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。