基于车载LiDAR点云的道路建模研究

车载LiDAR技术作为一种新兴的测绘数据获取手段,广泛应用于城市更新道路建模领域。本文从实际行业生产应用的角度出发,以SSW车载LiDAR获取的点云数据进行道路建模的应用对比研究。分别采用基于TIN滤波后的原始点云建模和基于路边线构建三角面的建模方法。经实验对比分析,分别从建模效果和模型高程方向上进行建模精度的比较,得出车载LiDAR在道路建模中的相关结论,对于生产应用具备一定的参考意义。     

基于车载LiDAR数据的道路横纵断面获取

传统道路横纵断面获取主要是先利用全站仪或实时差分定位技术RTK放样得到中桩,再测出每个横断面的高程,费时费力。针对传统方法获取效率低、成本高的问题,提出了一种利用高精度车载LiDAR数据进行道路横纵断面获取的方法。首先对获取的点云数据进行预处理,然后进行点云滤波、路面点云精确提取,最后通过对路面点云数据构建地表数模的方式制作道路横纵断面图。工程实践表明,该方法可高精度自动提取道路横纵断面,提高了道路勘测设计的效率。     

利用车载LiDAR点云数据提取城市道路规则多边形

随着自动驾驶高精地图的发展,准确高效地提取道路规则多边形成为必要。本文以苏州市某城市快速路为研究对象,通过使用徕卡车载激光移动测量系统获得城市道路点云数据,观察了解车载点云数据各类属性信息,根据观察结果组合利用点云数据高差、点云灰度差值、点云强度差值,在此基础上再利用网格密度法实现道路规则多边形的提取,然后通过对目标的矢量化得到三维矢量规则多边形。最后对提取的矢量化结果进行精度评定。试验结果表明:该方法在提取道路规则多边形方面能得到较好的结果且能满足高精地图需求。     

机载和车载LiDAR融合构建高精三维城市模型研究

介绍了融合机载和车载LiDAR构建高精三维城市模型技术方案的可行性、核心要点和典型工程案例,对下一步三维城市模型构建方法和应用进行了展望.     

基于车载LiDAR的特征融合差分的车前道路提取方法

为应对行驶中变化的道路环境,划分当前车前道路的可行驶区域,本文提出一种基于多特征融合差分的车前道路检测方法。该算法通过形态学滤波法对原始点云进行地面点云提取,统计归纳地面点云数据,进而界定运算域,在运算域内划分不同纵深的差分元尺寸和起点,在差分元内进行特征参数的融合,形成特征矩阵,求解差分矩阵后再进行阈值滤波,进而实现车前道路点云的提取。本文首先与相关道路点云的提取算法进行对比,表明其性能优良;然后针对所采数据不同纵深的道路提取效果进行对比,证明该算法的有效性。     

车载LiDAR系统在道路改建中的应用研究

针对传统公路勘测方法中工作量大、精度偏低、信息量少、周期长等不足,提出把车载LiDAR扫描技术运用到公路勘测工程中。研究利用车载LiDAR系统进行道路数据采集的工作方法以及关键技术要点,制定出一套完整的道路高精度点云获取方案。该技术在京藏高速银川段改扩建工程中得到了应用,成果精度完全满足要求,极大地提高了道路改扩建勘测效率,为类似工程实践提供了参考。     

利用车载LiDAR点云数据提取城市道路边界

随着高精地图产业的兴起,精确提取道路边界点云数据成为研究的重点.本文首先将车载LiDAR扫描系统获取的城市道路数据根据采集轨迹进行分段,对每一段路段点云进行滤波处理;然后通过分析点云的高程与平面信息,采用点云分割算法分离路面与非路面点云,再对处理后的路面点云进行投影;最后运用边界特征估计提取算法获取道路边界点云.通过对...     

基于车载点云数据的道路边界点提取方法

本文针对以往道路边界信息获取存在的效率差、精度低等问题,提出一种基于移动车载激光扫描点云数据的道路边界点提取方法。首先,为减少道路原始点云数据量,提高后续处理算法的效率,使用Volex Grid滤波器下采样原始车载点云数据,得到抽稀后道路点云数据;其次,使用直通滤波算法对抽稀后点云数据进行滤波处理,剔除高大建筑物、植被等点云数据并使用梯度滤波算法分离地面点与非地面点;最后,使用边界特征估计法完成道路三维边界点的提取。使用两组不同类型路段点云数据进行实验,结果显示本文方法提取直线路段道路边线的完整率与准确率为96.3%、98.8%,提取弯曲路段道路边线的完整率与准确率为91.8%、96.7%,表明本文方法能够有效提取道路边界点,具有较高的准确性,能够为高精地图制作提供可靠的数据支撑。     

利用Terrasolid进行机载与车载LiDAR点云数据的融合

介绍了一种利用Terrasolid软件进行机载与车载LiDAR点云数据融合的方法,通过分析两种扫描系统采集点云之间的共性与特性,制定了融合取舍原则,得到了覆盖范围全面的LiDAR点云融合成果,为LiDAR点云数据的应用和推广提供了良好的基础。     

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。     

车载激光扫描数据的结构化道路自动提取方法

车载激光扫描系统获取的结构化道路环境(城市道路/高速公路)点云数据量大、目标复杂,难以有效提取出道路的点云.本文通过分析扫描线上激光点云的空间分布和统计特征,提出一种适用于结构化道路环境的道路点云自动提取方法.在Optech公司提供的两份车载激光扫描点云数据中,道路提取结果的完整率、准确率、提取质量相应地超过94.92％、95.80％和91.13％.通过定量和定性的试验分析,该方法不仅适应于有固定道路宽度的规则道路提取,同样适用于无固定宽度的非规则道路提取.     

