較大距離。大型車企普遍采用的由低級輔助駕駛到高級輔助駕駛，再到限定場景自動駕駛，最后到達全自動駕駛的技術路徑，然而卻并不十分順利。例如，特斯拉公司車輛配備的高級輔助駕駛系統，至今仍事故頻出。谷歌、BAT互聯網公司及創業公司則采用的由低速、封閉場景逐漸向外延伸的技術路線，發展也并不理想，目前仍然只能在封閉場景低速駕駛狀態下執行簡單確定性任務，并且可靠性較低。

交通信號燈是城市道路的重要組成部分，然而，基于視覺的交通信號燈識別卻一直以來都是個技術難題。尤其是夜晚、極端天氣環境下，交叉路口、多信號燈等復雜路況場景應用，這一問題將變得更加困難。先驗地圖輔助提高交通信號燈識別準確率的有效方法，但是，目前的高精度地圖更加注重位置、坡度、朝向等路面信息，對交通信號燈的描述不夠具體，難以滿足實用要求。

發明內容

發明目的：為了解決上述現有技術存在的問題，本發明提供了一種交通信號燈在先驗地圖中的標注方法。

技術方案：本發明提供了一種交通信號燈在先驗地圖中的標注方法，具體包括如下步驟：

步驟1，在自動駕駛車輛上安裝IMU，激光雷達，相機和BDS/GPS接收機；

步驟2，對IMU、激光雷達和相機進行聯合標定，從而實現激光雷達和相機坐標系的統一；

步驟3：對BDS/GPS接收機、激光雷達和相機進行聯合標定；

步驟4：將自動駕駛車輛設置在距離交通信號燈x米范圍內，控制自動駕駛車輛朝交通信號燈行駛，直至交通信號燈消失在激光雷達的視野中；

步驟5：基于激光雷達第t次采集的激光雷達點云數據的時間標簽，將與該時間標簽最近的相機采集的圖像，與該時間標簽最近的IMU采集的數據以及與該時間標簽最近的BDS/GPS接收機采集的數據作為一組數據組；t＝1，2，…T；T為激光雷達采樣的總次數；

步驟6：將激光雷達第t次采集到的激光雷達點云數據投影至第t組數據組的圖像中，通過手工粗分割從圖像中提取交通信號燈區域，并將交通信號燈區域中的雷達點云數據恢復至三維；從而得到與交通信號燈區域對應的雷達點云數據；

步驟7：將步驟6中的與交通信號燈區域對應的雷達點云數據存入第t組數據組中，得到第t個交通信號燈數據包；

步驟8：再次將第t個交通信號燈數據包中的激光雷達點云數據投影至該交通信號燈數據包中的圖像中，利用矩形框提取圖像中的交通信號燈區域，將位于矩形框四個頂點上的激光雷達點云作為目標點云，并計算目標點云的經度、緯度和高度；將目標點云的經度、緯度和高度作為矩形框四個頂點的經度、緯度和高度；從而得到該矩形框的尺寸以及該矩形框中心點的經度、緯度和高度；