车载激光扫描的三维道路自动提取方法

车载激光扫描系统获取的复杂道路环境点云数据量大、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,提出一种适用于复杂道路环境的道路点云自动提取方法。该方法首先根据点的扫描角度或GPS时间信息提取扫描线;利用移动窗口法进行高程滤波,提取地面点云,然后采用基于路坎模型的移动窗口法提取路坎点;利用局部区域相邻扫描线的相似性特点,对提取的路坎点云进行跟踪和优化;最后利用优化后的路坎作为道路的边界实现道路路面精确提取。经过实验和分析,该方法不仅适应于有固定道路宽度的结构化道路提取,同样适用于无固定宽度的复杂道路提取。     

基于道路连通性和最短路径的综合地图匹配算法

本文研究了要素加权法、路网拓扑法和网格划分法等地图匹配算法,分析了地图匹配过程,包括地图数据预处理、道路连通性的建立、投影点的计算和道路匹配度的计算,提出了一种基于道路连通性,采用捕捉圆获取候选道路集的地图匹配算法,并且对车辆GPS信号丢失的情况,采用最短路径算法,推算出车辆经过的道路。最后通过试验比较分析,验证了本算法具有较高的匹配准确度、匹配速度和实用性。      

北京出租车GPS轨迹数据地图匹配算法研究

由于车辆位置数据匹配到电子地图时,会出现车辆轨迹偏离实际道路的情况,为了提高出租车GPS轨迹数据匹配到地图的准确率,提出一种出租车地图匹配算法:基于GPS定位精度的距离范围和车辆行驶方向与道路方向的夹角区间确定候选路段,依据车辆的速度确定方向权重,计算距离和方向的综合权重值进行轨迹点匹配,通过最短路径算法进行行驶轨迹的选择,并采用北京市西二环周围100辆出租车24860条GPS数据进行实验验证。实验表明该匹配算法的匹配正确率可达到96.72%。其具有地图匹配的准确性。     

利用浮动车GPS轨迹识别与提取城市道路交叉口

道路交叉口作为道路交汇的枢纽,是路网的重要组成部分,也是最重要的基础地理信息数据之一。浮动车GPS数据具有易获取、低成本和数据量大等优点,但工作同时伴随不少噪点。为了降低噪点对交叉口提取过程的影响,提高计算效率,本文运用KNN算法建立空间索引;计算向量夹角,判定道路出入口,粗筛取交叉口附近点;分别采用K-means算法、DBSCAN算法和层次算法进行聚类分析,进一步确定交叉口位置。最后以成都某区域浮动车GPS数据为例,提取道路交叉口并进行了对比分析,进一步表明本文方法可以服务于智能交通研究与应用。     

激光点云在无人驾驶路径检测中的应用

针对室外自然环境下无人自主地面智能车辆的可通行区域检测问题,提出了一种基于激光点云的道路可通行区域检测算法,包括倾斜检测道路边界和水平探测前方障碍物。道路边界检测主要依据道路区域与非路区域之间存在的高度差异来筛选道路边界特征点,结合通行宽度阈值提取道路边界线;前方障碍物检测则依据扫描点间距离聚类成不同的点云簇,对点云簇进行识别和定位,从而确定障碍物位置和大小。结合道路边界和障碍物信息提取车辆的可通行区域,为无人车路径规划提供依据。试验表明,该算法能够较好地检测出无人车的可通行区域。     

摩托化机动路径规划的改进A~*算法

针对摩托化机动路径规划问题,构建了顾及通行限制的动态道路网模型,重点针对道路通行能力变化、桥梁和隧道通行限制进行表达与建模;基于所构建的道路网模型,提出了一种改进的A*算法求解摩托化机动最短路径;通过构建三角不等式优化估价函数,并考虑机动过程中任务点、规避点和道路网通行限制因素的影响,最终得到耗时最短的机动路径。     

Dijkstra算法在GIS中的优化与应用

为了提高出行效率,节省出行时间,避开交通情况复杂路段,基于层次分析法与Dijkstra算法,对多种道路交通影响因素进行对比分析并量化赋值,求解出更加准确、合理并能够动态改变的路径规划方法,该方法利用多元数据分析得出最佳路径,优化以道路长度等单一因素解算的最短路径算法,在实际生活场景中有较强的实用性.实验结果表明,通过优...     

一种改进的轨迹地图匹配算法

GPS轨迹数据数目的急剧增长,对地图匹配算法提出了严峻的考验。目前已有的地图匹配算法对于较为复杂的路段和具有低频GPS的数据很难达到很高的准确率。本文提出了一种基于HMM的改进的地图匹配算法,在求解最短路径距离时进行了改进。经试验验证,本文提出的算法相比传统HMM算法具有更高的准确率。     

基于GIS的复杂环境空间通达性预测方法研究

在野外无拓扑道路的空间环境中进行快速行军和野外抢险工作时,快速准确地实现空间目的点最佳路径的构建,是提高行军和抢险效率的关键。针对复杂空间环境中路径搜索问题,提出了一种基于GIS的复杂环境空间可达性预测方法。引入高程、坡度、植被等地形因子,通过对地形因子权重关系的分析,实现算法的改进。利用GIS技术结合改进A*算法,实现对空间地域通达性的预测,为空间复杂环境中的最佳路径搜索和选择提供决策支持。以桂林市某山区地形DEM数据为例,采用改进A*算法实现空间最佳路径的分析和计算。仿真和实测结果表明,该方法具有一定的实用性。     

一种用于单目视觉里程计的特征匹配改进算法

针对随机采样一致算法计算复杂且不能完全消除误匹配的缺点,该文提出了一种特征匹配改进算法来克服该缺点。在特征匹配后根据距离约束筛选匹配点对,然后基于随机采样一致算法进行二次筛选,利用最终的匹配结果构建优化问题,基于图优化理论进行运动估计。匹配筛选实验验证了算法的有效性,结果表明,经本文算法筛选得到的特征匹配,满足单目视觉里程计的数据要求,且轨迹跟踪实验里程计绝对轨迹误差的均方根误差值较现有方法下降了22.66%。