基于多源数据的高精地图生产技术及三维可视化表达

随着自动驾驶汽车的量产及逐步普及,对高精地图的需求也越来越高,汽车通过高精地图实现驾驶环境的精确感知,从而提升驾驶的安全性和可靠性。本文提出了综合利用倾斜模型和车载移动扫描点云等多源异构数据提取高精地图道路要素矢量线划的方法,分析不同源数据对数据提取精度的影响因素,探讨高精地图数据模型的空间表达、属性分层及关联规则,研究构建高精地图三维可视化的实现方式,并提出了可行的技术方法,为高精地图的生产提供可借鉴的参考价值。     

车载LiDAR点云中的建筑物特征提取

针对车载LiDAR点云数据处理复杂、时间长的问题,本文以地物不同特征值作为建筑物自动提取算法的依据,通过点云数据预处理、聚类分析等一系列流程最终实现一般建筑物点云的自动提取.通过两个实验区点云数据的提取与相应的实际地物进行精度分析对比,结果表明本文算法对实例测区环境下的不同建筑物点云提取具有较好的有效性,满足数字城市三...     

OSM辅助车载LiDAR点云三维道路边界精细提取

道路边界精确提取建模是城市道路管理、智能交通规划和高精度地图制作等领域的重要课题之一。本文提出了一种基于车载激光雷达点云数据和开源街道地图(OSM)的三维道路边界精确提取方法。首先,针对原始车载LiDAR点云数据应用布料模拟滤波分离地面点,再结合相对高程分析获取道路边界点候选数据集。然后,应用OSM矢量道路网数据的节点辅助道路边界点候选点集进行分段。最后,在各分段点云数据集中基于随机抽样一致性算法获得三维道路边界点集。通过直道、弯道及高密度复杂场景3种不同类型的城区道路边界路段分类提取试验。结果表明,利用该方法进行道路边界提取的准确率和召回率分别达96.12%和95.17%,F1值达92.11%,本文方法可用于高精度道路边界的三维精细提取与矢量化,进而为智能交通与无人驾驶导航提供支撑。     

基于建筑轮廓的车载和航空LiDAR数据配准

点云配准是集成车载和航空LiDAR数据进行三维建筑模型构建的重要环节。本文以建筑轮廓为配准基元,提出了一套完整的车载和航空LiDAR数据配准流程,包括点云数据中建筑轮廓的提取、基于建筑轮廓的点云配准两个步骤。文中首先提出了一种极大值累积量的方法,以实现车载LiDAR点云中建筑轮廓的提取;在利用建筑轮廓进行初始配准的基础上,提出了一种配准关系修正的方法以精确配准点云。实验证明,极大值累积量方法能够有效地从车载LiDAR点云中提取建筑轮廓,本文的配准方法能够实现车载和航空LiDAR数据的高精度配准。     

基于多特征联合分析的车载点云市区道路边界线提取

车载激光扫描系统目前已应用于智慧城市建设、道路资产管理等多个方面。本文针对车载LiDAR点云数据道路边界提取问题,提出基于多特征联合且适应多类道路的边界提取方法。构建点云局部邻域高差梯度、回波梯度与曲率梯度,通过设置阈值提取道路边线。结果表明,该方法在直行道路、曲弯、直弯等代表性道路环境中均取得了较好的结果,验证了算法的鲁棒性,对扩展研究车载LiDAR在道路场景中的应用具有重要价值。     

高精地图道路矢量化模型表达规则探讨

随着高精地图伴随自动驾驶技术出现,近些年来其生产技术日趋成熟。外业生产依托于三维激光扫描技术的广泛应用,高精度的基础数据的快速获取已实现。在高精地图内业生产端,其表现形式及表达规则由行业特定需求决定。高精地图的生产原理及应用大同小异,但无统一规则,使得高精地图的使用范围过小,不能一测多用。本文以道路要素的通用化表达为目的,分解出道路要素的道路模型、车道模型、地物模型,讨论各类模型的表达规则,以道路向量及车道向量及其拓扑关系建立表达粒度为车道级的路网关系。通过上述表达讨论使得高精地图的表达层次更加清晰,生产过程中依据性更强,统一规则表达的高精地图应用范围更广。     

基于车载LiDAR的交通标线自动提取方法研究

针对自动驾驶技术对高精度道路信息实时存储分析的需求日渐增大、道路点云数据冗余离散的问题,本文提出了一种从车载LiDAR点云数据中自动提取道路面、分类并矢量化交通标线的有效方法。首先,将点云数据中的非地面点滤除;其次,基于载体车辆的行车轨迹线生成伪扫描线实现道路面的提取;然后,构建一系列二维点云参考影像,利用点云强度等特征信息检测交通标线边界像素点及坐标,并去除离群值对交通标线进行分类细化;最后,对本文方法提取与传统方法提取的交通要素进行对比,实验结果表明,本文提取方法的准确度及效率都有了一定的提升。