ADAS导航地图高程畸变处理算法及实现

发布时间：2020-08-05 17:16

【摘要】：高级驾驶员辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)逐渐应用于汽车中,提高了驾驶的安全性和舒适性。ADAS主要由感知层、决策层、控制层组成:感知层主要包括车辆中集成的各种传感器;决策层主要是车载ADAS电子控制单元(Electronic Control Unit,ECU);控制层包括车辆中安装的电子刹车,电子转向,电子驱动以及电子信号提示等。ADAS系统是通过安装在车辆上的各种传感器(红外线探测器,雷达,相机)对周边环境进行探测,并对采集到的环境信息由ECU进行实时地分析实现对周围环境中的其他目标的识别和检测,掌控周边环境,预测危险发生。最终由控制层和人机交互系统作出相应的控制行为,如变道、巡航、减速、动力转换、紧急制动等。ADAS系统功能的实现离不开精准的ADAS导航地图,ADAS导航地图介于普通导航地图与高精度导航地图之间。与传统导航地图相比,ADAS导航数据已经实现由二维道路级转变为三维车道级,具有精度高,精细化程度高等特点,高程信息的引入是ADAS导航地图相比传统导航地图最大的转变,相较于高精度导航地图,在空间维度上ADAS导航地图在地图精细化程度与精度上略有不足,但基本上具有高精度地图的一些特点。高精度的三维坐标信息的引入,使车辆可以计算实时坡度与曲率,大大提高了车辆安全性和经济性,而导航地图数据采集手段以及后期地图构建方法,使其高程信息出现大量的畸变。即不同LINK上的同名NODE点上高程不一致。该问题严重影响数据的LINK的连续性和整体数据的高程平滑性,降低了数据的可用性,并直接导致安全隐患。本文提出一套基于水准网平差思想的ADAS高程畸变修正算法,主要从ADAS高程数据字段最优组合、数据预处理中的EDGE抽象方法、最小独立闭合环搜索算法的改进、图的独立性判别与冗余图剥离算法、EDGE改正数的最优估计及最优分配方法、ADAS导航数据数据重建与回库等方面做了大量实验及验证,本文所作的工作完全消除了ADAS导航地图中的高程畸变,在抽取北京地区计算结果进行数据分析后,其EDGE高差改正数中误差为0.221m,最小数据元形状点高程改正数中误差为2.019m。完全满足ADAS导航地图高程数据平滑性优化的客观要求。为ADAS导航地图三维信息的完整性、精确性提供了技术支撑,提升了ADAS导航地图数据的质量,具有整体符合性好,对原始数据改动幅度小,整体合理的优点。
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U463.67
【图文】：

第 1 章 绪论各种各样的移动道路测量系统，使制作更精细更精确的导航地图成为可能。地图作为 ADAS 的系统先验信息，为 ADAS 功能模块提供了更多的发挥空界上越来越多的国家都制定和出台了相关的技术标准[13]。ADAS 导航地图是介于普通导航地图与高精度导航地图之间的一种导航地图ADAS 导航地图已经具备高精度地图的特点，四维图新发布的报告中指出目DAS 导航地图的相对精度已经达到 20cm。与传统导航地图最大的区别在于 地图是三维的，如图 1-2 所示，地图中用间隔 5m 的形状点连续描述地图中。得益于高精度的平面位置信息和高程信息，地图可以为导航系统提供包括等信息。

程控制点具有一定的密度，计算结果中将有对应数量的同名高程点具有相同的高程值，那么在所有的高程控制点的整体约束作用下，整个区域将能够很好的贴合实际高程的走势，以确保数据在宏观上的整体符合性。2）制定了在观测条件极好区域的自由网平差方案。在高速，城际高速以及中国西部等区域，由于观测条件相对较好，因而数据质量也相对较好，同时该地区的高程控制点分布较少且不均匀。在这种情况下无已知控制点约束的自由网平差是较好的选择。针对以上两种需求，建立高程畸变的最优估计数学模型。（6）由于估计的直接对象是 EDGE 并非 LINK，因此改正数需要先行分配到 LINK然后再分配到基本数据单元形状点（Shape_Point），科学合理地分配改正数对于最终的数据改动幅度，数据与实际的符合程度，对真实坡度的影响程度等是非常重要的影响因素。因此需要设计算法将 EDGE 的改正参数合理地分配到每一个基本数据元。以上是本文论述的主要问题，在此之外还涉及到数据的原始恢复等工作，该工作目的是将改正后的基本数据单元对应替换到原始数据数据中。保证原始数据结构上的稳定性。本文将围绕以上几个问题展开论述，详细的研究思路与技术路线如图 1-3 所示。

第 2 章 ADAS 导航地图2.1 ADAS 导航地图构建流程移动道路测量系统的出现和发展，带动了导航地图采集手段和作业模式的飞速发展，促进了导航地图的快速发展。移动道路测量系统一般来说包括车辆载体，传感器组，供电系统，数据处理系统，控制系统五部分组成[36]。如图 2-1 所示，其中传感器组包括 GNSS、惯性测量单元 IMU、里程计 DMI、激光扫描仪、数字相机五部分组成，其中GNSS, IMU、DMI 主要获取刚性载体的位置和姿态。激光扫描仪和数字相机则用来获取周边中关键要素的几何形状和影像纹理信息。目前车载移动道路系统通常包括了定位定姿模块和数据采集模块。其中图 2-1（a）为高精度移动道路测量设备，图 2-1（b）为中精度移动道路测量设备。二者的主要区别为是否装备高精度的激光雷达扫描设备。为L3 以及 L3 以上的智能驾驶车辆所使用的高精度地图一般需要完整的道路要素映射，需要高精度的车载激光雷达扫描设备获取高精度的道路以及附属设施点云，以备后续精细化后处理。

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本文编号：2781790